http://repository.sungshin.ac.kr/handle/2025.oak/667 2026-03-23T21:34:21Z http://repository.sungshin.ac.kr/handle/2025.oak/6632 Title: 컴포넌트개발 방법론의 비교연구 Author(s): 김현주. Abstract: 소프트웨어 개발의 생산상과 시스템의 안정성은 소프트웨어 공학뿐 아니라 업계에서도 중요한 연구 과제가 되고 있다. 작은 단위의 소프트웨어 부품을 조립하여 더 큰 소프트웨어 시스템을 구축하는 조립 생산 방식으로 소프트웨어의 재사용성을 보장해주리라 생각했던 객체지향 언어나 방법론들이 우수한 개념이나 연구성과에도 소프트웨어 재사용 측면에서는 그리 큰 결과를 얻지 못하게 되면서 컴포넌트 쪽으로 관심이 돌려지게 되었다. 작은 부품을 이용하여 더 큰 제품을 만드는 조립 생산의 개념은 이미 다른 산업 분야에서는 일반화 된 개념이지만 소프트웨어 산업의 경우에는 그리 성공적으로 적용되지 못했다. 다른곳에서 만들어진 소프트웨어에 대한 개발자 상호간의 불신과 잦은 변경에 따른 블랙박스 형태의 부품을 사용하는데서 오는 불안감 등이 그 주요 원인이 되고 있다. 하지만 점점더 복잡해지고 대형화 되어가는 소프트웨어 제품들은 더 이상 주문 제작 형태의 소프트웨어로는 감당하기가 어려워 지고 있다. 따라서 신뢰성 있고 어느정도 환경 변화가 가능한 소프트 웨어 부품, 즉 컴포넌트의 공급이 현실로 다가오고 있는 것이다. 컴포넌트는 객체에서 보다 확장된 재사용 단위로서 지속(Persistent)데이터와 공용 오퍼레이션을 가지고 캡슐화 되어있는 점에서는 객체와 유사하지만 보다 큰 서비스의 집합으로서 그 응집도(Coheision)는 높고 결합도(Coupling)은 낮은 객체들의 그룹으로 볼수 있다. 인터페이스를 통해 외부 어플리케이션에게 서비스를 제공하는 것은 기존의 라이브러리와 유사하지만 블랙 박스 형태이고 커스터마이즈가 가능하며 영구 자료를 가지고 있다는 점에서는 이를 나타낸다. 따라서 검증된 소프트웨어의 사용은 컴포넌트를 기반으로 하는 어플리케이션의 생산성 뿐만 아니라, 안정성도 보장해 주는 소프트웨어 재사용의 대안으로 부각되며 연구되고 있다. 컴포넌트 개발기법은 컴포넌트 개발 시 컴포넌트를 추출하고, 개발되는 각 컴포넌트간의 연결을 구성한다. 이런 컴포넌트 아키텍쳐를 얻기위한 체계적인 프로세스는 컴포넌트 개발시 필수적인 요소이다. 컴포넌트를 개발하기 위한 프로세서를 사용하여 개발 초기 아키텍쳐가 나오면 그에따라 비용산정과 인적자원의 배치, 컴포넌트 rnao 여부에 대한 조사와 판단이 가능해지며 개발자들에게는 그들이 만들어야할 컴포넌트에 대한 좋은 뷰를 제공할수 있다. 또한 개발된 컴포넌트가 어플리케이션에 적합하고 융통성 있는 형태로 유지되고, 컴포넌트가 공유, 재사용, 교체가 가능하고 지속적인 사용을 위해서는 그 아키텍처가 잘 만들어져야 한다. 따라서 본 논문에서는 현재 주요한 컴포넌트 개발 방법론으로 거론되고 있는 UML과 E-CBD. 카타르시스 방법론의 내용을 비교분석하고 각 방법론마다의 특징을 보고자 한다.|Component is realized by way that can offer productivity and stability of software product through greatest maximize of reusability of software. Component based software development methods draws component when develop component and connects developed components and do so that can use in embodied component application. In this traeatise do comparative analysis, UML and Catalysis methodology, and E-CBD contents that is taken to important component development methodology present. 2000-12-31T15:00:00Z http://repository.sungshin.ac.kr/handle/2025.oak/4915 Title: 연관규칙에서의 Interesting rules 탐사를 위한 측정방법 연구 Author(s): 양민정. Abstract: 데이터 마이닝이란 대용량의 데이터베이스로부터 숨겨져 있는 규칙적인 패턴이나 유용한 정보를 추출하는 방법론을 의미한다. 데이터 마이닝의 중요한 분야 중 하나인 연관 규칙 탐사는 그 동안 많은 연구가 이루어져왔다. 연관 규칙 탐사란 데이터베이스에서 항목들 간의 상관성을 찾아내는 것을 말한다. 항목들간의 상관성을 찾아내기 위해 일반적으로 지지도와 신뢰도를 사용한다. 사용자가 정한 최소 지지도와 최소 신뢰도 이상의 값을 가지는 연관규칙을 탐사하는 것이다. 하지만 이 지지도와 신뢰도만으로 연관규칙을 탐사하게 되면 매우 많은 규칙들이 생성될 뿐만 아니라 발견된 규칙?湧? 모두 유용한 정보를 지닌 규칙들은 아니다. 따라서 보다 연관성있고 유용한 정보를 지닌 규칙을 탐사하기 위해 여러 측정방법들이 연구발표 되었다. 본 논문에서는 기존에 발표된 여러 측정방법들을 연구하고 그들을 활용하여 연관규칙내에서 보다 흥미로운 규칙을 찾는 방법을 제시하였다.