정형명세는 자연어의 모호함을 없는 명료한 시스템 설계를 가능하게 한다. 상태차트와 같은 정형명세 된 요구사항은 시뮬레이션이나 정형검증을 통해 요구사항을 실행하여 볼 수 있으며, 더 나아가 여러 가지 특성을 정형검증과 같은 검증 기법으로 검증 할 수 있다. 하지만 자연어 요구사항을 상태차트로 변환하여 다양한 요구사항의 특성을 기술하기 위해서는 상당한 노력과 경험이 필요로 하다. 본 논문에서는 자연어 요구사항을 상태차트로 직접 변환하는 기법을 제안한다. 이를 위해 본 논문에서는 기능적인 요구 사항의 자연어를 분석하고, 또한 소프트웨어 요구사항 기술에 적절하도록 상태차트 문법의 의미를 제안한다.
안전성 분석 활동으로 널리 쓰이는 폴트 트리 분석은 그 원인들의 관계를 논리게이트로 표현하고 원인을 자연어로 설명한다. 폴트 트리에서 자연어를 사용하여 사고의 원인을 나타내는 것은 폴트 트리 자체의 검증뿐만 아니라, 동일한 대상의 시스템 명세에도 적용하기에 어려운 부분이다. 본 논문에서는 폴트 트리를 상태 차트로 변환하는 방법을 제안 하였으며, 상태차트로 변환된 폴트 트리를 상태차트로 명세 된 시스템의 기능적 요구사항과 결합함으로써 상태차트로 표현된 기능 명세가 안전성 분석활동을 통해 얻은 폴트 트리에 순응 되는지 여부를 볼 수 있었고, 폴트 트리에서의 분석 대상인 사고가 발생하기 까지를 추적할 수 있었다.
기존의 다양한 데이터 시각화 툴에서 제공하는 차트 추천 방식은 사용자의 의도를 고려하지 않은 상태로 차트를 추천한다. 일부 시각화 툴에서는 세분화된 정량적 데이터 분류 체계를 따르지 않기 때문에 명확한 데이터 시각화가 이루어지지 않고 있다. 본 논문에서는 입력된 정량적 데이터를 정확하게 분류하고, 사용자 의도를 반영하여 효율적으로 차트를 추천하는 가이드라인을 제안한다. 가이드라인은 데이터를 분석하는 분석 가이드라인과, 입력된 데이터 타입과 사용자의 의도를 반영하여 차트를 추천하는 추천 가이드라인으로 구성되어 있다. 이러한 가이드라인을 통해 차트 선택 과정에서 사용자의 의도에 부합하지 않는 차트를 배제하였고, 사용자가 차트를 선택하는데 소요되는 시간이 감소하였음을 확인하였다.
최근 인공지능 기법을 활용하여 캔들스틱 차트를 분석함으로써 주식가격 예측의 정확성을 높이고자 하는 다양한 연구가 진행되어 왔다. 그러나 이러한 연구들은 주식가격 예측을 위한 학습에 있어 캔들스틱 차트의 시계열적 특성을 고려하지 못한다는 점과 시장 참여자들의 감정 상태를 고려하지 못한다는 점 등이 문제로 지적되고 있다. 본 연구에서는 시장 참여자들의 감정상태를 반영하기 위해 변동성지수(VIX: volatility index) 차트를 캔들스틱 차트와 함께 고려하여 학습시키고 이를 변이형 오토인코더(VAE: variational auto encoder)와 어텐션 메커니즘(attention mechanisms)을 결합한 새로운 방법으로 분석하여 캔들스틱 차트의 시계열적 특성을 고려함으로써 기존 연구의 한계를 극복하고자 한다. 본 연구에서 제안한 방법의 성능 비교를 위해 S&P 500 기업 가운데 50개를 임의로 추출하여 제안한 방법을 통해 이들의 주식가격을 예측하고 이를 합성곱 신경망(CNN: convolutional neural network) 또는 장단기메모리(LSTM: long-short term memory) 등과 같은 기존 방법들과 비교하였다. 비교 결과 기존 방법들에 비해 본 연구에서 제안한 방법이 더 우수한 성능을 보이는 것으로 나타났다. 본 연구는 시장 참여자들의 감정 상태와 캔들스틱 차트의 시계열적 특성을 고려함으로써 주식 가격 예측의 정확성을 높였다는 점에서 그 의의가 있다.
본 연구는 스테이트차트의 실시간 검증을 위한 알고리즘을 제안한다. 스테이트차트는 실시간 반응형 시스템의 명세에 많이 사용되고 있으며 동기적과 비동기적인 두개의 시간모델을 지원한다. 그러나 기존의 스테이트차트에 대한 실시간 검증 방법은 비동기적 시간 모델과 호환되지 않거나, 변수를 모델에 추가함으로써 모텔의 상태 공간을 증가시키는 단점이 있었다. 우리는 기존의 모델 체킹 알고리즘을 확장하여 이러한 문제점을 해결하였다. 확장된 알고리즘은 시간을 증가시키는 전이만을 고려하기 때문에 스테이트차트의 두 가지 시간 모델에 모두 사용할 수 있으며, 시간의 계산이 알고리즘 내부적으로 이루어지기 때문에 모델에 변수를 추가할 필요가 없어 상태공간을 증가시키지 않는다. 본 연구는 이러한 알고리즘을 토대로 기존의 모델 체커인 NuSMV를 확장하였으며, 사례 연구를 통하여 그 유용성을 확인하였다.
