스포츠이벤트는 스포츠 산업의 핵심 상품으로 관련 비즈니스 규모는 꾸준히 증가하고 있다. 그러나 스포츠 이벤트의 관리의 측면에서 스포츠 이벤트를 통해 생성된 지식과 경험은 비효율적이고 비체계적으로 관리되고 있다. 이러한 이유로 스포츠 이벤트의 유치, 준비와 운영 과정에서 불필요한 자원의 낭비와 시행착오가 반복되곤 한다. 이 연구는 스포츠 이벤트 관리 프로세스를 개발하고 적합성을 평가하는 데 그 목적이 있다. 이 연구에서는 스포츠이벤트의 핵심 프로세스를 단계별로 개발한 뒤 설계된 업무 프로세스의 적합성 평가를 위해 유사한 환경의 시범대회를 선정하여 설계 된 프로세스를 적용 및 평가하였다. 적용 평가의 대상 기능영역은 등록, 숙박, 수송, 방송, 식음료의 5개 FA이며 이 중 63개의 액티비티를 선정하여 적합성 분석을 실행하였다. 프로세스 모델링 방법으로는 IDEF(IDEF; Integration Definition)방법을 사용하였다. 적합성 평가는 퍼지이론에 기반한 프로세스 마이닝 기법을 사용하였고, 프로세스 마이닝 도구로는 ProM을 활용하였다.
대한민국은 지진 판의 경계로부터 멀리 떨어진 지역에 있으며, 이러한 지역에서 발생하는 판 내부 지진은 판 경계부 지진과 비교하면 일반적으로 규모가 작고 발생빈도도 낮다. 그럼에도 불구하고 과거 2년부터 1904년 사이 한반도에서 발생했던 지진과 최근 한반도 지진을 관측한 이래에 발생한 지진을 조사 및 분석한 결과 진도 규모 9까지 이르는 것으로 나타났다. 본 논문에서는 한반도에서 발생한 지진과 통계적 자기 유사성과의 관계를 분석하기 위해서 국립기상연구소에서 발표한 「한반도 역사지진 기록 (2년~1904년)」을 이용한다. 또한 본 논문을 통해서 해결한 문제는 한반도에서 발생한 지진데이터와 통계적 자기 유사성과 시각화의 관계 연구를 처음으로 규명하였으며, 그 결과 한반도 지진의 자기 유사성 정도를 판단하는 3가지 정량적인 추정방법으로 측정한 결과 자기 유사성 파라메터 H 값(0.5 < H < 1)이 0.8이상으로 자기 유사성 정도가 높은 것으로 나타났다. 그리고 그래프의 시각화를 통해 지진이 어느 지역에서 많이 발생했는지를 쉽게 파악할 수 있고, 향후 지진 발생시 피해를 예측하고 재산과 인명 피해를 최소화할 수 있는 예측 시스템 개발과 지진 데이터 분석 및 모델링 연구에 활용될 수 있을 것으로 보인다. 뿐만아니라 본 연구결과를 토대로 자기 유사성 프로세스는 지진활동의 패턴과 통계적 특성을 이해하고, 유사한 지진 사건을 그룹화하고 분류하는데 도움을 줄 수 있으며, 지진 활동에 대한 예측, 지진 위험 평가 및 지진 공학 관련 연구에 활용될 것으로 예상된다.
본 논문에서는 실제 값과 같은 데이터의 불확실성과 유사성을 측정 할 수 있는 퍼지 엔트로피와 유사성 측정이 소개되고 있다. 퍼지 엔트로피와 유사성 측정의 디자인이 설명하고 입증했다. 획득 수단은 연산 프로세스에 적용되고 논의되었다. 이러한 의사 결정과 퍼지 게임 이론과 같은 데이터 정량화 결과의 연장도 논의되었다.
