SCR 방법론은 고 신뢰도를 요구하는 시스템 개발을 위해 사용되는 요구사항의 정형적 명세의 하나로 , 오랜 역사와 많은 응용 사례를 가지고 있다. 이 방법론에 따라 사용자가 요구사항을 명세했을 때 그것을 어떻게 정확하게 구현할 수 있는지가 중요한 문제가 된다. 본 논문에서는 SCR로 작성된 명제를 그 의미를 보전하는 구현언어로 자동으로 변환시키는 방법을 제시한다. SCR 명제가 가지는 자료흐름언어와의 유사성을 이용하기 위해, 구현언어로, 동기적 자료흐름 언어인 LUSTRE를 선택했고, 그 변환 과정을 제시했다. 제안한 방법의 유용성을 살피기 위해, SCR과 유사한 방법으로 작성된 월성 원자력 발전소의 제 2 정지 시스템의 일부분을 변환하는 실험을 수행, 그 결과를 비교하였다. 정형명제가 도입되어서 사용될 경우 본 연구는 개발의 전체 소요시간을 줄여줄 수 있고 좀 더 신뢰성 있는 결과물을 내는데 도움을 줄 수있다.
본 논문에서는 객체가 포함되어 있는 칼라 영상들의 집합으로부터 유사한 시각적 특징을 가진 캑체를 공통적으로 포함하는 영상들을 추출하여, 전체 영상들을 소수의 그룹으로 묶을 수 있는 방법을 제안한다. 먼저 영상에 포함된 객체는 주로 영상의 내부 위치에 나타난다는 사실에 착안하여, 영상의 경계와 접하지 않는 비경계 영역들을 병합하여 객체가 포함된 영역으로 간주한다. 그러나, 병합된 내부 영역에는 객체가 아닌 영역들도 포함하고 있을 수 있으므로, 칼라 히스토그램만을 이용하여 내부 영역에 대한 특징으로 이용한다. 이러한 내부 영역의 칼라 특징들이 분포하는 형상을 분석하여 밀집도가 높은 클러스터를 그룹으로 추출한다. 이때, 밀집도는 일반적으로 사용하는 공간적인 분포 대신에 히스토그램 인터섹션에 의한 유사도를 이용하여 정의한다. 즉, 서로 유사도가 놓은 것들이 집중되어 분포되어 있는 경우에 밀집도가 높은 클러스터로 간주하여 추출하는 방법을 사용한다. 클러스터의 형상 및 개수를 자동적으로 결정할 수 있는 방법도 제안한다. 실험에 의해, 추출한 클러스터의 칼라 영상들이 동일한 객체를 포함하고 있음을 알 수 있었으나, 향후 보다 안정화된 방법의 개발이 필요하다. 아울러, 클러스터별로 객체의 의미를 부여할 수 있는 방법론의 개발도 필요함을 알 수 있었다.
이 연구는 초등 예비교사가 모의수업 시연에서 구성한 과학적 추론을 증거-설명의 연속선 관점에서 해석하여 그들의 과학적 추론이 갖는 인식론적 의미를 조사하였다. 연구를 위해 계절 변화에 관한 모의 수업을 시연한 예비교사 2명, 고기압과 저기압 및 바람에 관한 모의수업을 시연한 예비교사 2명이 연구 참여자로 선정되었다. 예비교사의 교수발화 중에서 귀납적, 연역적(가설-연역적) 추론, 또는 귀추적 추론의 사례가 드러난 에피소드에서 각 추론이 증거-설명의 연속선의 단계에서 어떤 역할을 하는지 비교하여 예비교사의 과학적 추론이 가진 인식론적 의미를 분석하였다. 계절 변화의 원인에 관한 모의수업을 시연했던 두 예비교사는 학생들이 수집한 데이터를 비교하여 증거를 인식하였고, 증거와 가설을 비교하여 가설을 검증하는 가설-연역적 추론을 활용하여 설명을 구성하였다. 고기압과 저기압 및 바람의 방향을 주제로 모의수업을 시연했던 두 예비교사는 모둠별 데이터를 종합하여 증거로 인식하는 귀납적 추론과 선형적 논리 구조를 가진 연역적 추론을 설명구성 전략으로 선택하여 최종 설명을 제시하였다. 연구에 참여한 예비교사들은 유사한 주제의 모의수업 시연에서 대체로 비슷한 흐름의 과학적 추론을 활용하여 과학지식을 구성하였으나, 증거-설명의 연속선에서 데이터, 증거, 모델, 설명으로 전개되는 인식론적 의미 측면에서 조금씩 다른 양상을 보였다. 또한, 일부 사례를 제외하면, 공통적으로 증거에서 모델을 탐색하는 과학적 추론은 부족하였으며, 가설이나 설명모델을 추리하기 위한 귀추적 추론이 부재하였다. 이 연구에서 분석틀로 적용했던 증거-설명의 연속선 접근은 과학적 추론의 인식론적 의미를 파악할 수 있게 하며 대안적인 과학적 추론 함양 지도 방법으로 사용될 수 있음을 논의하였다.
