본 고에서는 객체지향설계 및 프로그래밍 기법의 기본적인 개념과 구조설계 전산화에 관한 원론적인 사항에 대하여 고찰하여 보았다. OODP는 이미 S/W 개발분야에서 일반화된 기법이며, 한 때 큰 관심을 모으다 결국 실용화에 실패한 인공지능 또는 전문가시스템고는 달리, S/W 개발 및 유지관리에 큰 발전을 가져오고 있다. 객체 단위에 의한 데이타 및 함수의 통합모듈화, 추상화 및 정보은닉에 의한 객체의 독립성 확보, 객체지향 프로그래밍 언어의 탁월한 이식성, 객체추가에 의한 대규모 S/W의 점진적 개발, 상송성 및 다형성에 의한 프로그램 코드의 재사용성 등은 S/W의 부품화를 가능케 하고 S/W 신뢰도를 크게 높혀 주고 있다. OODP는 구조설계 전산화에도 적합한 기법으로 판단된다. OODP 기법은 전산전문가들의 도구가 아니며 각 분야 전문가들이 자기 분야의 전산화를 위해 사용하는 도구이다. 과거 우리가 fortran을 익혀 구조해석용 S/W를 개발했듯이 이제는 OODP 기법을 익혀 적극적으로 우리 문제에 활용한다면, 우리 분야 전산화 수준을 높히는데 크게 도움이 될 것으로 기대된다.
Park, Cheoneum;Hwang, Hyunsun;Lee, Changki;Kim, Hyunki
Annual Conference on Human and Language Technology
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2017.10a
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pp.92-96
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2017
딥 러닝 모델은 여러 히든 레이어로 구성되며, 히든 레이어의 깊이가 깊어질수록 레이어의 벡터는 높은 수준으로 추상화된다. 본 논문에서는 Encoder RNN의 레이어를 여러 층 쌓은 멀티 레이어 포인터 네트워크를 제안하고, 멀티 태스크 학습 기반인 멀티 레이어 포인터 네트워크를 이용한 한국어 의존 구문 분석 모델을 제안한다. 멀티 태스크 학습 모델은 어절 간의 의존 관계와 의존 레이블 정보를 동시에 구하여 의존 구문 분석을 수행한다. 실험 결과, 본 논문에서 제안한 모델이 기존 한국어 의존 구문 분석 연구들 보다 좋은 UAS 92.16%, LAS 89.88%의 성능을 보였다.
It is clear that students attending at technical high schools, which are commonly believed to have low mathematical learning standard, are able to improve their mathematical learning abilities through concrete operational activities. One thing that teachers should remember is that the subject in learning is the student not the teacher any more, so that teachers are able to become assistants by letting students study independently rather than passively.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2016.06a
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pp.80-81
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2016
본 논문에서는 딥 러닝을 이용한 오디오 장르 분류 기술을 제안한다. 장르는 music, speech, effect 3가지로 정의하여 분류한다. 기존의 GMM을 이용한 장르 분류 기술은 speech의 인식률에 비해 music과 effect에 대한 인식률이 낮아 각 장르에 대한 인식률의 차이를 보인다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 딥 러닝을 이용해 높은 수준의 추상화 과정을 거쳐 더 세분된 학습을 진행한다. 제안한 방법을 사용하면 미세한 차이의 특성까지 학습해 장르에 대한 인식률의 차이를 줄일 수 있으며, 각 장르에 대해 GMM을 이용한 오디오 장르 분류보다 높은 인식률을 얻을 수 있다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2003.04c
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pp.19-21
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2003
정적 프로그램 분석기는 프로그램의 결점을 찾아내는 초기 목적에서 진화하여, 역공학. 재공학. 메트릭 검증 등 도구의 front-End 모듈로 많이 쓰이고 있다. 이에 대한 다양한 연구가 진행되고 있고. 또 많은 관련 도구들이 소개되었지만, 사용자가 생각을 직접 코드형태로 구현하고, 결과를 모델형태로 표현하여, 시험하고 검증할 수 있도록 도와주는 프레임웍 수준 도구들은 거의 나와있지 않다. 본 논문에서는 정적 프로그램 분석을 쉽게 할 수 있도록 지원하는 기반도구의 설계를 제안한다. 본 연구에서는 언어의 파싱과 시각화 과정의 반복되는 작업들을 추상화하고, 분석 코드를 파싱 코드와 분리함으로써 사용자로 하여금 분석 과정에 집중할 수 있도록 도와준다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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1998.10b
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pp.457-459
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1998
본 논문에서는 하드웨어-소프트웨어 시스템에서의 시스템 레벨 모델링 및 통합 모의 실험(co-simulation)에 관한 새로운 방법을 다루고 있다. 복잡한 시스템의 하드웨어와 소프트웨어를 하나의 객체 지향 방법론으로 모델링 및 모의 실험하여 빠르고 쉽고 정확하게 시스템의 성능을 예측하고 분석하여, 시스템 설계가 최적화 되도록 도움을 주는 설계 도구를 제안한다. ASIC, 보조 디바이스, 벗, 디스크 및 소프트웨어 등을 객체 지향 모델링 방법인 UML(Unified Modeling Language) 형식론으로 시스템의 구조를 GUI을 사용하여 모델링하고, 이것으로부터 자동적으로 DEVS(Discrete EVent System) 모의 실험 모델을 생성해내어 통합 모의 실험을 수행함으로써 시스템의 성능을 쉽고 빠르게 측정하고 예측하는 방법론을 제시한다. UML과 DEVS는 형식론으로서, UML은 추상화 수준의 시스템 모델링과 그래픽 사용자 인터페이스를 제공하며, 모의 시험은 DEVS의 시뮬레이터인 DEVS++을 사용하였다. DEVS++는 C++ 라이브러리 형태이므로 쉽게 UML에서 DEVS 형식론으로 모의 실험 모델을 추가하여 간단한 모델링할 수 있을 뿐만 아니라 정확한 모의 실험 결과를 얻을 수 있다.
