본 연구는 SI 프로젝트 현장에서 시스템의 주요 이슈를 최소화하기 위한 진단 Framework를 구축하는 방안에 대해 고찰한 것이다. SI 프로젝트에서 심각한 Risk로 발전할 가능성이 있는 시스템 이슈들을 효과적으로 관리하기 위해서는, 사전에 (1) 시스템 이슈 점검을 위한 조직에서 이슈 식별을 위한 방법과 절차를 확립해야 하고, (2) 프로젝트 수행 조직의 구성원이 담당 업무 별로 이슈 식별을 할 수 있도록 역할을 설정해야 한다. 더불어 (3) 식별된 이슈들은 올바른 절차에 따라 시정 조치가 취해져야 하고, (4) 시정 조치가 합당한지에 대한 영향 분석 및 평가를 거쳐 시스템 오픈 여부를 결정할 수 있어야 한다. 뿐만 아니라 (5) 유사한 SI 프로젝트에서 발생 가능한 시스템 이슈들은 발생 원인과 해결 방법이 정리되어 시행착오를 줄일 수 있도록 진단 방법론이 지속적으로 보강되어야 한다.
소프트웨어의 생산성과 유지보수 비용을 줄여줄 수 있는 기법으로 다양한 컴포넌트 기반의 개발 방법론이 제안되고 있다. 그러나 컴포넌트 기반의 시스템에서 재사용성과 독립성이 높은 컴포넌트의 식별은 가장 중요한 성공 요소 중의 하나임에도 불구하고, 대부분의 컴포넌트 기반 방법론들에서는 직관적이고 분석자의 경험에 의존적인 컴포넌트 식별 방법만을 제공하고 있을 따름이다. 본 논문에서는 분석 단계의 산출물인 시스템의 기능 모델 Use Case 모델과 자료 모델인 클래스 모델에 기반 하여 체계적인 컴포넌트 식별 기법과 지침들을 제안한다. 먼저 클래스에 대한 Use Case의 자료 접근값을 정의하고, 정의된 접근값을 기반으로 Use Case별로 접근되는 클래스의 가중치와 클래스별 동일 접근값을 가지는 Use Case들의 가중치를 계산하다. 두 가중치를 곱하여 최종적인 Use Case&클래스 가중치를 계산하여 후보 컴포넌트 식별의 기준으로 삼는다.
서비스 지향 아키텍처(Service-Oriented Architecture)의 특징은 비즈니스와 IT 간의 차이를 줄여 일관성을 유지함으로써 급변하는 비즈니스 환경하에서 기업의 IT 서비스가 민첩하게 대응할 수 있도록 하는 것이다. 이러한 SOA의 특징을 만족시키기 위해서 서비스를 식별하는 시작점으로 비즈니스 프로세스가 무엇보다 중요하다고 할 수 있다. 하지만 비즈니스 프로세스를 분석하여 IT 관점의 서비스를 식별하기 위한 구체적인 절차, 활동, 산출물을 제시하는 방법에 관한 연구가 미흡한 실정이다. 본 논문에서는 BPMN을 이용한 비즈니스 프로세스 모델로부터 IT 관점인 유스케이스 모델을 도출하여 서비스를 식별하기 위한 구체적인 방법을 제안한다.
원거리에서의 얼굴 식별은 낮은 영상 해상도를 비롯하여 블러와 잡음으로 인한 어려움이 크다. 더욱이 모바일 장치에서 실시간 처리를 하기 위하여 느린 수행속도와 제한된 메모리 등 모바일 계산환경을 필히 고려하여야 한다. 본 논문은 모바일 환경에서 주파수 영역의 정합 필터를 이용한 얼굴 식별 방법을 제안한다. 얼굴 식별은 선형(linear) 및 위상(phase-only) 필터, 순차적인 검증 단계를 이용하여 수행된다. 얼굴 후보 윈도우 영역은 선형 필터와 위상 필터를 수행하여 검출하고 순차적인 검증 단계는 피부색 테스트와 경계 마스크 필터링 테스트로 구성한다. 제안된 방법은 Android 플랫폼에서 Java을 이용하여 모바일 폰에서 개발하였다. 예비실험 결과는 모바일 환경에서 얼굴 식별이 실시간으로 성공적으로 수행될 수 있음을 보인다.
서비스 지향 아키텍처(SOA)는 기업이 적정한 비용으로 오늘날 가장 중요한 IT 요구사항인 민첩성과 유연성을 만족시킬 수 있는 IT 아키텍처 수립의 토대로, 경영환경이 빠르게 급변하는 최근에 떠오른 이슈이다. 기존의 서비스 지향 아키텍처의 서비스 개발은 주로 비즈니스 환경에서 어플리케이션방향으로 접근하는 하향식 방법이 대부분이었으나, 본 논문에서는 이미 개발된 컴포넌트 기반 시스템에서 접근하는 상향식 서비스 식별법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 사용자의 이벤트 정보를 담고 있는 GUI Flow-Event 를 이용하여 컴포넌트를 서비스로 식별하고, 서비스 식별시 발생하는 서비스간 연관관계에 따른 문제점을 최소화함으로써 비즈니스 도메인에 더욱 가깝고, 약결합을 지향하는 서비스로 식별할 수 있다.
