• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.28 no.3
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• pp.239-248
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• 2001

‘컴포넌트 기반 소프트웨어 개발’에서 컴포넌트 사용자는 컴포넌트 맞춤, 즉 컴포넌트를 특정 도메인 요구사항에 맞추는 작업을 반복적으로 수행함으로써, 소프트웨어를 개발한다. 따라서 컴포넌트 기반 소프트웨어 테스트의 주요 대상은 맞춤으로 변형된 컴포넌트에서 발생하는 오류이다. 본 논문에서는 엔터프라이즈 자바빈즈(Enterprise JavaBeans : EJB)를 기반으로 구체화된 EJB 컴포넌트 맞춤 테스트 기법을 개발한다. 본 기법은 EJB 컴포넌트의 인터페이스 가운데 맞춤 오류가 일어나는 곳에만 오류를 삽입하여, 맞추어진 컴포넌트와 오류가 삽입된 컴포넌트를 차별하는 테스트 케이스를 선정한다. 따라서 본 논문에서는 EJB 컴포넌트 맞춤 테스트 기법을 EJB 컴포넌트 맞춤에 적용한 사례를 보이고 이를 분석하여, 본 기법이 EJB 컴포넌트에 적용 가능한 것임을 보인다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.27 no.2
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• pp.148-156
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• 2000

The test technique for the failure caused by interaction between the customized interface and core function is necessary. We propose a component customization test technique by using the fault injection technique and the mutation test case selection technique. Our technique injects fault into where the customization failure may take place and selects the test case that differentiates the fault-injected component from the customized-component. Therefore, our test case has a good fault-detectability and can reduce the testing time by injecting a fault only into a place where the customization failure may take place in the interface.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10d
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• pp.70-72
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• 2002

컴포넌트 기반 구조의 프레임 워크인 샤모아 프레임 워크(Chamois Framework)는 다양한 컴포넌트 아키텍쳐중 COM(Component Object Model)과 Web Service로 개발되었다. 컴포넌트 기반 소프트웨어 개발(Component-Based Software Development)은 이미 작성된 소프트웨어 컴포넌트를 자신의 목적에 맞도록 재사용함으로써 여러 가지 위험 요소가 따를 수 있다. 따라서, 샤모아 프레임 워크에서 맞춤으로 변형된 컴포넌트에서 발생하는 오류를 테스트하기 위한 컴포넌트 맞춤 테스트 기법이 필요하다. 본 논문에서는 컴포넌트 맞춤 테스트 기법을 오류삽입 기반의 COM으로 확장하여 COM 컴포넌트 맞춤 테스트 기법을 샤모아 프레임 워크에 적용한 사례를 보인다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.31 no.6
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• pp.741-749
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• 2004

Component users must customize components they obtain from providers, in order to fit them to their own purposes. Normally, a component consists of black-box parts and white-box parts. Component users customize a component by modifying white-box parts of a component, and the customization faults appear through the interaction between black-box parts and white-box parts. Customization testing could be an integration testing of these two parts of a component. Also, customization testing in CBSD should select effective test data to reduce the testing cost, since CBSD aims to reduce the development cost. Therefore, this paper proposes a customization testing technique based on COM architecture through analyzing many COM components, and the technique selects effective test data. This paper evaluates the effectiveness of the test data selected by the proposed technique through an empirical study. It applies the techlique to a large-scale component-based system, Chamois, and it shows that the technique enables us to test customized COM components that run in a real component-based system

• Journal of Convergence Society for SMB
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• v.6 no.4
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• pp.79-84
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• 2016

A novel diagnosis scheme PCADP(personalized computer aided diagnosis probability) is proposed to overcome the problems mentioned above. PCADP scheme is a personalized diagnosis method based on ontology and it makes the bio-data analysis just a 'process' in the Smart healthcare service system. In addition, we offer a semantics modeling of the smart healthcare ontology framework in order to describe smart healthcare data and service specifications as meaningful representations based on this PCADP. The PCADP scheme is a kind of statistical diagnosis method which has real-time processing, characteristics of flexible structure, easy monitoring of decision process, and continuous improvement.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.293-293
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• 2020

