대 규모의 CORBA 시스템을 구축할 때 서로 다른 프로토콜을 갖는 여러 개의 ORB 도메인이 존재한다. 이러한 서로 다른 ORB 도메인들 간의 통신은 ORB 브리지를 통하여 수행된다. 따라서 전체 시스템에서 각 ORB 도메인 간의 브리지의 수는 가능하면 적어야 하고 각 브리지에 가중되는 부하 역시 적어야 한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 그래프 개념으로 모델링하고 기본적인 그래프 연산들을 이용하여, 브리지의 수를 줄이고 각 브리지에 가중되는 부하를 균등하게 분할하여 전체 시스템을 구성하는 효율적인 알고리즘을 제안한다.
멀티-도메인 공학시스템은 전기, 기계, 유압, 열등의 구성요소를 포함하고, 시스템 구성이 복잡하여 설계에 많은 어려움을 가지고 있다. 최적의 설계를 위해서는 각 도메인에 대한 통합된 설계 방법과 자동적이고 효율적인 탐색방법이 요구된다. 본 논문은 도메인에 독립적인 모델링 도구인 본드 그래프(Bond Graph)와 대규모 공간 해의 탐색에 접합한 진화 알고리즘의 일종인 유전 프로그래밍(Genetic Programming)를 결합하여 멀티 도메인 동적시스템에 대한 디자인 해를 자동적으로 생성해주는 설계 방법을 제시하였다. 제안된 설계방법의 효용성을 입증하기 위해서 3가지 서로 다른 도메인을 가진 아나로그 필터, 전동프린터 드라이브, 에어펌프 시스템에 대한 설계 결과가 기술된다.
컴포넌트 기반의 소프트웨어 개발이 소프트웨어 복잡성, 비용, 그리고 품질을 해결하기 위한 새로운 대안으로 소개되고 있다. COM, Enterprise JavaBeans, CORBA 컴포넌트 모델등과 같은 다양한 컴포넌트 아키텍쳐들이 소개되고 있으며 컴포넌트 기반의 소프트웨어 개발 방법론과 여러 CASE 도구들이 이를 지원하고 있다.[1,2,3,4]. 그러나 현재 컴포넌트를 구현할 수 있는 기술은 제시되어 있지만 컴포넌트를 모델링하는 기법들에 대한 연구는 미약한 상태이다. 본 논문에서는 도메인 분석에서 공통성과 가변성 추출 및 클러스터링 기법을 이용한 컴포넌트를 분석하는 기법을 제시한다. 즉 컴포넌트 추출 기법, 컴포넌트의 핫스팟(또는 가변성)표현 기법, 컴포넌트 요구사항 정의 기법 등을 제시한다. 컴포넌트 개발에 있어서 이러한 모델링 기법을 적용함으로써 컴포넌트를 효율적으로 개발할 수 있을 뿐만 아니라 재사용성이 높은 고품질의 컴포넌트 개발을 지원할 수 있다.
특성 모델(Feature Model)은 소프트웨어 제품 라인 개발 시 도메인 공학 단계에서 제품들 사이의 공통점과 차이점을 모델링하는데 널리 사용된다. 특성 구성(Feature Configuration)은 특성 모델로부터 특정 제품에 포함될 특성들을 선택한 결과이다. 특성 구성은, 특성 모델에 표현되어 있는 여러 가지 제한 조건을 만족해야 한다. 본 논문에서는 특성 모델 작성 기능과 특성 구성 정의 기능을 지원하고 특성 구성의 검증 기능을 지식 기반 시스템인 JESS를 활용하여 구현한 특성 모델링 도구를 제안한다. 본 도구는 자바 언어와의 결합성이 좋은 JESS 시스템을 이용하여 확장성이 좋으며 특성 구성에서의 오류 원인을 명확히 알려주는 장점을 가진다.
'협업 네트워크'는 가상기업, 동태적 공급망, 전문가 가상 커뮤니티 등을 포함하는 새로운연구 분야로서 협업 네트워크 조직(CNO)의 생성과 운영에 초점을 둔 모델링 언어가 필요한상황이다. 본 논문은 모델 자체의 표현력과 정보시스템의 구현 용이성을 모두 높인, CNO 대 상의 아키텍처 모델링 언어(CAML)를 제안하기 위한 것이다. CAML은 모델 기반 아키텍처 (MDA)에 입각해서 메타 모델과 도메인 모델을 통합하고 자크만 프레임워크에 입각해서 데이터, 프로세스, 링크, 참여자, 사건, 목적 등의 여러 초점을 통합할 수 있게 한 것이다. 공급망 문제의 모델링과 모델 변경 영향 분석을 통해 CAML의 유효성을 검토하였다.
소프트웨어 개발을 위한 모델링 방법 중 대표적인 것으로 UML을 이용한 방법이 있으며, 제품계열공학에서 소프트웨어의 재사용을 위한 모델링 방법으로 feature 모델링에 관한 연구가 진행 되고 있다. feature 모델링 방법은 잘 정의된 개발 기법을 제공하여 활용되고 있으나 다소 범용 적이지 않다. 또한 그 구조물이 UML과 상이하여 UML사용자가 feature 모델을 재사용하는 데는 어려움을 가지고 있고, feature 모델에서 class모델로의 변환을 제시한 기존연구는 도메인 전문가에 의해 경험적으로 모델링을 하기 때문에 모호성과 이해의 오류, 그리고 잘못된 해석 등의 문제가 발생 된다. 그리고, feature 모델과 class모델의 모든 요소를 매핑하여 변환하지 않는다는 점에서 완전하지 못하다. 따라서 본 논문에서는 Ontology를 이용하여 의미 기반의 명확한 명세를 통한 feature모델의 class 모델로의 변환기법을 제시하고, 이를 위해 feature 모델과 class 모델의 구조물의 요소를 정의하고 이를 기반으로 feature 모델과 OWL, 그리고 class 모델 속성간의 매핑 규칙을 제시하고, 본 논문에서 제시한 변환 프로세스를 이용하여 사례연구를 하였다.
