The objective of this paper is to systematically establish the development of game software through the fusion of game implementation and component methodology. The development of game software has inconsistently accomplished without the consistent frame for the analysis and design of game development in the domestic environments. Therefore in case of the development of game software based on game component, although a lot of resources were required in the initial the accumulation of experience and the technology of reuse lead to the efficiency of the maintenance ultimately.
시스템간의 상호운용성은 국방, 금융, 행정 등 임무 중심적인 시스템의 개발 및 운용에 있어서 많은 관심과 연구가 되고 있는 분야이다. 특히 시스템들이 이종의 컴포넌트들을 기반으로 개발됨에 따라 이종 분산 환경에서 컴포넌트 기반 시스템간의 상호운용성 확보는 매우 중요한 문제로 부각되고 있다. 본 논문은 이러한 문제점을 해결하기 위하여 이종 분산 컴포넌트 기반 시스템간의 상호운용 수준 측정에 필요한 표준 컴포넌트 규격 정의, LISI 능력 모델 확장, 그리고 CBD 방법론의 개발 절차를 반영한 상호운용 질의서를 포함하고 있다. 또한 서로 다른 방식으로 개발된 두 프로토타입 시스템에 대하여 상호운용성 수준을 측정하고 결과를 비교 분석하여 본 본문의 상호운용 능력 모델 및 질의서를 검증하였다.
In genome-wide association studies, pathway-based analysis has been widely performed to enhance interpretation of single-nucleotide polymorphism association results. We proposed a novel method of hierarchical structural component model (HisCoM) for pathway analysis of common variants (HisCoM for pathway analysis of common variants [HisCoM-PCA]) which was used to identify pathways associated with traits. HisCoM-PCA is based on principal component analysis (PCA) for dimensional reduction of single nucleotide polymorphisms in each gene, and the HisCoM for pathway analysis. In this study, we developed a HisCoM-PCA software for the hierarchical pathway analysis of common variants. HisCoM-PCA software has several features. Various principle component scores selection criteria in PCA step can be specified by users who want to summarize common variants at each gene-level by different threshold values. In addition, multiple public pathway databases and customized pathway information can be used to perform pathway analysis. We expect that HisCoM-PCA software will be useful for users to perform powerful pathway analysis.
컴포넌트 기반 플랫폼이 갖는 주 한계점은 컴포넌트 기반 시스템이 갖는 컴포넌트간 상호작용과 관련된 행위에 대한 기술과 추론에 대한 적당한 수단을 제대로 제공하지 못한다는 것이다. 현 컴포넌트 기반 플래폼이 CORBA의 IDL과 같은 컴포넌트에 대한 시그네쳐 수준에서의 기술을 위한 방법을 제공하기는 하지만, 이는 컴포넌트들간 상호작용과 같은 행위 기술을 저 수준에서 제공하는 것에 불과하다 컴포넌트 기반 시스템에서 중요한 과제 중 하나는 바로 컴포넌트들간 상호작용과 같은 행위를 기술하는 것과 이를 바탕으로 행위에 대한 검증이 필요하다. 본 논문에서는 프로세스 대수를 이용하여 컴포넌트 인터페이스의 명세 정의와 추상화된 소프트웨어 아키텍처를 어떻게 만족시킬 것인가를 보장받기위한 role의 결합방법, 생성된 아키텍처에 대한 전개규칙, 시각화방법을 연구한다. 또한 사례연구를 통해 본 논문에서 제안한 명세기법 및 정의의 타당함을 보였다.
The aim of this study is to develop a simulation model for analyzing 2D truss structure using Generic Agricultural System Simulator (GASS). Although the truss is simple structure, numerical methods based on matrix analysis are cumbersome and complicated. This study suggests simple and convenient methods to remove calculating steps for whole stiffness matrices. The simulation environment based on independency of object-oriented components on GASS consists of component development and component deploy stages. A component for a truss structure is implemented based on equilibrium equations at nodes. The simulator can analyze truss structures through deploying components with attributes and links. The examples using GASS show intuitive graphical results of the movements of truss nodes.
