소프트웨어의 규모가 커지고 복잡성이 증가함에 따라 소프트웨어의 유지보수가 보다 중요해지고 있으며 유지보수성에 많은 영향을 미치는 요인 중 하나는 소스코드 가독성이다. 가독성의 90% 이상 영향을 끼치는 요인은 소스코드에서 사용되는 식별자들의 이름이며 이를 위한 기존 연구들에서는 클래스의 식별자로 사용된 어휘를 이용하여 식별자의 이름을 검증한다. 하지만 대부분의 관련 연구는 그 특성상 개체의 도메인 관련 특성만을 고려하게 되며 클래스 내의 어휘가 적절하지 못한 경우 적용할 수 있는 범위가 한정적이라는 한계점이 있다. 본 논문에서는 클래스의 특성을 추출하여 의사결정트리 기법을 통해 기계학습을 시킨 후 클래스 역할 모델을 생성하며 이를 이용하여 이름을 검증할 대상 클래스의 역할에 해당하는 접미사를 추천하게 되어 클래스 이름 검증 보고서를 생성한다. 본 연구 기법의 효용성을 검증하기 위해 4개의 오픈소스 프로젝트에 대하여 본 연구 기법을 적용하였고 클래스 역할 정보를 담고 있는 5개의 접미사에 대해 정확도와 재현율, ROC 곡선과 같은 지표를 제시하였다.
절차지향 소프트웨어를 객체지향 소프트웨어로 변환하는 여러 가지 방법이 존재한다. 프로그램을 변환하기 위하여 일반적으로 함수, 변수와 자료형들 간의 관계를 이용한다. 이들간의 관계성을 이용하면 결과로서 객체 후보가 생성된다. 생성된 객체 후보와 영역 전문가에 의하여 생성된 영역 모델을 비교하여 두 모델간의 유사성을 측정하여야 한다. 본 논문에서는 클래스의 시그너처(클래스 이름, 속성의 이름, 속성의 자료형, 메소드 이름, 메소드의 리턴형, 메소드 파라미터의 자료형)을 이용하여 클래스와 객체 후보의 유사도를 측정하고, 측정된 유사도의 평균값을 이용하여 객체 후보군의 유사도를 측정한다. 기존의 연구 방법과는 다르게 n개의 클래스와 m개의 객체 후보사이의 구문적 측면의 유사도 측정뿐만이 아니라 의미적 측면의 유사도를 측정하는 방법을 제시하여 최적합 객체 후보군을 추출하도록 하였다.
본 논문에서는 UML 클래스 저작도구를 위한 메타데이터의 정보를 구축하고 처리하는 방법을 제시하고자 한다. 저작도구의 메타데이터 정보 구축은 UML의 클래스 다이어그램을 구성하는 요소들 바탕으로 클래스 (Class)와 관계 (Relationship)를 정의한다. 클래스의 정보 정의는 클래스의 가시성과 클래스의 이름과 클래스의 속성 그리고 클래스의 오퍼레이션이다. 관계의 정보 정의는 관계의 이름과 관계의 유형과 시작클래스 그리고 도착 클래스이다. 본 논문에서 제시하는 클래스 저작도구를 위해 구축된 정보를 바탕으로 정보 저장소에서 정보를 저장하는 방법과 불러오는 방법을 제시한다.
개체명 인식기에 대한 연구에서 개체명 사전은 필수적으로 필요하다. 그러나 공개된 개체명 사전은 거의 없기 때문에, 본 논문에서는 디비피디아의 데이터로부터 개체명을 효과적으로 추출하여 자동으로 구축할 수 있는 방법을 제안한다. 제안 방법은 엔트리의 '이름'과 '분류' 정보를 사용한다. 엔트리의 '이름'은 개체명으로 사용하고, 엔트리의 '분류'는 각 개체명 클래스와의 상호정보량을 계산하여 엔트리와 개체명 클래스 사이의 점수를 계산한다. 이렇게 계산된 점수를 이용하여 개체명과 개체명 클래스를 매핑한다. 그 결과 76.7%의 평균 정확률을 보였다.
본 논문에서는 UML 클래스 도해의 저작도구를 위한 메타데이터의 정보 구축을 제시하고자 한다. UML의 클래스 다이어그램에서 클래스를 모델링 할 때, 표현되는 클래스(Class)와 관계(Relationship)를 정의 하였다. 클래스는 어떠한 사물의 개념적인 것을 나타내며, name, attribute, operation 세 가지로 정의하였다. 관계는 클래스와 클래스 사이의 관계를 뜻하며, 관계의 이름, From클래스, To클래스, 관계의 유형을 정의한다. 그리고 UML 클래스 도해의 처리도구를 위한 메타데이터의 정보를 가공하고 처리하는 방법을 제안하였다.
