• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (A)
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• pp.571-573
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• 2001

본 논문에서는 실시간 상태 기계(Real-time State Machine, RSM)로 명제된 실시간 시스템의 행위의 쉽고 간결한 이해, 분석을 위한 새로운 상태 최소화 방법을 기술한다. 시스템의 행위를 보여주는 RSM 실행에 대한 상태는 제어 변수, 자료 변수, 시간 변소의 집합에 의해 정의된다. 상태 최소화는 4단계 추상화인 계산(computation), 제너릭(generic) 패턴, 한계 간격(limit interval), 동일 범위(coordinate scope) 추상화를 통해 이루어진다. 계산 추상화 단계에서는 연속적인 계산으로 연결된 다수의 상태를 하나의 상태로, 일반 패턴 추상화 단계에서는 상수 또는 함수 관계에 있는 동일 제어의 연속된 일련의 상태들의 집합을 하나의 제너릭 패턴으로 통합한다. 한계 간격 추상화 단계에서는 특정 값으로부터 음의 무한대나 양의 무한대 값으로 단조 증가, 단조 감소하는 값 사이에 있는 상태들을 하나의 상태로 통합한다. 마지막으로, 동일 범위 추상화 단계에서는 같은 범위에 존재하는 일련의 상태들을 하나의 상태로 통합한다. 각 추상화의 적용은 제어, 데이터, 시간의 무한한 상태 공간을 유한한 상태공간으로 감소시킬 수 있으며 많은 상태 감소를 가능하게 한다. 따라서, 시스템 행위에 대한 이해와 분석이 복잡도가 적은 개념 단계에서 수행될 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제30권1_2호
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• pp.103-116
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• 2003

정형기법을 사용하여 실시간 시스템을 명세할 때. 상태 기반 정형 기법이 가지는 큰 문제 중의 하나는 시간 값. 자료 값, 위치 값을 통한 상대 표현으로 발생하는 상태 폭발이다. 본 논문에서는 상태 폭발 문제를 접근하기 위해, 시스템의 명세에 적용하는 추상화와, 명세된 시스템의 실행에 적용하는 추상화 기법을 정의하였다. 명세 구문에 정의한 추상화를 추문 추상화라 정의하고 명세 구문이 가진 패턴(연산 정보, 구조)을 정의하여 추상화한다. 실행에 적용되는 추상화는 의미 추상화라 정의하고 실행 시 생성되는 시간, 자료, 위치 상태 값이 파진 실행 의미의 패턴을 추상화한다. 추상화를 통하여 명세 모델과 실행 모델에 계층을 생성하여 상위 계층에서는 복잡도가 낮은 단계에서 시스템의 개략적인 정보를 분석할 수 있다. 하위 계층에서는 정확도가 높은 분석을 수행할 수 있는 반면에 많은 상태를 살펴야되기 때문에 높은 복잡도를 가진다. 본 논문에서는 추상화의 정의와 더불어, 적용 사례를 통하여 상태 감소와 계층성 생성, 복잡도 감소를 보인다.

• 한국시뮬레이션학회:학술대회논문집
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• 한국시뮬레이션학회 1999년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.11-19
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• 1999

Farmer 모델은 시스템 개체구조(System Entity Structure)의 개념을 도입한 지식표현을 위해 사용되는 프레임 구조모델로서 다중성 추상화 개념(Multiplicity Instance Concept)은 하나의 개체를 구성하기 위하여 동일한 형태의 구성요소가 여러 번 발생하는 경우에 이의 대표적인 요소만을 표시하는 추상화 개념이다. 다중성 추상화 개념에서 정의된 대표개체는 자신의 인스턴스들을 가질수 있다. 이들 인스턴스들은 IM-컴포넌트 타입 개체노드 및 OM-컴포넌트 타입 개체노드이며 다중성 인스턴스 링크를 이용하여 대표개체와 연결된다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제10권3호
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• pp.59-70
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• 2021