This paper presents the fault diagnosis of induction motor based on support vector machine(SVMs). SVMs are well known as intelligent classifier with strong generalization ability. Application SVMs using kernel function is widely used for multi-class classification procedure. In this paper, the algorithm of SVMs will be combined with feature extraction and reduction using component analysis such as independent component analysis, principal component analysis and their kernel(KICA and KPCA). According to the result, component analysis is very useful to extract the useful features and to reduce the dimensionality of features so that the classification procedure in SVM can perform well. Moreover, this method is used to induction motor for faults detection based on vibration and current signals. The results show that this method can well classify and separate each condition of faults in induction motor based on experimental work.
This paper presents the fault diagnosis of induction motor based on support vector machine (SVMs). SVMs are well known as intelligent classifier with strong generalization ability. Application SVMs using kernel function is widely used for multi-class classification procedure. In this paper, the algorithm of SVMs will be combined with feature extraction and reduction using component analysis such as independent component analysis, principal component analysis and their kernel (KICA and KPCA). According to the result, component analysis is very useful to extract the useful features and to reduce the dimensionality of features so that the classification procedure in SVM can perform well. Moreover, this method is used to induction motor for faults detection based on vibration and current signals. The results show that this method can well classify and separate each condition of faults in induction motor based on experimental work.
This study is based on the evaluation of a single component injection type adhesive repair material and a new 2 component type used in leakage of underground concrete structures. The studies showed that based on different mix ratio of the 2 component type adhesive sealant comprised of an asphalt main and latex mixture agent the viscosity of the material compound differed significantly. Based on a permeability testing, injection and economic efficiency, and performance, the appropriate ratio was determined to be 6:1 and was proceeded to the KS F 4935 evaluation method. The 2 component type adhesive sealant uses a static mixer and a cartridge type container for the injection procedure and was able to satisfy the evaluation criteria outlined in the KS F 4935 standard.
Various methods for blind source separation (BSS) are based on independent component analysis (ICA) which can be viewed as a nonlinear extension of principal component analysis (PCA). Most existing ICA methods require certain nonlinear functions (which leads to higher-order statistics) depending on the probability distributions of sources, whereas PCA is a linear learning method based on second-order statistics. In this paper we show that the PCA can be applied to the task of BBS, provided that source are spatially uncorrelated but temporally correlated. Since the resulting method is based on only second-order statistics, it avoids the nonlinear function and is able to separate mixtures of several colored Gaussian sources, in contrast to the conventional ICA methods.
소프트웨어 생산 라인은. 소프트웨어 자산에 존재하는 일반적인 컴포넌트를 구체화하고 미리 정의된 아키텍처를 기반으로 조립함으로써, 고품질의 응용 프로그램을 빠르게 개발할 수 있도록 해 주는 것을 목적으로 한다. 본 논문에서는, 소프트웨어 생산 라인 구축을 지원하기 위하여 GenVoco 아키텍처와 XML/XSLT 기술을 이용한 컴포넌트 코드 자동 생성 기법과, 이를 기반으로 한 컴포넌트 코드 생성 시스템인 CompGenX(Component Generator using XML)를 제안한다. CompGenX은 컴포넌트 코드 생성 시에 컴포넌트의 재구성성을 지원함으로써 재사용자가 컴포넌트 재사용 시 자신의 목적에 맞는 컴포넌트의 소스 코드를 자동으로 생성할 수 있게 해 준다. 이를 위한 컴포넌트 개발 과정은 크게 컴포넌트 패밀리 구축 과정과 컴포넌트 재사용 과정으로 나누어진다. CompGenX는 컴포넌트 패밀리 구축 과정을 위하여, 도메인 분석을 위한 특성 모델 작성 도구, 도메인 설계를 위한 도메인 아키텍처 정의 도구를 제공한다. 또한 코드 자동 생성에 필요한 구성 지식 명세서와 코드 템플릿 작성 도구를 제공한다. 컴포넌트 재사용 과정을 위해서 CompGenX는, 컴포넌트 패밀리 검색 도구, 컴포넌트 커스터마이징 도구 및 컴포넌트 코드 생성기 등을 제공한다. 본 논문의 컴포넌트 코드 자동 생성 기법과 생성 시스템은 컴포넌트 기반 소프트웨어 생산 라인 구축을 위한 기반 기술로서 적용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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