본 논문에서는 이미지 복원에 사용되는 기존의 FAM (Fuzzy Associative Memory)에 유사성 학습을 채택하여 개선된 FAM을 제안한다. 이미지 복원은 노이즈가 존재하는 버전에서 원 이미지에 가깝게 복원하는 것을 의미한다. 얼굴 인식과 같은 중요한 적용 문제에서 이 프로세스는 잡음에 강하고 견고하며 빠르며 확장 가능해야한다. 기존의 FAM 은 강력한 퍼지 제어를 통하여 도메인에 적용 할 수 있지만 실제 응용 프로그램에서는 용량 문제가 있지만 단순한 단일 계층 신경망이다. 유사성 측정은 복구 된 이미지와 원본 이미지 사이의 제곱 평균 오차를 최소화하기 위해 FAM 구조의 연결 강도와 관련이 있다. 제안된 알고리즘의 효과는 실험에서 랜덤 노이즈로 인한 오류 크기가 현저히 낮아지는 것을 확인하였다.
많은 불확실성 항목들은 소프트웨어 실행 시에 존재한다. 특히, 유사한 분야에서 전반적인 시스템에 많은 영향을 주게 된다. 불확실성 요소와 같은 모호성 요소의 관리는 소프트웨어 신뢰성을 위하여 중요한 요소가 된다. 따라서 모호성을 식별하여 불확실성 요소를 제거하도록 판단기준을 프로세스화 하였다. 또한 본 연구에서는 소프트웨어 개발 시, 모호성을 제거하기 위한 불확실성 식별 기준과 불확실성 처리 프로세스 및 정량적인 평가에 대하여 제시한다.
디자인 지식의 습득, 저장, 검색 및 응용과 같은 컴퓨터를 이용한 디자인 과정에 있어서, 창조적이며 디자인 요구에 적당한 결과물을 생산하는데 필요한 디자인 지식을 인지하고 습득하는 과정은 매우 중요하다 하겠다. 특히 인간의 인지능력과 유사한 기능을 같고 중요한 형태 디자인 지식을 습득하는 것은 필수적이다. 형태의 물리적인 속성에 의하여 인지되는 1차원적인 형태 지식이 아닌, 이들로부터 형성되는 2차원 또는 그 이상의 차원에서 인지되는 형태 디자인 지식을 인지해야만 한다. 지식의 인지 및 습득은 기억 장치에 저장되어 있는 지식과 인지되는 지식을 비교하여 동일하거나 유사한 경우 그 디자인 지식이 습득된다. 이때 1차원적인 디자인 지식은 형판 매칭과 속성 매칭에 의하여 그 유사성이 쉽게 인지되지만, 2차원 이상의 디자인 지식에 대해서는 인간은 쉽게 인지하나 컴퓨터를 이용한 인지에는 어려움이 많다. 본 연구는 컴퓨터에 이러한 능력을 부여하기 위하여 형태패턴 표현을 이용한 형태의 유사성을 판별하는 방법에 대하여 설명하였다.
서비스 지향 개발에서 서비스 식별은 워크플로우, 목표와 시나리오, 유스케이스, 컴포넌트, 휘처, 패턴 등에 기반해서 이루어져 왔다. 그러나, 비즈니스 가치 관점에서 의미적 접근에 의한 서비스의 식별은 아직 구체화되어 있지 않다. 본 논문은 비즈니스 서비스 식별의 정확성을 향상시키기 위하여, XL-BPMN 모델 대상의 구조적 및 의미적 분석에 의한 비즈니스 서비스를 식별하는 방법을 제시한다. 비즈니스 시나리오에 기반해서 비즈니스 프로세스들을 식별하고, 이 프로세스는 XL-BPMN 비즈니스 프로세스 모델로 디자인한다. 이 비즈니스 프로세스 모델에서, 액티비티들간 구조적 패턴과 속성 기반 의미적 유사성의 통합된 분석 결과에 의해 밀접한 액티비티를 바인딩해서 단위 비즈니스 서비스를 식별한다. 이를 통해, 상위 비즈니스 가치 관점의 XL-BPMN 모델을 통한 정확성과 모듈성이 높은 단위 비즈니스 서비스 식별을 할 수 있다. 식별된 서비스의 재사용을 통해서 서비스 지향 개발을 더욱 가속화를 도모할 수 있을 것이다.