|Data mining is to extract frequent patterns or useful information from large databases. There are many works on mining association rules, where mining association rules is one of important techniques in data mining. An association rule represents correlation between the one itemset and another itemset in a database. The usual measures to assess association rules are support and confidence. However, several authors have pointed out some drawbacks of the support and confidence framework. And, as a result of mining association rules, a user can get so many rules, which makes the user difficult to decide whether which rule is interesting or not. Several authors have proposed alternatives to confidence. We briefly describe some of them. In this paper, we present a method to assess association rules in order to avoid to obtain misleading rules with collective strength, certainty factor, piatetsky-shapiro, interest, add value, . 2001-12-31T15:00:00Z http://repository.sungshin.ac.kr/handle/2025.oak/4751 Title: 액티브 네트워크 환경에서 Smart Router를 이용한 효율적인 네트워크 관리 기법 Author(s): 홍은경. Abstract: 정보통신의 빠른 발전은 통신 네트워크를 점점 더 복잡하고 커지게 하였고, 네트워크 내에서의 다양한 장비들의 관리는 정보통신에서의 주된 연구 분야로 자리 매김하였다. 그러나 아직까지의 네트워크 관리 시스템은 중앙집중적인 구조를 크게 벗어나지 못하고 있으며 네트워크의 발전에 따라 네트워크 관리 서버로 트래픽이 증가하는 병목현상과, 관리 규모의 한계가 있는 등의 문제점들을 가지게 되었다. 본 논문은 기존의 네트워크 환경의 중앙 집중적인 네트워크 관리 시스템의 문제점과 한계점을 해결하고 좀 더 효율적인 네트워크 관리를 위해 차세대 인터넷 기술인 액티브 네트워크 기술을 적용한 네트워크 관리 시스템을 제안하고자 한다. 액티브 네트워크 기술은 기존의 증간노드인 스위치나 라우터들이 패킷의 단순한 경로 배정이나 전달만이 아닌 사용자에 의해 장착된 프로그램이나 프로그램 코드를 담은 액티브 패킷에 의해 데이터를 처리할 수 있도록 한 것이다. 본 논문에서는 네트워크 관리 환경내의 라우터들에게 패턴화 된 관리 정보들을 처리하고, 자신이 속한 LAN 환경내의 관리 대상들을 분산화 처리할 수 있는 Smart Router 모델을 제안하였다. 패턴화된 관리 정보를 주고 받음으로써 기존의 중복된 관리 정보의 불필요한 전송을 피하게 되고 각각의 라우터들이 LAN 내의 관리 대상들을 관리하여 필요한 정보만을 관리서버로 보내게 되므로 네트워크 관리로 인한 네트워크 트래픽의 증가를 줄일 수 있다. 또한 기존의 네트워크 환경에서도 적용이 용이하다는 장점이 있다. 이런 Smart Router 개념을 적용한 네트워크 관리 시스템은 기존의 네트워크 관리 시스템의 문제점들을 보안하고 액티브 네트워크 환경에서 여러 서비스의 응용이 가능할 것으로 기대된다.|Networks and internet application are becoming bigger and more complex. Subsequently, effective network management has become more important. Due to difficulties of network configuration and various other technological problems, most of the current network management architecture uses centralized network management model. We suggest new network management architecture which adopt the active network technology to solve the problems mentioned above Active Networks permit applications to inject programs into the nodes of local and more importantly, wide area networks. This Supports faster service innovation by making it easier to deploy new network service. These innovation include the separation between