이 논문에서는 명세에 변경이 가해진 후에 병행 프로그램을 재검증하기 위해 사용하는 명세기반 회귀 테스팅이라는 새로운 기법에 대해 논의한다. 이러한 형태의 회귀 테스팅은 이벤트에 대해 선후 관계를 기술하는 순서 제약조건을 필요로 한다. 순서 제약조건을 자동으로 추출하기 위해서 우리는 메시지 순차도(MSC)를 사용한다. 메시지 순차 도를 통해 부분적이고 비결정적인 명세를 작성할 수 있다. 회귀 테스팅의 비용을 줄이기 위하여 처음부터 새로운 순서 제약조건을 생성하기보다는 명세에 가해진 변경에 의해 영향받는 순서 제약조건을 어떻게 파악하는 가에 대해 기술한다. 또한 각각의 영향받는 순서 제약조건들이 테스팅 될 프로그램에 의해 만족되는 가를 결정하는 방법에 대해서도 기술한다.
스케줄링 문제는 응용 영역에 따라 각기 다른 작업과 차원을 가지며, 이들간에 여러 가지 제약 조건이 존재한다. 이러한 문제에 인공지능 기법을 이용하여 문제를 효율적으로 해결할 수 있다. 그러나, 동적으로 변하는 상황에서 모든 제약조건을 만족하는 최적해를 구할 수 없는 경우, 부분적으로 만족하는 해를 구하기 위해 제약 조건들은 수정 또는 추가되어야 하며, 때로는 고려 대상에서 제외되어야 한다. 부분적으로 만족하는 해를 구하기 위해, 수정되어야 할 적절한 제약 조건을 스케줄링 시스템이 자동으로 선택하기에는 많은 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 부분적으로 만족하는 해를 구해야 하는 경우, 제약 조건 완화를 위해 사용자와 상호 작용하며 사용자의 의견을 제약 조건에 반영하는 지능형 사용자 인터페이스(Intelligent User Interface)의 모델을 설계하고 구현하였다. 김포공항의 운항 스케줄 데이터를 사용한 실험에서 제약 조건을 모두 적용하여 이를 만족하는 해를 구하지 못한 경우, 사용자의 의견이 반영된 제약 조건완화를 통해 검색 도메인의 증가와 제약 조건을 부분적으로 만족하는 해를 구할 수 있었다.
실세계에서 발생하는 많은 문제들은 주어진 제약조건들을 만족하는 범위내에서 해를 찾는 제약만족문제(CSP)의 개념으로 설명될 수 있으며, 이러한 문제들의 해결을 위해 인공지능 및 OR 분야에서 활발한 연구가 계속 되어왔다. 본 연구는 대표적 논리언어인 prolog에서 유한이산 도메인 및 수치 제약조건의 해결을 위한 제약해결기에 대한 연구이다. 본 연구에서 구현된 제약해결기에서는 포워드체킹(FC)을 사용하여 조합적 문제를 효과적인 도메인 여과를 통해 탐색공간 및 탐색시간을 축소시키며, 또한 최적화 문제의 해결에 있어서도 그 문제에 주어진 목적함수와 FC의 장점을 조화 시킴으로써 최적해를 더욱 효과적으로 발견한다.
실시간 감시(monitor) 및 제어(control) 시스템의 데이터베이스는 계속적으로 감지기(sensors)에 의해 갱신된다. 연속적인 데이터의 변화에 의한 제약조건(constraints) 위반은 시스템에 심각한 문제를 발생시킨다. 이러한 시스템의 감시 및 제어를 능동적(active)으로 제공하기 위한 기능의 보편적인 형태로 능동규칙(Active rules)을 사용한다. 능동규칙은 정의된 사건(event)이 발생하면, 데이터베이스 상태의 변화에 대한 조건(condition)에 의해 행동(action)을 수행한다. 무결성(integrity) 제약조건을 능동규칙으로 선언함으로써 데이터베이스의 상태를 감시 및 제어하는 것이다. 일반적으로 사용되어온 능동규칙은 제한적인 시간상 무결성 제약조건 검사를 허용하고 있으며, 최근 능동규칙을 사용하여 시간상 연속적인 데이터베이스의 변화에 대한 제약조건 및 트리거(trigger)를 제공하기 위한 연구의 필요성이 대두되고 있다. 이 논문은 사건 빈도와 연합된 시간상에 연속적인 데이터베이스 상태 변화의 확장된 시간조건 상술을 지원하는 시간능동 규칙을 제안한다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제6권2호
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pp.17-27
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1995
제약 조건 만족의 관점에서 불확실한 지식을 표현하고 처리하는 방법을 제안하였다. 등식이나 부등식은 만족되어야 할 제약 조건들이며, 제약 조건들은 수리 논리식으로 표현될 수 있는데 이들은 주어진 수리 논리식들의 집합에 대한 만족성을 계산하는 제약 조건 해결 프로그램에 의해 답을 얻을 수 있다. 불확실성을 포함한 규칙 기반 시스템들은 확률론의 초보적인 내용을 응용하여 표현되는데, 이 경우 제약 조건 해결 프로그램으로 효율적인 결과를 얻을 수 있다.
