• Proceedings of the CALSEC Conference
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• 2001.08a
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• pp.651-658
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• 2001

□결론 ☆재사용 가능한 클래스는 재사용. ☆많은 클래스들이 EJB의 두 가지 성격을 내포하고 있어서 클래스 분해가 필요. ☆빈 추출 단계 제시. ☆빈 매핑 테이블 제시. ☆사례연구로 채팅 시스템 구현. □향후 연구과제 ☆기존 시스템에서의 컴포넌트 식별 ☆인터페이스 설계에 대한 연구 ☆빈 명세서에 대한 구체적인 구성요소 연구 ☆구현시 문제점 분석(중략)

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04c
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• pp.130-132
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• 2003

1990년대 초반에 등장한 자바 언어는 빠른 속도로 프로그래머들 사이에 보급되었으며 인터넷의 등장과 더불어 이는 더욱 가속화되었다. 또한 무선 플랫폼 등과 같은 새로운 컴퓨팅 환경에 빠르게 대처함으로써 자바 언어의 끝을 예측하기는 쉽지 않은 상태이다. 초기 자바 어플리케이션들은 단일 티어(single-tier)로 개발되었으며 환경의 변화로 인해 이런 어플리케이션들을 네트워크로 연결할 필요성이 대두되고 있다. 자바 언어는 분산 컴퓨팅 환경의 솔루션으로 Enterprise JavaBean(EJB)［1］을 제시하고 있다. 본 논문에서는 기존에 개발된 자바 어플리케이션을 EJB로 래핑하기 위한 기법들을 제공한다. 핵심 비즈니스 로직을 가진 클래스들을 수작업을 통해 EJB로 변환할 수도 있지만 본 논문에서는 반자동화된 방법을 통해 변환 상의 효율을 증대시키고 변환 과정에서 발생할 수 있는 오류를 최소화하고자 한다. EJB 래핑 기법은 세션 빈(session bean)［1］래핑과 엔터티 빈(entity bean)［1］래핑으로 구성된다. 세션 빈 래핑은 자바 어플리케이션을 구성하는 클래스 가운데 질의문(query)을 가지지 않는 자바 클래스들을 래핑한다. 엔터티 빈은 질의문을 포함하는 자바 클래스를 래핑한다. EJB 래핑을 위해 리플렉션(reflection)［2］과 위임 (delegation) 장치를 사용한다.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.11D no.1
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• pp.143-152
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• 2004

Recently, software programming method based on EJB for object oriented software design and implement has been used frequently. Usually, case that use permanent data that use Database in EJB base application is most. Part connected with Database-Access that take charge in Entity Bean class of server side creation program. In this paper using J2EE relationship DAO pattern class each separate. This is no much difference with existent pattern method, but in same pattern common classes are designed so that composition may be possible. And as well as use Entity Bean class that created each DBMS classes are different, is doing Rata Source so that connection work is available without alteration or creation of additional program in several DBMS environments.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04a
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• pp.667-669
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• 2001

최근 컴포넌트 사용과 컴포넌트 기반 개발 방법론을 이용한 전사적 자원 관리(ERP) 시스템과 정보 관리 시스템(EIS) 개발이 급속히 성장하고 있다. 그 시스템을 구성하는 엔티티 컴포넌트는 데이터베이스 질의 처리를 통해 자료의 영속성 처리를 한다. 그러나, 컴포넌트가 복잡한 질의 처리를 통해서 영속성을 유지해야 하는 경우는 데이터베이스간의 질의 처리가 호환되지 않는 문제점과 그를 해결하기 위해 모든 데이터베이스와의 연동을 지원하기에는 어려운 점을 가지고 있다. 엔티티 컴포넌트에서 각 데이터베이스 질의 연산을 추상 클래스 정의하고 이 추상 클래스와 엔티티 빈 간의 종속성 제거하고 이것을 통한 EJB 기반 엔티티 컴포넌트의 커스터마이제이션을 제시한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04a
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• pp.646-648
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• 2001

