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자가 적응형 소프트웨어를 위한 아키텍처 기반 소프트웨어 진단 기법
김규래(Kyurai Kim),김동선(Dongsun Kim),박수용(Sooyoung Park) 한국정보과학회 2007 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.34 No.1B
소프트웨어가 해결해야 할 문제가 점점 복잡해지고 있음과 동시에 소프트웨어의 자체의 복잡도 또한 증가하고 있다. 또한 소프트웨어 개발 시간에 예상하지 못했던 실행 환경에 노출되는 경우가 빈번해 졌다. 이러한 요구상항과 함께 소프트웨어의 유지보수와 개발을 쉽게 하기 위해 자가 적응형 소프트웨어에 대한 필요가 늘어나고 있다. 자가 적응형 소프트웨어란 실행 환경과 내부 상황을 판단하여 적절한 기능을 수행할 수 있도록 스스로 재구성 할 수 있는 소프트웨어이다. 소프트웨어가 향상된 기능으로 재구성을 하려면 자신의 내부 상황과 자원 소모량 등 소프트웨어 실행 환경에 대한 계속 적인 관찰이 필요하다. 그러나 기존의 자원 소모량 관찰에 대한 연구는 개발 시간에 프로그램 자체 효율을 위해 프로그램개발 언어 단위에서 이루어져왔다. 예를 들면 관찰 단위가 실행시 호출되는 함수나 데이터 중심으로 진행 되어 재구성 단위인 컴포넌트 별로 이해하기가 쉽지 않았다. 따라서 본 논문은 재구성 단위를 컴포넌트로 정의 하고 메소드 단위의 호출이 생길 때마다 발생하는 데이터를 컴포넌트 단위로 추상화 시키는 기법을 제안한다.
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심빈구 ( Bingu Shim ),백범호 ( Beomho Baek ),김규래 ( Kyurai Kim ),김동선 ( Dongsun Kim ),박수용 ( Sooyong Park ) 한국정보처리학회 2009 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.16 No.1
로봇 서비스 분야가 점점 확대됨에 따라, 신뢰할 수 있는 로봇개발을 위한 방안연구가 시급하다. 고장감내에 대한 연구는 신뢰도를 높이기 위한 연구분야 중에서 가장 주목받는 분야중 하나이다. 오랜 기간 로봇에 고장감내 특성을 적용하기 위한 다양한 연구들이 진행되었지만, 대부분의 연구들이 제한된 환경을 대상으로 하는 단일 기법에 초첨을 맞추고 있다. 하지만, 이러한 기법들을 기반으로 신뢰도 높은 로봇을 개발할 수 있기 위해서는, 환경에 따라 적합한 고장감내기법들에 대한 복합적인 연구가 필요하다. 본 연구에서는 로봇이 대상으로 하는 환경과 분야에 적합한 고장감내기법들을 보다 효과적이고 정확하게 선정할 수 있는 시스템적 접근방법을 제안한다.
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