본 논문에서는 대량의 말뭉치를 바탕으로 한국어에 대해 단어 기반의 n-gram 언어 모델과 클래스 기반의 언어 모델을 구축하고, 이를 실험적으로 검증한다. 단어 기반의 n-gram 모델링의 경우 Katz의 백오프와 Kneser-ney의 스무딩(smoothing) 알고리즘에 대해 실험을 수행한다. 클래스 기반의 언어 모델의 경우에는 품사 태그를 단어의 클래스로 사용한 경우와 말뭉치로부터 자동으로 구축된 클래스를 사용한 경우로 나누어 실험한다. 마지막으로 단어 기반 모델과 클래스 기반 모델을 결합하여 각각의 모델과 그 성능을 비교한다. 실험 결과 단어 기반의 언어 모델의 경우 Katz의 백오프에 비해 Knerser-ney의 스무딩이 보다 조은 성능을 나타내었다. 클래스 기반의 모델의 경우 품사 기반의 방범보다 자동 구축된 단어 클래스를 이용하는 방법의 성능이 더 좋았다. 또한, 단어 모델과 클래스 모델을 결합한 모델이 가장 좋은 성능을 나타냈다. 논문의 모든 알고리즘은 직접 구현되었으며 KLM Toolkit이란 이름으로 제공된다.
본 연구는 온톨로지를 기반으로 접근점을 제어하기 위해, 미국 작가 마크 트웨인을 대상으로 인물과 이름간의 다양한 관계와 특질을 RDF/OWL의 공리정의를 통해 인명접근점제어 온톨로지를 기술하였다. 적용된 공리정의는 인물 이름클래스 간 서로 소 공리정의, 객체속성의 정의역 치역 공리 정의, 인물 이름클래스의 객체속성 값 출현횟수 제약 공리정의, 인물과 이름 개체 간 역함수 관계 공리정의, 인스턴스와 리터럴 간 데이터속성 공리정의 등이다. 그 결과 온톨로지 기반에서 전거와 표목의 개념을 배제하고 모든 표현형식을 대등하게 다룬 대등형접근점이 기존의 제어기능을 수용할 수 있음을 확인하였고, 다양한 공리정의로 보다 강화된 표현력으로 공유성과 유일성이 광역적으로 확보된 인명접근점제어 온톨로지를 기술할 수 있었다.
지식경제부, '2011년 월드 클래스 300 프로젝트' 30개 기업 선정 지식경제부가 오는 2020년까지 세계시장에서 해외 유수 기업과 어깨를 나란히 하는 기업 300곳을 만들기 위한 '월드클래스 300' 프로젝트가 본격 가동에 들어갔다. 사업 첫해인 이번에 148개 기업이 신청, 4.9대 1 이란 높은 경쟁률을 보인가운데 협회 회원사인 에스엔유프리시젼과 크루셜텍이 월드클래스 300에 당당히 이름을 올렸다.
온톨로지 매핑은 서로 다른 온톨로지에 있는 클래스가 유사한 개념을 표현한 것인지 판단하는 문제이다. 클래스 유사도를 계산 하는 방법에는 클래스의 이름 어휘 유사도, 의미 유사도, 클래스 관계/속성 유사도 그리고 클래스 상하위 관계 유사도 등이 제안되었다. 본 논문에서는 이러한 클래스 유사도를 계산하기 위한 반복적 유사도 계산 알고리즘을 제안한다. 매 반복 단계마다 모든 클래스 쌍의 유사도를 전부 갱신 하는 방법과 유사도가 최대인 쌍만 선택적으로 갱신 하는 방법을 비교 실험하였다. 실험 결과 유사도가 최대인 쌍만 업데이트하는 방법의 성능이 좋았고 소요시간도 적었다.
자바의 동적 클래스 로딩은 실행 시간에 소프트웨어 컴포넌트를 동적으로 로딩하기 위한 강력한 메커니즘이다. 다른 시스템에서도 동적 료딩과 링킹을 제공하지만 지연 로딩, 타입 안전 링크, 사용자 정의 클래스 로딩 정책, 그리고 나중 이름공간 둥은 자바가 가진 중요한 특징이다. 자바에서 클래스 로딩의 핵심은 타입 안전에 대한 확신이다. 하지만 자바 가상머신에서 타입 안전에 대한 메커니즘은 매우 복잡하고 또 정확성에 대한 접근이 명확하지 않아서 지금까지 많은 버그가 발생되었고 따라서 타입 안전에 문제가 되어왔다. 본 논문은 간단한 자바 소스 코드를 이용하여 동적인 클래스 로더의 동작을 분석하여 도식화하고, 연산적 의미론으로 추상화하여 이전에 제시되었던 타입 안전에 대한 문제를 분석한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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