소프트웨어 명세는 비정형, 반 정형, 정형 기법이 존재한다. 이 중 정형 기법은 수학적인 이론을 바탕으로 명세의 모호성, 애매성, 불완전성을 제거하는데 효율적으로 사용되어 왔다. 본 논문에서는 Z 정형명세로부터 EJB의 자바 소스코드 까지의 구현 단계를 제안하였다. 또한, 사례 연구로 Stack을 명세하고 EJB 컴포넌트를 구현하는 단계를 제시하였다. 결론적으로 Z의 명세는 스키마의 분류, 인터페이스의 정의, Post-condition과 Pre-condition의 정의 단계를 거치고 정제를 통해서 EBJ의 인터페이스, 예외 클래스, 메소드 구현에 사용할 수 있음을 보였다.
한국생물정보시스템생물학회 2004년도 The 3rd Annual Conference for The Korean Society for Bioinformatics Association of Asian Societies for Bioinformatics 2004 Symposium
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pp.150-157
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2004
microRNA (miRNA)는 21-25 nucleotide (nt)의 single-stranded RNA 분자로서 mRNA의 3' untranslated region (3' UTR)에 상보적으로 결합하여 유전자 발현을 제어하는 새로운 조절물질이다. 지금까지 실험을 통해 수백 개의 miRNA가 알려져 있으나, miRNA에 의해 조절되는 target 유전자는 실험상의 어려움으로 아직까지 거의 알려지지 않았다. miRNA는 서열의 길이가 짧고 target과 느슨한 상보적 결합을 하기 때문에 기존의 서열 비교 방법으로 miRNA의 target을 찾는 것은 쉬운 일이 아니다. 본 논문은 신경망을 이용하여 Caenorhabditis elegans mRNA의 3' UTR에서 miRNA가 결합하는 영역을 예측하였다. 신경망은 복잡한 비선형 데이터를 잘 분리해내고 불완전하고 잡음이 많은 입력에 강하기 때문에 miRNA target 예측에 적합하다. miRNA와 mRNA의 결합 영역을 다양하게 분석하였고 민감도 0.59, 특수도 0.99의 성능을 갖는 신경망을 구현하였다. 신경망 입력 값을 달리하여 각각의 특성이 결과에 미치는 영향을 분석하였고 기존 예측 방법에 의한 결과와 비교하여 성능을 평가하였다.
First author proposed a proportioning method for member sections of a single layer reticulated dome subjected to uniform and non-uniform load without any geometrical initial imperfection, and discussed the validity and effectiveness of the method which was based on linear buckling stress and a knock down factor. However, buckling of a single layer reticulated dome is strongly affected by initial imperfection. It is well known that geometrical initial imperfections reduce the nonlinear buckling capacity of a single layer raticulated dome. Thus, structural engineers may be recommended to reflect the effects of geometrical initial imperfections in proportioning member sections. In this paper, firstly, the presented proportioning method by first author is applied to dome without consideration of any imperfections and the thickness and diameter of each member are determined. Secondly, the load bearing capacities of the proportioned domes are checked with the imperfection, by the inelastic buckling analysis.
현재 NUI(Natural User Interface)는 차세대 입력 방식으로 주목을 받고 있다. 이미 한글 입력에 관한 NUI가 다양하게 연구 및 개발되고 있지만, 한글 입력 NUI는 직관성과 정확도의 부족과 불완전한 인식률 등의 한계점이 존재한다. 본 연구에서는 사용자의 핸드 제스처를 인식하기 위해 Leap Motion 장치를 사용하고, 한글의 글자 조합 원리를 바탕으로 자음과 모음 입력의 제스처를 분리하여 인식의 정확도를 높인다. 그리고 모음의 방향성을 참고하여 한글 입력에 직관성을 향상할 수 있는 핸드 제스처를 연구한다. 이를 통해 사용자가 NUI 환경의 디바이스를 좀 더 정확하고 빠르게 조작할 수 있도록 돕는다.
본 논문은 EBL 기반의 제어지식형 계획기에서 다양한 목표확장 방법을 사용하여 MEA의 불완전한 계획생성을 해결하는 새로운 방법을 제안한다. 계획기의 문제 공간을 탐색하는 방법 중 하나인 MEA는 현재상태와 목표상태의 차이를 줄이기 위하여 연산자를 선택한 후에, 연산자의 조건절을 현재상태가 만족하는지의 여부에 따라서 조건절의 부목표화를 결정한다. 그러나 이러한 목표확장 방법은 현재상태에서 만족된 부목표에 대한 목표확장을 하지않음으로써 문제공간 탐색에서 제한된 범위만을 탐색하므로 목표를 만족하는 최적의 계획을 생성할 수 없으며, 또한 문제를 해결하는 계획이 있음에도 불구하고 탐색범위의 제한으로 인해 계획을 생성하지 못하는 경우도 발생한다. 이와 같이 현재 상태에서 만족되어 목표확장을 하지 않은 부목표를 Anycase Subgoal이라 한다. 본 논문에서 제안하는 목표확장 방법은 ELB기반의 제어지식형 계획기를 Anycase Subgoal을 위하여 확장하는 방법으로 서, 초기의 문제공간 탐색에서 사용된 목표확장 방법에서 문제를 해결하지 못할 경우 탐색공간을 확장하여 문제를 해결하고, 문제에 적합한 목표확장 방법을 제어지식형 규칙으로 학습하여 유사한 문제에 대하여 효율적으로 계획을 생성한다.
