양자 셀룰라 오토마타(QCA)는 CMOS의 기술을 상속받을 차세대 나노 전자 소자 중 하나이다. QCA는 원자규모 및 초저전력화로 이목이 집중되고 있으며 다양한 QCA 회로들이 제안되었다. 십진 출력을 요하는 전자회로와 마이크로프로세서에서 주로 사용되는 이진화 십진법(BCD)은 연산을 위한 변환은 편하지만 데이터 낭비가 심하다. 본 논문에서는 QCA 회로에서 감산 및 반올림에 효과적으로 이용될 수 있는 BCD-3초과 코드를 제안한다. 제안된 구조는 잡음을 최소화하고 공간 및 시간 복잡도를 고려하여 효율적으로 설계되었으며 시뮬레이션을 통해 검증하였다.
급변하는 IT환경에서 시스템의 재사용성을 높여 라이프타임을 증가시키고 비용을 절감하기 위한 다양한 노력들이 이루어져 왔다. 구조적 프로그래밍 기법에서는 모듈에 기반한 아키텍처를 활용하여 생산성을 향상시켰다. 그러나 모듈들은 단순히 호출 빈도를 높일 뿐, 성장이나 진화를 하지 못하는 한계 상황에 직면하게 되었다. 객체지향 기법은 클래스들을 상속시키거나 메소드를 재정의 함으로써 시스템의 성장과 진화를 가능케 하여 구조적 프로그래밍 기법의 한계를 극복하였다. 최근 CORBA나 DCOM과 같은 분산 처리 기술과 객체지향 기법이 융화되어 생성된 컴포넌트 아키텍처는 고도의 재사용성이나 라이프타임의 증가뿐만 아니라 플러그-앤-플레이(Plug-&-Play)도 지원한다. 그러나 이러한 컴포넌트들을 조립하여 새로운 시스템을 구축하기 위해서는 컴포넌트의 구조와 인터페이스를 잘 정의한 명세서가 필요하다. 본 연구에서는 컴포넌트의 도입을 위한 참조 컴포넌트 아키텍처를 제시하고 UML을 이용한 이의 명세화에 대하여 제안한다.
지구 온난화에 대한 대응 노력으로 스마트그리드가 주목받고 있으며, 국내의 경우 정부는 CO2 배출량의 20%를 차지하고 있는 수송 분야를 대체하기 위한 노력으로 전기자동차 및 충전 인프라 구축을 확대하고 있다. 하지만 전기자동차 충전 인프라는 지능화를 위해 IT기술을 접목하고 있어 기존 IT기술이 가지고 있던 보안위협들을 그대로 상속받을 수 있다. 이로 인해 발생할 수 있는 보안 사고를 미연에 방지할 수 있도록 보다 안전한 전기자동차 충전 인프라 구축이 요구된다. 이에 본 논문은 전기자동차 충전 인프라에 대한 논리적 아키텍처를 제시하고 이를 바탕으로 발생 가능한 보안위협들을 식별하였다. 또한, 이러한 보안위협들을 대응하기 위한 보안요구사항을 분석 및 제시하였다.
정보의 양이 폭발적으로 증가함에 따라 웹 사용자가 원하는 적합한 데이터를 찾아내는 것은 매우 어렵다. 이는 웹 사용자마다 서로 다른 검색의도와 질의의 모호성에 의한 것으로, 이와 같은 검색의 어려움을 해결하기 위해 많은 연구들이 수행되어 왔다. 질의 로그는 검색자의 검색 의도가 내포되어 있는 중요한 자료이다. 따라서 웹 사용자별 질의 로그 패턴을 분석하여 유사한 질의를 사용하는 웹 사용자들을 클러스터링 하여 검색에 적용한다면 좀 더 유용한 정보를 획득할 수 있다. 즉, 특정 카테고리와 연관된 질의를 자주 사용하는 웹 사용자들은 해당 분야에 관심이 많을 것이며, 또한 다른 카테고리에 관심이 높은 사람보다 상호간에 소셜지수가 높게 나타날 것이다. 특정 주제에 대해 검색을 할 경우 해당 분야에 관심이 높은 웹 사용자들의 질의 및 클릭한 URL 정보를 상속받을 수 있다면 찾고자 하는 정보에 보다 빨리 접근할 수 있다. 따라서 본 연구는 질의패턴 분석을 통해 카테고리별로 관심도가 높은 웹 사용자들을 클러스터링 한 후 해당 카테고리에 대한 정보 검색시 이들이 사용한 질의와 클릭한 URL 정보를 웹 사용자들에게 제공해줌으로써 정보검색의 편의성을 향상시키기 위한 방안을 제안한다.
