소프트웨어 제품 라인은 소프트웨어 자산에 존재하는 재구성 가능한 컴포넌트를 구체화하고 미리 정의된 아키텍처를 기반으로 조립함으로써 고품질의 응용 프로그램을 효율적으로 개발하기 위한 패러다임이다. 최근 컴포넌트 기반의 여러 가지 제품 라인 개발 방법론들이 제안되었지만, 가변성 지원 컴포넌트의 구체적인 구현 기술은 제공하지 못하고 있다. 한편, 가변성을 지원하기 위한 여러 가지 구현 기술이 개발되었지만, 이러한 구현 기술은 개발 초기부터 가변성을 고려한 체계적인 분석 및 설계 방법을 제공하지 못한다. 본 논문에서는, UMI 모델링 기법을 확장한 컴포넌트 기반 제품 라인 개발 방법론인 PLUS와 컴포넌트 자동 생성 기법을 결합하여 특정 제품 생산의 효율성을 높이는 기법을 제안한다. 본 논문에서의 컴포넌트는 가변성을 지원하는 구현 부품들이 계층 구조를 이루며 각 구현 부품들은 XSLT 스크립트로 작성된다. 특성 모델에서 선택된 특성들로부터 개발자가 원하는 컴포넌트의 코드가 자동 생성되며, 마이크로웨이브 오븐 제품 라인을 사례 연구로 해서 가변성 지원 컴포넌트의 개발 프로세스를 살펴본다.
OSI 네트워크 모델의 데이터 링크 계층에서는 노드와 노드 사이에 신뢰성 있는 통신을 목표로 하며, 오류 발생이 잦은 무선 센서 네트워크 환경에서는 FEC(forward error correction) 기법을 주로 사용한다. FEC 기법은 패리티의 길이에 따라 오류 정정률을 설정할 수 있는데 오류 정정률을 높게 설정할수록, 에너지 소모가 크다는 한계가 존재한다. 한편 태양 에너지 기반 센서 네트워크에서는 주기적으로 에너지가 충전되며, 이로 인해 노드가 기본적으로 동작하는 데 필요한 에너지보다 더 많은 양의 에너지가 존재할 가능성이 있다. 따라서 본 논문에서는 수집되는 에너지 중 여분의 에너지를 사용해 데이터 손실률을 감소시키는 에너지 적응형 Reed-Solomon 기법을 제안한다. 노드의 에너지 상태에 따라 FEC의 패리티 길이를 다르게 설정하여, 에너지와 데이터 손실률의 trade-off(이율배반) 관계를 이용하는 기법을 제안하고 시뮬레이션을 통해 성능을 검증한다.
여러 품종을 소량으로 생산하는 소형 공장에서 불량품으로 인한 손실을 줄이기 위하여 부품의 양불량을 판단하는 시스템의 개발이 필요하다. 그러한 시스템은 계층형 시간적 메모리(HTM : Hierarchical Temporal Memory) 기술을 이용하여 개발할 수 있다. HTM은 인간 두뇌의 신피질(neocortex)의 동작 원리를 기계학습에 접목시킨 모델이다. HTM 기반의 기계학습 시스템을 사용하기 위해서는 훈련된 HTM 네트워크를 개발해야 하는데, 이를 위해서는 HTM 이론에 대한 지식이 필요하다. 본 연구는 이 HTM 기술을 부품의 이미지 인식에 적용하여 부품에 대한 양 불량을 판별하는 시스템에서, HTM 네트워크 개발을 지원하는 훈련시스템의 설계와 구현을 제시한다. 이 시스템은 HTM 이론에 대한 지식이 없어도 작업현장의 기술자가 HTM 네트워크를 정확히 훈련시킬 수 있으며, 부품에 대한 모든 종류의 HTM 기반의 판정시스템에 그대로 적용될 수 있다.
