추천 시스템에서 사용되는 피드백은 단일 클래스와 다중 클래스 피드백으로 구분할 수 있다. 추천 시스템을 위한 지식 증류 기법들은 단일 클래스 환경에서 주로 연구되어 왔다. 우리는 다중 클래스 환경에서 또한 추천 시스템을 위한 최신 지식 증류 기법들이 효과적인지에 대해 알아보고자 하며, 해당 방법들 간의 추천 정확도를 비교해보고자 한다. 추천 시스템에서 보편적으로 사용되는 데이터 셋들을 기반으로 한 실험들을 통해 추천 시스템을 위한 지식 증류 기법들은 같은 조건의 기본적인 추천 시스템에 비해 정확도가 최대 193%까지 개선되는 것을 확인했다.
매일 방대한 양의 다양하고 복잡한 데이터가 발생하는 오늘날 정보의 홍수 속에서 유용한 정보를 추출하기 위해서는 상당한 시간과 노력이 소요된다. 본 논문에서는 주어진 데이터로부터 공통속성을 갖는 객체단위의 정보를 추출, 분석하여 동치관계를 기반으로 클래스계층구조로 표현하는 클래스계층화 분석기법을 소개한다. 또한, 다양하고 복잡한 실세계 데이터들 속에 숨겨져 있는 개념들과 관계들을 파악하여 수월하게 클래스계층구조를 구축하기위하여, 본 연구에서 개발 중인 3가원소 컨텍스트를 토대로하는 클래스계층화분석 자동화지원도구를 제안한다.
가상 기계(Virtual Machine; VM)는 언어에 대한 장치 독립성 및 플랫폼 독립성을 지원하는 프로그래밍 실행 환경이다. 현재까지 자바 언어를 위해 JVM, KVM 등이 다양한 환경에서 사용되고 있으며 유사한 가상 기계가 개발되어 활용되고 있다. 본 논문에서는 자바 클래스 파일(*.class)에서 PDA와 같은 소규모 장치에서 반드시 필요한 요소를 추출하고 실행 효율성을 위해 클래스 파일의 포맷을 재구성한 클래스 파일(*.rclass)을 설계하고 변환기를 개발하였다. 또한 재설계된 클래스 파일을 입력으로 받아 실행 결과를 생성하는 가상기계를 구현하였다.
클래스 수준 뮤테이션 분석(class-level mutation analysis)의 경우, 동등 뮤턴트(equivalent mutant)는 전체 뮤턴트들의 개수에서 많은 비중을 차지하기 때문에 동등 뮤턴트의 검출은 뮤테이션 수행 비용 절감에 매우 중요하다. 하지만 현재까지 클래스 수준 뮤테이션을 대상으로 동등 뮤턴트를 검출하는 연구는 미미한 실정이다. 본 논문에서는 클래스 수준 뮤테이션을 대상으로 의존성 그래프(dependency graph)를 이용하여 동등 뮤턴트를 검출하기 위한 기법을 제안한다. 제안한 기법은 인트라-클래스(intra-class) 수준에서 정적분석을 수행함으로써 인트라-메소드(intra-method) 수준의 분석 방법을 사용하는 기존의 연구들이 검출할 수 없었던 클래스 수준 동등 뮤턴트를 검출할 수 있었다.
본 논문에서는 혼합형 데이터에 대한 특징 선별 기법의 효율성을 비교하기 위해 특징 필터링과 특징 래핑을 통한 특징 선별 후, 클래스 분류 성능을 측정하였다. 혼합형 데이터는 숫자형 특징과 범주형 특징이 함께 혼합되어 있으므로, 숫자형 특징을 범주형 특징으로 이산화를 하여 단일형 데이터로 변환한 뒤 특징 선별 기법 등을 적용할 수 있다. 본 연구에서는 혼합형 데이터를 전처리하여 단일형 데이터로 변환하고, 널리 활용되는 특징 필터링 기법과 특징 래핑 기법을 통해 클래스 분류 성능을 높일 수 있는 특징 집합을 선별하였다. 선별된 특징 집합을 통한 클래스 분류 성능을 비교한 결과, 특징 필터링에 비해 특징 래핑을 통해 선별한 특징 집합을 활용하여 클래스 분류를 하였을 때 분류 정확도가 높은 것을 확인할 수 있었다.