최근 사물인터넷의 발전으로 사용자 주변 상황을 인지하여 맞춤형 서비스를 제공하는 상황인지 시스템에 대한 관심이 증가되고 있다. 기존의 상황인지 시스템은 사용자 주위에서 생성되는 데이터를 분석하여 사용자 주변 상황을 표현하는 상황 정보로 추상화하는 기술이 사용되었다. 하지만 증가하는 사용자의 서비스 요구 사항에 따라 다양한 종류의 비정형 데이터의 사용이 증가하고, 사용자 주변에서 수집되는 데이터의 양이 많아지면서 비정형 데이터의 처리와 상황인지 서비스의 제공에 어려움이 있다. 이러한 사항은 딥러닝 응용에서 비정형 구조의 입력 데이터가 많이 사용되는 데서 찾아볼 수 있다. 기존 연구에서는 에지 컴퓨팅 환경에서 다양한 딥러닝 모델을 활용해 비정형 데이터를 상황 정보로 추상화하는 연구가 진행되었으나, 수집-전처리-분석 등과 같은 추상화 과정 간의 종속성으로 인해 제한된 종류의 딥러닝 모델만이 적용 가능하기 때문에 시스템의 기능적 확장성이 고려되어야 한다. 이에 본 논문은 에지 컴퓨팅 환경에서 딥러닝 기술을 활용한 비정형 데이터 추상화 과정의 기능적 확장성을 고려한 비정형 데이터 추상화 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 데이터 처리가 분산되어 있는 에지 컴퓨팅 환경에서 수집과 전처리 과정을 수행할 수 있는 팻 클라이언트 기술을 사용하여 추상화 과정의 수집-전처리 과정과 분석 과정을 분리하여 수행하는 것이다. 또한 분리된 추상화 과정을 관리하기 위해 수집-전처리 과정을 수행하는 데 필요한 정보를 팻 클라이언트 프로파일로 제공하고, 분석 과정에 필요한 정보를 분석 모델 설명 언어(AMDL) 프로파일로 제공한다. 두 가지 프로파일을 통해서 추상화 과정을 독립적으로 관리하여 상황인지 시스템의 기능적 확장성을 제공한다. 실험에서는 차량 출입 통제 알림 서비스를 위한 차량 이미지 인식 모델을 대상으로 팻 클라이언트 프로파일과 AMDL 프로파일의 예제를 통해 시스템의 기능적 확장성을 보이고, 비정형 데이터의 추상화 과정별 세부사항을 보인다.

• 한국시뮬레이션학회:학술대회논문집
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• 한국시뮬레이션학회 2000년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.45-50
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• 2000

실시간 시뮬레이션은 제약조건이 있는 시뮬레이션의 대표적인 경우로, 반드시 주어진 시간안에 최상의 시뮬레이션 결과를 생성해내야 한다. 본 논문에서는 시간제약과 같은 시스템에 주어진 제약조건을 모델링 및 시뮬레이션하기 위한 방법론을 제시한다. 시스템의 모델링 과정에서는 계층적 방법론에 기초하여 다중 추상화(multi-resolution)를 제공하는 모델을 만든다. 또한 제약조건이 있는 시뮬레이션을 위해서는 구축된 모델의 추상화수준을 조절한다. 즉, 1) 구축된 모델을 추상화 수준에 따라 정리하여 AT(Abstraction Tree)를 생성한 후 2) 주어진 제약조건을 integer programming 기법을 이용하여 정형화하고, 3) 제약조건을 만족시키는 최상의 추상화 수준을 AT상에서 결정한다. 결정된 추상화 수준에 따라 시뮬레이션에 필요한 모델을 동적으로 재구성하여 임의의 제약조건이 있는 시뮬레이션을 효과적으로 수행함으로써, 모델의 재사용 및 경제성을 증진시킬 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (2)
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• pp.325-327
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• 2005

모델 체킹은 시스템이 올바르게 동작하는 지를 자동으로 검증해주는 기법이다. 지금까지 모델 체킹은 방법의 특성상 상태폭발문제 때문에 작은 규모의 상태공간을 갖는 하드웨어나 프로토콜 검증에 주로 사용되어져 왔다. 그러나 최근에는 상태폭발문제를 다루기 위한 연구와 술어추상화 등과 같은 추상화기술의 발달로, 다를 수 있는 상태공간의 크기가 증가하고 정리증명기의 성능이 향상됨에 따라 소프트웨어 자체의 논리적 오류를 검증하려는 움직임이 활발하다. 일반적으로 소프트웨어 검증을 위해 추상화-모델 체킹-추상화 개선의 3단계 프로세스를 사용하는데 주로 C프로그램에 대해서만 이루어져 왔다. 우리는 이 프로세스를 자바프로그램에 적용하고 자동으로 자바프로그램을 이진프로그램으로 변환하는 술어추상화 모듈을 개발하였다. 이 모듈은 우리가 개발한 자바 모델 체커의 front-end부분이다. 본 논문에서는 자바프로그램에 대한 주요 추상화 알고리즘을 보이고 특정 자바프로그램의 안전성과 궁극성을 검증한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 봄 학술발표논문집 Vol.27 No.1 (B)
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• pp.526-528
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• 2000

디지털 비디오 정보를 효율적으로 관리 검색하기 위한 내용 기반 검색 시스템을 위해서는 내용정보의 추상화가 필수적이다. 지금까지 비디오의 내용정보의 추상화, 특히 의미적 내용 정보의 추출은 사람에 의한 수동적인 방법에 의존한 것이 대부분이었다. 본 논문에서는 MPEGgudtlr의 영화 데이터를 대상으로 폭발 장면 자동 추출을 위한 저급 수준 비디오 내용정보의 추상화 방법을 제안하고, 실제 구현을 통하여 그 유용성을 보인다.