본 연구에서는 의사결정자의 대립관계가 있는 항만개발 문제에 대한 우선순위 평가와 보상관계를 분석하였다. 이를 위해 먼저 항만개발에 대한 관련문헌을 분석하여 평가요소를 추출하였고, FSM법을 이용하여 평가요소를 구조화하고, 구조화 분석을 통해 평가항목을 선정하였다. 두 번째, 항만개발 평가 주체를 지역주민, 이용자, 지자체로 선정하고 AHP법을 이용하여 종합 평가치를 산출하였다. 세 번째 JMPR법을 이용하여 평가주체간 제휴를 구성하였을때 종합 평가결과와 대체안 선정에 따른 불만량을 최소로 하여 평가하는 방법을 제시하였다. 또한 대체안 선정에 따른 보상문제를 정량화하고 보상관계를 분석하였다. 그 결과 대상 항만중 부산항 개발이 가장 우선되어야 하며, 항만이용자는 환경에 대한 인식의 개선과, 지자체에서는 환경 친화적인 항만개발을 위한 환경 인센티브 정책을 추진해야 할 것이다.
대학 도서관의 지식문헌정보서비스는 대학 교육 및 교수의 연구를 지원하는 중요한 역할을 수행하고 있다. 이에 따라, 서비스 품질요소를 계층적 관점에서 정의하고 이들의 중요성을 분석함으로써 대학 도서관의 서비스를 개선하기 위한 연구들이 선행되어 왔다. 그러나 기존 연구들은 서비스 품질을 구성하는 하위요소들 간의 상호 영향관계, 그리고 서비스 이용자와 제공자 두 집단간의 서비스 품질요인에 대한 인식차를 파악하여 서비스를 개선하는 측면에서는 연구가 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구는 SERVQUAL의 관점을 바탕으로 도서관 서비스를 구성하는 서비스 품질요소 간 상관관계를 네트워크 모델로 도출하고, Analytic Network Process를 활용하여 서비스 이용자와 제공자 집단간의 서비스 품질요소에 대한 인식차이를 도출, 분석하였다. 그 결과 제공자는 요소들을 비교적 균일하게 중요하게 인식하지만 이용자는 특정 몇 가지 요소들을 중요하게 인식하는 것을 확인하였다. 도서관 서비스 품질요소들간의 상관관계와 집단간의 인식차이를 파악하는 본 연구의 접근방법은 추후 대학 도서관의 지식문헌서비스 경쟁력 확보에 기여할 것으로 기대된다.
이 연구는 계층모델을 토대로 뉴스생산 환경에 따라 미투 운동 보도의 선정성에 차이가 있는지 규명하기 위해 뉴스에 대한 네트워크 분석과 프레임 분석을 실시했다. 유명인에 대해 지상파보다 종편 뉴스의 선정성이 더 높았다. 지상파는 사건 중심으로 보도를 한 반면 종편은 피해 상황, 피해자의 심경, 가해자가 한 말이나 행동 등 성폭행 상황을 자세하게 묘사하고 안희정 전 지사에 대한 비난, 주변인 인터뷰를 통해 더 선정적으로 보도했다. 미투 운동 보도에서 방송은 가해자 중심으로 보도했다. 사건의 이름과 헤드라인에서 이러한 경향이 두드러졌는데 가해자인 안 전 지사가 '합의에 의한 관계'였다고 언급한 '합의 관계 프레임'이 일관되게 나타났다. 안 지사에 대한 '가해자 비난 프레임'도 있었다. 미투 운동 보도에서 방송은 폭로 저널리즘의 전형을 보여줬으며 미투 운동의 사회적 의미나 권력 관계를 중심으로 사건을 분석하고 해결방안을 제시한 보도는 찾아 볼 수 없었다. 연구를 통해 방송의 선정성 문제는 기자 개인의 문제가 아니라 미디어 관행, 조직적 차원의 문제로 접근해야 한다고 제안했다.