본 논문에서는 실제 수중 환경에서 선박 또는 잠수함으로부터 발생하는 인위적인 천이신호와 돌고래, 새우 등의 해양 생물로부터 발생하는 천이신호들을 식별하기 위한 특징벡터 추출 기법을 제안하였다. MFCC와 엔트로피 기반의 웨이블릿 패킷 기법을 이용하여 특징을 추출하고, 이 두 특징들을 동시에 적용하여 수중 천이신호를 식별하고자 한다. 기존의 방법인 MFCC와 웨이블릿 패킷 기법과 이 두 방법을 동시에 적용했을 때의 식별률을 비교하였고, 전방향 신경회로망(feed-forward neural network)을 그 특징벡터의 성능을 평가하기 위한 식별기로 사용하였다.
본 논문은 한국어 음성 인식을 위한 유성음, 무성음, 묵음 식별에 관한 연구이다. 주어진 음성 구간을 3가지 음성 신호 부류로 식별하기 위하여 패턴 인식 방법을 사용하였다. 여기에 사용한 분석 파 라메타는 음성 신호의 영교차율, 대수 에너지, 정규화 된 첫 번째 자동 상관 계수, 선형 예측 분석에서 얻은 첫 번째 예측 계수, 그리고 예측 오차의 에너지이다. 한편 측정된 파라메타들이 다차원 가우스 확 률 밀도 함수에 따라 분산되었다는 가정하에서 어어진 최소 거리 법칙에 기본을 두고 음성 구간을 결정 하였다. 측정된 파라메타들을 여러 가지 방법으로 조합하여 식별한 결과 영교차율, 첫 번째 예측계수, 예측 오차의 에너지를 측정 파라메타로 사용했을 때 1%보다 적은 식별 오차율을 얻었다.
다중 화자 대화 속 인물 식별이란 여러 등장인물이 나오는 대본에서 '그녀', '아버지' 등 인물을 지칭하는 명사 또는 명사구가 실제 어떤 인물을 나타내는지 파악하는 문제이다. 대본 자연어 데이터만을 입력으로 하는 대화 속 인물 식별 문제는 드라마 대본에 대해서 데이터가 구축 되었고 이를 기반으로 여러 연구가 진행되었다. 그러나, 사람도 다중 화자 대화의 문장만 보고는 인물을 지칭하는 명사 또는 명사구가 실제 어떤 인물인지 파악하기 어려운 경우가 있다. 이에 본 논문에서는 발화가 되는 시점의 영상 장면 정보를 추가적으로 활용하여 인물 식별의 성능을 높이는 방법을 제시한다. 또한 기존 대화 속 인물 식별 연구들은 미리 정의된 인물을 대상으로 분류하는 형태로 접근해왔다. 이는 학습에 사용되지 않았던 인물이 나오는 임의의 다른 드라마 대본이나 대화 등에 바로 적용될 수 없다. 이에 본 논문에서는 영상 정보는 활용하되, 한번 학습하면 임의의 대본에 적용될 수 있도록 사전 인물 정보를 사용하지 않는 상호참조해결 기반의 인물 식별 방법도 제시한다.
비식별화 모델은 데이터 공유를 위한 모델로 원본데이터를 비식별화 변환 처리하여 개인정보를 보호함과 동시에 분석에 필요한 데이터를 외부에 제공하는 모델로 연구되어 왔다. 변환 방법으로는 삭제, 일반화, 범주화 기술 등이 주로 사용되며 변환 과정 중에는 재식별 가능성을 최소화하기 위해 k-익명성, l-다양성, t-근접성 혹은 differential privacy 등의 프라이버시 모델이 적용되고 있다. 하지만 변환된 비식별 데이터 세트는 필연적으로 원본 데이터 세트와 다른 값을 가지며 이는 결과적으로 최종 분석 결과에 영향을 주게 된다. 이를 위해 두 데이터 세트 간의 차이를 상이도(dissimilarity) 혹은 정보 손실율(information loss)이라는 지표로 측정 하고 있으며 본 지표는 비식별 데이터의 활용성을 평가 하는 데에 매우 중요한 역할을 한다. 본 연구에서는 비식별 데이터와 원본 데이터와 간의 차이를 도메인 기반의 절대적인 기준대비로 표현한 상이도 측정 방법을 제안하며, 그 유효성을 실데이터 기반의 실험을 통해 검증하였다.
일반적으로 중국어의 명사구는 기본명사구(base noun phrase), 최장명사구(maximal noun phrase) 등으로 분류된다. 최장명사구에 대한 정확한 식별은 문장의 전체적인 구조를 파악하고 정확한 구문 트리(parse tree)를 찾아내는데 중요한 역할을 한다. 본 논문은 두 단계 학습모델을 이용하여 최장명사구 자동식별을 진행한다. 먼저 기본명사구, 기본동사구, 기본형용사구, 기본부사구, 기본수량사구, 기본단문구, 기본전치사구, 기본방향사구 등 8가지 기본구를 식별한다. 다음 기본구의 중심어(head)를 추출해 내고 이 정보를 이용하여 최장명사구의 식별을 진행한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 기존의 단어레벨의 접근방법과는 달리구레벨에서 학습을 진행하기 때문에 주변문맥의 정보를 많이 고려해야 하는 최장명사구 식별에 있어서 아주 효과적인 접근방법이다. 후처리 작업을 하지 않고 기본구의 식별에서 25개 기본구 태그의 평균 F-measure가 96%, 평균길이가 7인 최장명사구의 식별에서 4개 태그의 평균 F-measure가 92.5%로 좋은 성능을 보여주었다.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.