특성 모델(Feature Model)은 소프트웨어 제품 라인 개발 시 도메인 공학 단계에서 제품들 사이의 공통된 개념들과 서로 다른 개념들을 모델링하는데 널리 사용된다. 특성 모델로부터 특정 제품에 포함될 특성들을 선택한 결과를 특성 구성(Feature Configuration)이라고 하며, 이것은 특정 제품에 대한 요구 사항을 나타낸다. 현재 소프트웨어 제품 라인 개발 시 특성 모델과 특성 구성을 어떻게 구축하고 이용하는지에 대한 연구는 많이 되어 있지만, 이들에 대한 정형적 시맨틱과 논리적 추론에 대한 연구는 부족하다. 본 논문에서는 소프트웨어 제품 라인 공학에서의 표준 문제로 제안된 Graph Product Line을 예제로 하여 규칙 기반 시스템인 JESS를 이용한 특성 구성 검증 기법을 제안한다. 본 논문의 기법은 특성 구성의 불일치성을 일으키는 원인을 명확히 제시하는 장점을 가지며, 자바 언어와의 결합성이 뛰어난 JESS 시스템에 기반을 두었기 때문에 다른 소프트웨어 제품 라인 개발 환경과 쉽게 통합될 수 있다.
소프트웨어 제품라인공학은 재사용성에 초점을 맞추어 소프트웨어의 높은 품질과 생산성을 만족시킬 수 있는 방법으로 제안되었다. 소프트웨어 제품라인에서 제품 구성 방법은 휘처모델로부터 주어진 제품을 위해 가장 최선의 휘처와 휘처속성을 선택해 나가는 프로세스이다. 성공적인 제품 개발을 위해서는 제품의 목표를 달성할 수 있는 휘처와 휘처 속성을 선택하는 것이 중요하다. 하지만 수천개의 휘처와 휘처 속성이 존재하는 경우에는 최적의 제품 구성을 하는 것이 매우 어렵다. 그렇기에 본 연구에서는 휘처와 휘처 속성간의 관계를 기반으로 제품의 목표를 달성하게 하는 휘처와 휘처 속성의 구성 조합을 찾는 휘처 구성 방법을 제안하여, 보다 정확한 제품의 목표 달성에 기여하는 휘처 구성이 될 수 있도록 한다.
Integration of CAM and CAM information is important in the CIM era. For a CIM system, the feature representation can be a solution to the integration of product model data. These are geometry feature, functional feature, and manufacturing feature in the feature context. This paper proposes a framework to integrate the configuration design method, parametric modeling and the feature modeling method. The concept of design unit which is one level higher than functional feature and parametric modeling concept with functional features have been proposed.
소프트웨어 제품들 사이의 공통된 개념과 서로 다른 개념들을 표현한 특성 모델과, 특정 제품에 포함될 특성들을 선택한 결과인 특성 구성은 소프트웨어 프러덕트 라인 개발 방법론에서 핵심 요소이다. 이들에 대한 정형적 시맨틱과 논리적 추론에 대한 연구가 진행 중이지만 시맨틱 웹 기술을 이용한 특성 모델 온톨로지 구축과 특성 구성 검증에 대한 연구는 아직 부족한 상황이다. 본 논문에서는 온톨로지와 시맨틱 웹 기술을 이용하여 특성 모델의 정형적 시맨틱을 정의하고 특성 구성을 검증하는 기법을 제안한다. 특성 모델과 특성 구성에 포함된 지식을 시맨틱 웹 표준 언어인 OWL(Web Ontology Language)로 표현하고 특성 구성을 검증하기 위한 규칙은 시맨틱 웹 규칙 언어인 SWRL(Semantic Web Rule Language)로 정의한다. 본 논문의 기법은, 특성 모델의 정형적 시맨틱을 제공하며 특성 구성 검증을 자동화할 뿐 만 아니라 SQWRL과 같은 다양한 시맨틱 웹 기술 적용을 가능하게 한다.