transmission hardware and control software, availability of open programmable network interfaces and the accelerated virtualization of networking infrastructure. In this paper, key of active network management is Smart router and patterned network information. smart router deducted work of network management server and patterned network information deducted network traffic. Network management model suggested in this thesis, has the advantages : which are distribution of load, dynamic scalability, deduction of network overhead and etc. Network management model based on Active Network is expected that it to resolve the problems which cannot bo handled efficiently in most of existing legacy centralized network management model. 2002-12-31T15:00:00Z http://repository.sungshin.ac.kr/handle/2025.oak/3720 Title: 부분 차원 클러스터링을 위한 개선된 알고리즘 Author(s): 김연호. Abstract: 고차원 데이터에서 클러스터를 찾아내는 문제는 그 중요성으로 인해 데이터 마이닝 분야에 잘 알려져 있다. 클러스터링은 similarity search, customer segmentation, pattern recognition, trend analysis, classification 등 데이터를 처리하는 많은 분야에서 기본 알고리즘으로 사용되어질 수 있고 대량의 데이터를 처리하는 경영정보시스템에서도 그 활용가치가 높아 좋은 클러스터링 알고리즘의 연구에 대한 관심이 증대되고 있다. 본 논문에서는 고차원 데이터를 부분 차원 클러스터링 하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 알고리즘은 먼저 최대 표준편차를 갖는 차원을 기준으로 점들을 분할하여 후보 클러스터들을 생성하고, 다음으로 후보 클러스터들 중 친밀도가 가장 ?? 두 개의 클러스터를 찾아내어 미리 정해진 개수의 클러스터가 될 때까지 병합한다. 마지막으로 클러스터의 질을 향상시키기 위해 데이터를 한 번 더 정제 시킨다. 알고리즘의 성능 평가를 위해 실험 데이터를 만든 후 k-Means, PROCLUS, DOC과 같은 여러 알고리즘과 실험한 결과 제안된 알고리즘이 성능이 향상됨을 알 수 있었다.|The issue of finding cluster from high dimensional data has well known in the field of data mining due to its importance, because the clustering as the basic algorithm had been used in fields of processing data such as similarity search, customer segmentation, pattern recognition, trend analysis and classification. In addition, researches for clustering algorithms have increased in management information systems, because the clustering can process enormous data to get information. In this research, a new algorithm is proposed for subdimensional clustering of high dimensional data. In the new algorithm, candidate clusters are created through partition, which input points are divided by dimension that has maximum variation. Next, two cluster are found, which have a maximum closeness among candidate clusters, and them merges until these cluster are the predefined number of clusters. Lastly, the data is refined one more time for improving quality of clusters. The result of extensive experiments with k-Means, PROCLUS and FASTDOC shows that the proposed algorithm is better than other algorithm. Description: 국문요약: p. ⅰ 2003-12-31T15:00:00Z