• 제목/요약/키워드: 분석적 계층 처리

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A Case Study of Object-Oriented Modeling Hierarchical Access Right (계층적 접근 권한의 개체지향 모델링 사례)

  • 박동혁;김수동
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2000.10a
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    • pp.364-366
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    • 2000
  • 컴포넌트 기반의 개발과 컴포넌트 개발에 대한 관심이 높아지면서 이를 위하 개발 방법론과 개발 도구들의 도입이 확산되고 있다. 또한 컴포넌트의 재사용 범위를 확장시키기 위해 컴포넌트 개발 시 나타나는 Hot Spot 처리를 위한 분석, 설계 기법에 대한 관심이 높아지고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 분석, 설계기법을 이용하여 융통적인 계층적 접근 권한에 대한 분석, 설계 모델을 제시한다. 본 논문에서는 다지인 모델링을 위한 표기법으로서 객체지향 모델링 기법인 UML(Unified Modeling Language)를 이용하여 모델링 한다.

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Hierarchical Software Context Analysis Technique for Performance Analysis of Linux Based Embedded System (리눅스 기반 임베디드 시스템의 성능 분석을 위한 소프트웨어 계층별 문맥 분석 기법)

  • Kwak, Sangheon;Lee, Horim;Lee, Namseung;Lim, Sung-Soo
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2009.11a
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    • pp.57-58
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    • 2009
  • 임베디드 시스템이 복잡해질수록, 성능 병목을 파악할 수 있는 성능 분석도구가 요구되고 있다. 현존하는 리눅스 기반의 소프트웨어 성능 분석 도구는 전체 시스템 관점에서 소프트웨어 계층에 따라 응용 소프트웨어의 실행 흐름을 파악하기에는 한계가 있다. 본 논문에서는 모든 소프트웨어 계층에서의 실행 흐름을 일관적으로 파악할 수 있는 문맥 분석 기법을 제안한다. 이 도구를 통해서 사용자 영역의 사용자 정의 함수와 라이브러리 함수, 커널 영역에서의 시스템 호출과 커널 이벤트에 대한 호출자와 피호출자에 대한 관계를 모두 파악할 수 있다.

STEAM-based Smart and Creative Experience Program to Enhance Self-efficacy (자기효능감 증대를 위한 STEAM 기반 스마트 창의체험 프로그램)

  • Kim, Dongjeong;Kim, Sughee;Kang, Insung;Chung, Kwangsik;Yu, Heonchang
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2013.05a
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    • pp.1085-1088
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    • 2013
  • 현대는 가정의 경제적 어려움이 많은 사회적 배려계층의 아동이 증가되고 있다. 이 계층의 아동들은 일반계층의 아동들보다 자기효능감과 자아존중감이 낮다. 본 연구는 스크래치 프로그래밍을 이용하여 STEAM기반 창의체험 프로그램을 진행하였다. 초등학교 3, 4학년이 쉽게 접근할 수 있는 스크래치와 아동들이 흥미를 가질 수 있는 기술들을 적용하여, 자기효능감이 일반 학생들보다 낮은 사회적 배려계층 학생들의 자기효능감의 변화를 분석하였다. 본 연구에서는 자기효능감을 키워줌으로써, 스스로 해결할 수 있는 능력과 자아를 존중하게 생각하는 자아존중감의 변화도 측정하여 분석하였다. 본 연구의 결과 센서와 연동시키는 스크래치 프로그래밍 학습을 통해 창의적인 사고력과 논리력의 향상뿐만 아니라, 자기효능감과 자아존중감의 변화에 긍정적인 효과가 있는 것을 알 수 있었다.

