• 제목/요약/키워드: 식별 시스템

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유즈케이스를 적용한 시스템 기능 분해 (A Use Case Driven Approach to Systemetic Functional Decomposition)

  • 김응모;배두환
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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    • 제26권2호
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    • pp.263-272
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    • 1999
  • 기능 분해는 복잡한 시스템을 이해하기 위해 광범위에게 사용되는 시스템 모델링 기술이다. 기능 분해는 문제 영역을 기능별로 분해하는 데 그 기반을 두고 있으며 , 이는 시스템의 기능에 대한 식별을 전제로 한다. 일반적으로 시스템의 기능에 대한 식별은, 분석가에 의해 어떠한 조직적인 지침없이 비정형적으로 수행되는 것이 관례였다. 따라서 이러한 기법을 이용하면 시스템을 분할하거나 시스템의 기능을 올바르게 식별하기가 매우 어렵다. 본 논문은 이러한 기능 분석에 대해 use case을 이용한 기법을 제안하고자한다. 본 기법의 장점은 크게 두가지로 요약할수 있다. 첫째, 시스템의 분할과 기능에 대한 식별이 전통적인 기법보다 더 용이하다. 둘째, 시스템의 요구사항과 구현이 사용자에 의해 쉽게 검증될 수 있다. 본 기법은 하향식으로 이루어져, 구조적 분석과 같이 보편화된 기능 분석 기법들과 자연스럽게 병합될 수 있다. 본 논문은 이를 위해 use case의 식별, 그리고 이를 이용한 기능 분해를 단계적 과정과 가이드라인을 통해 설명하고, 이를 특정 에플리케이션에 적용하여 그 유용성을 입증한다.

HAZOP을 이용한 고속철도시스템의 위험원 식별 및 안전성 분석에 관한 연구 (On the Safety Analysis of High Speed Railway Systems using the Hazard and Operability (HAZOP) technique)

  • 정호전;이재천
    • 대한안전경영과학회:학술대회논문집
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    • 대한안전경영과학회 2012년 추계학술대회
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    • pp.527-534
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    • 2012
  • 오늘날 기술의 발전으로 시스템들은 점차 대형화 복잡화 되어가고 있다. 이처럼 점차 대형화 복잡화 되어가고 있는 시스템들은 더욱 커진 사고 및 고장에 대한 위험을 내재하게 된다. 또한 대형 복합 시스템에서 발생하는 사고 및 고장은 바로 큰 재산피해나 인명피해와 직결 될 수 있다. 따라서 체계적인 안전관리의 필요성이 점차 커지고 있다. 이에 대응하여 철도, 항공, 해양 등의 산업에서는 각 산업에 적합한 안전관리체계를 수립하려 노력하고 있으며, 표준 및 매뉴얼을 제정하여 보급에 앞장서고 있다. 예로써 가장 활발히 안전관리체계의 도입을 추구하고 있는 항공 분야에서는 국제민강항공기구와 미 연방항공청의 주도로 안전관리체계에 대한 가이드와 매뉴얼을 만들어 각국의 사정에 맞는 안전관리체계를 도입할 수 있는 바탕을 제공 하고 있다. 이처럼 점차 중요해지고 있는 안전관리체계내에서도 위험원 식별 및 분석활동은 그 중요성이 크다. 이를 통해 도출되는 위험원 및 위험원의 영향 및 원인이 시스템 개발 및 운용에서 수행하게 될 안전관리활동의 바탕이 되기 때문이다. 따라서 위험원 식별 및 분석활동에 적용하기 위한 여러 기법에 대한 연구가 활발히 이뤄지고 있다. 본 논문에서는 여러 가지 위험원 식별 기법 중 HAZOP을 이용하여 고속철도시스템의 위험원 식별 및 분석을 수행 했다. 또한 HAZOP의 수행 및 위험원 식별 활동의 프로세스 모델을 제시함으로써 실질적인 위험원 식별 활동의 수행에 도움이 될 것으로 기대한다.

