• 한국정보통신학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.500-506
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• 2007

Type Object 디자인 패턴은 하나의 클래스가 수많은 하위 클래스를 갖거나, 그 하위 클래스의 개수를 소프트웨어 개발시에 예측할 수 없는 상황을 해결하고자 제시된 패턴이다. 그러나, 이 패턴은 적용력과 여러 장점에도 불구하고 인스턴스를 생성하는 클래스와 그 인스턴스의 실제적 클래스가 분리되어 있고 또한 객체 레퍼런스에 의해서 서로 연관되어 있으므로 이에 대한 관리를 위한 메커니즘과 패턴의 이해에 있어서 많은 복잡성을 갖는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위한 Type Object Class의 설계와 구현을 제시한다. 즉, Type Object 패턴의 Type Class와 Object Class로부터 Type Object Class를 설정하고, 이를 런타임에 생성되고 사용되게 함으로써, 인스턴스들이 객체 지향프로그래밍 언어에서 제공하는 고유의 클래스를 참조하게 되어 별도의 클래스 참조 메커니즘을 가질 필요가 없도록 하였다. 따라서, 별도의 클래스 참조 메커니즘을 개발하는 부담과 이 메커니즘의 동작으로 인한 실행 상의 성능 저하의 문제가 개선되는 효과가 있다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제40권10호
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• pp.59-66
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• 2003

본 논문에서는 다수 트래픽 클래스들에게 최소 대역폭을 보장해 줄 수 있는 광버스트스위칭 (Optical Burst Switching, OBS) 기법을 제안한다. 현재까지 제안되었던 QoS (Quality of Service) 관련 OBS 기법들은 클래스간 차별화는 가능하였으나 여러 클래스들이 존재하는 경우 하위 우선순위의 트래픽 클래스는 상급 클래스와 충돌로 최소 대역폭을 보장해 주진 못 하였다. 본 논문에서는 클래스별로 데이터 채널의 일정 시간구간을 할당하여, 최소한 그 영역에서는 최상급 클래스보다도 높은 우선순위를 부여하여 최소 대역폭을 보장받도록 하였다. 이런 동작을 효율적으로 가능하게 하기 위해서 새로운 버스트 어셈블리 알고리즘과, 데이터 채널의 시간영역을 관리방법을 제안한다. 또한 제안된 기법의 단대단 지연시간과 성능을 시뮬레이션을 통해 검증하였다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제11D권1호
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• pp.143-152
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• 2004

최근에 객체지향 소프트웨어를 설계하거나 구현방법으로 EJB 기반의 소프트웨어 개발이 많이 이용되고 있다. 일반적으로 EJB 기반 어플리케이션에서는 데이터베이스를 이용한 영속적인 데이터를 사용하는 경우가 대부분이다. 본 논문에서는 서버 측 작성 프로그램 중 엔티티빈 클래스에서 담당하는 데이터베이스 엑세스에 관련된 부분을 J2EE의 DAO 패턴을 이용하여 클래스를 각각 분리하였다. 이는 기존의 패턴 방법과는 큰 차이는 없으나, 동일 패턴내의 공통의 클래스들을 합성이 가능하도록 설계하였다. 그리고 생성된 각각의 DBMS 클래스들은 다른 엔티티빈 클래스에서도 사용이 가능하게 할 뿐만 아니라 여러 DBMS 환경에서도 Data Source를 추가적인 프로그램의 변경이나 작성 없이 연동이 가능하도록 하고 있다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제26권3호
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• pp.365-379
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• 1999

