속성 문법은 언어의 정적인 의미구조를 표현하는 형식적인 표기법으로 동적인 의미구조를 표현하기는 부적절하다. 동적 의미구조를 잘 명세하고 명세된 언어를 구현하기 위해서 기존의 속성 문법을 확장하여 언어 구현에 필요한 동적인 작용들(actions)을 잘 표현해야 한다. 본 논문에서는 속성 문법을 확장하여 정적이고 동적인 의미구조를 잘 표현할 수 있는 새로운 작용 식(action equation)을 제시한다. 제시된 작용 식(action equation)의 동적인 의미 구조로 부터 SIMP 언어의 점진 해석기(incremental interpreter)를 설계하고 구현한다. 점진 해석기는 언어 기반의 프로그래밍 환경에서 수정된 부분만을 번역하여 프로그램의 전체 실행 결과를 얻는 해석기를 의미한다. 본 해석기는 SUN 1000에서 Lex와 Yacc을 사용해서 C 언어로 설계하고 구현하였다. 예제 프로그램을 실행시켰을 때 배정 문이나 IF문의 경우는 매우 효율적이었고 Loop의 경우는 재실행될 필요가 있는 영향받는 명령문들이 적을수록 점진 해석이 더 효율적으로 수행된다.Abstract Attribute grammars are a formal notation which expresses the static semantics of programming languages, but they are not suitable for expressing dynamic semantics. To describe dynamic semantics and implement a specified language, we extend attribute grammars and present new action equations which describe static and dynamic semantics. The incremental interpreter of a SIMP language is designed and implemented from the dynamic semantics of presented action equations. The incremental interpreter is to translate only modified part in the language-based programming environments and have results of whole program.Our interpreter is implemented in C with Lex and Yacc on SUN 1000. When we execute example programs, the incremental evaluation of any assignment and IF statements executes efficiently. But in the case of loop, we execute efficiently when the effected statements to be reexecuted in the loop are of small number.
서비스 지향 컴퓨팅(Service-Oriented Computing, SOC)은 배포된 서비스를 선택하고 조합하여 서비스 클라이언트가 원하는 기능을 제공하는 개발 방식이다. SOC는 향상된 비즈니스 기민성, 단축된 개발 시간과 같은 여러 장점을 제공한다. 이러한 장점을 극대화하기 위해서는 서비스의 선택과 조합이 동적으로 이루어져야 한다. 하지만 현재의 프로그래밍 언어, SOC 플랫폼, 비즈니스 프로세스 모델링 언어 (Business Process Modeling Language, BPML) 및 도구는 수동적 서비스 선택 또는 서비스의 정적 바인딩만을 지원하는 수준에 머물러 있다 각 클라이언트의 요구사항을 만족하는 서비스를 제공하기 위하여 해당 비즈니스 프로세스는 재구성 (reconfiguration)되고 재배포 (redeploy)되어야 하는 문제점이 있다. 따라서, 서비스 클라이언트의 다양한 요구에 맞게 서비스를 신속하고 유연하게 조합시키기 위하여 동적 선택기법이 필요하다. 본 논문에서는 엔터프라이즈 서비스 버스(Enterprise Service Bus, ESB) 기반의 동적 선택 핸들러 (Dynamic Selection Handler, DSH) 설계 기법을 제안한다. DSH의 네 가지 컴포넌트인 수행 리스너, 서비스 선택자, 서비스 바인더, 인터페이스 변환자에 대한 설계를 제시한다. DSH 설계 시에 적합한 디자인 패턴을 적용하여 컴포넌트의 재사용성이 높도록 설계한다. 마지막으로 제안한 DSH 설계의 실용성을 보이기 위해 ESB를 이용하여 DSH를 구현한다.
하드웨어 기반 동적 전압 및 주파수 제어 시스템은 전역 비동기 지역 동기 시스템 설계 방식을 이용하여 동종의 멀티 코어 혹은 이종의 멀티 코어 시스템을 저전력으로 설계하기 위한 핵심 기술 중의 하나이다. 본 논문에서 하드웨어 기반 동적 주파수 제어 시스템의 FPGA 프로토타입 설계를 위해서 동적 주파수 제어기를 제안하고, 이를 FIFO 기반 멀티코어를 이용한 소프트웨어 정의 무선 설계와 네트워크 온 칩 기반의 하드웨어 HPEG2 인코더 설계에 적용하였다. 기존의 단일 주파수 시스템에 비해서 소프트웨어 정의 무선 설계의 경우 성능이 5.9% 하락하였지만, 전력소모는 78% 감소하였다. MPEG2 인코더 설계의 경우에 성능은 0.36% 하락하고 전력소모는 29.1% 감소하였다.
