본 논문에서는 디자인패턴을 적용하여 액션게임 개발을 위한 HTML5 기반의 게임프레임워크 설계 방법을 제안하였다. 적용된 디자인패턴으로는 싱글톤디자인 패턴과 전략디자인 패턴으로, 전체 게임을 관리하는 Game Manager 클래스에는 싱글톤패턴을, 공격 형태에 따른 캐릭터 객체 생성을 위한 클래스에는 전략디자인 패턴을 적용하였다. 본 연구에서 제안한 프레임워크는 액션게임 개발뿐만 아니라 다양한 장르의 게임개발에도 적용할 수 있다.
국내 석회석 광산에서는 벤치 발파패턴을 현장의 KNOW-HOW에 따라 가장 경제저인 발파패턴을 적용하고 있다. 그러나 인건비 재료비등 제반경비가 상승함에 따라 좀 더 효율적인 발파방법의 개선이 요구되고 있는 바, 현 석회석 광산에서의 발파패턴을 보다 개선하여 경제적인 발파패턴을 적용하고, 그에 따른 고려해야 할 사항들을 본 논문에서 연구 하고자 한다. 따라서 국내 석회석 광산의 발파 패턴과 외국의 광산발파 패턴을 비교하고, 수치해석을 적용하여 기존의 발파 패턴에서 장약길이, 공간격, 장약량의 변화, 천공경은 102mm에서 115mm로 변화하고 장양방법을 단일장약에서 이중장약으로 변화하여 동해 쌍용자원에서 시험을 실시하였다. 연구 결과 장약길이의 20% 감소는 Power Factor를 (20%)낮게 하나, 파쇄효과는 28% 감소하고 Back Break가 (7%)이상 발생하였으며, 천공경을 115mm로 적용하고, 장약길이를 11% 감소를 위하여 이중장약을 적용하여 Power Factor를 10% 낮게 하였을 때 파쇄효과는 22.45%가 증대되었으며, 기존 동일 패턴에 Booster를 추가로 적용하였을 때 파쇄효과는 13.21% 가 증대되었고, Power Factor는 11% 가 감소되는 것을 알 수 있었다.
잘 설계된 모든 객체지향 구조들은 패턴들로 가득 차 있다는 점에서 볼 때, 디자인 패턴은 상당히 유용하다. 특히 정확성. 강건성, 유연성, 재사용성, 효율성 측면에서 볼 때, 디자인 패턴은 충분히 가치가 있다. 이 논문에서는 디자인 패턴을 사용한 소프트웨어에서 테스트 가능성은 어떻게 달라지는지를 분석하고자 한다. 테스트 가능성을 측정하는 메트릭을 이용하여, 패턴이 적용된 소프트웨어와 적용되지 않은 소프트웨어에서의 메트릭을 분석한다. 측정된 값은 디자인 패턴을 사용하지 않은 소프트웨어에 비해, 사용한 소프트웨어에서 몇몇 메트릭이 낮은 값을 보였다 이것은 디자인 패턴을 적용하는 것이 오류의 가능성이나 테스트 케이스의 수를 줄여 준다는 것을 의미한다. 또한 어떤 디자인 패턴이 적용되었는지를 알고 있을 때 그 디자인 패턴에 맞는 테스트 케이스가 무엇인지 분석하였다.
순차 패턴 탐사 기법은 순서를 갖는 패턴들의 집합 중에 빈발하게 발생하는 패턴을 찾아내는 기법이다. 순차 패턴 탐사 분야 중에 동적 가중치 순차 패턴 탐사는 가중치가 시간에 따라 변화하는 컴퓨팅 환경에 적용하는 마이닝 기법으로 동적인 중요도 변화를 마이닝에 적용하여 다양한 환경에서 활용 가능하다. 이 논문에서는 다양한 순차 데이터에서 동적 가중치를 적용하여 순차 패턴을 탐사하는 새로운 시퀀스 데이터 마이닝 기법에 대하여 제안한다. 제안하는 기법은 시간 순서에 의한 상대적인 동적 가중치를 사용하여 탐색해야 하는 후보 패턴을 줄여줄 수 있어 빈발한 시퀀스 패턴을 빠르게 찾을 수 있다. 이 기법을 사용하면 기존 가중치를 적용하는 방식보다 메모리 사용과 처리 시간을 줄여줘 매우 효율적이다.
침입탐지란 컴퓨터와 네트워크 자원에 대한 유해한 침입 행동을 식별하고 대응하는 과정이다. 점차적으로 시스템에 대한 침입의 유형들이 복잡해지고 전문적으로 이루어지면서 빠르고 정확한 대응을 할 수 있는 시스템이 요구되고 있다. 이에 대용량의 데이터를 분석하여 의미 있는 정보를 추출하는 데이터 마이닝 기법을 적용하여 지능적이고 자동화된 탐지 및 경보데이터 패턴 분석에 이용할 수 있다. 본 논문에서는 경보데이터 패턴 분석을 위해 시퀀스패턴기법을 적용한 경보데이터 마이닝 엔진을 구축한다. 구현된 경보데이터 마이닝 시스템은 기존의 시퀀스 패턴 알고리즘인 PrefixSpan 알고리즘을 확장 구현하여 경보데이터의 빈발 경보시퀀스 분석과 빈발 공격시퀀스 분석에 활용할 수 있다.