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레거시 시스템으로부터 비즈니스 로직 식별 (Business Logic Identification in Legacy System)

  • 이문수;양영종
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (2)
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    • pp.67-69
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    • 2002
  • 레거시 시스템은 수년간 기업에서 많은 노력과 투자하여 개발되어 왔으며 현재는 기업의 중요한 자산으로 여겨지고 있다. 하지만 수많은 수정을 거치면서 시스템은 점차 비구조화 되어지고 그에 따른 문서화 작업이 제대로 이루어지지 않았으며, 과거의 중앙 집중적인 메인 프레임환경을 웹과 같은 분산 환경으로 이전하고자 하는 비즈니스 요구사항이 점차 증대되고 있다. 본 논문에서는 레거시 시스템을 컴포넌트 래핑 기술을 이용하여 엔터프라이즈 자바 빈(EJB)으로 생성하는 지원도구 개발의 일환인 레거시 컴포넌트 식별 기법을 소개한다. 제안된 식별 기법은 비즈니스 로직을 변수 분류(Variable Classification), 슬라이싱 판별 기준, 워크플로워 분석을 이용한 레거시 컴포넌트 후보를 식별하는 방법을 제시한다.

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분석 클래스 간의 종속적 특성을 적용한 시스템 컴포넌트 기반의 비즈니스 컴포넌트 식별 (Business Component Identification Based on System Component Applying Dependency Characteristics between Analysis Classes)

  • 최미숙;조은숙;하종성
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제7권7호
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    • pp.1009-1016
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    • 2004
  • 시대의 환경적 변화에 따른 소프트웨어 개발의 발달은 빠른 개발과 높은 생산성을 향상시키기 위한 소프트웨어의 재사용 기술의 확산으로 컴포넌트 기반 개발 방법론이 널리 사용되기 시작했다. 이러한 컴포넌트 기반 개발에서 재사용 가능한 독립적인 컴포넌트의 식별은 컴포넌트 기반 시스템 구축을 위하여 가장 중요한 작업이다. 컴포넌트 식별 방법을 제시하고 있는 기존 방법론들에서는 비즈니스 컴포넌트를 식별함에 있어서 개발자의 경험적 토대를 기반으로 독립적인 컴포넌트를 식별하도록 제시하고 있으므로 평이한 개발자에 의한 비즈니스 컴포넌트 식별이 쉽지 않은 문제점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 시스템 컴포넌트를 먼저 식별한 후 비즈니스 컴포넌트를 식별하고 비즈니스 컴포넌트를 식별하기 위하여 분석 클래스 간의 메소드 호출 유형과 메소드 호출 방향에 의한 클래스 간의 종속적 특성과 의존의 강도를 부여하여 효율적으로 컴포넌트를 식별할 수 있는 기준과 방법을 제안한다. 또한 사례 연구를 통하여 시스템 컴포넌트를 중심으로 비즈니스 컴포넌트가 효율적으로 식별됨을 검증한다.

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윤곽선 추적과 개선된 신경망을 이용한 운송 컨테이너 영상의 식별자 인식 (The Identifier Recognition from Shipping Container Image by Using Contour Tracking and Enhanced Neural Networks)

  • 이혜현;김광백
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국퍼지및지능시스템학회 2002년도 춘계학술대회 및 임시총회
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    • pp.235-239
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    • 2002
  • 운송 컨테이너의 식별자를 추출하고 인식하는 것은 컨테이너 식별자들의 크기나 위치가 정형화되어 있지 않고 외부의 잡음으로 인하여 식별자의 형태가 훼손되어 있기 때문에 어렵다 된 논문에서는 이러한 특성을 고려하여 컨테이너 영상에 대해 Canny 마스크를 이용하여 에지를 검출하고, 검출된 에지 정보를 이용하여 수직 블록과 수평 블록을 추출하여 컨테이너의 식별자 영역을 추출한다. 추출된 컨테이너의 식별자 영역에서 히스토그램 방법과 윤곽선 추적 알고리즘을 이용하여 개별 식별자를 추출한다. 컨테이너의 개별 식별자 인식은 ART1을 개선하여 지도 학습 방법과 결합한 개선된 신경망을 제안하여 적용한다. 실험 결과에서는 제안된 컨테이너 식별자 추출 린 인식 방법이 다양한 컨테이너 영상에 대해 효율적인 것을 보인다.

