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MRNS 네트워크에서 특수한 메트릭스를 응용한 병렬 경로배정 알고리즘
최완규(Choi Wan Kyoo),정일용(Chung Il Yong) 한국정보처리학회 1996 정보처리학회논문지 Vol.3 No.1
MRNS network is a general algebraic structure of Hypercube network, which has recently drawn considerable attention to supercomputing and message-passing communications. In this paper, we investigate the routing of a message in an n-dimensional MRNS network, that is a key to the performance of this network. On the n-dimensional MRNS network we would like to transmit packets from a source node to a destination node simultaneously along a fixed number of paths, where the superscript packet will traverse along the superscript path. In order for all packets to arrive at the destination node quickly and securely, the ith path must be node-disjoint from all other paths. By investigating the conditions of node-disjoint paths, we will employ the special matrices called as the Hamiltonian Circuit Latin Square(HCLS) described in [1] to construct a set of node-disjoint paths and suggest a linear-time parallel routing algorithm for the MRNS network.
문유미,최완규,이성주,Moon, Yu-Mi,Choi, Wan-Kyoo,Lee, Sung-Joo 한국정보처리학회 2001 정보처리학회논문지D Vol.8 No.3
본 논문은 데이터 슬라이스에서의 데이터 토큰들의 정보 흐름에 기초하여 프로그램에서의 정보 흐름을 모델링하는 SIFG(Slicw-based information Graph)를 개발하였다. 다음으로, SIFG에서의 정보 흐름의 복잡도 측정을 통해서 프로그램의 복잡도를 측정하기 위해 SCM(Slice-based Complexity Measure)을 정의하였다. SCM은 Briand가 제시하는 복잡도 메트릭에 필요한 특성들을 만족하였고, 그리고 기존 척도들과는 달리, SCM은 프로그램 내에서의 제어와 데이터 흐름뿐만 아니라 프로그램의 물리적 크기를 반영하는 측정이 이루어졌다. We developed a SIFG (Slice-based Information Graph), which modelled the information flow on program on the basis of the information flow of data tokens on data slices. Then we defied a SCM (Slice-based complexity measure), which measured the program complexity by measuring the complexity of information flow on SIFG. SCM satisfied the necessary properties for complexity measure proposed by Briand et al. SCM could measure not only the control and data flow on program but also the physical size of program unlike the existing measures.
김성애,최완규,이성주,Kim, Sung-Ae,Choi, Wan-Kyoo,Lee, Sung-Joo 한국정보처리학회 2000 정보처리논문지 Vol.7 No.11
객체지향 패러다임에서 응집도가 높은 클래스들은 단 하나의 데이터 요소만이 정의되고 모든 메소드(또는 연산)들이 그 데이터 요소 상에서 수행되거나, 메소드와 데이터 요소간에 최대연결이 이루어진 클래스이다. 따라서 데이터 요소의 증가와 최대연결을 저해하는 연산들은 클래스의 응집을 저해하는 주 요인들이다. 본 연구에서는 이러한 저해요인들에 근거하여, 응집도에 관한 우리의 직관과 더욱 일치하는 측정을 할 수 있는 새로운 클래스 응집도 척도인 CM(Cohesion Metric)을 제안하였다. 본 연구에서는 응집도를 저해하는 요인의 식별을 위해 참조 그래프(reference graph)를 이용하고, 참조 그래프의 분석을 기초로 하여 클래스의 응집도를 측정하였다. 또한 제한된 CM 측정값이 응집도 척도가 만족해하는 특성들을 만족함을 보였고, 기존 응집도 척도들과의 비교평가를 통해서 CM이 기존의 척도들보다 향상된 측정을 제시함을 보였다.
러프와 퍼지 집합을 이용한 재사용 컴포넌트의 재사용도 측정
김혜경(Kim Hye Kyoung),최완규(Choi Wan Kyoo),이성주(Lee Sung Joo) 한국정보처리학회 1999 정보처리학회논문지 Vol.6 No.9
The reusability measurement model should satisfy the following conditions: 1) can insert and delete metrics and components easily. 2) can compare and evaluate components quantitatively on the basis of validation, 3) don't require certain preassumed knowledge, and 4) can compute significance of each measurement attribute objectively. Therefore, in this paper, we propose a new reusability measurement model that can satisfy the above requirements. Our model selects the appropriate measurement attributes and calculates the relative significance of them by using rough set. Then, in order to measure the reusability of component, it integrates the significance of attributes and the measured value of them by using fuzzy integral. Finally, we apply our model to the reusability measurement of the function-oriented components and validate our model through statistical technique.
김성애(Sung Ae Kim),최완규(Wan Kyoo Choi),이성주(Sung Joo Lee) 한국정보처리학회 2000 정보처리학회논문지 Vol.7 No.11
In object-oriented paradigm, highly cohesive classes define only a data factor(instance variable) whose all methods(or operations) refer to, or have the maximum connection among elements in a class. Therefore, an increase in the number of the data factors, and the operations to obstruct the maximum connection among elements in a class are the main factors to decrease the class cohesion. In this paper, we propose a new measure, called CM(Cohesion Measure), which can measure the class cohesion more consistently with our intuition on the basis of factors to decrease it. We use the reference graph in order to find the decreasing factors of the class cohesion, and measure the class cohesion on the basis of analysis of the domain reference graph. We also show that the proposed CM metrics satisfy the properties that the cohesion measures should satisfy, and that it can provide more upgraded measures than the existing measures through comparing it with the measures of existing cohesion.