동적 기하 환경은 학생들의 기하 문제 해결에 긍정적인 역할을 한다. 학생들은 드래깅을 통해 변화 속에서 불변성을 추측할 수 있으며, 분석법은 기하 문제를 해결하는 데 도움을 준다. 하지만 드래깅 활동과 분석법을 활용한 문제 해결은 제한점이 있으며, 연속 스펙트럼은 대안이 될 수 있다. 학생들은 코딩이 결합된 동적 기하 환경에서 프로그래밍을 통해 연속 스펙트럼을 구현할 수 있다. 이에 본 연구에서는 동적 기하 환경의 문제 해결에서 연속 스펙트럼을 활용하는 방안을 제시하였다. 학생들은 문제 해결의 이해 단계에서 시각적으로 표현된 문제 상황을 통해 즉각적으로 이해하고, 계획 단계에서 해결 전략을 수립하고, 반성 단계에서 결과의 점검 및 일반화하는 데 도움을 줄 수 있다.
지능 로봇은 복잡하고 동적인 환경 내에서 상황의 변화에 적절히 적응하여 사용자에게 다양한 서비스를 제공하는 지능 시스템이다. 따라서 로봇은 행위를 수행하는 동안 지속적으로 상황의 변화를 감지하여 변화에 적절히 반응해야 하며 주어진 상황에 대해 최선의 행위를 결정하여 수행할 수 있어야 한다. 또한 때때로 임의의 행동을 결정하여 보다 지능적인 행위를 수행할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 이러한 지능 로봇의 복잡한 행위를 효과적으로 정의하고 구현하기 위해 Structured Circuit Semantics(SCS)에 기초를 둔 프로그래밍 언어(Structured Programming for Reactive Intelligent Tasks, SPRIT)와 SPRIT으로 작성된 프로그램을 다양한 로봇 환경에서 실행하고 검증하기 위한 작업 실행기(Task Executor)를 제시한다.
대화형 에이전트가 다양한 분야에서 적용됨에 따라서 현실성 있는 대화 생성을 위한 자연언어 생성에 대한 연구가 관심을 끌고 있다. 대화형 에이전트에서는 보통 미리 준비된 답변을 이용하여 사용자와 대화를 수행하지만, 최근에는 문장을 동적으로 생성하고 학습함으로써 보다 유연하고 현실성있는 서비스를 제공하는 대화형 에이전트가 활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 대화형 유전 프로그래밍을 이용한 문장생성 방법을 제안한다. 이 방법은 문장의 구조를 나타내는 문장계획 트리로 인코딩된 개체를 평가자의 평가를 통해 적응적인 문장을 얻는다. 이 방법의 유용성을 검증하기 위해 제안하는 방법으로 열차예약 에이전트를 구현한 후, 사용자 평가를 수행하였다. 그 결과 제안하는 방법이 도메인에 적합한 문장을 생성하는 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 진화연산을 이용하여 동적 귀환 신경망의 구조를 저차원화하는 방법을 제안한다. 일반적으로 진화연산을 개체군을 이용한 탐색 방법으로서 신경회로망의 여러 가지 다른 성질을 동시에 최적화할 필요가 있을 때 유용한 방법이다. 본 연구에서는 동적 귀환 신경망의 구조를 조차원화하기 위하여 진화 프로그래밍으로 신경망의 구조를 탐색하고, 진화전략으로 신경망의 연결강도를 학습시킴으로서 전체적인 구조를 저차원화하였다.신경망의 중간층 노드의 추가/삭제는 돌연변이 확률에 의하여 결정한다. 노드를 삭제할 경우에는 입력 연결강도의 총합이 가장 작은 노드를 삭제하고, 노드를 추가할 경우에는 미리 지정한 확률함스에 따라 노드를 추가한다. 그리고 추가된 노드와 다른 노드와의 연결방법은 서로 영향을 미칠 수 있는 모든 연결강도 중에서 확률적으로 선택하여 연결하였다. 마지막으로 제안한 저차원화 동적 귀환 신경망이 완전 연결된 신경망보다 더 좋은 성능을 얻을 수 있음을 예제로서 본 논문에서는 도립진자의 안정화 및 제어와 로봇 매니퓰레이터의 비주얼 서보잉에 적용하여 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 그 유효성을 확인한다.
