• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.05a
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• pp.257-260
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• 2006

AOP 기법의 가장 큰 장점은 관심사(concern)를 분리하여 모듈화하는데 있다. 모듈화는 클래스간의 결합도를 낮게 유지하면서 프로그램의 수정 및 확장을 용이하게 하므로 프로그램의 재사용 및 유지보수성을 높인다. 하지만, AOP에서 낮은 결합도를 유지하도록 작성된 클래스들은 서로간의 호출 및 연관 관계가 직접적으로 발생하지 않고 AOP에서 지원된 직조 과정에서 발생하게 되므로 일반 클래스와 에스펙트 클래스간의 참조 관계를 이해하기 어렵다. 따라서 시스템의 흐름을 파악할 수 있는 클래스 참조 방법론 제시가 필요하다. 본 논문에서는 AOP 클래스간의 참조 관계를 이해할 수 있는 애스펙트 클래스 참조 테이블 (ACRT)을 템플릿으로 제시하였고, AOP 특징에 맞는 클래스를 유형별로 분류하여 클래스간의 참조 관계를 간단한 표기법으로 나타냈다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.41 no.6
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• pp.43-49
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• 2004

The classification time required by conventional multi-class SVMs(Support Vector Machines) greatly increases as the number of pattern classes increases. This is due to the fact that the needed set of binary class SVMs gets quite large. In this paper, we propose a method to reduce the number of classes by using nearest neighbor rule (NNR) in the principle component analysis and linear discriminant analysis (PCA+LDA) feature subspace. The proposed method reduces the number of face classes by selecting a few classes closest to the test data projected in the PCA+LDA feature subspace. Results of experiment show that our proposed method has a lower error rate than nearest neighbor classification (NNC) method. Though our error rate is comparable to the conventional multi-class SVMs, the classification process of our method is much faster.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.507-511
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• 2020

오픈 도메인 대화에서 텍스트에 나타난 태도나 성향과 같은 화자의 주관적인 감정정보를 분석하는 것은 사용자들에게서 풍부한 응답을 이끌어 내고 동시에 제공하는 목적으로 사용될 수 있다. 하지만 한국어 감성분석에서 기존의 대부분의 연구들은 긍정과 부정 두개의 클래스 분류만을 다루고 있고 이는 현실 화자의 감정 정보를 정확하게 분석하기에는 어려움이 있다. 또한 최근에 오픈한 다중클래스로된 한국어 대화 감성분석 데이터셋은 중립 클래스가 전체 데이터셋의 절반을 차지하고 일부 클래스는 사용하기에 매우 적은, 다시 말해 클래스 간의 데이터 불균형 문제가 있어 다루기 굉장히 까다롭다. 이 논문에서 우리는 일곱개의 클래스가 존재하는 한국어 대화에서 세션들을 효율적으로 분류하는 기법들에 대해 논의한다. 우리는 극심한 클래스 불균형에도 불구하고 76.56 micro F1을 기록하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04c
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• pp.133-135
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• 2003

본 연구에서는 자바 코드로부터 UML 클래스 다이어그램을 추출하는 역공학방법을 제시하였다. 파서를 이용하여 자바 코드로부터 AST를 생성하고 이를 순회하면서 클래스다이어그램 생성에 필요한 정보를 추출하였다. 이를 위해 구조정보와 관계정보를 정의하였는데, 구조정보에서는 클래스 몸체를 구성하는 정보를 표현하였다. 관계정보에서는 클래스들 간의 연관관계를 결정하기 위해 필요한 정보를 표현하였으며, 얻어진 관계정보를 통해 연관관계를 유추하는 방법을 제시하였다. 특히 클래스들간의 연관관계를 추출하기 위한 규칙들을 정의하고, 이를 통해 얻어진 관계정보를 이용하여 연관관계를 유출하는 과정을 설명하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10a
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• pp.262-264
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• 2003

자바 언어에 대한 클래스 파일은 소스 프로그램의 의미를 자바 가상 기계에서 실행가능한 형식으로 변환된 형태이다. 이러한 클래스 파일의 구조 및 실질적인 실행 과정에 대한 분석은 디컴파일러 구성, 소스프로그램의 디버깅 등에 편리성을 지원할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 클래스 파일에 대한 분석 및 실제로 실행 과정을 보다 시각적으로 표현하기 위한 실행 과정 분석기에 관한 연구이다. 이를 위해 클래스파일을 내용을 GUI 환경에서와 같이 접근 및 표현이 용이하도록 구현하였으며 이러한 클래스 파일의 실행 과정에서 핵심 정보를 저장하고 있는 메소드 영역 정보, 오퍼란드 스택 정보, 지역 변수의 정보를 시각적으로 표현하였다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 1998.10a
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• pp.383-388
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• 1998

