상태 다이어그램은 객체가 가질 수 있는 상태와 각 상태에서 수행 할 수 있는 전이를 사용하여 객체의 동적행위를 표현한다. 본 논문에서는 클래스 연산들의 선행/후행 조건들을 이용하여 상태다이어그램을 자동으로 생성하는 기법을 제안한다. 그리고 본 논문에서 제시한 기법을 구현하는 도구 SDAG(State Diagram Automatic Generation Tool)을 제작하였다. 추가적으로 생성된 상태 다이어그램의 복잡도를 감소시키기 위하여 연산의 종류를 고려한 상태 다이어그램 생성 방법과 생성된 다이어그램을 측정하는 방법을 제안하고 실험하였다.
최근의 소프트웨어 개발에서는 리팩토링이 활발하게 이용되고 있다. 리팩토링에 대한 관심이 높아지면서 요소 리팩토링을 정의해서 이들의 조립을 통해 더 큰 종류의 복합 리팩토링을 처리하려는 연구들이 많이 진행되고 있다. 복합 리팩토링은 조합된 요소 리팩토링의 순서대로 처리되기 때문에 프로그램에 실제 적용하기에 앞서 적용 가능성을 판단하는 것이 중요하다. 기존 연구들에서는 요소 리팩토링들의 선 후행조건들로부터 복합 리팩토링에 대한 선행조건을 계산하여 적용 가능성을 판단하고 있다. 이것은 선행조건이 정의되어 있는 복합 리팩토링만 판별할 수 있으며 선행조건이 정의되어 있지 않은 복합 리팩토링에 대해서는 적용 가능성을 판단할 수 없는 문제점이 있다. 본 연구에서는 복합 리팩토링의 명세를 추가로 정의 하지 않고 요소 리팩토링만으로 조립 가능 여부를 판단하고자 한다. 이를 위해 요소 리 팩토링을 명세하는 방법과 조립성 검사 방법을 제안한다. 이를 기반으로 프로토타입 도구를 개발해 보고, 적용사례를 통해 선행조건이 명세되어 있지 않은 복합 리팩토링들의 조립성 검사를 확인해봄으로써 본 연구의 효용성을 검토해본다.
본 논문에서는 복합 비동기 순차 머신을 제어하는 방법을 다룬다. 논문에서 고려하는 비동기 머신은 입력/상태 머신 두 개가 직렬 결합된 것으로서 선행 머신의 출력 값이 후행 머신의 입력으로 전달된다. 제어 목적은 폐루프 시스템의 입력과 출력의 정상 상태 특성을 원하는 모델의 동작과 일치시키는 모델 정합 문제를 구현하는 교정 제어기를 꾸미는 일이다. 교정 제어기는 후행 머신의 상태 피드백 정보만 전달 받기 때문에 선행 머신의 상태를 정확하게 알 수 없는 불확실성이 존재한다. 본 논문에서는 그러한 불확실성 하에서 모델 정합 교정 제어기가 존재할 조건을 구하고 설계 알고리듬을 제안한다. 또한 사례 연구를 통해서 제안된 제어기의 설계 과정을 예시한다.
본 연구에서는 2-Arch 터널의 3차원 거동 메카니즘에 관한 내용을 다루었다. 이를 위해 도심지 지하철에 적용된 2-Arch 터널을 고려하였으며 3차원 유한요소해석을 수행하여 좌우 터널의 이격거리, 지반조건, 토피고 등에 대한 매개변수연구를 실시하였다. 해석결과 토대로 다양한 조건에 대한 터널 천단침하 및 쇼크리트 응력, 중앙기둥 작용하중 등을 중점으로 분석하였으며, 그 결과를 토대로 좌우 터널 이격거리, 지반조건, 토피고에 따른 2-Arch 터널의 거동 메카니즘을 고찰하였다. 그 결과 숏크리트 라이닝 응력 및 중앙 기둥 작용하중은 후행터널 시공에 큰 영향을 받는 것으로 나타났으며 터널관통지층이 취약할 경우 후행터널이 선행터널의 거동에 영향을 미치는 영향거리가 증가하는 것으로 분석되었다. 본 논문에서는 해석 결과를 토대로 2-Arch 터널의 시공중 변위 및 숏크리트 라이닝 응력 변화 경향에 대한 구체적인 내용을 기술하였다.