A Method for Deriving a Security Threat Response System in Smart Factory Area and Layer (스마트팩토리 영역 및 계층별 보안위협 대응체계 도출 기법)

  • In-Su Jung;Deuk-Hun Kim;Jin Kwak
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2023.05a
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    • pp.187-189
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    • 2023
  • IoT(Internet of Things), 빅데이터, AI(Artificial Intelligence), 클라우드와 같은 ICT(Information and Communications Technology) 기술이 발전함에 따라 ICT와 제조기술이 융합된 스마트팩토리가 발전하고 있다. 이는 2개의 영역과 5개의 계층으로 구성되어 기타 환경들과 상이한 구조를 가지고 있으며, 각 영역·계층별 발생 가능한 보안위협도 상이하다. 또한, 각 영역과 계층이 연결됨에 따라 발생 가능한 보안위협이 증가하고 있으며, 이에 대한 효율적인 대응을 위하여 스마트팩토리 영역·계층별 환경을 고려한 대응체계 마련이 필요한 실정이다. 따라서, 본 논문에서는 스마트팩토리 영역·계층별 발생 가능한 보안위협을 분석하고, 이에 대응하기 위한 대응체계 도출 기법을 제안한다.

Performance Analysis of Error and Congestion Control Algorithm in Transport Layer Mobility Support Approach (트랜스포트 계층 이동성 지원 방안에서의 오류 및 혼잡제어 알고리즘 성능분석)

  • Jang, Moon-Jeong;Lee, Mee-Jeong
    • The KIPS Transactions:PartC
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    • v.12C no.5 s.101
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    • pp.733-740
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    • 2005
  • In this paper, we propose an approach to transport layer mobility support leveraging the SCTP extension dubbed dynamic address reconfiguration in IPv6 networks. Timing issues related to the end-to-end address management, and a novel error recovery mechanism associated with a handover are discussed. The proposed error recovery mechanism is analyzed and compared to that of the plain SCTP to show that it reduces the handover latency and error recovery time.

SRN Hierarchical Modeling for Packet Retransmission and Channel Allocation in Wireless Networks (무선망에서 패킷 재전송과 채널할당 성능분석을 위한 SRN 계층 모델링)

  • 노철우
    • The KIPS Transactions:PartC
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    • v.8C no.1
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    • pp.97-104
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    • 2001
  • In this paper, we present a new hierarchical model for performance analysis of channel allocation and packet service protocol in wireless n network. The proposed hierarchical model consists of two parts : upper and lower layer models. The upper layer model is the structure state model representing the state of the channel allocation and call service. The lower layer model, which captures the performance of the system within a given structure state, is the wireless packet retransmission protocol model. These models are developed using SRN which is an modeling tool. SRN, an extension of stochastic Petri net, provides compact modeling facilities for system analysis. To get the performance index, appropriate reward rates are assigned to its SRN. Fixed point iteration is used to determine the model parameters that are not available directly as input. That is, the call service time of the upper model can be obtained by packet delay in the lower model, and the packet generation rates of the lower model come from call generation rates of the upper model.

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Design and Implementation of Event Hierarchy through Extended Spatio-Temporal Complex Event Processing (시공간 복합 이벤트 처리의 확장을 통한 계층적 이벤트 설계 및 구현)

  • Park, Ye Jin;Yom, Jae-Hong
    • Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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    • v.30 no.6_1
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    • pp.549-557
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    • 2012
  • Spatial phenomena such as environment pollution, disease and the risk of spreading information need a rapid initial response to perceive spread event. Moving data perceive spread event through real-time processing and analysis. To process and analysis the event, spatial-temporal complex event processing is used. Previous spatialtemporal complex event processing is possible basis spatial operator but insufficient apply to design spatialtemporal complex event processing to perceive spatial phenomena of high complexity. This study proposed hierarchical spatio-temporal CEP design which will efficiently manage the fast growing incoming sensor data. The implementation of the proposed design is evaluated with GPS location data of moving vehicles which are used as the incoming data stream for identifying spatial events. The spatial component of existing CEP software engine has been extended during the implementation phase to broaden the capabilities of processing spatio-temporal events.