웹 또는 모바일 사용자는 고객 센터에 구축된 자주 묻는 질문을 이용하여 원하는 서비스를 제공받는다. 그러나 자주 묻는 질문은 사용자가 직접 핵심어를 입력하여 검색된 결과 중 필요한 정보를 찾아야 하는 어려움이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 사용자 질의를 입력 받아 질의에 해당하는 클래스를 분류해주는 문장 분류 모델을 제안한다. 제안모델은 웹이나 모바일 환경의 오타나 맞춤법 오류에 대한 강건함을 위해 자소 단위 합성곱 신경망을 사용한다. 그리고 기계 번역 이외에도 자연어 처리 부분에서 큰 성능 향상을 보여주는 주의 집중 방법과 클래스 임베딩을 이용한 문장 분류 시스템을 사용한다. 457개의 클래스 분류와 769개의 클래스 분류에 대한 실험 결과 Micro F1 점수 기준 81.32%, 61.11%의 성능을 보였다.
표준 자바 클래스 라이브러리는 용용 프로그램에 의해 요구되는 플랫폼 의존적인 기능을 수행하지 못한다. 따라서 플랫폼 의존적인 기능을 포함한 자바 응용 프로그램은 JNI를 사용한 네이티브 함수를 호출하여 부족한 기능을 수행하여야 한다. 네이티브 언어 프로그래머는 다양한 자바 객체와 연결하고 사용 후 이를 해지해야하는 작업을 명시적으로 기술해야 한다. 이러한 번거로운 작업을 피하기 위한 방법을 본 논문에서 제안하고자 한다. 순수 자바 클래스에서 네이티브 메소드는 코드 블록을 가질 수 없다. 자바 네이티브 메소드가 네이티브 코드로 작성된 몸채를 가질 수 있도록 함으로써 프로그래머는 JNI를 의식하지 않고 프로그래밍하는 것이 가능하다. 이를 위해 네이티브 환경의 자바 클래스인 네이티브 클래스라는 개념, 그리고 자바 클래스와 네이티브 클래스 간에 제어와 자료의 교환을 지원하는 중재기를 두어 해결하였다.
현재 국내 게임시장은 급속도로 발전하고 있으나 게임제작 프로세스는 체계화 되지 못하고 있다. 또한 게임기획자와 게임개발자 간의 의사 소통의 문제점은 게임의 실패를 초래 하고 있다. 본 연구는 게임기획자와 게임개발자 간의 원활한 의사소통을 위하여 게임기획을 위한 산출물에서 게임의 특성을 표현하는 요소를 추출하여 클래스화 하고, 추출된 요소간의 관계를 나타내기 위하여 클래스의 연관관계를 제시한다. 사례 연구를 통해 추출된 클래스와 클래스간의 연관관계를 파악하여 체계적인 게임기획을 지원한다.
최근 연구데이터가 국가자산이라는 인식의 확산으로 원시데이터 관리 및 재사용의 필요성이 이슈이다. 본 연구에서는 데이터의 체계적인 관리를 위해, 스키마 클래스를 상속하는 방식의 메타데이터 설계 모델과 상속을 통해 생성된 스키마 객체들을 대상으로 메타데이터 통합 검색 모델을 제안하였다. 스키마 클래스를 상속한 스키마 객체가 데이터 컬렉션에 1대1의 관계를 갖도록 데이터 아키텍처를 설계하였으며, 제안된 모델의 검증을 위해서 가상 스키마 클래스 및 객체가 시스템적으로 구현 가능함을 증명하였다. 본 연구에서 제안하는 스키마 클래스 상속 및 통합검색 모델은 일반적으로 사용되는 '하향식 계층 모델'의 단점을 극복하는 모델로서, 정부 기관에서 생산되는 데이터를 독립적으로 관리하는데 활용될 수 있다고 사료된다.
내장형 시스템은 데스크톱 시스템과 달리 메모리 사용상 큰 제한을 받는다. 자바 프로그램 실행을 위해서는 클래스 파일들이 메모리 상에 배치되어져야 하는데, 클래스 파일은 내부에 상수풀, 클래스 정보, 필드 정보, 그리고 메소드 정보 등을 갖는다. 이 정보들 중 어떤 것들은 디버깅 등의 목적으로 사용되며 또 어떤 것들은 실제 프로그램 실행을 위해 사용되어진다. 본 연구에서는 내장형 자바 시스템을 위한 클래스 파일들의 내부 정보, 즉 형식에 대해 분석해보고, 그것이 메모리 상에 배치되었을 때 요구되어지는 메모리의 양 둥을 해당 정보별로 조사해보았다. 실험은 원천코드가 공개되어져있는 상용제품인 simpleRTJ 내장형 자바 시스템에 대해 이루어졌다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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