컴포넌트 시장의 확산으로 소프트웨어 개발 형태가 컴포넌트 기반의 소프트웨어로 새롭게 변형되었다. COM, CORBA, EJB등은 컴포넌트 아키덱쳐들이다. 그 중에서 선의 EJB를 이용하여 만들어진 애플리케이션은 확장성 있고, 트랜잭션을 보장하며 멀티유저 환경에서도 안전하다. UB 설계의 기렬 모델링 언어인 UML을 이용한 EJB 추출방법은 UML 자체가 객체의 식별을 위한 자세한 가이드 라인을 제시하지 않으므로 EJB 추출에 어려움이 있고, 직관적인 경험에 의한 추출방법은 EJB 기반의 프로젝트를 처음으로 개발하고자 하는 개발자에게는 어려움이 있다. 본 논문에서는 정보구조 모델링의 방법[1]을 이용하여 구체적인 객체 추출방법을 제시하며 추출된 객체에서 쉽게 EJB의 빈들로 매핑시킬 수 있다.
네트워크 정상행위 모델링이란 대상 네트워크 및 시스템에서 동작 가능한 행위 중 허용된 행위를 모델링하는 것을 의미한다. 정상행위 모델은 해당 모델의 정상 이외 범주의 알려지지 않은 비정상 행위의 탐지 가능성을 가지고 있어 활용도가 높다. 네트워크 및 시스템의 복잡도가 증가할수록 특성의 파악이 힘들며 이로 인해 주요 특징의 누락이 발생할 수 있어 대상 네트워크의 다수의 데이터에 기반한 기계학습 기반의 네트워크 정상행위 모델링에 관한 다양한 연구가 진행되고 있다 본 논문에서는 딥러닝을 포함하여 네트워크 정상행위 모델링에 사용될 수 있는 다양한 기계학습 기반의 기법을 제시한다.
e-비즈니스 활성화에 따른 물류 환경의 변화로 인해 시장의 확대와 경쟁력 강화를 위한 효과적인 물류망 관리 요구가 대두되고 있다. 인터넷 기반의 B2B는 서로 다른 플랫폼과 서로 다른 문서 구조를 가지고 있으므로 상호운용성에 많은 어려움이 존재하기 때문에 XML를 이용한 전자상거래의 표준인 ebXML를 이용하여 여러 기업간의 업무 프로세스 통합을 효율적으로 수행하도록 한다. e-Logistics 프로세스의 다자간 협업을 위해서 프로세스 자동화를 위한 프로세스 중심의 워크플로우 프로세스 모델링과 역할 중심의 양자간 협업을 위한 ebXML 프로세스 모델링을 기반으로 ebXML 기반의 e-Logistics 프로세스 모델링을 제안한다. 본 논문에서는 인터넷 기반의 B2B 물류 비즈니스 프로세스 모델링을 위한 ebXML 기반의 e-Logistics 프로세스 모델링 시스템 아키텍쳐를 설계한다.
시스템 모델링은 규모와 크기에 따라서 방법이 모두 다르며, 시스템 요구사항에 따라서 설계를 하는 방법이다. 하지만 현재까지의 기법은 개별적인 방법만 고려했기 때문에 시스템 요구사항의 모든 것을 적용하기 어려운 단점이 있다. 따라서 요구사항에 따른 시스템의 완성도를 높이기 위해서는 복합적인 모델링 방법의 접근이 필요하다. 본 논문에서는 절차지향 및 객체지향 모델링 방법에 대한 접근을 통합 할 수 있는 DEVS기반 하이브리드 모델링 기법에 대해 제안한다. 제안하는 기법은 프로세스와 객체와의 관계를 계층형으로 구조화 시킬 수 있으며, 수학적 명세가 가능하다. 또한, 하이브리드 모델링의 시뮬레이션을 위한 분산처리 환경에서 DEVS 기반 하이브리드 시뮬레이션에 대해 제안을 한다. 제안하는 모델을 통해서 복잡한 시스템에 대한 명세와 검증이 가능하다.