비교(Comparative)란 상이성과 유사성을 상호 직접적인 병치로 두어야 하고, 상이성 은 사회 환경의 모든 적절한 제부면에서 해석해야 함을 의미한다. 이러한 원리를 도서관학 에서 도입하여 연구하는 방법론이 비교 도서관학인 것이다. 본고에서는 도서관학에서의 비 교 연구 방법론으로서 i)서술법(description), ii)해석법(interpretation), iii)병렬 방법 (juxtaposition), iv)비교(동시 비교)법(comparision)등을 규명하고자 하였다.
소프트웨어 개발 환경의 급격한 변화와 지속적인 요구사항 변경으로 인해 발생하는 전통적 개발 방법론의 문제점을 해결하기 위한 애자일 개발방법론은 관심의 대상이 되었다. 비교적 짧은 주기를 가지고 요구사항 분석, 설계, 코딩, 테스트 과정을 끊임없이 반복하며 점차 소프트웨어의 규모를 늘려가는 애자일 개발방법은 오픈소스 소프트웨어의 개발방식(OSSDP)과 매우 유사하다고 볼 수 있다. 지금까지 애자일 방법론은 Scrum, XP, Lean, Crystal 방식 등 여러 가지 방법으로 시도 및 제안되고 있으며, 점차 다양한 프로젝트에서도 성공적으로 수행할 수 있도록 개선되고 있다. 이러한 애자일 개발방식의 특징을 OSSDP에 적용함으로써 더 많은 오픈소스 프로젝트가 성공할 수 있도록 하는 프로세스를 연구하는 것은 의미가 있다. 애자일 성명서에서 추구하는 4가지 가치인 소통, 단순성, 피드백, 용기를 반영한 관행(practice)을 OSSDP에 채택하여 추가할 경우, 사용자 만족도를 높이고 결과적으로 오픈소스 프로젝트 성숙도를 높이는데 기여할 것으로 기대한다.
특정 분야의 용어를 표현하는 전문용어 사이의 계층관계를 학습하는 방법은 규칙기반학습방법, 통계기반학습방법 등이 있다. 본 논문에서는 문서에서 추출된 퍼지용어 정보를 바탕으로 한 온톨로지 구조를 카테고리화하여 퍼지용어의 전문성을 이용하여 주어진 퍼지용어의 상위어 후보를 레벨화한 후 퍼지용어 의미유사도를 계산하여 선택된 후보들 중에서 최적의 상위어후보를 결정한다. 즉, 퍼지용어의 전문성을 레벨화하기 위한 확장된 AHP방법은 퍼지용어사이의 비교를 통해 가중치나 상대적 중요성을 결정한 후 퍼지집합의 Min연산자와 다이스계수, Min+다이스계수방법들을 비교한다. 이 방법들은 퍼지용어 의미유사도에 따라 문서들이 가지는 의미론적 내용과 관계의 식별을 바탕으로 보다 더 정확하게 문서를 분류할 수 있고 자연어처리 등 많은 분야에 활용될 수 있을 것이다.
