객체지향 설계에 많이 사용되고 있는 UML의 일부 다이아그램들의 일관성과 완전성을 검증하기 위하여 UML다이아그램들을 분석하여 ER모델에 적용하고, 일련의 집합과 함수들을 사용하여 정형적으로 명세한 다음 이러한 함수들의 의미에 따라 UML 다이아그램들의 일관성과 완전성을 보장하는 일련의 규칙들을 유도한다. 이러한 규칙들은 추후에 다이아그램을 생성하는 능력과 일관성과 완전성을 검사하는 능력을 함에 가진 CASE 도구에 포함될 수 있다.
객체지향 설계에 있어서 그래픽 표현의 대표라고 할 수 있는 UML 다이아그램의 일관성과 완전성을 검증하기 위하여, 먼저 UML 다이아그램들을 분석하고 분석된 다이아그램에 검증 규칙들을 적용한다. 본 논문에서는 다이아그램을 작성하는 능력과 다이아그램의 일관성과 완전성을 검사할 수 있는 능력을 모두 갖춘 효과적인 검증 시스템을 설계하였다. 검증 시스템은 내부적인 다이아그램 정보를 표현하기 위하여 일련의 프레임들을 사용하고 있다.
규칙 기반 지식표현은 전문가 시스템의 지식을 저장하고 조작하는 기법중 가장 많이 사용되는 기법이다. 그런데 이 방법으로 표현된 지식의 양은 점점 많아지며, 그 관계가 복잡해지고 내용이 변경될 수 있기 때문에 지식베이스의 일관성 및 완결성을 유지하는 검증 시스템이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 새로운 규칙이 첨가될 때 야기될 수 있는 오류를 구조적 측면과 의미론적 측면에서 검증한 후 자체 수정하거나 자체 수정이 불가능할 경우 전문가가 수정하도록 하여 일관성과 완결성이 확증된 후 새로운 규칙이 추가되어질 수 있도록 함으로써 전문가 시스템의 신뢰도를 높이고 효율성을 제고할 수 있는 검증시스탬이 제안되었다.
철도 제어 시스템은 대표적인 안전철수 시스템이다. 국제 규격의 컴퓨터 기반의 철도 제어 시스템을 개발하기 위해서 정형 기법을 이용한 요구사항 명세와 검증이 요구된다. 본 논문에서는 정형 기법을 사용하여 요구사항 명세를 작성하는 지침서(guideline)을 개발하고, 컴퓨터 기반의 열차 제어 장치 시스템에 대한 실제 적용 사례를 제시한다. 정형 명세를 위해 상태차트(statechart)와 Z를 사용하고, 정형 명세의 일치성(consistency)과 완전성(completeness)을 검증한다.
국내에서 제작되는 데이터베이스의 품질 개선에 도움을 주고자 교육학 분야에서 널리 알려진 ERIC 데이터베이스에 대한 품질의 평가작업을 수행하였다. 선정된 데이터베이스는 웹상에서 검색이 가능한 ASKERIC 이었으며, 데이터의 정확성, 일관성, 완전성, 현행성의 4가지 평가기준을 가지고 평가가 진행되었다. 정확성의 측정은 미국과 영국식 단어의 차이를 가진 글자를 가지고 수행되었는데 미국식 영어로 색인된 문헌의 검색결과가 영국식 영어로 된 문헌의 검색결과보다 훨씬 많은 것을 발견하였다. 틀리기 쉬운 10개의 단어를 가지고 철자에러를 체크해 보았을 때 상당한 양의 철자에러가 발견되었다. 일관성의 측정을 위해 색인어의 일관성을 조사하였는데 시소러스가 동의어 통제를 완전히 감당하지 못하는 것으로 드러났고 대소문자의 구별은 이루어지지 않는 것으로 나타났다. 완전성을 검증하기 위해 접근필드를 조사하였는데 ASKERIC은 상당히 다양한 접근 필드를 가지고 있었으나 매뉴얼에 나타난 접근필드와 검색창에 나타난 접근필드는 달랐으며. 검색창에 나타난 추가적인 필드를 가지고 검색하였을 때는 에러가 나타났다. 매뉴얼에서는 데이터의 갱신작업이 매월 이루어진다고 명시하였지만 현행성을 위해 실제로 검색해 보았을 때 데이터의 갱신주기는 매우 느린 것으로 나타났다. 그럼에도 불구하고 일반적으로 ERIC 데이터베이스의 품질은 대체로 양호한 것으로 나타났는데 이는 시스템의 자동 에러수정을 위한 부단한 노력과 이용자 피드백을 시스템의 품질 향상에 적극 반영하는 정책덕분인 것으로 보인다.
Truth, goodness, and beauty are originated from the Greek philosophy and these concepts are unified by Kant. This article shows that these three concepts correspond to three conditions of axiomatics, that is, consistency, completeness, and independence, respectively.