이 연구는 스마트 홈 환경에서 대화 주제 유형에 따라 음성 에이전트의 선행 발화 방식이 사용자 경험에 미치는 효과를 확인하고자 하였다. 과제 중심적 대화와 관계 중심적 대화의 두 가지 대화 유형을 바탕으로, 스마트 스피커의 발화 방식을 선행 발화와 후행 발화로 구분하여 네 가지 시나리오를 제작하였다. 온라인 실험을 진행하여 총 62명의 참가자를 발화 방식에 따라 두 그룹으로 나누어, 대화 유형의 두 가지 시나리오를 진행하게 하고, 호감도, 심리적 저항감, 지각된 지능의 사용자 경험 요인을 측정하였다. 실험 결과, 대화 유형 중 과제 중심적 대화에서 호감도의 주효과가 나타났고, 발화 방식에서 선행 발화에 대한 심리적 저항감의 주효과가 나타났다. 선행 발화 방식은 과제 중심적 대화에서 호감도와 지각된 지능을 높이는 효과를 보였다.
본 연구에서는 한국어 비음의 조음위치 변별을 위한 지표로서 모음 음향 특성의 활용 가능성을 타진하였다. 비음에 인접한 /ㅏ/ 모음 시료를 대용량 한국어 자연발화 말소리 자료에서 추출하여 모음 구간의 25%, 50%, 75% 시점에서 음향 매개변수를 측정하였다. 이 스펙트럼 및 지속시간 변수를 이용하여 판별분석을 수행하고 이를 바탕으로 선행 또는 후행 비자음의 조음위치 분류정확도를 추정하였다. 또한 조음위치 공조음(coarticulation)의 관점에서 순행적 공조음과 역행적 공조음의 영향을 확인하기 위하여 측정 대상 모음에 비음이 선행하는 경우와 후행하는 경우로 나누어 비교하였다. 분석 결과, 전후 비자음의 조음위치 분류정확도는 약 50%-60%로 나타났다. 모음의 음향 매개변수 측정값만으로 비음의 조음위치를 예측·분류하기에는 어려움이 있으나, 공조음 정도가 가장 약할 것으로 예상되는 모음 정중 구간에서 측정된 음향 변수만으로도 위와 같은 정확도를 얻었다는 점에서 비음 구간의 분석결과와 함께 모음 측정치를 활용함으로써 비음 조음위치 인식률 향상에 기여할 수 있을 것으로 기대한다. 한편 측정 대상 모음에 선행 또는 후행하는 비음 조건 간에 비교하였을 때, 후행 비음 조음위치의 분류정확도가 더 높게 나타났다는 점에서 역행적 조음위치 공조음의 영향이 더 클 가능성이 확인되었다.
이 연구는 귀납법적 확증(confirmation)을 위해서 실행하는 실험이 확률론적 추론임을 밝히고 이의 단점을 보완하기 위해서 적용된 확률적 확인론에 따라서 수행하는 실험에서 통제하는 절차와 방법을 다루었다. 이 통제란 알려진 조건과 상황들을 인위적으로 조작하되 가설에서 명시된 특정조건(즉 독립변수) 이외의 조건(기타 변수)이 작용하여 현상이 발생(종속변수)될 가능성을 막는 것이다. 특정조건에 의하여 현상이 발생할 가능성을 극대화 시키고 기타 조건에 의하여 현상이 발생할 가능성을 최소화시키는 것이다. 그렇게 함으로써 특정 선행사건(독립변수)과 후행사건(종속변수) 사이의 진정한 인과관계성(the causal relationship)을 객관적으로 정확하게 추론하도록 보장하는 방법이 통제인 것이다. 이 연구에서는 변수통제에 대해 좀 더 구체적으로 다루기 위해 대표적인 헬스기구인 Elliptical Trainer (ET)와 Tread Mill (TM)를 이용한 실험에서 변수통제를 가하여 운동속도(독립변수)에 따른 에너지 소비량 변화(종속변수)와 운동속도(독립변수)에 따른 호흡교환율(RER)과 심장 박동율(HR)의 변화(종속변수)를 얻었다. 마지막으로 이 통제를 통해 얻어진 실험결과들을 그래프로 그려 그 결과에 따라 연구의 결론이 다루어졌다.