본 논문의 목적은 철학적으로 만족스러운 메타논리학으로서 부분전체론의 가능성을 살펴보는 것이다. 그 이유는 명백하다. 소위 수리 논리학으로 알려진 메타논리학에 대한 전통적인 접근은 집합들, 함수들, 모형들과 같은 수학적 존재자들의 존재를 미리 상정하고 있다. 이는 우리가 논리학을 개별 과학 분야에 적용할 때마다, 이러한 집합론적 메타논리학이 이들 분야의 논의영역에 언제나 이들 특수한 존재자들을 부가한다는 것을 의미한다. 이러한 사실은 집합론적 메타논리학이 논리학의 존재론적 보수성과 상충한다는 것을 보여준다. 반면에 집합론과 유사한 형식 체계인 부분전체론은 존재론적으로 무고하다고 주장되어 왔다. 따라서 우리가 논리학의 존재론적 보수성을 보장할 수 있는 중립적인 메타논리학으로 이 부분전체론을 고려하는 것은 상당히 자연스러운 일일 것이다. 하지만 부분전체론의 존재론적 무고함을 주장하는 논변들을 살펴보면, 우리는 부분전체론적 합 혹은 융합체와 같은 부분전체론적 존재자들이 존재론적으로 중립적인, 무고한 존재자가 아니라는 것을 알게 된다. 결국 우리는 부분전체론을 통한 메타논리학 역시도 논리학의 기초로서 올바른 접근이 될 수 없다고 결론 내리게 된다.
VoIP는 인터넷 프로토콜(IP)를 이용하여 음성을 데이터 packet처럼 전송하는 것을 의미한다. 최근 VoIP 기술의 도입으로 기존 망 성능 관리에 대한 관심이 높아지고 있다. 보다 원활한 기술 구현을 위해서는 VoIP 트래픽에 대한 체계적인 분석과 위험성 검증을 할 수 있는 도구가 필요하다. 또한 기존의 트래픽 시뮬레이션 기법에서 실제 망에서의 자기유사성을 적용한 사례가 적다는 것 또한 본 연구가 행하여진 동기이다. 본 연구에서는 자기유사성을 반영하여 소량의 샘플을 갖고 전체 VoIP 망 트래픽을 생성 할 수 있는 방법론을 개발하고자 시도하였다.
데이터 마이닝의 방법론 중 클러스터링은 데이터베이스 객체들의 에트리뷰트 값에 근거하여 유사한 그룹으로 식별하는 기술적인 작업이다. 그러나 대부분 알고리즘들은 데이터의 차원이 증가할수록 형성된 전체 데이터 공간은 매우 방대하므로 의미있는 클러스터의 탐색이 더욱 어렵다. 따라서 효과적인 클러스터링을 위해서는 클러스터가 포함될 데이터 공간의 예측이 필요하다. 본 논문에서는 고차원 데이터에서 각 차원에 대한 점진적 프로젝션을 이용한 클러스터링 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 클러스터가 포함될 가능성이 있는 데이터공간의 후보영역을 결정하여, 이 영역에서 점들의 평균값을 중심으로 클러스터를 탐색한다.
Scale Invariant Feature Transform (SIFT)은 높은 매칭 능력과 회전이나 스케일 조정 시 안정성으로 인해 이미지 특징 매칭을 위해 많은 응용에서 사용되어지고 있으며, 이러한 특성으로 인해 카피-무브 위조 검출을 위한 핵심 알고리즘으로 각광받고 있다. 하지만 SIFT 변환은 이미지 조작의 증거를 감출 수 있는 안티포렌식의 가능성이 높음에도 불구하고 이에 대한 연구는 거의 없으므로, 본 논문에서는 의미론적으로 허용될 수 있는 왜곡을 적용하여 SIFT 기반 카피-무브 위조 검출을 방해하기 위한 타켓 카운터-포렌식 기법을 제안한다. 제안 기법은 공격자가 유사성 매칭 절차를 속일 수 있는 동시에 SIFT 키포인트의 변형을 통한 추적을 방해하여 이미지 조작의 증거를 숨길 수 있는 방안을 제공한다. 또한 제안 기법은 의미론적 제약 하에서 가공된 이미지와 원본 이미지 간의 높은 충실도를 유지하는 특성을 가진다. 한편, 다양한 조건의 테스트 이미지에 대한 실험을 통해 제안 기법의 효율성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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