유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 가장 핵심적인 부분은 상황(Context)을 인식하고, 그 상황에 따라서 최적의 서비스를 제공해 주는 것이다. 이러한 최적의 서비스를 제공하기 위해서는 최적의 상황을 인식하는 상황인식 컴퓨팅 기술 연구와 그 상황을 설계하는 모델링 기술들이 중요하다. 현재 대부분의 상황인식 컴퓨팅 기술은 지정된 공간에서 상황을 발생시키는 객체를 식별하는 일과 식별된 객체가 발생하는 상황의 인식에 주된 초점을 두고 있다. 또한, 상황정보로는 객체의 위치 정보만을 주로 사용하고 있다. 그러나 본 논문에서는 객체의 감성어휘를 상황정보로 사용하여 감성을 인식할 수 있는 상황인식 미들웨어로서 EIP-CAM의 구조를 제안한다. EIP-CAM 구조의 모델링은 상황인식 모델링과 서비스 모델링으로 구성된다. 또한, 감성어휘의 범주화 기술을 기반으로 온톨로지를 구축하여 객체의 감성을 인식한다. 객체의 감성어휘를 상황정보로 사용하고, 부가적으로 환경정보(온도, 습도, 날씨 등)를 추가하여 인식한다.. 객체의 감성을 표현하기 위해서 OWL 언어를 사용하여 온톨로지를 구축하였으며, 감성추론 엔진은 Jena를 사용했다.
웹 환경이 급변함에 따라 인간과 컴퓨터간의 복잡한 상호작용을 지원하기 위한 인터페이스에 대한 설계가 필요하게 되었다. 본 논문에서는 사용자 인터페이스의 품질 향상을 위하여 객체 모델링 기법을 제시한다. 사용자 인터페이스의 가시적 응집도 향상을 위하여 비즈니스 이벤트객체 모델링, 태스크 객체 모델링, 트랜잭션 객체 모델링, 폼 객체 모델링과 같은 4 가지의 비즈니스 이벤트 객체를 제안한다. 본 논문에서 제시하는 4단계 설계를 통하여 사용자 인터페이스 프로토타입의 가시적 응집도를 향상시킬 수 있다. 이것은 비즈니스 이벤트의 가시적 응집도를 향상시킬 수 있도록 하고, 비숙련된 설계자도 향상된 사용자 인터페이스 프로토타입을 개발할 수 있도록 한다 또한 비즈니스 태스크의 이해도를 증진시키고 프로토타입 시스템 개발 회수를 줄일 수 있다.
일반적으로 라이다 데이터 처리 과정은 노이즈 제거, 지표면/비지표면 분리를 위한 필터링, 데이터 분류, 객체분할, 형태인식, 객체 모델링, 성과물에 대한 정확도 검증 등이다. 본 논문은 점군집 라이다 데이터를 이용한 3차원 곡면객체의 모델링과 정확도 검증에 중점을 두고 있다. 기존의 구형 및 원통형 객체 모델링 방법은 함수의 선형화, 미지계수의 초기 근사값 및 반복 계산이 요구되지만, 제안한 방법은 모델링 함수의 미지계수를 직접 결정하는 방법이다. 이를 위하여 객체를 형성하는 단위 객체면 형태를 분석하여 적합한 함수를 결정하고, 함수를 구성하는 미지변수를 추정한 후 정확도를 분석하여 타당성을 검증하였다. 제안한 방법을 반구형 및 반원통의 시뮬레이션 및 실제 건물 데이터에 적용하여 모델링 함수의 계수와 정확도를 산정하였으며, 다양한 형태의 객체 모델링의 자동화에 기여할 것으로 판단된다.
생산 시스템은 일반적으로 규모가 크고 복잡하며 동시 발생적인 특성을 가지는 경우가 많다. 이러한 특징은 시스템의 행태를 사전에 분석하고 시뮬레이션하기 위한 모델링에 많은 어려움을 가져오게 한다. 본 논문은 이러한 어려움을 해결하기 위하여 객체지향 페트리네트를 이용한 생산시스템 모델링 및 분석 도구를 제사한 것이다. 기본적인 구조는 페트리네트를 객체의 개념으로 구성하는 것이다. 객체의 개념으로 페트리네트를 구성하고 시스템의 행태는 객체간의 메시지 교환과 객체내의 행태로 표현된다. 시스템 분석에 있어서는 객체간의 메시지 전달관계와 객체내의 행태 분석 등이 가능하다. 대상 시스템이 객체의 클래스 개념으로 구성되기 때문에 복잡도가 많이 감소될 수 있다. 특히 본 논문에서는 상속성의 개념을 객체 지향 페트리네트에서 어떻게 구현할 것인가에 대한 방법과 분석 방법이 제시되었다.
한국정보시스템학회 1997년도 추계학술대회논문집 기업경쟁력 향상을 위한 정보통신 기술의 활용
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pp.197-216
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1997
본 연구는 의사결정지원시스템의 모델베이스 개발에 있어 개념적 스키마 설계를 위한 개념적 모델링 도구를 개발하는 것이 목적이다. 이를 위하여 본 연구에서는 개념적 모 델베이스 설계에 있어 객체모델링기법(Object Modeling Technique : OMT)에서 제시된 객 체모델의 확장을 시도한다. 또한 본 연구는 확장된 객체모델을 이용하여 특정 문제영역에서 개념적 모델링을 위한 방법을 제시하며, 확장된 객체모델이 실제문제를 얼마나 효과적으로 모델링 할 수 있는가를 보이기 위하여 정유회사의 수송문제에 적용하였다.