공간정도의 생산과 수요가 본격화되고 있으나 공간정보의 본질과 응용특성을 고려한 공간정보모델링체계에 대해서는 특성화된 연구가 충분히 수행되고 있지 않다. 특히, 기존의 모델링기법들은 대부분 정보의 표현과 분석기능을 대상으로 개발되었으므로 보다 고차원적인 의사결정지원과 자율적인 업무수행을 위한 이론적 모델의 개발에 대한 논의가 최근의 지식정보화환경에서 더욱 요구되고 있다. 본 논문에서는 공간정보시스템을 모델링하기 위한 여러 기반개념들과 모델링 유형에 대한 고찰을 통해, 기존 모델링 방법에 대한 문제점을 분석하여 효율적인 공간적 업무수행을 위한 요구사항을 도출한다. 또한, 도출된 공간정보모델링의 요구사항에 적합한 이론적인 접근방안으로서 에이전트 기반의 공간모델링 프레임워크를 제안하며, 이러한 프레임워크를 해양지리정보분야에 적용하기 위한 고려사항도 함께 제시한다.
최근 영상 인식 정보를 서비스 로봇 도메인에서 사용하기 위한 연구와 함께 전통적인 영상 인식 방법의 성능을 높이기 위한 연구가 진행되고 있다. 기존의 방법들은 기하학적 모델을 기반으로 예측 가능한 환경에서 상황을 인식하였기에 이를 실내 환경과 같은 동적인 환경에 적용하는 것은 정확도나 인식의 효율 면에서 한계를 갖는다. 이에 지식 기반 접근 방법을 통해 정확도를 항상 시키거나 계산 비용을 감소시킴으로써 영상 인식성능을 높이기 위한 다양한 연구가 있어 왔다. 본 논문에서는 서비스 로봇이 물체를 탐색할 때, 대상 물체가 다른 물체에 의해 가려짐으로써 발생하는 불확실한 상황을 해결하기 위한 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 발견된 물체를 컨텍스트 정보로 사용하여 대상 물체의 존재 여부를 추론하며, 이를 위해 신뢰도를 모델링할 수 있는 확률적 모델인 베이지안 네트워크와 도메인 지식을 모델링 할 수 있는 온톨로지를 함께 사용한다. 효과적인 모델링을 위해 본 논문에서는 기본적인 물체 관계를 모듈화 하여 설계하기 위한 베이지안 네트워크 구조와 확률 값 선정 방법. 이들을 온톨로지를 기반으로 주어진 상창에 따라 결합하는 방법을 제안한다. 이는 물체 관계를 모델링할 때 발생하는 중복 설계를 감소시켜주고 유지 및 보수를 용이하게 한다. 설계된 추론 모듈은 실험 결과 5가지 장소에서 높은 정확도를 보여주었다.
약 만여개의 벤처기업 정보를 획득하여 분석, 분류와 필요한 데이터 필드를 정의하였다. 필드 정의는 구축할 데이터베이스의 기업정보로서 기업주요정보와 기업부가정보로 나누어 시스템을 설계하였다. 설계 시, 사용자 요구사항 분석은 객체지향 설계 기법을 적용하여 사용자 입장에서 본 시스템의 행동을 나타내는 유즈케이즈 다이어그램을 작성하였고 시스템의 동적인 측면을 활동의 순차적인 흐름 및 제어 흐름으로 표현한 액티비티 다이어그램을 만들었다. 기업의 TLO 기술분야와의 연결을 위하여 TLO 기술 데이터베이스 분석을 수행하였으며 데이터베이스 모델링은 요구사항 분석, 개념적 데이터베이스 모델링, 논리적 데이터베이스 모델링, 물리적 데이터베이스 모델링을 수행하였다. 그리고 웹 기반의 사용자 서비스 구현은 기업정보관리 기능, 기업정보검색 기능, 데이터베이스관리 기능, 사용자관리 기능, 환경설정 기능, 정보도우미 기능을 수행할 수 있게 시스템을 구축하였다.