"소셜 네트워크(Social Network)와 검색(Search)의 만남"은 현재 인터넷 상에서 매우 의미 있는 두 영역의 결합이다. 이와 같은 두 영역의 결합을 통해 소셜 네트워크 내에서 친구들의 생각이나 관심사 및 활동을 검색하고 공유함으로써 검색의 효율성과 적합성을 높이기 위한 연구들이 활발히 수행되고 있다. 본 논문에서는 일반적인 소셜 관계 랭크(SRR : Social Relation Rank) 및 토픽이 반영된 소셜 관계 랭크(TS_SRR : Topic Sensitive_Social Relation Rank) 알고리즘을 제안한다. SRR은 소셜 네트워크 내에 존재하는 웹 사용자들의 내재적인 특성 및 검색 성향 등에 대한 관련성(또는 유사정도)을 수치로 산정한 '소셜 관계 지수(SRV : Social Relation Value)'에 랭킹(Ranking)을 부여한 것을 의미한다. 제안하는 알고리즘의 검색 적용 가능성을 검증하기 위해 첫째, 웹 사용자간 직접 또는 간접적인 연결로 구성된 소셜네트워크를 구성 한다. 둘째, 웹 사용자들의 속성에 내재된 정보를 이용하여 토픽별 SRV를 산정한 후 랭킹을 부여하고, 토픽별 변화되는 랭킹에 따라 소셜 네트워크를 재구성 한다. 마지막으로 (TS_)SRR과 웹 사용자들의 검색 패턴(Search Pattern)을 비교 실험 한다. 실험 결과 (TS_)SRR이 높은 웹 사용자 간에는 검색 패턴 또한 유사함을 확인 하였다. 결론적으로 (TS_)SRR 알고리즘을 기반으로 관심분야에 연관성이 높은, 즉 상위에 랭크 된 웹 사용자들을 검색하여 검색 패턴을 공유 또는 상속받는 다면 개인화 검색(Personalized Search) 및 소셜 검색(Social Search)의 효율성과 신뢰성 향상에 기여 할 수 있다.
The term 'fashion capital' has been used in conjunction with Bourdieu's concept of cultural capital. The aim of the present study was to explore the concept of fashion capital existing independently within the field of fashion. In-depth interviews were conducted with 8 fashion specialists and enthusiasts, seeking to uncover the structures, characteristics, and paths of fashion capital accumulation possessed by individuals with high fashion capital. As a result, fashion capital was broadly categorized into inherited capital, acquired capital, and institutionalized capital. Key components were identified, including inherited capital related to influence of family and childhood environment, acquired capital encompassing fashion activities, fashion knowledge, and ability to appreciate fashion, and institutionalized capital represented by economic benefits transformed from other forms of capitals. Additionally, 13 supplementary elements were identified. These elements could be broadly categorized into inherited, acquired capital, and institutionalized capital, as outlined by Bourdieu. This study initiates an academic discussion on the concept of fashion capital within the domain of fashion consumer research. Findings of this study have potential to provide educational and practical implications for both fashion industry and academia.
코드 스멜은 Kent Beck에 의해 사용된 개념으로, 잠재적인 품질 문제를 나타내며 리팩토링의 필요성을 제시한다. 본 논문은 LEA 코드베이스에서 코드 스멜을 평가하며, 분류와 관련된 메트릭에 중점을 둔다. 연구에서는 LEA_core.c와 LEA.cpp를 분석하여 코드 품질과 복잡성의 차이를 강조한다. 또한 연구에서는 LOC, NOM, NOA, CYCLO, MAXNESTING, FANOUT와 같은 메트릭을 사용하여 크기, 복잡성, 결합도, 캡슐화, 상속, 응집도를 평가한다. 연구 결과에서는 LEA_core.c가 LEA.cpp에 비해 더 복잡하고 유지보수가 어려운 것으로 나타났다. 우리는 향후 연구에서 실시간 코드 스멜 탐지 및 리팩토링 제안을 위한 자동화 도구를 개발할 것이다.
