• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제10권2호
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• pp.367-373
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• 2009

컴퓨터 프로그래밍 교육에서는 추상적 개념을 이해하고 주어진 문제를 스스로 해결하도록 한다. 기존의 프로그래밍 교육에서 BASIC, C와 같은 절차적 프로그래밍 언어에 대한 연구는 많이 있지만 JAVA와 같은 객체지향 프로그래밍 언어를 통한 교육콘텐츠는 찾아보기 힘들다. 본 논문에서는 구조 중립적이며, 분산 인터넷 환경에 적합한 특성을 가지고 있는 객체지향 프로그래밍(OOP)/JAVA 학습 시스템을 개발하여, 초등학교 학생들로 하여금 활용하도록 하였다. OOP/JAVA 학습 시스템을 통한 객체지향 프로그래밍 교육은 초등학생들의 논리적 사고력을 향상시키고, 수학, 과학 과목의 학습 성취도에 긍정적인 영향을 주는 동시에 컴퓨터에 대한 흥미도가 상승함을 실험을 통해 확인할 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제18권10호
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• pp.97-107
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• 2013

최근의 프로그래밍 패러다임은 객체지향프로그래밍과 이를 기반으로 하는 비주얼프로그래밍이 주류를 이루고 있다. 그러나 객체지향프로그래밍은 기존의 구조적프로그래밍기법에 비하여 개념이 어렵고 복잡하여 IT 관련학과 학생들을 교육하기에 어려움이 많았다. 본 연구에서는 학생들이 다양한 입출력 장치를 부착하고 로봇제어가 가능한 트레이닝 키트를 사용하여 객체지향 프로그래밍 학습 의욕 고취와 동기를 유발할 수 있도록 Java 가상머신을 내장한 Java 로봇 트레이닝 키트를 설계하고 구현하였다. 개발된 Java 로봇 트레이닝 키트는 USB 인터페이스로 컴퓨터와 통신 가능하며, 다양한 입출력 장치와 DC 모터 및 서보모터를 구동할 수 있는 범용 입출력 포트를 내장하여 교육용 로봇제작과 응용프로그래밍 실습이 가능하다. 따라서 IT 융합시대를 맞이하여 학문과 전공간의 벽이 낮아지고 창의 공학적 객체지향 프로그래밍언어 교육의 도입이 필요한 시점에서 본 연구에서 개발한 Java 로봇 트레이닝 키트가 많은 기여를 할 것으로 기대된다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제1권3호
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• pp.99-103
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• 2003

Classes are apt to include useless codes and inadequate inheritance relationship between them when they are being updated, inserted and deleted during the evolution process of object-oriented software, leading to lots of errors. Conventional class restructuring methods degrade the effectiveness of reusability since they go with preprocesses such as dependency analysis and estimation of class cohesion and run statically. In this paper, we propose a new C＋＋ class-restructuring algorithm that does not require those preprocesses and runs dynamically by improving ART learning algorithm in the artificial neural networks.

• 산업경영시스템학회지
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• 제24권66호
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• pp.1-10
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• 2001

Simulation-Based Expert System(SIMBES) is a very effective tool to solve complex antral hard problems. The SIMBES model includes a simulator, a feature extractor, a machine learning system, a performance evaluator, and a Knowledge-Based Expert System(KBES). Since SIMBES depends on Problem domains, a schedule-based material requirements planning problem, which is NP-hard, was selected to exemplify the SIMBES model. To implement the SIMBES application in Smalltalk paradigm, a system class hierarchy was constructed. The hierarchy consists of five large classes such as Job Generator, Job Scheduler, Job Evaluator, Inference Engine, and Executive System. Several classes inside these classes were identified. Additionally, instance protocols about all classes have been described in terms of messages and pseudo methods. These protocols can be implemented easily by any other object-oriented languages. Furthermore, these results may be used as a skeletal system to develop a new SIMBES efficiently, especially when the application is related to other scheduling problems.

