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초록
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프로그래밍 언어에서의 추상화는 변수, 함수, 복합 데이터 등에서부터 추상 데이터 타입, 클래스, 다형성 등에 이르기까지 광범위하게 적용되는 중요한 개념이다. 그러나 추상화 개념의 명확성과 통일성 부족으로 인하여 추상화는 다소 애매 모호한 특성을 갖는 용어로 인식되어지고 있으며, 관점에 따라 다르게 설명되는 혼란스러움을 경험하고 있다. 본 논문에서는 여러 프로그래밍 언어에 나타난 추상화에 대한 체계적인 분석을 실시하여 추상화의 분류를 제안한다. 추상화는 추상물의 생성 방법에 따라 사상 추상화, 묶음 추상화, 통합 추상화, 확장 추상화 등 4가지 범주로 분류된다. 또한 함수, 추상 데이터 타입, 객체, 캡슐화, 클래스 등 추상화를 기반으로 하여 형성된 여러 개념들이 추상화의 관점에서 고찰된다. 이러한 체계적인 추상화의 분석과 분류를 통하여 지금까지 개별적이며 서로 다른 형태의 추상화로 취급된 여러 추상화 양상이 하나의 통일된 개념으로 설명될 수 있을 것이며, 추상화의 의미, 필요성, 중요성에 대하여 보다 깊은 이해가 가능할 것이다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

Abstraction is an important concept applied widely to variables, functions, complex data, abstract data types, classes and polymorphism in programming languages. However, the concept of abstraction has been considered as ambiguous and explained differently because it is not defined clearly and unifo...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 논문에서는 추상화 개념을 일관성 있고 통일성 있게 정의하기 위해 여러 프로그래밍 언어에 나타난 추상화 양상에 대하여 살펴보았고, 추상화의 분류체계를 새롭게 제안하였다. 추상화는 사상 추상화, 묶음 추상화, 통합 추상화, 확장 추상화로 분류되었으며, 함수, 복합 데이터, 추상 데이터 타입, 객체, 캡슐화, 클래스 등 추상화를 기반으로 하여 형성된 여러 개념들이 추상화의 관점에서 고찰되었다.
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참고문헌 (25)

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  25. 김성기, '프로그래밍 언어에서의 추상화', 한신대학교 정보과학연구소논문지, Vol.6, No.1, Dec., 2002 

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