• Spatial Information Research
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• 제10권3호
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• pp.421-438
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• 2002

GIS을 활용하는 다양한 응용분야에서 공간데이터베이스의 상세한 정도(추상화 수준)는 그 목적에 따라 달라진다. 추상화 수준이 달라지면 공간자료의 기하학적인 단순화뿐 아니라, 객체(인스턴스), 공간 및 속성 자료, 위상관계, 의미관계 등이 변화되거나 유지되어야 한다. 이와 관련하여 본 연구에서는 원시 공간데이터베이스를 추상화하여 목표데이터베이스를 생성하는 방법을 제시하였다. 공간데이터베이스를 추상화하는 연산자를 재정의하고, 어떤 객체에 어떤 연산자들을 어떤 순서로 적용하여야 하는지에 대한 기준을 제시하고, 이 기준에 따라 워크플로우를 제시하였으며, 프로토타입시스템을 개발하여 타당성을 검토했다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제6권5호
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• pp.211-218
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• 2017

최근 로봇 소프트웨어 플랫폼의 연구는 로봇 기기들의 추상화를 통해 지능형 서비스를 제공하는데 초점을 두고 있다. 사물인터넷 환경에서 지능형 로봇 서비스를 제공하기 위해서는 이기종 센서들의 환경정보를 인지하는 상황인지 기술이 필요하다. ROS는 로봇 디바이스를 추상화하는 기술을 바탕으로 로봇을 사용한다. ROS는 로봇을 제어하기 위해 이기종 센서 자체를 추상화하는 기능을 포함하고 있으나, 일관된 수집 방법을 통한 환경 정보를 바탕으로 로봇이 인지할 수 있는 상황 정보를 제공하는 기능은 결여되어 있다. 따라서 본 논문에서는 ROS가 상황인지 기반의 로봇 서비스를 제공하는데 필요한 중계 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 로봇이 인지할 수 있는 추상화된 상황정보를 제공하는 외부의 상황인지 시스템과 로봇을 제어하는 ROS를 중계하여, ROS가 상황인지 로봇 서비스를 제공할 수 있도록 도와준다. 실험에서는 제안하는 시스템을 바탕으로, 상황인지 시스템과 ROS에서 추상화된 로봇 서비스를 연동하여 로봇 서비스를 실행시키는 과정을 보인다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제11B권5호
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• pp.563-572
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• 2004

문장추상화(Sentence Abstraction)는 문장의 의사전달 기능이 보존된 단순화이다. 이는 문장교열(Sentence Revision)과 개념추상화(Concept Abstraction)를 동시에 가능하게 한다. 문장교열은 사람이 생각한 바와 문장으로 표현된 의미의 차이를 해결하는 방법이다. 개념추상화는 개념들의 공통된 요소로부터 얻은 보편적인 관념을 표현하는 것이다. 문장추상화는 문장의 주요구성성분들을 선별해 내고, 이들의 의미적인 정보를 파악하여 상위개념을 표현함으로써 문장교열과 개념추상화를 가능하게 한다. 본 논문에서는 문장추상화를 위한 구문분석기 LGPI+와, 온톨러지 OfN을 구체화하였다. 문장추상기 SABOT는 LGPI+와 OfN을 활용하며, 구문분석 결과를 처리하여 문장에서 추상화 할 후보난어를 선택한다. 문장추상화를 활용한 원문이해 시스템으로 23개 이야기의 58개 문단에 대해 중요 문장에 대한 문장재현율과 선별된 문장들의 주제관련성을 확인해 보았다. 실험결과, 문장재현율은 54～72%의 범위이었고, 주제관련성은 76～86% 정도의 비율로 나타났다. 이를 유사 시스템과 비교해 보았을 때, 약 10～20% 정도의 성능향상을 보인다. 본 논문에서는 문장추상화를 활용하여 글의 화제문을 효율적으로 선택할 수 있는 문장교열과 원문의 이해심도를 보다 더 깊게 할 수 있는 개념추상화가 가능함을 확인하였다.