자바는 객체 지향 프로그래밍언어로써 클래스 파일내에 자바 소스코드에 나타나지 않는 여러 가지 정보를 내포하고 있다. 비주얼 자바 클래스 파일 브라우저는 가상 머신에 의해 실행되는 자바 프로그램내의 클래스들 사이의 호출관계와 상속관계, 각 클래스 파일의 내용을 브라우저를 통해 시각적으로 표시함으로써 하부 구조인 자바 가상 머신에서 동작하는 자바 클래스 파일의 다양한 분석을 수행한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.11a
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• pp.467-470
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• 2003

한 개의 자바 프로그램은 다수 개의 클래스 파일로 구성된다. 자바 프로그램이 실행되기 위해서는 클래스 파일이 메모리에 적재되어져야 하는데, 본 논문에서는 개별 클래스들이 어느 정도의 메모리를 사용할지를 정적으로 예측할 수 있게 하는 방법에 대해 알아보았다. 본 논문의 관심은 클래스 영역의 메모리, 즉 정적 메모리에 맞추어져 있으며, 힙 영역의 메모리 등 동적 메모리에 대한 예측은 향후 연구로 남겨 두었다. 클래스를 이루는 필드와 메소드 등의 값들이 메모리 사용량에 미치는 영향을 수식으로 유도하였으며, 이 수식의 유효성을 실제 실험을 통해 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.321-324
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• 2004

본 연구는 재사용이 가능한 객체지향 컴포넌트의 효율적인 검색을 위해 클래스 개념 범주(CCC)를 정의하고 클래스의 상속 관계를 이용한 CCC 상속을 제안하였다. CCC의 상속은 클래스 간 상속관계를 인지한 후, 하위 클래스는 상위 클래스의 모든 CCC를 자동 상속받게 되며, 클래스 구문분석에 의해 객체지향 코드로부터 자동 인식된다. 본 연구는 모든 용어에 대한 범주를 수동으로 할당해주는 기존 방법의 단점을 극복할 수 있으며, 시소러스를 자동으로 갱신할 수 있다는 장점이 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.516-518
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• 2000

객체지향 프로그램의 효율성과 설계의 품질을 평가하기 위해서는 필수적으로 정량적 메커니즘을 사용해야 한다. 특히, 개발비용을 예측하기 위한 요구가 커질수록 소프트웨어 개발 생명주기의 초기에 측량해야 하는 필요성은 더욱 강해진다. 따라서, 분석단계 산출물에 대하여 이루어지는 측량은 나머지 개발 주기 단계에서 발견될 수 있는 결함에 대한 예측이나, 시스템의 개발에 소요될 노력과 비용을 예측하는데 사용될 수 있으므로 그 중요성이 더욱 강조되고 있다. 본 논문에서는 클래스 기반(class-driven)의 분석 모델링 절차에 따라 작성되는 모델을 사용하여, 클래스의 책임과 협력 관계에 대한 정보가 주어진 클래스에 대한 복잡도를 측량하기 위한 메트릭을 제안한다. 제안된 메트릭은 클래스들 사이의 상호작용으로 나타나는 협력의 복잡도와 인터페이스 복잡도를 포함하며, 개별 클래스의 복잡도를 사용하여 전테 시스템의 복잡도를 계산하도록 확장할 수 있다. 개발 생명주기의 가장 초기 단계인 분석단계에서 클래스를 어떻게 분할할 것인지에 대한 선택적 직면했을 때, 올바른 클래스 분할을 선택하도록 도와줌으로써, 나머지 개발 단계에서 개발에 요구되는 노력과 시간을 예측하고 관리하는데 사용될 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.166-168
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• 2000

자바가상기계(JVM : Java Virtual Machine)는 실행전에 바이트코드를 확인하는 바이트코드 검증기와 실행환경에서 점검하는 바이트코드 인터프리터를 포함한다. 자바 애플릿은 서비스 거부 공격이나, 사용자를 속이기 위한 조작한 링크 정보를 상태바에 보인다거나, 전자메일을 위조하여 보내는 등의 사용자에 유해한 행위를 할 수 있다. 웹브라우저를 통해 유해한 행동을 하는 클래스에 대해 사전에 바이트코드 수정을 통하여 안전한 클래스로 대체한다. 바이트코드 수정에는 클래스 수준 수정과 메소드 수준 수정이 있다. 클래스 수준 수정은 자바의 상속성을 이용하고. final 클래스나 인터페이스처럼 상속되지 않는 클래스는 메소드 수준에서 바이트 코드 수정을 한다. 메소드 수준 수정은 바이트코드 명령과 Constant Pool을 수정한다. 바이트 코드 수정을 적용하면 웹서버, 클라이언트, 브라우저에 대해 어떠한 별도의 작업도 필요없이 프락시 서버에서 유해클래스를 Safe 클래스로 수정한 후 브라우저에 보인다.