• 정보교육학회논문지
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• 제6권1호
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• pp.64-74
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• 2002

본 연구에서는 외국어 학습에서 상황인지(Situated Cognition)의 중요성을 탐색해 보고 상황인지 원리가 반영된 학습환경 중의 하나로 MOO(Multi-user Object Oriented)의 특성을 살펴보고자 하였다. 다른 분야에서도 그러하겠지만, 외국어 학습은 특히 학습해야 할 어휘 또는 표현법의 개념 이해를 넘어 이를 실제 활용할 수 있는 고차원적 수준으로 전개되어야 한다. 어린이가 실제 생활 속에서 주변 사람들과 상호작용하는 가운데 자연스럽게 모국어를 습득하듯이, 상황적 맥락이 충분히 제시되는 환경 속에서 외국어를 학습해야 이를 실제상황에서 십분 적용할 수 있는 가능성이 높아지는 것이다. 바로 이런 점에서 상황인지의 교육적 의의가 있다고 할 수 있다. 최근 교육 분야에서 관심을 모으고 있는 MOO는 텍스트 기반의 공간적 메타포(Spatial Metaphor)를 적용한 가상현실로서, 학습과정에 상황적 맥락을 제공하고 학습자의 상호작용을 촉진할 수 있다는 점에서 시사점이 매우 크다. 이에 본 연구에서는 MOO의 특성들을 활동중심, 맥락중심, 상호작용 측면에서 접근하여 외국어 학습환경으로서의 적용가능성을 제안하였다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제14권3호
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• pp.751-770
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• 2018

Web applications are indispensable in the software industry and continuously evolve either meeting a newer criteria and/or including new functionalities. However, despite assuring quality via testing, what hinders a straightforward development is the presence of defects. Several factors contribute to defects and are often minimized at high expense in terms of man-hours. Thus, detection of fault proneness in early phases of software development is important. Therefore, a fault prediction model for identifying fault-prone classes in a web application is highly desired. In this work, we compare 14 machine learning techniques to analyse the relationship between object oriented metrics and fault prediction in web applications. The study is carried out using various releases of Apache Click and Apache Rave datasets. En-route to the predictive analysis, the input basis set for each release is first optimized using filter based correlation feature selection (CFS) method. It is found that the LCOM3, WMC, NPM and DAM metrics are the most significant predictors. The statistical analysis of these metrics also finds good conformity with the CFS evaluation and affirms the role of these metrics in the defect prediction of web applications. The overall predictive ability of different fault prediction models is first ranked using Friedman technique and then statistically compared using Nemenyi post-hoc analysis. The results not only upholds the predictive capability of machine learning models for faulty classes using web applications, but also finds that ensemble algorithms are most appropriate for defect prediction in Apache datasets. Further, we also derive a consensus between the metrics selected by the CFS technique and the statistical analysis of the datasets.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제23권2호
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• pp.79-86
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• 2022

본 논문은 역공학 기반 소프트웨어 가시화를 통해 설계 개선 실현과 고품질화에 초점을 두고 있다. 앞으로의 4차 산업의 다양한 영역에서 새로운 기술과 복잡한 소프트웨어가 대두됨에 따라 안정성과 신뢰성을 겸비한 소프트웨어 검증이 이슈화되고 있다. 간단한 연산 소프트웨어부터 기계 학습기반의 데이터 지향 소프트웨어까지 다양한 소프트웨어 고품질화를 위한 역공학 기반 UML 설계 추출 및 가시화 방법을 제안한다. 이를 기반으로 목표 설계에 대한 정확도를 확인하고 코드 내부 복잡도 식별을 이용하여 설계 개선을 통한 소프트웨어 품질 향상을 기대한다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제46권4호
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• pp.7-16
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• 2009

로봇이 지능적이고 합리적으로 임무를 수행하기 위해서는 다양한 솜씨(skill)가 필요하다. 우리는 솜씨를 생성하기 위해 우선 행동유발성(affordance)을 학습한다. 행동유발성은 행동을 유발하게 하는 물체 또는 환경의 성질로써 솜씨를 생성하는데 유용하게 사용될 수 있다. 로봇이 수행하는 대부분의 임무는 순차적이고 목표 지향적인 행동을 필요로 한다. 그러나 행동유발성만을 이용하여 이러한 임무를 수행하는 것은 쉽지 않다. 이를 위해 우리는 행동유발성과 목표 지향적 요소를 반영하기 위한 소프트 행동동기 스위치(soft behavioral motivation switch)를 이용하여 솜씨를 생성한다. 솜씨는 현재 인지된 정보와 목표 지향적 요소를 결합하여 행동동기를 생성한다. 여기서 행동동기는 목표 지향적인 행동을 활성화시키기 위한 내부 상태를 말한다. 또한, 로봇은 임무 수행을 위해 순차적인 행동 선택을 필요로 한다. 우리는 목표 지향적이고 순차적인 행동 선택이 가능하도록 솜씨를 이용하여 솜씨 네트워크(skill network)를 생성한다. 로봇은 솜씨 네트워크를 이용하여 목표 지향적이고 순차적인 행동을 선택할 수 있다. 본 논문에서는 베이지안 네트워크를 이용한 행동유발성 모델링 및 학습 방법, 행동유발성과 소프트 행동동기 스위치를 이용한 솜씨 및 솜씨 네트워크 생성 방법, 마지막으로 솜씨 네트워크를 이용한 목표 지향적 행동 선택 방법을 제안한다. 우리의 방법을 증명하기 위해 제니보(애완 로봇)를 이용한 교시 기반 학습 방법을 통해 "물체 찾기", "물체에 접근하기", "물체의 냄새 맡기", 그리고 "물체를 발로 차기" 행동유발성들을 학습하였다. 또한, 이들을 이용하여 솜씨 및 솜씨 네트워크를 생성하여 제니보에 적용하고 실험하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제2권2호
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• pp.71-93
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• 2001