심층강화학습은 자율주행 도메인에서 널리 사용되는 end-to-end 데이터 기반 제어 방법이다. 그러나 기존의 강화학습 접근 방식은 자율주행 과제에 적용하기에는 비효율성, 불안정성, 불확실성 등의 문제로 어려움이 존재한다. 이러한 문제들은 자율주행 도메인에서 중요하게 작용한다. 최근의 연구들은 이런 문제를 해결하고자 많은 시도가 이루어지고 있지만 계산 비용이 많고 특별한 가정에 의존한다. 본 논문에서는 자율주행 도메인에 불확실성 순차 모델링이라는 방법을 도입하여 비효율성, 불안정성, 불확실성을 모두 고려한 새로운 알고리즘 MCDT를 제안한다. 강화학습을 높은 보상을 얻기 위한 의사 결정 생성 문제로 바라보는 순차 모델링 방식은 기존 연구의 단점을 회피하고 효율성과 안정성을 보장하며, 여기에 불확실성 추정 기법을 융합해 안전성까지 고려한다. 제안 방법은 OpenAI Gym CarRacing 환경을 통해 실험하였고 실험 결과는 MCDT 알고리즘이 기존의 강화학습 방법에 비해 효율적이고 안정적이며 안전한 성능을 내는 것을 보인다.
프로덕트 라인은 다양하고 빠르게 변화하는 시장의 요구사항과 특정 도메인 영역에 속하는 애플리케이션 간의 재사용 가능한 아키텍처 및 컴포넌트의 구성으로부터 연관된 시스템 구축 시 생산성과 품질의 향상을 제공함으로써 현재 많은 관심의 초점이 되고 있다. 컴포넌트의 가변성은 컴포넌트를 사용자의 요구사항에 알맞게 기능을 특화할 수 있다. 또한 프로덕트 라인에서 컴포넌트 내부에 공통으로 사용할 워크플로를 가지고 있어 컴포넌트 사용자는 순차 다이어그램 등을 통해 메시지 흐름을 직접 구현할 필요가 없고, 재사용 가능한 아키텍처는 많은 변화 계획들과 메카니즘을 포함하고 있다. 하지만, 아키텍처를 설계하기 위한 아키텍처에서의 변화성 관리와 컴포넌트의 변화성에 대한 명확한 방법이 미흡하다. 따라서 본 논문에서는 재사용 가능한 아키텍처를 설계하기 위해 변화성의 명확한 표현과 컴포넌트의 변화성을 설계하기 위해 다중 뷰의 모델링을 통하여 프로덕트 라인의 다양한 측면을 제시하고, 사례연구로 성적관리 컴포넌트 모델링에 적용해 보고자 한다.
온톨로지는 사람들 간의 정확한 의사소통을 가능하게 하고 시스템 사이의 상호운용성을 달성하기 위한 도구로서 다양한 분야에서 많은 기대를 받고 있는 기술이다. 온톨로지의 구축은 기존 온톨로지들간의 통합을 통해 더욱 효율적으로 이루어질 수 있다. 그러나 기존 온톨로지들이 표현 언어, 대상 도메인, 온톨로지 구성요소 등의 측면에서 다양한 형태와 특성을 가지므로, 온톨로지 통합이 이루어지기 위해서는 온톨로지들 간의 상호운용성의 확보가 필수적이다. 본 논문에서는 온톨로지를 분류하는 체계적인 프레임워크의 제공을 통해 온톨로지들 간의 상호운용성 확보를 지원하는 온톨로지 아키텍처를 제안한다. 본 논문에서 제안하는 온톨로지 아키텍처는 온톨로지를 바라보는 3가지 관점에 따라 MDA에 기반한 온톨로지 표현 분류축, 시맨틱 도메인 분류축, 온톨로지 구성요소 분류축의 3개 분류축으로 이루어져 있으며, MDA의 4계층 메타모델링을 문법적인 기반으로 하고 있다. 온톨로지 아키텍처의 3개의 분류축은 온톨로지들 간의 문법적인 상호운용성과 의미적인 상호운용성을 향상시키기 위해 조화롭게 설계됨으로써 온톨로지 통합이 유연하게 이루어지도록 지원한다.
베이지안 알고리즘은 추론 분야에서 오랜 기간 사용되어 왔다. 하지만 기본적인 베이지안 네트워크 이론만으로는 다양한 도메인에 적합한 추론 기능을 제공할 수 없기 때문에, 도메인의 특성에 맞는 알고리즘이 적용된 다양한 추론 기법들이 연구되어왔다. 본 논문에서는 실시간 지능화 서비스를 위하여 특정 도메인 영역에 대하여 자동으로 적합한 베이지안 네트워크 알고리즘을 선별하는 기법을 제안한며, 해당 기법의 적합도를 평가하기 위해서 수학적인 모델링과 추론 알고리즘 선택 기법에 대해 서술한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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