유역유출 모의 모형의 자동 보정에 주로 사용되는 진화계열의 알고리즘은 무제약 최적화 알고리즘이다. 이러한 진화계열 알고리즘에 제약조건을 반영하기 위해서는 제약조건을 다룰 수 있는 별도의 방법이 요구된다. 본 연구의 목적은 진화계열 알고리즘의 일종인 집합체 혼합진화 알고리즘에 벌칙함수를 적용하여 제약조건을 고려할 수 있도록 하는 것이다. 또한, 제약조건을 고려할 수 있는 집합체 혼합진화 알고리즘을 SWMM의 자동 보정 모듈에 적용하여 기존 자동 보정 모듈의 기능을 개선하는 것이다. 홍수유출 해석에서는 첨두유량과 관련된 지표가 중요하므로 첨두유량의 오차와 첨두유량 발생시간의 오차를 제어할 수 있는 제약조건을 구성하였다. 제약조건을 포함하여 구성된 자동 보정 모듈은 밀양댐 유역과 구로1 빗물펌프장 배수유역의 홍수유출 모의 모형에 대하여 적용되었다. 자동 보정의 결과는 제약조건의 포함 유무에 따른 결과를 비교하여제시되었다. 그 결과, 제약조건을 고려함에 따라 본래의 목적함수를 크게 위배하지 않으면서, 첨두유량과 첨두유량 발생시간의 오차가 크게 개선되었다. 또한, 검증을 통해서도 제약최적화를 통한 자동보정의 적절성이 검토되었다. 결론적으로 벌칙함수를 이용한 제약조건의 반영을 통해 자동 보정 모듈의 기능을 향상시킬 수 있었다.
강의시간표 문제(Lecture timetabling Problem)는 일주일을 기본으로 하는 특정 시간대 별로 학생(Course-class), 교수, 그리고 강의실과 같은 자원에 대한 스케줄링 문제로서 각각의 자원에 대하여 적절한 조합으로 제약조건들 사이의 충돌을 최소화하여 자원을 배치하는 할당문제이다. 강의시간표 문제는 수천 명 학생들에 대하여 개개인의 시간표를 작성해야 하므로 기하급수적으로 증가하는 탐색공간에 대하여 최악의 경우 탐색 시간이 지수적으로 증가하는 NP-complete Problem이다. 이러한 거대하고 복잡한 강의시간표 문제는 계층적으로 분할하여 기능별로 처리하면서 제약조건을 협상하도록 하는 각 모듈 단위의 에이전트를 구성하므로 좀 더 작고 단순한 문제로 변환될 수 있다. 본 논문에서는 방대한 탐색 공간과 과잉-제약조건(Over-constraint)문제의 하나인 강의시간표 작성 문제를 분산제약조건 만족 문제 특성을 이용하고 다중 에이전트 구조를 사용하여 해결하는 강의시간표 자동화 시스템 설계를 제안한다.
