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분야
hwpⅡ. 객체지향기술의 정의
Ⅲ. 객체지향기술의 주요개념
1. 객체
1) 구조지향적 언어에서의 자료
2) 객체지향 언어에서의 객체
2. 클래스
3. 실체(instance)
4. 메시지(message)
5. method
1) method의 집합
2) 객체지향프로그래밍
Ⅳ. 객체지향기술의 역사
1. 수정
2. 문제
1) structured designed - process + data
2) 현대의 software
3) 새로운 설계기술
Ⅴ. 객체지향기술의 배경
Ⅵ. 객체지향기술의 필요성
1. 프로그램의 maintenance가 쉬워진다
2. 한 번 디버깅 된 코드는 새로운 기능 추가로 인하여 손댈 필요가 거의 없다
3. 한 번 작성된 객체(클래스)를 다른 곳에 재사용할 수 있다
Ⅶ. 객체지향기술의 의의
참고문헌
규칙 기반 시스템은 지식 기반 시스템의 한 종류이다. 규칙 기반 시스템을 포함한 지식 기반 시스템들의 유래는 인공 지능 분야의 초기에 인공 지능 학자들에 의해 연구된 일반적 문제 풀이(general problem soving)기법들에서 찾을 수 있다.
초기의 인공 지능 학자들은 특정한 문제를 풀이하는 데 사용되는 특별한 기법이 아닌, 일반적이고 광범위한 영역들의 문제들에 대한 일반적인 문제 해결 기법을 찾아내서 인간이 가진 광범위한 분야들에 대한 일반적인 문제 풀이 능력을 컴퓨터에 구현하고자 하였다. GPS [Wins 77], STRIPS [Fike 71], ABSTRIPS [Sace 74]등이 그 대표적인 시스템들이다. 그들에 대하여 살펴보자.
GPS(General Problem Solver)
GPS가 사용하는 문제 풀이 모델은, 인간의 문제 풀이 방식을 모방하고 있다. GPS는 주어진 현재 상태(current state)와 목표 상태(goal state)간의 차이를 가장 많이 줄일 수 있는 연산자들을 차이표(difference table)를 이용하여 찾아내는 과정을 반복하여 현재 상태에서 목표 상태로 가는 과정을 찾아내는 방식을 사용한다. GPS는 두개의 기본 원칙으로 구성되는 데, 하나는 목적 수단 분석(means-ends analysis)이고 하나는 반복적 문제 풀이 방식이다. GPS는 범용의 문제 풀이 시스템으로, 넓은 분야의 문제들을 대상으로 하며, 인간의 문제 풀이 방식과 유사한 문제 풀이 모델을 사용한다. 하지만 GPS는 실제로는 개개의 특별한 영역의 문제들을 효율적으로 풀지 못하며, 풀이 결과가 최적의 답(optimal solution)이 아니거나, 답이 있는 경우에도 답을 찾지 못하는 문제점을 갖는다.
김영태(1995), 객체지향 기술 개발, 한국소프트웨어개발연구조합
심재철(1997), 객체지향기술의 개요 및 발전동향, 행정안전부
이민화(1999), 객체지향 기술의 수용 모델, 부산외국어대학교
이민화(2001), 객체지향 기술의 확산에 영향을 주는 요인에 관한 경험적 연구, 한국정보시스템학회
최주희(2011), 객체지향 개념학습에서의 스토리텔링 활용 방법 연구, 고려대학교