소프트웨어 산업의 급성장에 의해 소프트웨어의 재사용에 대한 요구는 더욱 증가하고 있다. 현재 객체지향 패러다임보다 더 큰 재사용의 규모를 가지는 컴포넌트 기술이 업계에서 점차 각광을 받고 있다. 본 논문에서는 객체지향 언어인 자바언어를 기반으로 개발된 어플리케이션을 자바 분산 컴포넌트 기술은 EJB 기반의 어플리케이션으로 전환하는 기법을 소개하고, 컴포넌트 단위로 구성된 클래스들을 EJB의 빈으로 매핑하는 기법을 제시한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.394-396
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• 2001

컴포넌트기반의 개발은 오랫동안 소프트웨어 개발의 관건이었던 재사용의 초점을 코드나 클래스 라이브러리보다 발전된 형태인 컴포넌트에 초점을 맞추고 있으며, 이는 보다 진보된 형태의 재사용이라 볼 수있다. 하지만 재사용방법이 기존 어플리케이션에서의 재사용이라기 보다는 또 다시 새로운 형태로의 재사용 컴포넌트를 개발하여 구축하는 경우가 허다하며. 또한 대부분 소규모 컴포넌트 개발에 한정되어 있다. 자바 어플리케이션의 경우 자바 언어 기반의 컴포넌트 모델이 존재하지만, 소규모의 새로운 재사용 단위나 제한된 GUI 컴포넌트 개발에만 머무르고 있다. 따라서, 컴포넌트를 기반으로 한 개발임에도 불구하고, 그 장점을 충분히 발휘하지 못하거나 부대적인 비용, 노력을 낭비하는 경우가 종종 있으며, 또한 특정 도메인 컴포넌트에서만 두드러진다는 것이다. 따라서, 본 논문에서는 기존의 자바 어플리케이션을 분석하여 컴포넌트화 할 수 있는 부분을 확장하여 식별하고, 재사용단위로서 비즈니스 로직의 부분적인 수용을 통해 기존 어플리케이션을 자바빈으로 변환하는 기법을 제시하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2022.05a
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• pp.663-664
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• 2022

Pepper is a humanoid robot equipped with various sensors and joints. Therefore, it can be used in various ways depending on the purpose of the developer. The Pepper SDK is public and is used with the Android SDK. It supports Kotlin and Java languages, and although documents exist, they are inconvenient to use and difficult to aggregate. In this paper, we aim to provide convenience to those developers by describing guidelines based on some classes of Pepper SDK using Java language.

• Journal of the Korea Computer Industry Society
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• v.4 no.12
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• pp.937-942
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• 2003

Component development of EJB base is activated newly been using widely object oriented analysis and design method recently. Usually, case that use permanent data that use database in EJB base bean creation is much. Separated DBMS connection that various DBMS is applied been subordinate to each entity bean used in the environment in this paper applying DAO pattern, and is normalized object oriented design and analysis because using UML and standardization so that can create done class optimized modelling do.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 1996.10a
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• pp.239-242
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• 1996