객체지향 기법에 의한 소프트웨어 개발이 일반화되면서 소프트웨어 모델링에 시나리오의 개념이 널리 활용되고 있다. 그러나 시나리오 모델링을 위해서는 사용자로부터 주어지는 요구사항의 불충분성, 모순성, 추상화 수준의 차이 등과 같은 문제가 해결되어야 한다. 본 논문에서는 이러한 문제들을 쉽게 해결할 수 있는 모델링 방법을 제안한다. 제안하는 계층구조의 객체지향 페트리 넷(HOONet)은 점진적인 시나리오 모델링과 이들의 분석 방법을 지원한다.
모델 기반 카메라 추적에서 추적을 위한 3 차원 객체 모델의 정확도는 매우 중요하다. 하지만 3 차원 객체의 실측 모델링은 일반적으로 정교한 작업을 요구할 뿐 아니라, 오차 없이 모델링 하기가 매우 어렵다. 반면에 오차를 포함하고 있는 객체 모델을 이용하더라도 실제 추적 환경에서 사용자가 느끼는 성공적인 추적의 허용 오차는 실제 추적 오차와 다를 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 모델 기반 카메라 추적에서 모델링 오차에 따른 모델과 영상 정보 간의 실제 정합 오차와 육안으로 판단되는 정합의 허용 오차를 사용자 평가를 통해 비교 분석하고, 3 차원 객체 모델링의 허용 오차 범위에 대해 논의한다.
기존에 제안된 객체 모델링 방법론에서 정적 측면의 모델링은 시멘틱 모델 등의 풍부한 시멘틱을 제공하여 모델과 모델링의 많은 부분들을 정형화할 수 있다 그러나 대부분의 방법론들은 동적 모델과 모델링의 정형화가 미흡하다. 또한 기존의 동적 모델은 실시간과 멀티미디어 시스템에서 매우 중요한 특성인 객체간의 상호적용 관계 및 시간적 제약성을 정확하게 표현할 수 없다. 본 논문에서는 이러한 문제들을 해결 하기 위해서 행위를 기반으로한 정형적인 동적 모델과 모델링 절차를 제안한다. 이 모델은 대수구조 개념을 도입하여 객체의 상태 영역을 정의하고, 객체의 행위를 하나의 함수로 정의한다. 또한 이 모델은 시제논리와 정의된 행위함수를 사용하여 객체의 라이프사이클과 행성을 정형화한다. finig rule들을 사용하여 객체간의 행위적 종속성을 표현하므로써 기존의 객체 중심의 동적 모델에서 표현할 수 없는 시스템 관점의 행위도 일부 표현할 수 있다. 제안된 정형화된 모델을 기반으로 문제를 분 석할 수 있는 모델링 도구와 절차를 정형화 한다.
하이브리드 시스템이란 연속적인 변화와 이산적인 변화가 함께 존재하는 시스템으로 많은 임베디드 시스템이 하이브리드 시스템으로 모델링 된다. 이러한 하이브리드 시스템을 모델링하고 타당성을 검사(validation) 할 수 있는 도구의 제안은 시스템 개발자들에게 하이브리드 시스템의 복잡한 변화로 인한 시스템의 복잡성을 간소화 시킬 수 있는 방법을 제공하고, 고품질의 제어 소프트웨어를 개발할 수 있도록 해준다. 본 논문에서 소개하는 ASADAL/OBJ Hybrid는 고신뢰성 하이브리드 시스템 모델링을 위한 도구로써 객체지향 모델링에 따라 여러 하이브리드 시스템을 객체로 모델링하며, 이들 간의 통신은 이벤트와 데이터 전송으로 이루어지도록 한다. 환경 객체의 경우 3D 형태 정보를 가지고 있어서 3D 시뮬레이션을 통해 시스템의 변화 양상을 개발자에게 직관적으로 제공하도록 하고 있다.
컴포넌트 시장의 확산으로 소프트웨어 개발 형태가 컴포넌트 기반의 소프트웨어로 새롭게 변형되었다. COM, CORBA, EJB등은 컴포넌트 아키덱쳐들이다. 그 중에서 선의 EJB를 이용하여 만들어진 애플리케이션은 확장성 있고, 트랜잭션을 보장하며 멀티유저 환경에서도 안전하다. UB 설계의 기렬 모델링 언어인 UML을 이용한 EJB 추출방법은 UML 자체가 객체의 식별을 위한 자세한 가이드 라인을 제시하지 않으므로 EJB 추출에 어려움이 있고, 직관적인 경험에 의한 추출방법은 EJB 기반의 프로젝트를 처음으로 개발하고자 하는 개발자에게는 어려움이 있다. 본 논문에서는 정보구조 모델링의 방법[1]을 이용하여 구체적인 객체 추출방법을 제시하며 추출된 객체에서 쉽게 EJB의 빈들로 매핑시킬 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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