소프트웨어 개발시 요구사항의 일관성 및 완전성을 검증하기 위해 다양한 방법으로 산출물을 추적하는데, 기존 연구에서는 추적메타모델 또는 자동화된 도구를 제시하되 구체적인 추적산출물 및 추적요소 선정이 미흡하며, 추적요소를 제시하는 추적테이블 연구의 경우는 전체공정이 아닌 일부 공정만을 대상으로 추적하고 있다. 이에 본 연구는 일부 공정만 추적한 저자의 이전 추적테이블연구에 이어 프로젝트시작단계에서 아키텍쳐단계, 인도단계까지의 산출물을 추적한 확장된 요구사항추적테이블을 제시하였다. 또한 추적테이블이 확장됨에 따라 추적필드가 많아져서 추적이 복잡해지는 문제점을 해결하기 위해 개발프로세스단위로 통합/분리할 수 있는 추적테이블의 정규화 방안을 제시하였다. 본 연구를 D사의 H시스템개발프로젝트에 적용함으로써 연구의 적용가능성을 검증하고 요구사항의 오류를 쉽게 발견하는 추적의 효과를 확인하였다. 이에 연구를 통해 요구사항의 일관성과 완전성을 검증하는 추적의 정확성을 높여 소프트웨어 개발의 실패를 최소화하고자 하였다.
본 연구에서는 인플루언서의 전문성, 진정성 및 상호작용성 등 개인 특성요인과 정확성, 완전성 및 다양성으로 구성된 콘텐츠 품질요인이 인플루언서에 대한 신뢰와 자아일치성을 통해 브랜드 태도와 구매태도에 미치는 관계를 분석하고자 하였다. 이를 위해 국내 20대 이상의 성인 201명을 대상으로 주요 변인 간 관계를 분석하였다. 주요 분석결과를 제시하면 다음과 같다. 첫째, 인플루언서의 개인특성요인과 신뢰와의 관계에서 전문성과 상호작용성이 신뢰에 통계적으로 유의한 정의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한, 콘텐츠 품질과 신뢰와의 관계에서는 정확성, 완전성, 다양성도 신뢰에 모두 유의한 정의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 인플루언서의 개인특성요인과 자아일치성과의 관계에서는 전문성과 진정성이 자아일치성에 통계적으로 유의한 정의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한, 콘텐츠 품질과 자아일치성과의 관계에서는 정확성, 완전성, 다양성이 신뢰와 함께 자아일치성에 정의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 신뢰와 자아일치성이 브랜드 태도와 구매의도에 미치는 관계에서는 신뢰와 자아일치성 모두 브랜드 태도에 통계적으로 유의한 정의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 구매의도에는 자아일치성과 브랜드 태도만이 통계적으로 유의한 정의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 연구결과는 콘텐츠 이용자들이 인플루언서에 대해 전문성과 상호작용성을 지각할 때, 신뢰가 증가하며, 전문성과 진전성은 인플루언서와 자아일치감이 증가하는 것을 알 수 있었다. 또한, 콘텐츠 품질의 경우, 콘텐츠의 정확성, 완전성, 다양성을 통해 콘텐츠 품질을 지각할 때 신뢰와 자아일치성도 긍정적으로 반응하는 것을 알 수 있었다. 더불어 신뢰와 자아일치성은 브랜드에 대한 태도를 증가시키고 구매의도 등 소비행동으로 영향력을 미칠 수 있는 관계를 확인할 수 있었다. 따라서 제품과 브랜드에 대한 정보전달 성격이 강한 인플루언서 마케팅 분야에서 인플루언서의 영향력을 이용한 효과적인 마케팅 성과를 위해서는 전문성, 진정성, 상호작용성 등 개인적 특성요인뿐만 아니라, 콘텐츠의 질적인 부분도 함께 고려되어야 할 것이다. 이상의 연구결과는 인플루언서를 활용한 마케팅의 기대효과를 발휘하기 위해 하나의 활용 가능한 기초자료로서 마케팅 전략 및 실무에 시사점을 제시할 수 있을 것으로 보인다.
소프트웨어 개발방법에서 객체지향 분석방법은 많이 있고 계속적으로 새로운 기법이 소개되고 있다. 그러나 기존의 객체지향 분석방법에서는 정확한 객체의 식별과 확인이 어렵고 소프트웨어의 문제를 데이터에 근거해서 초기에 분해하기 때문에 상위 레벨의 제어 측면을 소홀히 하는 경향이 있다. 그 결과 사용자가 요구하는 소프트웨어에 대한 부정확한 이해와 분석오류를 낳는다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점에 인식을 갖고 소프트웨어의 분석 단계에서 사용자의 요구가 충분히 반영될 수 있도록 객체모델의 메서드와 STD의 트랜지션 사이에 상호참조를 통해 완전성과 일관성을 검증할 수 있는 TOVERC를 설계하였다.
본 연구는 국내에서 제작된 주요 과학기술 데이터베이스 3개를 선정하고 각 데이터베이스의 검색결과를 조사하여 데이터베이스의 품질을 종합적으로 평가한 메타 연구이다. 종합적 평가로부터 지적된 문제점들을 나열하고 해결방안과 정책적인 제언을 모색하고자 하는 목적으로 진행되었다. 연구의 주요 결과는 첫째, 기준측정에서 상기한 연구대상들은 적지 않은 오류와 미비점을 보이고 있으며 둘째, 일반적으로 데이터베이스자체에 대한 공식적인 설명이나 안내가 누락되어 있고, 셋째, 검색되는 색인어나 주제어의 용어통제가 완벽하게 이루미지지 않고 있다. 넷째 최종 이용자 검색을 지원하고 있는 색인어 브라우징이나 주제별 상호참조와 같은 서비스 지원이 제대로 이루어지고 있지 않으며, 마지막으로 검색시 발생할 수 있는 오류와 그에 대한 이용자의 오류처리안내나 설명이 검색과정에서 제공되지 않거나 실질적인 도움을 주지 못하고 있는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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