확률적 언어모델링은 일련의 단어열에 문장확률값을 적용하는 기법으로서 음성인식, 확률적 기계번역 등의 많은 자연언어처리 응용시스템의 중요한 한 요소이다. 기존의 접근방식으로는 크게 n-gram 기반, 문법 기반의 두가지가 있다. 일반적으로 n-gram 방식은 원거리 의존관계를 잘 표현 할 수 없으며 문법 기반 방식은 광범위한 커버리지의 문법을 습득하는데에 어려움을 가지고 있다. 본 논문에서는 일종의 단순한 의존문법을 기반으로 하는 언어모델링 기법을 제시한다. 의존문법은 단어와 단어 사이의 지배-피지배 관계로 구성되며 본 논문에서 소개되는 의존문법 재추정 알고리즘을 이용하여 원시 코퍼스로부터 자동적으로 학습된다. 실험 결과, 제시된 의존관계기반 모델이 tri-gram, bi-gram 모델보다 실험코퍼스에 대해서 약 11%에서 11.5%의 엔트로피 감소를 보임으로써 성능의 개선이 있었다.
최근에 데이터베이스 기술에 이은 차세대 사무업무 전산화의 핵심 기술일 뿐만 아니라 CALS/EC의 핵심기술인 워크플로우 기술에 많은 관심이 집중되고 있다. 워크플로우 기술은 사무업무의 흐름을 자동화하기 위한 일종의 운영체계 역할을 수행하는 워크플로우 관리 시스템분야와 그 워크플로우 관리 시스템의 이론적 기반일 뿐만 아니라 사무업무의 흐름 자체를 정의하고 분석하는 워크플로우 모델 분야로 나뉘어 진다. 본 논문에서는 대표적인 워크플로우 모델중의 하나인 ICN (Information Control Nets) 모델을 기반으로 하는 모델링 도구의 설계 및 구혀에 관하여 기술하였다. 본 워크플로우 모델링 도구는 자바 기반의 워크플로우 정의 및 분석 환경을 제공함으로서 컴퓨터 시스템에 의존적인 기존의 모델링 도구가 갖는 단점을 개선하였으며, 또한 ICN으로 정의된 사무업무 워크플로우를 국제표준의 워크플로우 정의 언어인 WPDL(Workflow Procedure Description Language)로 변환시킴으로써 워크플로우 관리 시스템에 독립적인 워크플로우 모델링 환경을 제공하는 것을 특징으로 한다. 결론적으로, 본 ICN 모델링 도구는 사무업무 흐름과 리엔지니어링을 위한 분석 도구로서 확장될 수 있을 뿐만 아니라 분석된 결과인 사무업무 프로세스를 다른 워크플로우 관리 시스템에 직접 적용할 수 있게 하는 Streamlining 워크플로우 정의 업무의 기반이 된다.
기존의 객체 분석 메소드에서는 사용자 이해 수준에서 요구사항이 명세되지 않으며 또한 요구사항이 만족되는가를 검증하기도 어렵다. 요구사항이 잘 반영된 좋은 품질의 분석 모델을 개발하기 위해서는 사용자 수준에서 이해될 수 있는 요구사항을 명세해야 하며, 이를 기반으로 클래스를 식별하는 작업이 필요하다. 이를 개선하기 위해 정보 구조 모델링 기반 분석 클래스 식별 절차를 제안하였다. 비교 연구결과, 본 논문에서 제안한 절차는 정적 모델 명세에 치중된 경향은 있으나, 제품의 반복성이 우수하며, 품질 부-부특성들을 평가하는 것이 가능하여, 좋은 품질의 분석 모델을 개발할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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