본 논문에서는 패턴의 다변화를 통하여 관계를 점진적으로 추출함으로써 온톨로지를 확장하는 모델을 제안한다. 패턴 다변화 과정에서 위키피디아로부터 추출한 관계 패턴 후보를 자질별로 다변화시킨다. 다변화된 패턴 후보로부터 말뭉치 빈도수에 따른 신뢰도를 이용하여 패턴을 선별한다. 선별된 패턴은 위키피디아로부터 관계를 추출하는 데 사용되며, 추출된 관계는 다시 관계 패턴 확장에 사용된다. 본 논문에서는 점진적 학습 과정에서의 패턴 다변화를 통하여 패턴 선택의 범위를 확장함으로써, 선택되는 패턴이 점진적으로 정제되는 모델을 제시한다. 이를 통하여, 관계의 확장성과 정확도를 향상시키고자 하였다. 단일 자질 패턴 모델에 대한 실험을 통하여, 어휘, 중심어, 상위어 정보는 신뢰도에, 품사, 구문 정보는 확장성에 유리하며, 구문 단위 유형별로 필요한 자질 유형이 다름을 관찰하였다. 이와 같은 특성에 기반하여 현재 연구 진행 중인복합 자질 패턴 모델을 제안한다.
디자인 패턴은 기존 소프트웨어의 설계 정보를 추상화하는 단위로 사용될 수 있다. 소프트웨어의 기능을 확장하기 위해 설계를 파악하고자 할 때 디자인 패턴의 인스턴스를 파악하는 것 만으로는 충분치 않을 수 있는데, 이는 기능의 확장이 일어나는 지점이 패턴 인스턴스 바깥에 존재할 수 있기 때문이다. 본 논문에서는 디자인 패턴의 핵심적인 구조를 구성하는 과정으로서 레퍼런스 흐름을 정의하였으며, 레퍼런스 흐름을 이용하여 패턴의 확장 지점을 찾아내는 방법을 제시하였다.
BPMT는 워크플로우 관리 시스템에서 프로세스의 정의 도구이다. BPMT는 워크플로우 시스템의 종속된 도구이기 때문에 워크플로우 시스템에서 요구하는 사항에 대처하기 위한 방안으로 확장성과 재사용성이 필수적이다. 이러한 확장성과 재사용성을 달성하기 위해 본 논문에서는 객체지향적인 개발 방법을 선책하고 BPMT에 적합한 디자인 패턴인 Visitor 패턴과 Serializer 패턴을 사용하였다. Visitor 패턴을 이용하면 새로운 표현 방법을 추가하고자 할 때 새로운 모듈만 추가한다는 점에서 표현의 확장성을 달성할 수 있다. 또한 Serializer를 이용함으로써 저장매체에 독립적인 입출력을 가능케 하고 하나의 인터페이스를 제공함으로써 객체의 확장성을 달성하였다.
J2EE(Java™ 2 Platform, Enterprise Edition) 커넥터 아키텍처(Connector Architecture)는 J2EE 플랫폼을 다양한 EIS와 연결하기 위하여 공통 클라이언트 인터페이스(CCI:Common Client Interface)를 정의한다. CCI의 커넥션 메커니즘은 추상 팩토리 패턴(Abstract Factory Pattern)을 따르고 있다. 추상 팩토리 패턴을 이용함으로써 커넥터 아키택처는 각기 상이한 커넥션과 커넥션 팩토리가 독립적인 벤더들에 의해 독립적으로 구현될 수 있게 한다. 브리지 패턴(Bridge Pattern)은 추상화 정도와 구현에 따라 추상 클래스와 구현 클래스를 별도의 클래스로 구현하여 이들이 동적으로 조합되도록 한다. 본 논문에서는 추상 팩토리 패턴을 따르고 있는 CCI의 터넥션 메커니즘을 브리지 패턴을 적용하여 확장된 커넥션 메커니즘을 제시한다. 추상 팩토리 패턴은 클래스의 생성과 관련 있는 생성 패턴(Creational Pattern)인 반면 브리지 패턴은 구조 패턴(Structural Pattern)이다. 즉, 대행하는(delegation)클래스의 행위들을 중계해 준다. 구조 패턴은 새로운 기능을 구현하기 위해 객체를 구성하는 방식에 초점을 두며, 실행 시에 객체 컴포지션 구조를 변경할 수 있어 이를 통해 유동성과 확장성을 추가할 수 있다.