Park, Cheoneum;Hwang, Hyunsun;Lee, Changki;Kim, Hyunki
한국어정보학회:학술대회논문집
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2017.10a
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pp.92-96
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2017
딥 러닝 모델은 여러 히든 레이어로 구성되며, 히든 레이어의 깊이가 깊어질수록 레이어의 벡터는 높은 수준으로 추상화된다. 본 논문에서는 Encoder RNN의 레이어를 여러 층 쌓은 멀티 레이어 포인터 네트워크를 제안하고, 멀티 태스크 학습 기반인 멀티 레이어 포인터 네트워크를 이용한 한국어 의존 구문 분석 모델을 제안한다. 멀티 태스크 학습 모델은 어절 간의 의존 관계와 의존 레이블 정보를 동시에 구하여 의존 구문 분석을 수행한다. 실험 결과, 본 논문에서 제안한 모델이 기존 한국어 의존 구문 분석 연구들 보다 좋은 UAS 92.16%, LAS 89.88%의 성능을 보였다.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2012.10a
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pp.331-333
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2012
객체지향 텍스트 프로그래밍 및 시각 프로그래밍 교육에 대한 연구는 학생들이 프로그램 개발을 진행하는 과정 혹은 프로그래밍을 교수하는 방법론과 프로그램 개발을 위한 적합한 분석 및 설계 방법론을 찾는 것이다. 이 논문에서는 컴퓨터 프로그래밍 교육에서 객체지향 텍스트/시각 프로그래밍 교육을 적용하고 평가하기 위한 평가 지표를 개발한다. 이 지표는 시각적 혹은 텍스트 기반 프로그래밍 언어/도구를 사용할 때 학생들의 프로그래밍 교육에 대한 적합성을 측정하고 분석하여 학생들의 이해력, 추상화 능력, 프로그램 구현 능력과 학생들의 수준별 적합성을 측정하고 분석하며, 또한, 측정/분석 방법론을 개발하고 적용하는데 활용할 수 있다.
대부분의 전력전자 시스템과 마찬가지로 3상 UPS 시스템 역시 전력전자 알고리즘 개발자가 응용프로그램을 작성할 때 하드웨어를 조작하고 초기화하는 하위 수준 코드를 작성해 왔다. 이와 같은 응용 소프트웨어와 하드웨어의 밀접한 통합은 시스템 성능차원에서는 부족함이 없으나 이식성과 유지보수 측면에서 많은 문제점을 보여왔다. 또한, 다양화 된 고객요구에 의하여 시스템이 점점 더 복잡해짐에 따라서 기존 소프트웨어 구성은 한계를 이르렀다. 본 논문에서는 TI사의 실시간 운영체제인 DSP/BIOS를 이용하여 3상 UPS 시스템 하드웨어와 응용프로그램을 분리하는 추상화 작업을 통해서 이루어진 성과에 관하여 제시한다. 분업화되고 상호 연동하는 방식의 개발 패러다임의 변화는 전력전자 알고리즘 개발자가 더 많은 시간을 알고리즘 개발에 투입 할 수 있게 하였고 다른 분야 개발자가 병렬로 소프트웨어 개발을 진행함에 따라서 전체적으로 개발기간의 단축을 가져왔다.
본 논문은 레거시 시스템을 새로운 시스템 환경으로의 변환 및 통합을 위한 재공학 방법론을 제시하고자 하는 것이다. 기존의 역공학 및 재공학 방법들은 주로 프로그램 소스를 정적 분석하고 유지보수 하는데 중점을 두었으나, 본 방법론은 다양한 추상화 수준에서 역공학 정보를 복구하고, 컴포넌트화 단계를 통해 새로운 시스템으로 진화할 수 있는 절차 및 기법들을 제공한다. 레거시 시스템 컴포넌트화를 위한 방법론은 변환계획 단계, 역공학 단계, 컴포넌트화 단계, 인도 단계의 4 단계로 구성되어 있으며, 본 논문에서는 각 단계에 대한 활동 및 상세 절차에 대하여 기술한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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