시스템 운영 중에 오류가 발생하면 치명적인 인적, 물적 피해를 초래하는 안전필수 시스템은 안전성과 신뢰성을 확보하기 위한 요구명세의 정형적인 명세와 검증이 요구된다. 철도 차량의 진로와 속도를 제어하는 철도제어 시스템은 안전필수 시스템임에도 불구하고 요구사항이 자연어로 표현되어 있다. 자연어로 명세 된 요구사항은 자연어의 모호한 특성으로 인하여 오류의 위험으로부터 안전하지 못하다. 본 논문에서는 자연어로 명세 되어있는 철도제어 시스템의 요구사항을 도식적인 설계언어인 상태차트(Statechart)를 이용하여 정형적으로 명세함으로써 철도제어 시스템의 안전성과 신뢰성을 향상하고자 한다.
본 논문에서는 OWL-S 서비스 온톨로지를 자동으로 생성하는 방법에 대한 연구결과를 제공한다. 자동생성을 위하여 UML 클래스 다이어그램 및 상태차트 다이어그램을 XMI 파일들로 변환한 후 원자 서비스 및 속성들에 대한 정보와 복합 서비스 조합에 대한 정보를 각각 추출한다. 추출된 정보는 UML 상태차트 다이어그램 구성 요소들과 OWL-S 복합 서비스를 위한 구조물들 사이의 매핑 규칙들을 통하여 XSLT 응용에서 OWL-S 서비스 모델 온톨로지를 자동으로 생성시키는데 사용된다. 생성된 온톨로지의 타당성 검증을 위해서 이용 가능한 여럿의 유효성 검사를 수행하였다. 우리의 방법론은 자동적, 효과적 및 일반적일 뿐만 아니라 서비스 온톨로지 생성자인 개발자들에게 매우 친숙한 환경에서 수행된다는 장점들을 가진다.
시스템 또는 소프트웨어의 개발에 있어서 요구사항은 가장 중요한 산출물 중 하나이며, 요구사항의 오류를 수정하는 비용은 프로젝트가 진행됨에 따라 급격히 증가하기 때문에 잘 작성된 요구사항은 개발비용의 절감효과를 가져올 수 있다. 자연어의 모호성으로 발생될 수 있는 오류들을 줄이기 위해 정형적인 언어를 사용하여 요구사항을 명세하고, 요구사항의 완전성을 높일 수 있다. 본 논문에서는 열차제어시스템의 핵심 기능 중 하나인 간격제어모듈의 요구사항을 상태차트로 명세 및 검증 하였다.
철도 제어 시스템은 대표적인 안전철수 시스템이다. 국제 규격의 컴퓨터 기반의 철도 제어 시스템을 개발하기 위해서 정형 기법을 이용한 요구사항 명세와 검증이 요구된다. 본 논문에서는 정형 기법을 사용하여 요구사항 명세를 작성하는 지침서(guideline)을 개발하고, 컴퓨터 기반의 열차 제어 장치 시스템에 대한 실제 적용 사례를 제시한다. 정형 명세를 위해 상태차트(statechart)와 Z를 사용하고, 정형 명세의 일치성(consistency)과 완전성(completeness)을 검증한다.
본 연구에서는 고전점성학(Classic Astrology)의 네이티비티(Nativity) 출생차트에서 '네이티브의 질병을 다스리는 구조를 다르게 타고났다면 네이티브의 삶에서 질병도 서로 다르게 나타날 수 있을 것이다.'는 전제하에 연구를 했다. 출생차트에서 개인이 타고난 건강을 사인(Sign, 별자리)과 플래닛(Planets, 행성)의 강약, 애스펙트(행성과의 관계)를 통하여 분석 했다. 선천적 질병을 다스리는 경우, 네이티비티 출생차트에서 네이티브가 타고난 ASC 별자리와 픽스트 스타 그리고 플래닛과의 애스펙트 관계를 살펴 연구했다. 후천적 질병을 다스리는 경우, 네이티비티 출생차트에서 질병을 다스리는 6th하우스의 별자리과 룰러, 플래닛의 강약을 살펴 판단했다. 운의 흐름을 통해서 들어 오는 질병의 경우, 네이티브는 인생을 살면서 다양한 사고와 질병에 노출될 수 있다. 그래서 피르다리아(Firdaria)를 통해서 들어오는 플래닛의 기운과 강약, 플래닛과의 애스펙트 관계, 픽스트 스타 등을 통하여 질병의 관계를 살펴보았다. 연구 결과 네이티비티 출생차트에서 선천적으로 타고난 건강은 네이티브의 ASC 사인(별자리)과 플래닛(행성)의 강약에 따라 네이티브(Native)의 건강상태가 다르게 주어진다. 그리고 후천적 질병은 건강을 다스리는 6th의 상태에 따라 네이티브의 건강이 결정되며 운에서 들어오는 질병은 피르다리아에서 들어오는 플래닛과 애스펙트의 관계에 따라 질병과 사고가 발생한다는 사실이 증명되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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