기후변화로 인해 다양한 재난이 복합적으로 발생하고 있으며, 특히 해안과 인접해 있는 지역은 풍랑, 지진해일 등으로 인해 다양한 위험에 노출되어 있는 실정이다. 이에 따라 각 지자체는 자연재해대책법에 의거하여 자연재해저감종합계획을 수립하고 저감대책을 마련하고 있으나, 수립 절차에 따른 비용과 시간이 많이 소요되고 있다. 따라서 위험지역의 지리적·사회적 조건을 고려한 맞춤형 재해예방기법 도출방안이 필요하다. 이에 본 연구에서는 과거 피해이력과 침수예상도 정보가 반영된 위험성평가 지도를 활용하여 위험지역 유형을 4단계(관심, 주의, 경계, 위험)로 구분하고, 단계별 구조물적 대책과 비구조물 대책의 적용방안을 제시하였으며, 구조물적 대책과 비구조물적 대책의 도출에는 지역맞춤형 요소와 특성요소를 활용하였다. 지역맞춤형 요소는 자연인자, 재해영향인자, 재해원인인자, 지형인자, 사회인자로 구분하였으며, 각 인자별로 세부인자를 선택하여 논리연산에 따라 재해예방기법을 도출하였다. 특성요소는 효율성, 시공성, 공공성으로 구분하였고, 각 구분별 세부요소를 평가하여 재해예방기법의 우선순위를 도출하였다. 본 연구를 통해 향후 해안가 복합재난이 예상되는 지역을 대상으로 지역맞춤형 재해예방기법을 도출할 수 있을 것이며, 자연재해저감종합계획 수립 시에도 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06c
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• pp.134-136
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• 2012

u-City 환경에서 사용자 맞춤형 국토정보를 제공하기 위해 대용량의 데이터를 효과적으로 분석할 수 있는 데이터마이닝 기법이 적용되고 있다. 따라서 이 논문에서는 데이터마이닝 기법 중 연관분류기법을 적용하여 사용자 맞춤형 관광명소 추천 시스템을 개발하였다. 특히, CPFP-tree를 이용하여 빈발항목집합 탐사에 대한 시간을 단축하였으며, 연관분류를 통해 보다 높은 정확도로 결과를 예측 및 분류할 수 있게 하였다. 제시한 시스템은 공간정보에 대해 사용자 맞춤 서비스를 제공할 수 있음을 보였으며, 다양한 시나리오 적용을 통해 맞춤형 국토정보화 기술의 기반이 될 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10e
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• pp.337-339
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• 2002

본 논문에서는 유선 인터넷상에서 소규모 여러 인터넷 상점들이 정보를 공유하고, 통합된 서비스를 제공함으로써 고객의 인지도를 높이기 위한 방법으로 등장한 기존의 허브(Hub)사이트와 모바일(Mobile) 인터넷이 결합된 M-Commerce 환경에서 고객에게 실시간으로 개인화된 맞춤 정보를 제공하기 위한 기법을 제안한다.

• Journal of KIISE
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• v.42 no.7
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• pp.939-945
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• 2015

From 2009, the market of smart devices has been rapidly increasing. These devices provide various services to users. The cloud messaging service, especially, is applied to many various services, and sends messages asynchronously. In the cloud messaging service, there are two methods for message transmission, message transmission based on an IP address and a publish/subscribe technique. Each technique uses basic messages in order to send messages to mobile devices. In this paper, the hybrid message transmission, based on user-customized analysis to reduce basic messages, is proposed. The hybrid message transmission uses Exponential Moving Average (EMA) and K-means algorithms for user-customized analysis, and determines the message transmission techniques in each timeslot.

• Proceedings of The KACE
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• 2017.08a
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• pp.221-224
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• 2017

본 논문은 사용자 수준에 적합한 맞춤형 학습코스를 추천하여 학습효과를 향상시킬 수 있는 추천모델을 개발하고, 효과분석을 위한 방안을 제시한다. 학습자 개개인의 학습수준이나 학습내용 등에 따라 적합한 학습주제를 선정하여 제공하는 것은 중요하나, 일반적인 추천은 전문가 그룹을 활용한 사람중심의 추천으로 시간이 오래 걸리는 등 자원의 비효율적 한계점[1]을 가지고 있다. 이를 극복하기 위해, TF-IDF를 이용해 단어별 가중치를 계산하여 고빈도 단어를 추출하여 벡터 공간에 배치시키고, Cosine Similarity 기법을 이용해 벡터간의 유사도를 측정하였다. 학습자 프로파일을 분석하고, 학습스킬간의 연관성을 고려하여 맞춤형 학습코스를 추천하기 위해, 워드 임베딩 기법을 적용하였고, 이를 위해 오픈소스 Gensim[2]을 이용하였다. 맞춤형 학습코스 추천 모델의 효과를 분석하기 위한 실험을 설계하고 평가 문항지를 개발하였다.