Acme와 같은 ADL(Architecture Description Language) 들은 컴포넌트 기반 시스템의 아키텍쳐를 정형적으로 명세할 수 있는 장점을 가지고 있다. 하지만 날로 다각화되는 개발 과정 상의 이해관계들을 다 포용하지 못하고, 아키텍쳐에 특화된 별도의 표기 형식을 익혀야 하는 부담이 있어 아키텍쳐를 명세하는 언어로서 정착되지 못하고 있다. 반면 UML(Unified Modeling Language)은 범용 모델링 언어이여 소프트웨어 개발의 전 과정에 일관된 표기형식과 폭넓은 지원도구들을 제공하고 있어 소프트웨어 개발을 위한 사실상의 표준 언어로 자리잡고 있다. 이에 따라 지금까지 UML을 이용하여 아키텍쳐를 모델링하기 위한 연구들이 많이 진행되어 왔다. 특히 UML에서 표현수단이 미흡한 아키텍쳐의 핵심 개념들을 명시적으로 표현할 수 있도록 UML의 확장 메커니즘을 사용하여 UML을 특화하는 연구 결과들이 많이 소개되고 있으나 특화된 영역의 아키텍쳐를 기술하기에는 부족하다. 본 논문에서는 최근에 활발히 개발되고 있는 모바일 애플리케이션의 특징중의 하나인 device의 제약사항을 QoS로 정의하고 UML 확장메커니즘을 이용하여 모바일을 위한 아키텍쳐 모델링 언어 프레임웍을 제시하고 있다.
사용자와 개발자의 컴퓨터 환경은 시간이 지날수록 객체지향 환경으로 변화하고 있다. 초기에는 소프트웨어 개발단계에 객체지향 기술이 적용이 되었으나, 최근에는 운영체제와 같은 사용환경에도 기술이 적용되고 있다. 또한 과거 운영체제에서는 순차적이고 반복적인 작업을 쉽게 하기 위해 스크립트 언어를 많이 사용하였으나 이와 같은 스크립트 언어는 객체지향 방법이 적용된 사용환경에서는 적합하지 않은 무제점이 있다. 따라서 객체지향 기술을 사용할 수 있는 스크립트 언어에 대한 요구가 증가하였고, 자바스크립트도 그런 요구의 일부를 만족시키는 언어이다. 그러나 현재까지 사용되는 자바스크립트 해석기는 시스템에서 제공되는 객체만이 사용가능했으며 언어명세에도 기능확장을 위한 방법이 정의되어 있지 않다. 따라서 추가적인 기능확장을 위한 방법이 제공되지 않는 단점이 있다.
음성 어시스턴트 시스템에서 발화의 의도를 분류하고 새로운 의도를 탐지하는 것은 매우 중요한 작업이다. 끊임없이 인입되는 새로운 발화로 인해 기존에 학습된 모델의 의도 분류 성능은 시간이 지남에 따라 점차 낮아진다. 기존 연구들에서 새로운 의도 발견을 위해 제안되었던 클러스터링 방법은 최적의 클러스터 수 결정과 명명에 어려움이 있다. 이러한 제한 사항을 보완하기 위해, 본 연구에서는 대규모 언어 모델 기반의 효과적인 의도 발견 방법을 제안한다. 이 방법은 기존 의도 분류기로 판단하기 어려운 발화에 새로운 의도 레이블을 할당하는 방법이다. 새롭게 인입되는 OOD(Out-of-Domain) 발화 내에서 오분류를 찾아 기존에 정의된 의도를 탐지하고, 새로운 의도를 발견하는 효율적인 프롬프팅 방법도 분석한다. 이를 액티브 러닝 전략과 결합할 경우, 분류 가능한 의도의 개수를 지속 증가시면서도 모델의 성능 하락을 방지할 수 있고, 동시에 새로운 의도 발견을 자동화 할 수 있다.
XBRL은 기본적으로 XBRL 한국지부에서 개발한 KGAAP 2.1을 기반으로 기업들이 확장하는 구조로 정의되어 있다. 각 기업은 Taxonomy에서 자신의 업종을 선택하고 각 기업에 맞는 태그들을 확인하여 추가하여야 한다. 문서작성은 태그를 확장하는 등 복잡한 부분이 존재하여 태그확장, 데이터 입력의 단계를 거쳐서 작성해야 하는 어려움이 있다. 스타일의 표현방법은 XBRL기본적으로 제공하는 Presentation구조와 Label구조를 이용하여 표준을 제공하지만, XBRL Processor을 이용해야 하는 복잡한 문제가 있다. 금감원 (Financial Supervisory Service) (DART), 증권선물거래소(Korea Exchange)(KIND, KEDIS)의 전자공시 시스템은 SGML, XML, XBRL의Markup Language을 서식언어로 사용하고 있다. 각 언어의 특성에 따라 문서 정의 절차와 처리 방식이 다르게 나타난다. 본 논문에서는 각 전자공시 시스템의 서식언어에 따른 단계별 영향을 분석하고, 서식언어의 방향에 대해 연구한다.
