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FONASSE : OMT 소프트웨어 개발 환경을 위한 데이타 모델
양재동(Jae Dong Yang),장재우(Jae Woo Chang),배명남(Myung Nam Bae),강현식(Hyun Syug Kang) 한국정보과학회 1993 정보과학회논문지 Vol.20 No.9
본 논문에서는 객체 모델링 기법(Object Modelling Technique : OMT) 소프트웨어 개발 환경에 적합한 데이타 모델로서 FONASSE(FOur-dimensional NAvigation Spaceship for Software Engineering)를 제안한다. 제안하는 모델은 설계 객체에 대한 4차원의 사용자 관점을 지원하며, 이를 통해 사용자는 소프트웨어 개발 과정에서 필요한 설계 객체 정보를 용이하게 검색할 수 있다. 아울러 본 논문에서는 FONASSE 모델의 구조를 명시하기 위해 운행 함수 (navigation function)를 정의하며, 이를 통해 FONASSE 모델의 무결성 제약과 연산자를 정의한다. 마지막으로 FONASSE 모델에 근거하여 SQL 언어를 OMT 개발 환경에 적합하여 확장한 FONASSE 질의어를 제안한다. In this paper, we propose a FONASSE(FOur-dimensional NAvigation Spaceship for Software Engineering) data model, which is suitable to OMT software development environment. The data model supports a four-dimensional perspective about design objects and enables users to easily retrieve object information necessary at the software development stages. In addition, we define a navigation function to clarify the structure of the FONASSE model and also explain the integrity constraints and operations of the model with the navigation function. Finally, we propose a FONASSE query language to extend SQL based on the FONASSE model so that it can be suited to OMT software development environment.
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공학 설계 데이타의 관리를 위한 함수적 클러스터링 방법에 대한 연구
안사명,강현식 東國大學校 1989 論文集 Vol.28 No.-
Engineering design data have many characteristics distingushed from business data. First of all, they are usually complex objects, The design object is composed of lower level subobjects, which are also complex objects. In this paper, a functional clustering method is suggested for managing these complex design objects. This method is very efficient for managing the engineering design data. The concept of this method is described in detail. This method is made from the funcdion level clustering method, which was suggested by Cheiney and applied on the relational database system. We extend and apply it on the complex object management environment. Lastly, we show the diffectiveness of the functional clustering method by comparing it to the conventional method.
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