시스템을 결정하는 품질 요소에는 여러 가지가 있으나 그 중에서도 유지보수성(Maintainability)이 높은 시스템을 만드는 것은 쉬운 일이 아니다. 또한 유지보수성이 높은 시스템인지 여부를 시스템 개발이 완료 전에 측정하는 것도 어려운 문제이다. 모든 품질요소가 그렇겠지만 시스템을 구성하는 소프트웨어 아키텍처 수준에서 시스템의 품질을 명확히 측정해내지 못하고 시스템 개발 이후에 측정한다면 품질 향상을 위한 시스템 수정은 생각할 수도 없는 문제가 될 것이다. 이 논문은 유지보수성 중에서도 가장 중요한 기능확장성(Extensibility), 즉 기존 시스템에서 신규 서비스를 추가하려 할 때 기존의 서비스에 영향을 미치지 않으면서 비용 및 기간을 최소화하여 새로운 기능을 추가할 수 있는 품질 속성을 소프트웨어 아키텍처 수준에서 비교하는 방법을 정의하여 제시한다. 본 논문에서는 소프트웨어 아키텍처 중에서도 기능확장성에 가장 큰 영향을 미치는 모듈 뷰를 기준으로 기능확장성을 측정할 갓이나 모듈 내부의 변경을 통한 기능확장성은 고려하지 않고 새로운 모듈의 추가로 인한 기능확장성을 고려하였다. 본 논문은 기 수립된 소프트웨어 아키텍처의 모듈 뷰가 가지는 고유한 기능확장성을 측정하는 함수를 제시하고 여기에 새로운 모듈이 추가될 매 변화한 소프트웨어 아키텍처의 기능확장 effort 함수를 제시한다. 이 두 함수를 통해 두 개의 대안 소프트웨어 아키텍처 모듈 뷰에서 어떤 것이 더 기능확장성이 있는지 판단할 수 있게 한다. 우리는 이를 검증하기 위해서 기능확장성이 좋다고 제시되고 있는 디자인 패턴(계층패턴과 Broker 패턴)을 통해 본 논문의 이론을 정립하고 그 효용성을 입증하였다. 따라서 소프트웨어 아키텍처 수준에서 기능확장성이 얼마나 가능한지 서로 비교 가능한 수치를 제시하였고 이 수치를 통해 실제 개발이 완료되기 전 시점에 시스템의 기능확장성을 명백히 측정할 수 있게 하여 시스템 기능 확장에 들어가는 많은 비용을 줄일 수 있다는 것을 보여준다.
본 논문에서는 질의 응답 시스템에서 정답 추출을 위해 사용되는 표층 텍스트 패턴을 장거리 의존 문제에도 적용 가능하도록 확장하는 방법을 제안한다. 기존의 패턴 추출 시스템들의 패턴을 구성하고 있는 단어들간의 연속성과 불연속성에 대한 정보를 나타내도록 패턴 형태를 확장함으로써 장거리 의존 문제를 해결한다. 본 논문에서 제안한 형태의 패턴을 TREC-10의 질의를 이용해서 웹 데이터로 실험하여 정확도와 TREC의 평가 기준인 MRR을 사용해서 기존 시스템들과 성능을 비교했다.
임베디드 소프트웨어 모델링에서 패턴의 활용은 설계 모델의 품질을 향상시키는데 매우 중요한 역할을 수행한다. 특히 상태 기반의 모델링은 임베디드 시스템의 행위를 중심으로 표현되기 때문에 패턴의 활용은 정확한 기능의 설계 및 설계 모델의 복잡도 감소에 도움이 된다. 본 연구에서는 임베디드 소프트웨어의 상태 전이 모델의 복잡도를 감소시키기 위해 제시된 기존의 설계 패턴을 고찰하고, 이에 대한 신택스와 시맨틱의 확장을 통해 새로운 설계 패턴을 제시한다. 제시된 설계 패턴은 임베디드 소프트웨어가 갖는 비예측성(unexpected) 이벤트를 반영할 수 있도록 확장되었으며, 이는 보다 유연하고, 확장 가능한 임베디드 소프트웨어의 모델링을 가능하도록 할 것이다.
본 논문에서는 질의 응답 시스템에서 정답 추출을 위해 사용되는 표층 텍스트 패턴을 장거리 의존 문제에도 적용 가능하도록 확장하는 방법을 제안한다. 기존의 패턴 추출 시스템들의 패턴을 구성하고 있는 단어들간의 연속성과 불연속성에 대한 정보를 나타내도록 패턴 형태를 확장함으로써 장거리 의존 문제를 해결한다. 본 논문에서 제안한 형태의 패턴을 TREC-10의 질의를 이용해서 웹 데이터로 실험하여 정확도와 TREC의 평가 기준인 MRR을 사용해서 기존 시스템들과 성능을 비교했다.
본 논문은 고속 블록 정합 알고리즘에 관한 것으로, 적응형 육각 탐색에 있어서 차순위 국부 정합점을 이용하여 탐색 패턴을 확장하는 방법에 관한 것이다. 제안된 방법은 고속 움직임 추정의 국부 최소 문제를 경감하기 위해 적응형 육각 탐색의 최적 국부 정합점에 의해 형성된 기존의 탐색 패턴에 차순위 국부 정합점을 중심으로 새롭게 형성한 탐색 패턴을 추가하여 탐색패턴을 적응적으로 확장한다. 제안된 방법에 따르면, 육각 탐색 기반 블록 정합 알고리즘을 확장된 탐색 패턴에 적용하여 움직임 벡터를 추정함으로써 보상 화질 측면에서 개선된 성능을 제공하는 고속 움직임 추정을 수행할 수 있다.
본 논문에서는 한-중 기계번역 시스템에서 사용되는 한중 동사구 패턴의 반자동 생성을 위한 방법론을 제안한다. 한중 동사구 패턴은 한국어와 중국어간의 변환을 위한 정보를 제공할 뿐만 아니라, 한국어의 구문분석과 중국어의 생성을 위해 중요한 정보를 제공하는 고급 언어자원이다. 본 논문에서 제시하는 새로운 패턴 반자동확장 방안은 기존의 한중 동사구 패턴으로부터 대역어 정보를 이용하여 새로운 동사구 패턴을 생성해내는 방법이다. 본 방법론은 시스템 개발 초기에 일반적으로 이루어지는 사전기반 패턴 구축이 끝난 후, 패턴의 커버리지 문제를 해결하기 위해 실용적으로 적용할 수 있는 방법론으로서, 한국어와 중국어 같이 활용 가능한 대역 코퍼스가 아직 많지 않은 경우에 효과적이다. 본 논문에서 제시한 방법론은 실험 결과 67.15%의 정확률과 4.58배의 패턴 확장률을 나타냈다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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