본 연구의 목적은 과학적 모델의 사회적 구성 수업을 적용한 야외지질학습에서 학생들이 만드는 조별 모델 구성 과정에 대해 제약조건을 중심으로 이해하는 것이다. S 영재원 지구과학분과 3조, 12명의 학생들을 대상으로 진행하였다. '관악산은 어떻게 형성되었을까?'를 주제로 야외지질답사 2차시, 과학적 모델의 사회적 구성 수업 3차시로 진행하였다. 조별 모델 구성과정에 관해서는 Nersessian (2008)이 제시한 제약조건을 이론적 근거로 하여 반-구조화된 인터뷰, 야외지질답사, '과학적 모델의 사회적 구성 수업'의 모든 담화, 활동지를 분석하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫 번째 야외지질학습에 적용한 과학적 모델의 사회적 구성 수업에 나타난 제약조건의 출처는 과학 이론, 야외지질답사에서 관찰한 내용, 과학적 모델의 사회적 구성 수업에서 추가로 제공된 것이 있었다. 두 번째 조별 모델링에 영향을 미치는 3가지 종류의 제약조건이 있다. 조별 모델에는 조별 구성원 모두가 동일하게 가지고 있던 것으로 '공통적인 제약조건', 조별 구성원 일부가 가지고 있던 것 중 조별 모델에 반영된 '채택된 제약조건', 마지막으로 초기 모델에는 없었으나 조별 모델 구성과정에서 새롭게 나타난 '생성된 제약조건'이 있었다. 이번 연구는 학교 과학에서 제약조건을 기반으로 조별 모델이 만들어지는 과정을 이해할 수 있을 뿐만 아니라 야외지질학습이라는 수업 사례를 보여줌으로서 실제 적용하는데 이바지 하고자 하였다는 점에서 의의가 있다.
XML 데이터를 효율적으로 저장하고 질의하기 위하여 많은 기법들이 제안되었다. 이러한 목표를 위한 한 가지 방법은 XML 데이터를 관계형 형식으로 변환하여 관계형 데이터베이스를 사용하는 것이다. XML 문서의 내용, 구조, 의미 정보인 제약조건 보존은 스키마를 변환하는 과정에서 매우 중요하다. 특히 키 제약조건은 데이터베이스 이론의 중요한 부분을 차지한다. 따라서 제안된 기법은 주키와 외래키를 표현함으로써 XML의 의미를 반영하며, 변환하는 데에 XML 데이터의 키 제약조건뿐만 아니라 데이터의 내용과 구조와 의미도 보존한다. 변환 정보는 문서의 내용, 문서의 구조(부모-자식 관계), 함수적 종속성, XML key와 keyref 제약조건에 의해 포착한 문서의 의미이다. 제안된 기법은 XML 스키마를 변환할 때에 의미적 제약조건들의 보존을 보장함으로써 관계형 데이터베이스에서 데이터 무결성을 보장하기 위한 저장 프로시저나 트리거를 사용할 필요가 없는 이점이 있다. 이러한 변환은 산업체에서 필요한 데이터 관리의 한 부분으로, 이미 웹에 저장되어있는 데이터를 데이터베이스에 저장하여 다른 업무에 활용할 수가 있을 것이다. 본 논문에서는 DTD에서 지원하는 ID/IDREF 키, 상속 관계, 묵시적 참조 무결성은 반영하지 못하였다.
공간 질의 제약조건 검증을 위해서는 다양한 공간객체와 이에 대응하는 복잡한 공간 연산자를 고려한 최적화가 필요하다. 그러나 이에 대한 연구가 아직은 미진한 상태이고, 공간 데이터베이스 시스템의 공간 술어는 기존의 단순 비교 술어와 비교할 때 수행시 많은 시간이 소비되기 때문에 기존의 질의 최적화 기법을 공간 최적화 기법에 적용하기에는 부적합하므로 공간 술어가 포함된 제약 조건이나 질의에 대해 효과적인 최적화 기법의 확장이 요구된다. 본 논문에서는 공간 제약조건 검증시 최적의 수행계획을 얻기 위하여 먼저 중복되는 공간 연산을 제거하고 공간 연산을 위한 선택인자와 복잡도를 계산하여 산출된 랭킹을 기반으로 재배치 기법을 사용하는 공간 제약조건 최적화 기법을 제안한다. 제안된 기법은 선택인자와 데이터베이스 접근시간 뿐만 아니라 공간 연산의 복잡도까지 반영하므로 최적화된 수행계획을 얻을 수 있는 장점을 지니고 있으며, 향후 공간 질의의 최적화 기법에도 적용이 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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