RUP과 ADDMe는 국내 국방 도메인에서 가장 많이 사용되는 컴포넌트 기반 소프트웨어 개 프로세스이다. ADDMe는 RUP을 기반으로 만들어졌고 국방 컴포넌트 기반 소프트웨어 개발에 표준화되었다. 국방 도메인에서 소프트웨어 재사용 증진과 소프트웨어 이해를 돕기 위해서는 RUP과 ADDMe로 개발된 프로젝트 산출물 정보들의 검색 서비스를 제공해야 한다. 또한, 기존 이미 RUP로 개발된 것과 유사한 기능을 일부 제공하는 프로젝트를 ADDMe로 개발할 경우 현재 작성중인 ADDMe 산출물과 밀접히 연관된 기존 RUP 산출물을 검색한 후 재사용할 가능성이 크다. 이를 위해서는 RUP과 ADDMe 프로세스에 존재하는 산출물들 간의 상판관계 매핑이 먼저 요구된다. 그러나 이 두 프로세스들에 존재하는 산출물 연관성 매핑 연구가 현재 존재하지 않는다. 본 논문은 위의 두 프로세스들을 분석 비교하여 온톨로지 기반 산출물 분류를 수행한다. 그리하여, 본 연구는 두 프로세스 내의 산출물들이 의미적으로 서로 어떠한 연관 관계에 있는지 어떠한 정보를 포함하는지 파악할 수 있게 하여 산출물 검색을 통한 컴포넌트 재사용을 돕는다.
본 연구는 감성공학적 접근법으로 터치 모바일 폰의 자유 드로잉 GUI 요소를 디자인 하기 위한 프로세스를 검증하는 것이 목적이다. 본 연구의 프로세스는 다음과 같이 진행되었다. 첫째, 터치폰에서 자유드로잉하는 행태를 파악하기 위하여 남 녀 대학생 57 명을 대상으로 터치폰 일기를 쓰게 하여 분석하였다. 또한 관찰 대상자가 선호하는 패션, 좋아하는 이미지를 수집하여, IRI 표준 이미지 스케일 맵에 매핑하여 감성 요소를 추출하였다. 둘째, 추출된 감성 요소는 Norman(2002)에 의거한 감각적(Visceral), 행태적(Behavioral), 심볼적(Reflective) 감성 어휘로 도출하고, 요인 분석을 통해 대표 감성 어휘를 도출하였다. 셋째, 자유 드로잉을 위한 터치 모바일폰 GUI 요소를 도출한 후 대표 감성 어휘와의 관계성을 분석하여 관계성이 높은 디자인 요소를 추출하였다. 마지막으로 추출된 대표 디자인 요소와 대표 감성 어휘는 다차원척도(Multidimensional scaling : MDS) 분석을 실시하여 2 차원 축에 모델링하고, 정량적으로 디자인에 반영될 주요 감성을 도출해본 결과 사용자의 감성적 경험을 통해 도출된 GUI 와 유사성이 높은 감성 어휘는 감성적 디자인을 할 때 주 요소로 적용 된다는 사실을 확인하였다.
오늘날 모바일 시장을 중심으로 다양한 플랫폼이 등장하면서 모바일 어플리케이션 개발 시 여러 플랫폼을 고려해야 하는 부담이 증대되고 있다. 이러한 상황에서 Model-Driven Development(MDD) 는 멀티플랫폼에 대응하는 어플리케이션 개발의 효율성을 높여줄 수 있다. 하지만 이 기법을 이용하는 대다수의 연구 결과들은 해당 방법론을 통해 생성된 결과물의 질을 객관적으로 평가할 수 없고, 이 때문에 해당 방법론의 성능 평가가 힘들다. 본 연구에서는 대상 플랫폼들이 제공하는 API 를 분석한 결과에 근거하여 공통 요소를 추출하고 이를 이용하여 MDD 기반으로 개발을 진행할 수 있는 개발 프로세스를 소개하고, 이를 통해 생성된 소스 코드의 기능적 유사도 및 코드 생성률과 기능적 유사도를 평가할 수 있는 방법을 제안한다. 이 방법은 코드를 AST 로 바꾸고 API 맵핑 테이블에 근거하여 동일한 키워드로 변환하고 유사도를 측정하여 설계 시 의도한 기능이 얼마나 잘 코드로 생성되었는 지 평가할 수 있는 방법이다. 본 연구에서는 이 방법을 이용하여 생성된 코드의 기능적 유사도와 코드 생성률을 측정하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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