본 논문에서는 객체지향 데이터베이스의 클래스 계층에 대한 색인기법으로 이차원 색인구조를 이용하여 조율 가능한 이차원 클래스 색인기법인 2D-CHI를 제안한다. 2D-CHI 에서는 색인된 속성의 키값 도메인과 클래스 식별자 도메인으로 구성된 이차원 도메인상의 색인엔트리들에 대한 클러스터링 문제를 다룬다. 클러스터링 특성이 하나의 속성에 의해서 독점되는 B+-Tree 와 같은 일차원 색인구조를 이용하는 기존의 클래스 색인기법들은 특정 형태의 질의에 대해서만 적합한 색인기법들로서 다양한 형태의 질의들로 구성된 질의 패턴에 대해서 적절하게 대응하지 못한다. 2D-CHI에서는 질의 피턴에 따라 키값 도메인과 클래스 식별자 도메인 사이에서 색이 엔트리들의 클러스터링 정도를 조정함으로써 질의처리의 성능을 향상시킨다. 2D-CHI 의 성능평가를 위하여, 먼저 데이터의 균일 분포를 가정으로 비용 모델을 정립하여 기존의 색인기법들과 색인의 성능을 비교한다. 그리고, 계층 그리드 파일을 이용하여 구현한 2D-CHI의 실험으로 비용 모델을 검증하며, 다양한 실험을 통하여 데이터의 분포와 주어진 질의 형태에 따라 최적의 이차원 클래스 계층 색인구조를 구성할 수 있음을 보인다.

• 한국전자거래학회지
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• 제9권3호
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• pp.145-154
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• 2004

객체지향 및 컴포넌트지향 소프트웨어 개발 방법론의 클래스의 도출은 개발하려는 소프트웨어의 전체 품질을 결정하는데 중요한 요소이다. 각 방법론에서는 이 부분에 대해 클래스의 정의와 도출하는 방법을 설명하고 있지만 초보 분석자들이 활용하기는 어려운 점이 많다. 그 중, 개념적 갭(conceptual gap)으로 인한 문제는 클래스 도출에 가장 큰 영향을 미친다. 연구에서는 이런 부분을 보완하기 위한 장치로써 세가지 다이어그램을 제안한다. 요구분석과정의 결과를 도식적으로 정리하여 클래스 도출을 보완하기 위한 도구로 정보다이어그램(Information Diagram), 행위다이어그램(Behavior Diagram) 그리고 관리다이어그램(Management Diagram)이다. 세 다이어그램은 시스템의 관련자(stakeholder)가 시스템에 어떤 서비스를 요구하는가에 대한 관점으로 필요한 정보를 찾고, 그에 포함될 수 있는 세부 행위를 분석하고, 누가 이 서비스에 대한 책임이 있는가의 명세이다. 본 연구에서 제안하는 다이어그램들은 기존의 소프트웨어 개발 방법에서 클래스를 도출하는 과정에 활용할 수 있다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제11권1호
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• pp.66-71
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• 2012

본 논문에서는 협상 게임 이론의 특성을 이용하여 서비스 요구 사항이 상이한 다수의 서비스 클래스들이 노드의 대역폭을 공유하는 경우 효율성 증대와 클래스별 비례적 공정성을 보장할 수 있는 대역폭 할당 기법을 제안한다. 일반적으로 각 클래스의 트래픽 입력율은 대부분의 시간에 비대칭적이기 때문에 제안기법은 클래스별 입력율에 따라 비례적으로 대역폭을 할당함으로써 시스템 측면에서 대역폭 이용 효율을 증대시킨다. 또한 제안 기법은 특정 클래스의 과도한 트래픽 입력으로 인한 타 클래스의 서비스 품질 저하를 방지하며, 클래스별 가중치에 따라 차등적이며 공정하게 대역폭을 할당한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2019년도 제31회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.18-22
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• 2019