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퍼지 추론과 개선된 퍼지 RBF 네트워크를 이용한 컨테이너 식별자 인식

  • 주이환;김재용;김광백
    • 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국지능정보시스템학회 2004년도 추계학술대회
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    • pp.195-202
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    • 2004
  • 일반적으로 운송 컨테이너의 식별자들은 크기나 위치가 정형화되어 있지 않고 외부 잡음으로 인하여 식별자의 형태가 변형될 수 있기 때문에 일정한 규칙으로 찾기는 힘들다. 본 논문에서는 이러한 특성을 고려하여 컨테이너 영상에 대해 Canny 마스크를 이용하여 에지를 검출하고, 검출된 에지 정보에서 영상획득 시 외부 광원에 의해 수직으로 길게 발생하는 잡음들을 퍼지추론 방법을 적용하여 제거한 후에 수직 블록과 수평 블록을 검출하여 컨테이너의 식별자 영역을 추출하고 이진화 한다. 이진화된 식별자 영역에 대해 검정색의 빈도수를 이용하여 흰바탕과 민바탕을 구분하고 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 식별자를 추출한다. 추출된 개별 식별자의 인식은 개선된 퍼지 RBF 네트워크를 제안하여 적용한다. 제안된 퍼지 RBF 네트워크는 퍼지 C-Means 알고리즘을 중간층으로 적용하고 중간층과 출력층 간의 학습에는 일반화된 델타 학습 방법과 Delta-bar-Delta 알고리즘을 적용하여 학습 성능을 개선한다. 실제 컨테이너 영상을 대상으로 실험한 결과, 기존의 식별자 추출 방법보다 제안된 식별자 추출 방법이 개선되었고 기존의 퍼지 RBF 네트워크 보다 제안된 퍼지 RBF 네트워크가 컨테이너 식별자의 학습 및 인식에 우수함을 확인하였다.

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퍼지 이진화와 윤곽선 추적 알고리즘을 이용한 운송 컨데이너 영상의 식별자 추출에 관한 연구 (A Study on Identifier Extraction from Shipping Container Image by Using Fuzzy Binarization and Contour Tracking Algorithm)

  • 윤형근;김광백
    • 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국지능정보시스템학회 2003년도 춘계학술대회
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    • pp.490-494
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    • 2003
  • 운송 컨테이너의 식별자를 추출하고 인식하는 것은 컨테이너 식별자들의 크기나 위치가 정형화되어 있지 않고 외부의 잡음으로 인하여 식별자의 형태가 훼손되어 있기 때문에 어렵다. 본 논문에서는 이러한 특성을 고려하여 컨테이너 영상에 대해 Canny 마스크를 이용하여 에지를 검출하고, Canny 마스크가 적용된 영상에서 수직·수평 히스토그램을 적용하여 컨테이너의 식별자 영역을 추출한다. 추출된 컨테이너의 식별자 영역을 삼각형 타입의 퍼지 이진화 방법을 적용하여 이진화하고 이진화된 컨테이너 식별자 영역을 윤곽선 추적 알고리즘으로 개별 식별자를 추출한다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위하여 실제 컨테이너 영상에 적용한 결과, 기존의 방법보다 컨테이너의 식별자 추출에서 우수한 성능이 있음을 확인하였다.

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퍼지 측도를 이용한 상호 작용 시스템의 모델 (Fuzzy Measure-based Subset Interactive Models for Interactive Systems.)