기존의 프로그램 슬라이스에 관한 정의들은 주로 프로그램 변수들간의 문법적인 관계만을 고려한다. 이에 반해, 이 논문에서는 프로그램 변수들간의 의미론적인 관계를 고려함으로써 기존의 슬라이스보다 더 정확한 프로그램 슬라이스를 구할 수 있는 명세 기반 슬라이싱 기법을 제시한다. 명세 기반 슬라이스는 선행 조건, 후행 조건의 쌍으로 주어진 프로그램의 명세에 대해 원래 프로그램의 행위와 올바름을 보존하는 프로그램 문장들의 부분집합으로 구성된다. 명세 기반 슬라이싱 기법은 주어진 명세에 나타나 있는 프로그램의 기능과 관련한 프로그램 문장만을 다루기 때문에, 소프트웨어 공학의 여러 가지 문제들을 더욱 효과적으로 해결할 수 있도록 지원한다. 여러 적용 가능한 문제들 중에서도, 이 논문에서는 소프트웨어 재사용과 소프트웨어 재구성 과정이 명세 기반 슬라이싱 기법을 이용함으로써 어떻게 향상될 수 있는지를 보인다.
본 논문에서는 학습자들의 다자간 협력학습을 위한 스콤 기반 시퀀싱 & 네비게이션 모델을 제안한다. 이 모델은 정형적 접근 방법을 기반으로 하고 있으며, 협력학습을 효율적이고 그래픽적으로 정의하기 위하여 스콤에서의 콘텐츠 집합 모델과 시퀀싱 및 네비게이션 모델에 관하여 ICN(Information Control Net) 모델을 기반으로 정의한다. ICN 모델은 프로세스를 기반으로 각 요소들의 제어 흐름을 표현하는 모델인데, 본 논문에서는 이러한 ICN 모델을 확장한 SCOSNCN(SCO Sequencing & Navigation Control Net) 모델을 활용하여 프로세스의 실행 순서 및 학습 활동을 정의하고 협력학습에 필요한 콘텐츠와 그에 따른 시퀀싱 & 네비게이션 모델 관련 사항들을 정의한다. SCOSNCN 모델에서는 협력학습을 지원하기 위해 각각의 액티비티에 교수자 및 학습자를 정의하고, 정의되어진 액티비티의 선행, 후행 조건 및 네비게이션 조건 등을 명시하여 협력학습을 위한 시퀀싱 & 네비게이션 모델을 제시한다. 또한, 협력학습 정의에 필요한 시퀀싱 & 네비게이션 기본 요소 및 역할, 그리고 이에 대한 규칙 등을 제안한다. 이에 스콤 기반 협력학습을 위한 시퀀싱 & 네비게이션 모델을 바탕으로 스콤 기반 협력학습시스템 아키텍처와 실례를 제안함으로서 향후 교수자 및 학습자뿐만 아니라 e-러닝 산업 분야 및 교육에 있어 학습 콘텐츠의 정의 및 협력학습을 통한 교육의 효율성 향상에 기여하고자 한다.
주의깜박거림(AB)이란 시야의 고정 위치에 신속순차제시(RSVP)되는 항목들 중에 출현하는 두 표적에 대해 후행 표적(T2)이 선행 표적(T1)의 출현 이후 약 500ms 이내에 출현할 경우 그에 대한 의식적 수준의 보고가 어려워지는 현상을 의미한다. 본 연구는 T1 기억공고화에 요구되는 주의자원량이 T2에 대한 AB 강도를 결정한다는 병목 모형을 토대로 T1에 대한 표적 가시성 처치가 T2에 대한 주의깜박거림의 강도에 미치는 영향을 조사하였다. T1 저가시성 조건의 경우 T1에 배경화면과의 명암대비가 낮은 회색을 그리고 T1 고가시성 조건의 경우 선명한 색상을 부여해 흰색의 나머지 방해자극들과 구분되도록 처치하였다. 또한 표적 위치에 대한 불확실성 부여를 위해 시야의 네 위치에 전개되는 다중 RSVP 배열 내에 T1과 T2를 제시해 표적처리에 관여하는 주의 자원을 평균적으로 소진시켰다. 두 편의 실험에서 T2에 대한 AB의 강도는 고가시성 조건에서 상대적으로 큰 것이 관찰되었으며 T2의 가시성을 증가시켰을 때 T1 가시성 처치의 영향력이 더욱 분명해졌다. 이러한 결과는 T1 병목 해소를 위해 할당되는 가용한 주의 자원의 양이 부족할수록 더욱 T1 가시성 효과의 영향력이 분명해짐을 시사하며, T1의 가시성 수준이 T1 병목의 강도를 결정할 수 있다는 병목 모형의 제안을 지지한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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