개체-관계 모델은 데이터베이스 설계와 시스템 분석을 위해서 시간 응용 분야에서 사용되고 있는 개념적 모델로서, 현실세계의 시간 문제 영역을 논리적 모델로 표현하기 위한 기반이 된다. 객체 지향 모델은 실세계의 이력 자료에 대한 개체와 관계성을 데이터베이스 시스템에 표현하는데 적합한 논리적 모델로서, 이력 자료의 병행적 지원과 시공간 자료의 조작 등을 적절하게 표현하고자 하는 응용분야에서 이용되고 있다. 현실세계 개체의 표현을 정확하게 모델링하기 위해서는 아주 적은 제약조건을 갖고 E-R 모델을 객체 지향 모델로 변환하는 방법이 필요하다. 또한 시간지원 객체 지향 모델은 시간 의미를 객체 지향 모델에 추가하여 시간에 따라 변화된 정보를 처리할 수 있는 논리적 모델이다 시간지원 객체 지향 모델의 두 부류는 시간을 결합하는 단위에 따라 속성 버전화와 객체 버전화로 나누어진다. 이 두 가지 중에서 객체 지향 모델은 이 상태와 행위의 재사용성을 증가시키고 개체들 사이의 유기적 관계를 효율적으로 표현할 수 있기 때문에 객체 지향 모델의 연구가 필요하다. 그런데 개체-관계 모델을 객체 지향 모델로 변환하기 위한 기법과 제약조건이 수반된다. 그래서 시간 개념이 포함된 개체-관계 모델을 객체 지향 모델로 변환하는 연구가 필요하다. 따라서 현실세계의 객체 버전화를 위한 이력 개체를 정확하게 표현하기 위해서 본 논문은 E-R 모델을 객체 지향 데이터베이스 모델로 변환하기 위한 기법을 제시하고 있다 즉. 현실세계의 개체와 관계를 데이터베이스에 표현하는데 적합한 시간지원 객체 지향 모델로 일반화, 집단화와 연관화에 대한 역할에 따라 변환하며, 그리고 다형성 관점에서 일반화 상속과 집단화 상속을 조합하여 기능을 확장한다. 이 변환과 확장은 데이터베이스 설계의 논리적 모델 설계 및 재사용성을 증가시키는데 기여할 것이다.ing, and e-mail. A room for HEE, in which teaming activity mainly occurs by following the sequences of learning procedures, includes other sub-rooms for the guidance of Loaming, discussion, directories for reference, question and answer, submission of homework, evaluation, and an encyclopedia. Therefore, this study implicates: 1) achievement of teaming environment using the ICT mainly made by students who solve problems closely related to daily life, 2) development of practical learning questionnaires fitted in the present state, 3) preparation for the curriculum. Finally, from this study, I suggested that further studies are needed to develop models for learning, interaction between students and teachers, and the learning materials under the Web based loaming environment.tion, and Environmental Replacement. Third, by selecting Chung na environmental park in Incheon, which is a filtration plant lot,

• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권11호
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• pp.2989-3000
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• 1999

Until now, most Intelligent Tutoring Systems are lacking in the modularity, the extensibility of the system, and the flexibility in the dynamic environment due to the static exchanges of knowledge among modules. To overcome these flexibility in the dynamic due to the static exchanges of knowledge among modules. To overcome these problems, we will suggest, in this paper, a Distance Intelligent Tutoring Framework, called DELFOM, based on the multiagent to cope with the various and complicated learner's requests. We could make different types of learning systems by simply changing the contents of DELFOM External that is variant part of DELFOM. This framework, therefore, provides software reuse and the extensibility based on object-oriented paradigm. And we will propose two different distance learning systems using DELFOM. Therefore this framework gives the developer/the learner the effective and easy development/learning environment. DELFOM is implemented using CORBA and Java for the network transparency and platform independence.