본 논문에서는 BP(Back Propagation)에 비해서 빠른 학습시간과 다른 경쟁학습 신경회로망 알고리즘에 비해서 비교적 우수한 성능으로 패턴인식 등에 많이 이용되고 있는 LVQ(Learning Vector Quantization) 알고리즘의 성능을 향상시키기 위한 방법을 논의하고자 한다. 일반적으로 LVQ는 음(negative)의 학습을 하기 때문에 초기 가중치가 제대로 설정되지 않으면 발산할 수 있다는 단점이 있으며, 경쟁학습 계열의 신경망이기 때문에 출력 층의 뉴런 수에 따라 성능에 큰 영향을 받는다고 알려져 있다.[1]. 지도학습 형태를 지닌 LVQ의 경우에 학습패턴이 n개의 클래스를 가지고, 각 클래스 별로 학습패턴의 수가 같은 경우에 일반적으로 전체 출력뉴런에 대해서 (출력뉴런수/n)개의 뉴런을 각 클래스의 목표(desired) 클러스터로 할당하여 학습을 수행하는데, 본 논문에서는 각 클래스에 동일한 수의 출력뉴런을 할당하지 않고, 학습데이터에서 각 클래스의 분산을 추정하여 각 클래스의 분산을 추정분산에 비례하게 목표 출력뉴런을 할당하고, 초기 가중치도 추정분산에 비례하게 각 클래스의 초기 임의 위치 입력백터를 사용하여 학습을 수행하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 분류하고자 하는 데이터에 대해서 필요한 최적의 출력뉴런 수를 찾는 것이 아니라 이미 결정되어 있는 출력뉴런 수에 대해서 각 클래스에 할당할 출력 뉴런 수를 데이터의 추정분산에 의해서 결정하는 것으로, 추정분산이 크면 상대적으로 많은 출력 뉴런을 할당하고 작으면 상대적으로 적은 출력뉴런을 할당하고 초기 가중치도 마찬가지 방법으로 결정하며, 이렇게 하면 정해진 출력뉴런 개수 안에서 각 클래스 별로 분류의 어려움에 따라서 출력뉴런을 할당하기 때문에 미학습 뉴런이 줄어들게 되어 성능의 향상을 기대할 수 있으며, 실험적으로 제안된 방법이 더 나은 성능을 보임을 확인했다.initially they expected a more practical program about planting than programs that teach community design. Many people are active in their own towns to create better environments and communities. The network system "Alpha Green-Net" is functional to support graduates of the course. In the future these educational programs for citizens will becomes very important. Other cities are starting to have their own progrms, but they are still very short term. "Alpha Green-Net" is in the process of growing. Many members are very keen to develop their own abilities. In the future these NPOs should become independent. To help these NPOs become independent and active the educational programs should consider and teach about how to do this more in the future.단하였는데 그 결과, 좌측 촉각엽에서 제4형의 신경연접이 퇴행성 변화를 나타내었다. 그러므로 촉각의 지각신경세포는 뇌의 같은 족 촉각엽에 뻗어와 제4형 신경연접을 형성한다고 결론되었다.$/ 값이 210 $\mu\textrm{g}$/$m\ell$로서 효과적인 저해 활성을 나타내었다 따라서, 본 연구에서 빈

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.05a
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• pp.553-556
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• 2022

이상지질혈증의 발병에 대한 조기 진단 및 관리하는 것은 중요한 문제이다. 이상지질혈증의 진단은 혈액계측 정보 중에서 네 가지 LDL, HDL, TG, 그리고 TC를 이용하여 진단하며, 이상지질혈증 관리를 위해서는 LDL을 추정하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 나이, 성별, 그리고 BMI와 같은 신체계측 정보를 학습하여 LDL-콜레스테롤을 예측하기 위한 준지도학습(Semi-supervised learning) 기반 기계학습 방법을 제안한다. 제안 방법은 얕은 학습(Shallow Learning)기반의 MLP(Multi-Layer Perceptron)을 이용하고, 이상지질혈증 진단인자간의 상관관계를 고려하여 신체계측 정보로 예측된 HDL, TG, 그리고 TC을 이용하여 일반적인 기계학습을 이용한 예측방법의 정확도를 개선한다. 즉, 제안방법은 신체계측 정보를 이용하여 혈액계측 정보의 LDL, HDL, TG, 그리고 TC을 각각 예측하고, 신체계측에 혈액계측의 예측 정보를 추가하여 학습한 준지도학습 기반 얕은 네트워크를 설계한다. 실험결과, HDL, TG, 그리고 TC의 혈액예측 정보를 이용한 준지도학습 기반 LDL 예측 정확도는 71.4%로 신체계측 정보만을 이용한 예측 방법의 67.0% 보다 약 4.4% 개선할 수 있음을 확인한다.