본 논문에서는 효과적인 멀티미디어 데이터 검색을 위하여 기존의 주석과 내용 기반 검색 기법을 보완한 새로운 멀티미디어 데이터 검색 기법과 멀티미디어 데이터 모델을 사용한 통합 멀티미디어 검색 및 주석 시스템을 제안한다. 데이터 모델로는 MPEG-7 표준에 정의 되어있는 멀티미디어 기술 구조(MDS)와 기술 정의 언어인 XML Schema를 사용하였다. 이러한 모델을 기반으로 멀티미디어 데이터를 XML의 계층구조를 이용하여 주석 처리하고 다양한 방법을 통하여 검색을 할 수 있는 멀티미디어 검색 시스템을 구현하여, 실제 실험을 통하여 성능을 평가하였다.
소프트웨어를 아키텍쳐 수준에서 정확하고 엄밀하게 설계, 분석하는 것이 점차 중요해짐에 따라 사용이 쉬우면서 기술적으로 성숙된 아키텍쳐 기술언어(ADL Architecture Description Language)의 필요성이 커지고 있다. 본 논문에서는 컴포넌트 기반의 도메인 아키텍쳐 모델링 시 C2 스타일의 아키텍쳐 기술을 지원하는 ADL을 정의한다. 본 논문에서 정의한 ADL은 자바(Java)와 유사한 구문으로 컴포넌트 명세와 아키텍쳐 명세를 분리하여 기술할 수 있는 표기 형식을 제공한다.
음성인식 성능 개선을 위한 언어모델의 기술적 진보는 최근 심층 신경망을 기반으로 한 접근방법으로 한 단계 더 진보한 모양새다. 그러나 연구되고 있는 심층 신경망 기반 언어모델은 대부분 음성인식 이후 리스코링 단계에서 적용할 수 있는 한계를 지닌다. 또한 대규모 어휘에 대한 심층 신경망 접근방법은 아직 시간이 필요하다고 본다. 따라서 본 논문은 심층 신경망 언어 모델의 단순화된 형태인 워드 임베딩 기술을 음성인식 후처리가 아닌 기반 N-gram모델에 바로 적용할 수 있는 접근 방법을 찾는다. 클래스 언어모델이 한 접근 방법이 될 수 있는데, 본 연구에서는 워드 임베딩을 우선 구축하고, 해당 어휘별 벡터 정보를 클러스터링하여 클래스 언어모델을 구축 방법을 제시한다. 이를 기존 어휘기반 N-gram 모델에 통합한 후, 언어모델의 성능 개선 여부를 확인한다. 클래스 언어모델의 타당성 검증을 위해 다양한 클래스 개수의 언어모델 실험과 RNN LM과의 비교 결과를 검토한 후, 모든 언어모델의 성능 개선을 보장하는 품사 부착 언어모델 생성 방법을 제안한다.
본 논문에서는 함수형 언어 Haskell 을 Java언어로 변환하여 Java Virtual Machine 에 수행하는 컴파일 방법을 제안한다. 이 컴파일 방법은 추상 기계 Spineless Tageless G-machine(STGM)을 수행 모델로 삼는다 L-code로 명명한 중간 언어를 도입하여 추상기계의 각각의 세부 동작을 이 언어의 명령어로 표현하고, 일견의 세부 동작들을 이 언어의 바인딩을 통해 표현한다. 각 명령어는 Java의 문장으로 변환하기 쉽도록 정의하였다. Java에서의 표현 방법을 결정하고. STS 프로그램의 L-code 프로그램으로의 컴파일 규칙과 Java 프로그램으로의 컴파일 규칙을 세안한다. 실험을 통해 제안한 컴파일러에 의해 Haskell 프로그램으로부터 생성된 Java 프로그램의 수행 성능은 Glasgow Haskell 컴파일러의 최적화 변환을 적용했을 때 기존의 Haskell 인터프리터인 Hugs와 대등함을 보인다
이 연구는 자기조절학습전략 활용 과제기반언어학습을 영어수업에 적용한 후 학업성취도와 영어 학습태도 차원에서 그 효과성을 규명하고자 하였다. 먼저 학습자의 능동적인 학습과정을 도울 수 있는 자기조절학습전략 활용 과제기반언어 교수 학습 모형을 도출하였다. 이어서 초등영어 5학년 정규교육과정운영 틀에서 자기조절학습전략 활용 과제기반언어학습 수업을 설계하고 실제 적용하였다. 연구결과 첫째, 자기조절학습전략 활용 과제기반언어학습은 학업성취 상위, 중위, 하위 집단에 따른 학업성취도 변화에 대한 분석 결과 학업성취 상위집단과 하위집단 간에 유의미한 차이를 보였다. 둘째, 자기조절학습전략 활용 과제기반언 어학습은 영어에 대한 자아개념, 영어에 대한 태도, 영어에 대한 학습 습관으로 정의된 영어 학습태도의 모든 영역에서 유의미한 차이가 있었다. 자기조절학습전략 활용 과제기반언어학습은 학습자 중심 교육이라는 초등영어교육 추세를 고려할 때 교육현장에 유용하므로 자기조절학습력과 실제적 의사소통능력에 초점을 둔 보다 다양한 교수설계 연구가 요청된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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