Clustering of Gene Expression Data by using SOM and Hierarchical Clustering (자기 조직화 지도와 계층적 군집화를 이용한 유전자 발현 데이터 군집화 기법)

  • 박창범;이동환;이성환
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2003.10b
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    • pp.784-786
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    • 2003
  • 본 논문에서는 유전자 발현 데이터를 분석하는데 있어서 자기 조직화 지도와 계층적 군집화 기법을 상호 보완적으로 사용하여 사용자가 보다 직관적으로 군집화 결과를 해석할 수 있는 방법을 제안한다. 제안된 방법을 사용하면 빠른 처리 속도로 대용량 데이터 처리에 적합한 자기 조직화 지도의 장점을 살릴 수 있으며 계층적 군집화의 장점인 가시화 기능을 이용하여 자기 조직화 지도의 단점인 군집 경계에 대한 불명확성을 해소하여 군집화 결과를 사용자가 쉽게 이해하고 직관적으로 해석할 수 있도록 도와준다. 본 논문에서 제안된 방법의 효용성을 검증하기 위해 세 종류의 데이터를 사용하여 실험을 수행한 결과 제안된 방법이 기존 방법에 비해 더 나은 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.

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A Study on Adaptive Hexagonal Search Using Motion Activity (움직임 활동도를 이용한 적응형 육각 탐색에 관한 연구)

  • Kim, Myoung-Ho;Park, Kyoung-Wan;Oh, Young-Geol;Kwak, No-Yoon
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2006.11a
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    • pp.141-144
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    • 2006
  • 본 논문은 적응형 육각 탐색에 기반한 고속 블록 정합 알고리즘의 성능 개선에 관한 것으로, 이전 프레임의 움직임 활동도를 산출한 후, 웨이블렛 변환의 다단계 저주파 부영상들로 구성된 피라미드 계층 구조상에서 이 움직임 활동도에 따라 초기 움직임 탐색 계층을 적응적으로 선택하면서 적응형 육각 탐색에 기반한 계층적 블록 정합을 수행함으로써 움직임 벡터 추정의 고속화를 실현함과 동시에 국부 최소화를 효과적으로 경감시킬 수 있는 블록 정합 알고리즘을 제안함에 그 목적이 있다. 우선, 초기 연속된 두 프레임에 대해 적응형 육각 탐색을 이용하여 움직임 벡터를 추정한 후 움직임 활동도를 산출한다. 이후, 움직임 활동도가 낮은 경우, 다음 프레임의 움직임 벡터를 추정 시 최하위 계층에서 적응형 육각 탐색을 수행하고, 움직임 활용도가 높은 경우 피라미드 계층 구조상의 최상위 계층에서부터 상하 계층들 간에 움직임 탐색 영역을 중복시키면서 움직임 벡터를 추정한다. 제안된 방법의 타당성과 보편성을 검증하기 위해 서로 다른 움직임 특성을 갖는 복수의 영상 시퀀스들을 대상으로 움직임 보상 화질과 수렴시간 측면에서 그 성능을 평가 분석하였다. 제안된 방법에 따르면, 고속 움직임 탐색이 가능한 적응형 육각 탐색의 장점을 유지하면서도 움직임 활동도가 높은 영상에서 야기되는 국부최소문제를 효과적으로 억제시키고 있음을 확인할 수 있었다.

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Restructuring Method for Object-Oriented Class Hierarchy (객체 지향 클래스 계층 구조 재구성 방법)

  • Jung, Kye-Dong;Choi, Young-Keun
    • The Transactions of the Korea Information Processing Society
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    • v.5 no.5
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    • pp.1185-1203
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    • 1998
  • When the class is added of deleted in object-oriented system, restructuring of class hierarchy is needed which enables new relationship with classes. But existing system requires much additional analysis costs because it is difficult to know the meaning between parent class and child class. This paper presents the updates method based on semantic modification through new relationship classification method. This method measures the similarity of classes and based on it's relationship, this method restructures class hierarchy by classifying not-equality, part-of, equality, inclusion, subset relation. This method can minimize the probability of meaning error for classes when the class hierarchy is changed. Also this enhances the reusability and understandability through various graphic and text processing.

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