본 논문에서는 영한 자동번역 시스템에 한국어 스타일 생성 패턴을 적용함으로써 영한 번역 품질을 향상하고자 하는 것이 목표이다. 이러한 목표는 기존의 원문에 대한 번역문의 정보 전달 정확성을 측정하는 1차원적인 번역률 평가 방법에서 벗어나 번역문의 정보 정확성뿐만 아니라 자연스러움도 평가할 수 있는 2차원적인 번역률 평가방법으로써 정확성과 스타일을 동시에 평가하는 방법을 제안한다. 2차원적인 번역률 평가 방법에 따라 스타일 생성 패턴이 적용되기 전과 적용된 후의 평가 결과는 100문자의 샘플문을 대상으로 하였을 때, 스타일 생성 패턴에 의해서만 0.5%의 번역률이 향상되는 것을 관찰하였다. 본 논문에서의 스타일 생성 패턴은 단순히 언어간 스타일 차이만 적용한 것이며 향후에는 신문, 일기예보, 기술 매뉴얼과 같은 특정 그룹을 위한 스타일 생성 패턴을 적용할 계획이다.
소프트웨어 디자인 패턴(Design Pattern)은 좋은 설계나 아키텍처의 재사용을 도와주며, 이미 만든 시스템의 유지보수나 문서화도 개선해 준다. 패턴화를 통해서 클래스의 명세를 정확하게 하며, 객체간의 상호작용 또는 설계의 의도 등을 명확하게 정의할 수 있게 해준다. 사용자가 필요 시 디자인 패턴을 쉽고 편하게 UML 모델링 도구에 적용할 수 있다면 생산성 및 품질 개선에 크게 이바지할 컷으로 판단된다. 본 논문은 UML 모델링 도구에 사용자 정의형 패턴을 쉽게 적용할 수 있도록 하는 기능을 설계하여 구현한 결과를 제시한다
오류 역전파 학습 알고리즘을 이용하여 영상 인식에 적용 할 경우에는 은닉층의 노드 수를 경험적으로 설정하므로, 학습시간과 지역최소화 및 정체현상이 발생한다. 그리고 ARTI 알고리즘은 입력 패턴과 저장 패턴간의 측정 방법인 유사성 검증 방법과 경계 변수의 설정에 따라 인식률이 좌우된다. 경계 변수의 값이 크면 입력 패턴과 저장 패턴사이에 약간의 차이만 있어도 새로운 카테고리(Category)로 분류하고, 반대로 경계 변수의 값이 적으면 입력 패턴과 저장 패턴 사이에 많은 차이가 있더라도 유사성이 인정되어 입력 패턴들을 대략적으로 분류한다. 따라서 ART1 알고리즘을 영상 인식에 적용하기 위해서는 경계 변수를 경험적으로 설정하므로 인식률에 부정적인 영향을 갖는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 개선된 ART1 알고리즘과 지도 학습 방법을 결합하여 신경망의 은닉층 노드를 동적으로 변화시키는 자가 생성지도 학습 알고리즘을 제안한다. 제안된 신경망에서 입력층과 은닉층의 학습 구조에는 ART1 알고리즘을 개선하여 적용하고, 은닉층과 출력층의 학습 구조에는 은닉층에서 승자로 선택된 노드와 출력층 노드와 연결된 가중치만을 조정하고 Delta-Bar-Delta 알고리즘을 적용한다. 제안된 방법의 학습 성능을 분석하기 위하여 학생증 영상에서 추출한 학번 패턴 분류에 적용한 결과, 기존의 신경망 학습 알고리즘보다 학습 성능이 개선됨을 확인하였다.
다양한 산업에 영향을 미치고 있는 소프트웨어의 규모와 복잡도가 높아지면서 소프트웨어 아키텍처의 역할이 매우 중요해지고 있다. 소프트웨어 아키텍트는 이러한 아키텍처를 설계할 때 종종 경험적 직관에 의존한다. 그럼에도 아키텍처 설계에 관한 방법론이 다양하게 연구되고 있으나, 시스템에 여러 아키텍처 패턴(architectural pattern)을 적용하는 구체적인 방법이나 적용 순서에 따른 효과에 관해서는 다루고 있지 않다. 본 연구에서는 먼저, 같은 아키텍처 패턴 세트(set)를 동일 시스템에 적용할 때, 적용 순서에 따른 아키텍처 설계 결과의 상이성에 관해 설명한다. 이러한 현상적 논리를 바탕으로 아키텍처 패턴 적용이 필요한 요구사항들을 사전에 식별하고, 적용할 패턴을 분류하는 방안을 제시한다. 또한 분류한 패턴들을 효율적으로 적용하기 위해 적용 순서를 정할 수 있도록 요구사항의 우선순위를 정하는 절차를 제안하며 사례연구를 통해 아키텍처 패턴 유형을 기반으로 요구사항을 우선순위화하는 것이 품질 속성 측면에서 효율적인 소프트웨어 아키텍처 설계에 도움이 됨을 보인다.
본 논문에서는 기존의 중간조 처리 방법들의 단점을 개선하고 원영상의 색을 충실히 재현하기 위해 도트 패턴 데이터베이스를 사용한 모델 기반의 중간조처리 방법을 제안한다. 제안한 방법은 우수한 화질의 풀력 영상을 얻기 위해 BNM을 기반으로 도트 패턴을 생성한 후 원형 도트 중첩 모델과 하드웨어의 점이득을 적용하여 도트 패턴 데이터베이스를 생성한다. 도트 패턴 데이터베이스는 하나의 밝기값에 도트 패턴각각 하나씩 구성되므로 출력 영상에서 원영상 화소의 색을 충실히 재현할 수 있다. 이 과정에서 인간 시각특성을 적용하여 현재 화소의 색에 대해 국부적으로 인간 시각에 적합한 도트 패턴을 선택한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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