The hyper-geometric distribution software reliability growth model (HGDM) usually assumes that all the software faults detected are perfectly removed without introducing new faults. However, since new faults can be introduced during the test-and-debug phase, the perfect debugging assumption should be relaxed. In this context, Hou, Kuo and Chang [7] developed a modified HGDM for imperfect debugging environment, assuming tat the learning factor is constant. In this paper we extend the existing imperfect debugging HGDM for tow respects: introduction of random sensitivity factor and allowance of variable learning factor. Then the statistical characteristics of he suggested model are studied and its applications to two real data sets are demonstrated.
본 논문에서는 수신단에서 간섭 단말들의 채널상태정보가 불완전한 무선 애드혹 네트워크에서 비모수 선형 MMSE 수신기를 사용하여 네트워크 전송 용량을 향상시키는 기법을 제안한다. 비모수 선형 MMSE 수신기는 수신신호의 자기 상관을 이용한다. 지정된 채널정보를 간섭과 잡음으로만 이루어진 관측들에 포함시킴으로써, 제안된 기법은 최적의 MMSE 전송 용량의 상당한 부분을 달성한다. 실제적인 애드혹 네트워크 시스템의 전송용량 모의실험을 통해 제안된 기법이 기존의 수신 알고리즘에 비해 상당한 성능 이득을 얻을 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 OFDM-CDMA기반의 광대역 무선 접속시스템에서 다중 안테나를 적용한다. 이로서 시간영역에서 윈도우 기반의 채널추정 기법과 OFDM기반의 공간영역에서 다중 안테나 전송시스템에서 채널추정의 불완전성을 극복하기 위한 다채널 분리용 프리앰블을 적용함으로서 광대역 무선 접속시스템에서 사용자수를 최대로 확대하고 사용자 용량을 증대하는 광대역 무선접속시스템의 성능을 분석하였다.
저렴한 비용으로 기존의 클라이언트 서버 시스템을 대체할 수 있는 P2P 시스템에서 서로 공유하고자 하는 파일의 리스트를 얼마나 빠르고 효과적으로 검색하느냐는 시스템 성능을 좌우하는 중요한 항목 중 하나이다. 그러나 기존의 P2P 시스템에서의 검색 기법들은 목적 파일들에 대한 검색 시간의 단축과 키워드 검색이라는 두 가지 설계 목표 중 어느 한 쪽에만 치중하여 설계됨으로써 종합적인 검색 기능이 요구되는 실제 시스템에 적용되기에는 매우 불완전하다. 본 논문에서는 P2P 시스템에 참여하여 파일을 공유하고자 하는 노드들의 모든 공유파일 목록을 하나의 전역 디렉토리로 구성하고 이를 이진 값의 순서대로 저장함으로써 높은 검색 속도로 키워드 검색 기능을 제공하는 다중 노드 전역 디렉토리 기반 색인 순차 검색 기법을 제안한다. 제안된 기법은 높은 겅색 속도와 키워드 검색을 지원함으로써 P2P 시스템의 검색 속도 성능 개선과 사용자 편의성을 제공한다.
본 논문에서는 IEEE802.11a의 규격에 따라 OFDM 무선 LAN 모뎀과 프레임 포맷을 구성하여 시뮬레이션에 의해 BER 성능을 분석하고 수정된 채널 예측 알고리즘을 적용하여 채널예측성능이 개선됨을 보인다. 실내 무선채널로서는 AWGN과 TDL 모델을 적용한 지연확산채널을 고려한다. 우선 AWGN 환경에서 규격에 제시된 전송속도 및 부호율에 따른 OFDM 무선 LAN 시스템의 성능을 분석하고, 다음으로 실내무선채널 환경에서 채널추정이 불완전한 경우에 대한 성능을 분석한다. 기존의 채널추정방식으로서 프리앰블내의 2개의 Long 훈련심볼을 이용하여 채널을 추정하는 경우에 대한 성능을 분석하고, 이를 수정하여 Long 훈련심볼 뿐만 아니라 전체 10개의 Short 훈련심볼 중 8개의 훈련심볼들을 채널추정에 부가적으로 사용하는 방식을 채용한 경우의 성능을 분석하여 기존의 방식과 비교한다. 시뮬레이션 결과에 대한 분석으로부터 수정된 채널추정방식을 적용하는 경우, 잡음을 억제하는 효과가 높아지므로 채널추정오차를 감소시켜서 성능이 개선됨을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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