FAQ 분류는 자주 묻는 질문을 범주화하고 사용자 질의에 대해 가장 유사한 클래스를 추론하는 방식으로 진행된다. FAQ 데이터셋은 클래스가 다수 존재하기 때문에 클래스 간 포함 및 연관 관계가 존재하고 특정 데이터가 서로 다른 클래스에 동시에 속할 수 있다는 특징이 있다. 그러나 최근 FAQ 분류는 다중 클래스 분류 방법론을 적용하는 데 그쳤고 FAQ 데이터셋의 특징을 모델에 반영하는 연구는 미미했다. 현 분류 방법론은 이러한 FAQ 데이터셋의 특징을 고려하지 못하기 때문에 정답으로 해석될 수 있는 예측도 오답으로 여기는 경우가 발생한다. 본 논문에서는 신뢰성이 부족한 FAQ 데이터셋에서도 분류를 잘 하기 위해 손실 함수를 조정하는 정규화 기법을 소개한다. 이 정규화 기법은 클래스 간 포함 및 연관 관계를 반영할 수 있도록 오답을 예측한 경우에도 예측 강도에 비례하여 손실을 줄인다. 이는 오답을 높은 확률로 예측할수록 데이터의 신뢰성이 낮을 가능성이 크다고 판단하여 학습을 강하게 하지 않게 하기 위함이다. 실험을 위해서는 다중 클래스 분류에서 가장 좋은 성능을 보이고 있는 모형인 BERT를 이용했으며, 비교 실험을 위한 정규화 방법으로는 통상적으로 사용되는 라벨 스무딩을 채택했다. 실험 결과, 본 연구에서 제안한 방법은 기존 방법보다 성능이 개선되고 보다 안정적으로 학습이 된다는 것을 확인했으며, 데이터의 신뢰성이 부족한 상황에서 효과적으로 분류를 수행함을 알 수 있었다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제10D권5호
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• pp.859-872
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• 2003

클래스계층구조는 객체지향 소프트웨어의 중심적인 구성요소가 되며, 따라서 이에대한 품질은 매우 중요하다. 좋은 품질을 갖춘 클래스계층 구조를 구축하는 것은 객체지향 소프트웨어 개발에 있어서 매우 중요한 작업이지만, 좋은 품질의 클래스계층구조를 구축하는 작업은 수월하지 않다. 더욱이, 반복 및 점증적인 소프트웨어 개발에 있어서, 요구사양에 적합하도록 개발중인 클래스계층구조를 재구성하거나 세련시키는 작업이 빈번히 발생한다. 따라서, 객체지향 개발자들이 이와같은 클래스계층구조의 재구성 작업을 수행할 경우에 도움이 될 수 있는 기법 및 도구들에 대한 관심이 증가하고 있다. 본 논문에서는, 클래스계층구조의 복잡도를 일정수준 측정가능한 몇가지 평가척도를 제안하고, 이러한 평가척도들을 바탕으로 클래스계층구조를 재구성하는 알고리즘들을 정의한다. 또한, 각 알고리즘들에 대하여, 알고리즘을 적용하기 전과 후의 각 클래스계층구조들로부터 생성할 수 있는 객체들의 집합이 변화하지 알고 보존됨을 증명하였다. 본 논문에서 제안하는 재구성기법은 클래스계층구조의 구축 및 재구성 등의 지침으로서 사용할 수 있으며, 이러한 평가척도들을 기반으로 하는 클래스계층구조의 재구성 알고리즘들은 객체지향 소프트웨어 개발시에 유용한 도구로서 개발자들에게 도움이 될 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (2)
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• pp.60-62
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• 1999

다중 클래스 문서분류는 주어진 여러 개의 관심사별로 문서를 선별해 주는 문제이다. 문서 분류 문제의 특징은 문서가 매우 높은 차원으로 표현된다는 것이다. 다른 학습 알고리즘에 비해 SVM 알고리즘은 차원을 전혀 줄이지 않고 문제를 해결한다. 본 논문에서는 SVM 학습 알고리즘을 이용하여 대규모의 뉴스 그룹 문서 분류 문제를 다룬다. 다중 클래스 문서 분류를 위해서 각 클래스에 대한 SVM학습 결과를 효과적으로 결합하였으며 실험을 통하여 SVM과 다른 학습 알고리즘과의 성능을 비교하였다.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 한국정보교육학회 2005년도 하계학술대회
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• pp.107-115
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• 2005

통계 학습에서 자바 애플릿의 활용은 통계간을 직관적으로 이해할 수 있어 학습의 효과를 높일 수 있다. 통계 영역의 그래프를 공부하는데 통계값의 의미를 눈으로 보면서 이해하고 직접 조작하며 학습을 하면 보다 능률적일 것이다. 이에 본 연구에서는 통계 영역의 교육과정을 분석하여 그래프 객체를 정의하고, 객체의 속성과 메소드를 분석하여 클래스를 구성한 후 클래스 사이의 관계를 파악하여 클래스 계층구조를 설계하였다.