네트워크 환경에서 인체형 캐릭터의 모델링과 애니메이션 데이터의 호환성을 위해서는 특정 그래픽스 도구나 프로그램에 의존하지 않는 시스템 독립적인 인체 데이터 형식이 필요하다. 이를 위한 목적으로 Web3D 컨소시엄과 ISO/IEC SC24 WG6가 공동으로 제정한 국제표준 ISO/IEC 19774 H-Anim은 관절이 있는 인체형 데이터 구조를 정의하며 모션 생성에 필요한 계층 구조를 정의하고 있으나 모션 생성 방법을 위한 데이터에 대해서는 정의하고 있지 않다. 본 논문은 응용 프로그램간의 모션 데이터의 호환성과 독립성을 목적으로 하며, H-Anim 캐릭터의 모션 데이터 규격 정의 및 활용을 위한 모션 리타겟팅 구현의 단순화 방법을 기술한다. 그리고, 일반 그래픽스 도구에 의해 제작한 임의의 3차원 캐릭터와, 이 모델과는 관련이 없이 생성된 임의의 모션 캡처 데이터를 이용하여 H-Anim 구조의 캐릭터 애니메이션을 생성하는 방법과 실험 결과를 설명한다.
오늘날의 네트워크는 다양한 애플리케이션이 수행되고 있는 많은 수의 서버와 라우터들로 구성되어 있다. 본 논문에서는 침입 탐지 에이전트와 방화벽 에이전트가 계약망 프로토콜(Contract Net Protocol)에 의해서 서로 연동할 수 있는 구조를 디자인하고 구축하였다. 계약망 프로토콜은 분산 시스템과 같은 이기종의 컴퓨터 시스템의 효과적인 연동을 위한 방법으로서 여러 에이전트들이 모여 서로 협력하며 하나의 문제를 해결하게 된다. 계약망 프로토콜 내의 커멘드 콘솔은 매니저로서 침입 탐지를 수행하는 계약자들을 수행시키거나 제어하는 역할을 수행한다. 지식 기반의 네트워크 보안 모델링을 위해서 각 모델은 계층적으로 잘 구성된 DEVS (Discrete Event system Specification)에 의해서 구성하려다. 본 논문에서는 계약망 프로토콜에 의해서 운용되는 지식 기반의 침입 탐지 에이전트의 추론 주기를 향상시키기 위한 rete 패턴 매칭 알고리즘을 적용하여 시뮬레이션을 수행하였다. 본 연구는 rete 패턴 매칭 알고리즘을 사용하여 계약망 프로토롤의 성능과 특성을 평가해 본다.
대규모 가상군의 전투 모델링 및 시뮬레이션에서 자율적으로 행동하는 이성적 전투 개체의 행동 묘사는 향후 발생할 전투의 작전을 고도화하고 효율적인 모의 훈련을 가능하게 하는 핵심 요소이다. DEVS-POMDP 계층적 프레임워크는 전투 행동 교범에 따른 상위 단계 의사결정 및 구체적 서술이 어려운 하위 단계 자율 행동계획을 각각 DEVS 및 POMDP로 모델링함으로써 대규모 가상군을 모의하였으나, POMDP 최적 행동정책 계산에 있어서 많은 컴퓨팅 자원을 필요로 하는 단점이 있었다. 본 논문에서는 DEVS-POMDP로 모델링된 대화력전 모의 시나리오 및 기계화 보병여단 공격작전 모의 시나리오의 사례연구를 통해 효율적인 POMDP 트리 탐색 알고리즘을 제안하고 적군 행동 양상 모델의 학습을 통한 가상군 전투 개체의 성능 향상을 확인한다.
본 논문에서는 과거 발생했던 범죄 빈도수가 적용된 해당 지역의 도시 공간 정보를 구성하고 있는 객체를 바탕으로 육안으로 판별이 가능한 특징들을 판독키로 정하고, 위험도를 계량화하였으며, 미래 예측 기법인 마코프 체인 방식을 적용하여 래스터 형태의 위험도 확률지도를 생성하는 기법을 제안한다. 이때 객체 판독키는 일정 크기의 셀로 나누어 셀에 해당하는 계량화된 위험지수를 적용하고, 여러 계층의 범죄 예측 확률지도를 통합하여 통합된 위험도 확률지도를 생성한다. 이는 정적인 정보가 아닌 시간에 따라 위험도 확률지도가 변화될 수 있고, 객체 판독키의 추가 적용에 따라 달라질 수 있는 위험도 확률지도를 생성하여 범죄의 예방에 적용될 수 있는 모델 구성 방법을 제시한 것으로, 순찰 경로 및 감시 장비의 최적 배치에 활용될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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