  • 권순학;스게노미치오
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제7권4호
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    • pp.82-92
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    • 1997
  • 본 논문에서는, 퍼지 측도와 퍼지 적분을 이용한 상호 작용 시스템의 모델 및 이의 식별볍을 제시한다. 모델 식별은 다음과 같은 세 단계를 거쳐 이루어 지는데, 그 첫번째는 모델의 구조 식별이고 두번째는 식별된 구조를 갖는 모델의 파라메터 식별이다. 그리고 마지막으로는 식별된 구조와 파라메터를 갖는 모델의 최적성을 판단하여, 최적의 모델을 선정하게 된다. 본 논문에서는 최적 모델의 식별을 위하여 유전자 알고리즘 및 통계적 모델 선택 기준을 이용하여, 최적 모델들의 후보군으로부터 최적모델을 선정하는 알고리즘을 제시한다. 본 논문에서 제시된 모델 및 이의 식별법의 타당성을 보이기 위하여, 주관적 평가 데이타 및 시계열 데이타에 적용하여 그 결과를 나타내었으며, 또한 기존의 다른 모델들로부터 얻어진 결과와 비교 검토하였다.

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서비스 지향 아키텍처에 기반한 무기체계 연구개발 형상/정보관리시스템의 서비스 식별 (Service Identification of Configuration and Data Management System for Weapon System R&D Processes Based on Service Oriented Architecture)

  • 김형준;이부권;서영건
    • 디지털콘텐츠학회 논문지
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    • 제10권1호
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    • pp.147-157
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    • 2009
  • 무기체계 연구개발 프로세스를 지원하기 위한 형상/정보관리시스템은 오랜 연구개발 과정에서 생산되는 문서, 도면, 구성품정보, 구조정보 등에 대한 동시공학 및 협업적 업무를 지원해야 한다. 본 논문에서는 무기체계 연구개발 형상/정보관리시스템의 주요 기능을 서비스 지향 아키텍처에 기반을 둔 서비스들로 식별해 보고자 한다. 무기체계 연구개발 형상/정보관리시스템의 주요 서비스를 식별하기 위하여 먼저 무기체계 연구개발 형상/정보관리시스템을 서비스 소비자 계층, 비즈니스 서비스 계층, 애플리케이션 서비스 계층, 애플리케이션 계층의 4 가지 계층의 서비스 지향 아키텍처로 제안하였으며, 각각의 계층에 대한 주요 서비스를 식별하였다. 4 가지 계층의 주요 서비스를 식별하기 위하여 일반적인 하향식 서비스 식별 방법보다는 잘 정의된 도메인 구현 시스템으로부터 필요한 비즈니스 서비스를 식별해가는 상향식 서비스 식별 방법을 사용하였다. 본 논문에서는 이러한 상향식 서비스 식별 방법을 사용하여 무기체계 형상/정보관리시스템을 서비스 지향 아키텍처에 기반을 둔 시스템으로 구현하기 위한 필수적인 서비스를 일반적인 PDM 시스템 관점과 무기체계 연구개발 형상/정보관리시스템의 비즈니스 영역에 제한하여 식별하였다.

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단일 틸트윙 방식 무인기의 수직모드 시스템 식별 기법 연구 (A Study on vertical mode system identification for a single tilt wing UAV)

  • 서일원;김승균;석진영
    • 한국항공우주학회지
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    • 제42권11호
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    • pp.937-946
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    • 2014
  • 본 논문에서는 단일 틸트윙 무인기의 시스템 식별기법과 결과를 제시하였다. 주파수 영역의 시스템 식별 기법인 Modified Equation Error Method(MEEM)와 시간 영역의 시스템 식별 기법인 확장 칼만 필터(Extended Kalman Filter, EKF)를 사용하였다. 시스템 식별 기법의 검증을 위해 단일 틸트윙 방식 무인기인 CNUX-3의 모델을 통해 획득한 수직모드의 선형 시뮬레이션 결과에 센서 특성을 반영한 노이즈를 합성하여 가상의 비행데이터를 생성했다. 설계 변수의 변화에 따른 MEEM의 시스템 식별 성능 변화를 분석하였다. 또한 고정밀 푸리에 변환(High accuracy Fourier Transform)을 MEEM에 적용하여 정확도를 향상시켰다. MEEM과 EKF의 시스템 식별 결과를 비교하고, 최상의 성능지수를 갖는 설계 변수값과 초기값을 최적화를 통해 결정하였다.