많은 소프트웨어 프로덕트 라인 공학 방법들은 휘처모델을 사용하여 제품들 간의 공통성과 가변성을 휘처 단위로 구조화시키고, 특정 제품 개발을 위해 필요한 휘처 집합인 제품휘처형상을 도출한다. 제품 생산 시에 선택될 휘처는 주로 제품의 요구되는 품질 속성에 의해서 결정된다. 지금까지 발표된 대부분의 방법들은 휘처와 품질속성 간의 선형적 상관관계를 통해 최적의 품질 속성을 만족시킬 수 있는 제품휘처형상을 도출하였다. 하지만, 휘처 간의 상호작용을 고려한다면 휘처와 품질 속성 간의 관계는 비선형식으로 정의될 수 있다. 본 논문에서는 휘처 간의 상호작용을 고려하여 요구되는 품질 속성을 최적으로 만족시킬 수 있는 제품휘처형상 도출 방법을 제안한다. 제안된 방법을 평가하기 위해 네 가지 프로덕트 라인 사례에 대해 실험한다.
최근 컴포넌트 기반의 소프트웨어 프러덕트 라인에 대한 연구와 소프트웨어 프러덕트 라인에 자동 생성 프로그래밍 기법을 적용하기 위한 연구가 활발히 진행 중이다. 본 논문은, 컴포넌트 기반의 소프트웨어 프러덕트 라인 개발에 활용될 수 있는 컴포넌트 재구성 자동화 도구를 제안한다. 본 도구는 도메인 공학의 주요 산물인 특성 모델로부터 재사용자의 요구 사항을 받아들여 특성 구성(feature configuration)을 만들고 이를 바탕으로 재구성된 컴포넌트 코드를 자동으로 생성한다. 이를 위하여 컨포넌트 패밀리는 자동 생성 프로그래밍의 한 기법인 GenVoco의 아키텍처를 가지며 XSLT 스크립트가 컴포넌트론 구성하는 구현 부품의 코드 템플릿을 제공한다. ‘은행 계좌’ 컴포넌트 패밀리를 사례 연구로 하여 본 논문의 컴포넌트 재구성 자동화 도구가 재사용자의 목적에 맞는 컴포넌트를 자동으로 생성함을 보였다. 본 논문의 연구 결과는 소프트웨어 프러덕트라인 개발의 생산성을 향상시키는데 응용될 수 있다.
Feature models are widely used to model commonalities and variabilities among products during software product line development. Feature configurations are generated by selecting the features to be included in individual products. Automated tools to identify errors or inconsistencies in the feature models and configurations are essential to successful software product line engineering. This paper proposes a verification technique and tool based on semantic web technologies such as OWL, SWRL and Protege API. This approach checks the feature model and configuration based on predefined rules and provides information on existence of errors as well as the kinds of those errors. This approach is extensible due to ease of rule modification and may be easily applied to other environments because semantic web technologies can be easily integrated with other programming environments. This paper demonstrates how various semantic web-related technologies can support automatic verification of one kind of software development artifact, the feature model.
음성 인식 시스템은 정확하지 않게 입력된 음성으로부터 학습 모델을 구성하고 유사한 음소 모델로 인식하기 때문에 인식률 저하를 가져온다. 따라서 본 논문에서는 바타차랴 알고리즘을 이용한 음성 인식 최적 학습 모델 구성 방법을 제안하였다. 음소가 갖는 특징을 기반으로 학습 데이터의 음소에 HMM 특징 추출 방법을 이용하였으며 유사한 학습 모델은 바타챠랴 알고리즘을 이용하여 정확한 학습 모델로 인식할 수 있도록 하였다. 바타챠랴 알고리즘을 이용하여 최적의 학습 모델을 구성하여 인식 성능을 평가하였다. 본 논문에서 제안한 시스템을 적용한 결과 음성 인식률에서 98.7%의 인식률을 나타내었다.
Process planning is a key feature that an intelligent CAD/CAM system should possess. In this paper, we address the problem of determinig process configuration to manufacture the free surfaces. For analyzing the surface, the method of surface subdivision is used. The developed algorithm evaluates the processability of the given surface by applying the three/four/five-axes procedures sequentially. To illustrate and test the developed algorithm, numerical simulations are presented.
In order to satisfy customers'various needs in the market, manufacturing companies tend to add similar variants to an existing product model. This variety causes immense growth of product configuration and makes data management uncontrollable. In order to resolve this problem, we propose a method to efficiently represent the variants in a single schema of product structure and configuration and manage the product configuration. First of all, the product structure which adopts the concept of features and options is suggested. Second, the method to represent option specifications which restricts option configurations is proposed. Finally, the prototype module, which inspects if a product configuration violates the option specifications, is introduced.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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