컴포넌트 검색을 위한 새로운 가중치 신경 접속 행렬

A New Weighted Synaptic Connectvity Matrik for Component Retrieval

최근에 컴포넌트에 기반한 소프트웨어 개발이 대학과 산업체의 중요 연구 대상이 되었다. 컴포넌트는 컴포넌트 저장소에 저장되는데 컴포넌트의 효율적인 검색은 컴포넌트에 기반한 소프트웨어 개발에 매우 중요하다. 이 논문에서 컴포넌트의 효율적인 검색을 위하여 새로운 가중치 함수를 사용한 신경 접속 행렬을 제안한다. 또한 부정 검색을 위한 신경 접속 행렬을 구하는 새로운 알고리즘을 제안하고 이를 증명한다. 마지막으로 논리 연산자를 사용한 질의에 대하여 효율적으로 행렬을 연산하는 과정을 제안한다.

Component-based software development(CBSD) is gaining popularity Effective search and retrieval of desired components, which are stored in a component repository, is a very important issue in CBSD. In this paper. a new weighted synaptic connectivity matrix is proposed to find more appropriate components. An algorithm is proposed for effective search with NOT operator and a proof for the algorithm is Presented . A new procedure to calculate the output vector for a logically combined query is also presented.