본 논문에서는 다중 쓰레드 기반의 서버 프로그래밍을 위한 예측 기반의 동적 쓰레드 풀 기법을 제안하였다. 기존의 쓰레드 풀(Thread fool) 모델은 고정된 쓰레드 풀(Hounded Thread Pool)모델로, 서버에 최적화된 개수의 쓰레드를 유지하면서 다수의 요청에 대해 빠르게 응답할 수 있다는 장점이 있으나, 사용자의 접속이 적을 경우에도 고정된 시스템 자원을 점유하여야 하므로, 자원의 효율적인 사용에 문제가 있다. 이를 극복하기 위해 동적으로 쓰레드 풀의 크기를 변경하는 워터마크 쓰레드 풀 모델이 개발되었고, 본 논문에서는 이를 기반으로 지수평균을 사용하여 앞으로 필요한 쓰레드의 개수를 예측하고 쓰레드를 사전에 생성하여 더욱 효율적으로 자원을 활용하도록 하는 예측기반의 동적 쓰레드 풀 기법을 제안하였다. 제안한 기법은 사용자의 요청이 많을 경우 사용자 요청에 대한 응답시간을 빠르게 하구 요청 량이 적을 경우에는 불필요한 자원을 점유하지 않게 하여 기존의 워터마크 쓰레드 풀 모델에 비해 보다 성능이 좋고 자원을 효율적으로 활용함을 실험을 통해 확인하였다.
소리를 이용한 정보의 표현 방법은 무형의 특징을 가진 매체를 이용하여 어떠한 방법을 통하여 구체적인 형태를 이끌어 내는가에 대한 문제에서 시작된다. 이 과정에서 소리를 매개체로 이용하여 구성되는 오디오-비쥬얼 시스템은 청각적 소재를 이용한 시각적 표현이라는 방법적 측면에서 감각 기관의 연계에 대한 역할을 맡고 있는 부분에서 청각의 시각화라는 비 구체적 감각에 대한 구체화라는 변형의 의미를 갖는다. 오디오-비쥬얼 시스템 형태를 통한 작품을 표현하는데 있어 기존에 사용되던 프로그래밍을 통한 비규칙적 프로시쥬얼(Procedure)적 동적(動的) 이미지 또는 비동적(非動的) 이미지를 사용한 표현 방법에서 시각적 출력 방법의 제한으로 인한 표현 방법의 제한이 생겨날 수 있는 부분에 있어 동적 이미지를 이용한 오디오-비쥬얼 시스템을 통하여 소리를 매체로 한 다양한 표현 결과물을 이끌어낼 수 있다. 본 논문에서는 동적 이미지를 사용한 오디오-비쥬얼 시스템을 통해 다양한 청각적 소재의 시각화 방법 및 소리를 이용한 애니메이션 표현법의 새로운 대안을 제시한다.
본 논문은 서로 다른 벤더의 응용 프로그램과 생체 신호 측정 장치가 동적으로 데이터 전달을 할 수 있는 생산자(Producer)/소비자(Consumer) 패턴 기반의 데이터 결합기 구조를 제안한 것으로 휴대용 정보 단말에서 컴포넌트 기반의 프로그래밍이 가능하고 서비스 지향적인 동작 메커니즘을 제공하는 OSGi 플랫폼의 번들로서 구현된다. 데이터 결합기는 정적으로 데이터 생산자와 소비자를 연결하는 OSGi WireAdmin 서비스의 단점을 보완한 것으로, 데이터를 사용하는 주체인 응용 프로그램의 요구 사항을 응용 프로그램 설명자(Application Descriptor)로 형식화하고 데이터를 생산하는 주체인 생체 신호 측정 장치의 기능을 장치 설명자(Device Descriptor)로 형식화하여 런타임에 데이터 생산자-소비자 쌍을 만들어 동적으로 데이터가 연결되는 기능을 제공한다. 따라서 센서 기반 응용을 개발할 때 데이터 생산자와 데이터 소비자를 사이에서 빈번하게 일어나는 연결 관리를 동적으로 해주는 기능 구현에 활용 가능하다. 본 논문의 목적은 생체 신호 측정 장치와 같은 데이터 생산자와 헬스케어 응용 프로그램과 같은 데이터 소비자를 분리시켜 헬스케어 서비스 개발의 편이성을 제공하기 위한 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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