전이중심 객체 지향 프로그래밍 시스템(Transition-based Object-oriented Programming System,(TOPS)은 다양한 병행 시스템의 신속한 개발에 적합한 상태 전이에 입각한 객체지향 시스템이다.TOPS는 상호 작용하는 구조적 능동 객체 (Structural Active Object,SAO)들로 구성되며 그들의 능동적인 동작은 클래스 정의에서 전이문장에 의해 정의도니다.또한 SAO들은 하드웨어 소자들과 같이 그들의 구성SAO들을 구조적이고 계층적으로 구성함으로써 정의 될수 있다.이러한 SAO들느 회로 시뮬레이션을 위한 능동 하드웨어 소자들을 기존의 객체지행 프로그래밍의 수동 객체들에 비해 자연스럽게 모델링 할 수 있다.또한,상속 기능을 통해 새로운 소자들을 쉽게 만들수도 있다.전이 문장들의 수행은 사건 또는 시간 중심 방식을 취할수 있기 때문에 디지탈 ,아날로그 및 혼합모드 시뮬레이션을 적합하다.그래픽 사용자 인터페이스를 지원하는 디지탈,아날로그 그리고 혼합모드 시뮬레이션 프로그램들을 TOPS방식으로 작성하여 그 적합성을 보였다.
본 논문에서는 많은 양의 정보를 복합적으로 포함하는 비디오 데이터의 의미적인 접근 효율을 높이고 저장 장소를 절약하기 위한 관리 방안을 제안한다. 비디오 데이터를 단순히 화일 단위의 비드열로 간주하여 처리하는 것이 아니라 원하는 부분을 속성을 통해 의미를 기술함으로써 접근할 수 있도록 한다. 비디오 데이터는 복잡한 의미를 내포하며 의미기술에 필요한 속성이 변할 수 있으므로 데이타베스 시스템의 고정된 스키마 를 통한 의미기술 방법과 유동적인 속성 집할을 통한 의미기술 방법을 병합하여 의미 기술하도록 지원하며 사용자마다 의미 표현 방법에 차이가 있을 수 있으므로 일관된 속성값을 선택 할 수 있도록 속성과 속성값을 체계적으로 관리하는 방안을 제안한다. 또한 비디오 데이타베이스에 저장된 비디오 데이터간에 의미상속을 통해 접근 효율을 높이는 한편 비디오 데이터를 물리적으로 분리하거나 공유하여 새로운 프린젠테이션을 구 성할 수 있도록 함으로써 저장공간을 효율적으로 사용할 수 있도록 지원한다.
현재 웹 구현체계는 절차지향 방식과 객체지향 방식으로 나누어 개발해 왔다. 이러한 두 방식 모두 단순한 외형적 디자인 구성과 하이브리드 웹에 대한 보조 쓰임새 역할 구성방식으로 구현되어 개발에 대한 시간과 인력의 소비로 야기 되는 비용 문제까지 나타나고 있다. 문제해결을 위한 방안으로 .NET Framework을 기반 하에서 적용할 수 있는 매니지드 구조화 시스템 프로그래밍 방식을 제안 했다. CS의 개념을 적용한 .NET기반의 구조화 시스템 설계방식은 UI 구성측면에서의 인터페이스 구성에 최적화된 디자인 구성을 우선시 적용하여 영역별 Class 분담형식을 취해 상속관계를 유지할 수 있는 환경을 제공하며, UX와 UI의 연계성을 유지하여 UX 객체의 인터페이스 구성을 객체와 연계를 통해 Class 설계과정에서 객체형식으로 적용하게 된다. 이러한 개발방식을 통해 UI UX 측면의 표현방식을 중심으로 구현 되고 개발에 따른 효율성 해결에도 도움을 갖게 되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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