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제안 방법
- 효율적으로 좋은 소프트웨어를 개발하기 위하여 사용자의 요구사항이나 업무를 만족하는 일련의 공통된 작업, 즉 유사한 서비스를 제공하는 시스템을 함께 고려하여 개발하는 방법이 제안되었다. 동일한 도메인에 속한 다양한 시스템들을 기능적, 성능적으로 분석하여 공통점과 차이점을 파악, 핵심 자산을 확보한다. 이 자산들을 조합하여 원하는 시스템을 개발하게 되면 공통적인 프로세스의 재사용을 통하여 개발기간과 비용을 단축시키면서 품질향상까지 도모할 수 있다.
- 렉시콘을 정의하고 난 후 언어의 정의 및 구현을 위하여 언어의 문법를 작성하기 위하여 AST(abstract syntax tree)를 제작하였다.우리는 이 언어를 디자인 하는데 EBNF 표기법을 이용하였다.
- 언어 설계를 위하여 참조 아티팩트(reference artifacts) 를 만들었으며, 이를 사용하여 렉시콘(lexicon) 정의 단계에서 각 기능에 맞는 렉시콘을 정의하였다. 렉시콘 정의 규칙은 주어, 속성, 동사, 접속사, 목적어의 자연언어에서의 품사의 형태를 가지게 하였으며, 최적화 및 최소화된 렉시콘을 정의하였다.
- 이 언어는 HTML5 의 실시간 네트워킹 특성을 활용하고 스마트폰, 스마트패드 및 PC 클라이언트의 접속을 받을 수 있게 하기 위하여 HTML5 의 WebSocket[1][2]를 지원하며,다중사용자 지원,사용자의 회원가입,로그인 및 우리의 언어로 만들어진 어플리케이션의 데이터를 저장하고 조회하기 위하여 데이터베이스의 CRUD 동작을 지원한다. 우리는 언어 제작 프로세스에 맞춰 언어 요구사항, 언어 아티팩트를 만들며 설계 및 구현을 한다. 실제 데이터베이스를 사용하는 실시간 네트워크 서버를 우리의 언어로 제작한 사례연구를 통하여 우리의 언어가 우수하고 사용자의 노력대비 결과가 좋음을 보인다.
- 그래서 프로젝트 리더는 빠른 개발을 위하여 가용한 개발자의 자원 배분 및 시간 안배에 항상 고민스러워한다. 우리는 이러한 문제를 해결하기 위하여 HTML5 기반의 실시간 네트워킹 및 데이터베이스조작을 지원하는 언어를 제안한다.이 언어는 HTML5 의 실시간 네트워킹 특성을 활용하고 스마트폰, 스마트패드 및 PC 클라이언트의 접속을 받을 수 있게 하기 위하여 HTML5 의 WebSocket[1][2]를 지원하며,다중사용자 지원,사용자의 회원가입,로그인 및 우리의 언어로 만들어진 어플리케이션의 데이터를 저장하고 조회하기 위하여 데이터베이스의 CRUD 동작을 지원한다.
- 파서에서 파싱된 문장들이 AST 로 정의되어 나오면, 각 토큰들의 위치와 문장의 문맥를 프로그램이 해석할 수 있다.이 결과를 토대로 마지막으로 컴파일러를 만들었다. AST 생성된 언어를 컴파일러가 다시 분석하여 목적(target) 언어로 변환하게 된다.
- 좋은 소프트웨어를 개발하기 위해서는 성능, 안정성, 재사용성 등을 고려해야 하고 이를 위해서는 더 많은 비용과 시간이 투입되어야 한다. 효율적으로 좋은 소프트웨어를 개발하기 위하여 사용자의 요구사항이나 업무를 만족하는 일련의 공통된 작업, 즉 유사한 서비스를 제공하는 시스템을 함께 고려하여 개발하는 방법이 제안되었다. 동일한 도메인에 속한 다양한 시스템들을 기능적, 성능적으로 분석하여 공통점과 차이점을 파악, 핵심 자산을 확보한다.
대상 데이터
- EBNF 표기법은 문장 혹은 토큰별로 나누어 언어의 문법의 형태를 표기 하는 기법이다. AST 를 CoffeeScript[11] 작성하였으며, 컴파일러로서 Jison 을 사용하였다. Jison[12]은 JavaScript 기반의 파서 모듈로 기존의 Bison[13]이나 Flex[13]와 매우 유사하다.
이론/모형
- 렉시콘을 정의하고 난 후 언어의 정의 및 구현을 위하여 언어의 문법를 작성하기 위하여 AST(abstract syntax tree)를 제작하였다.우리는 이 언어를 디자인 하는데 EBNF 표기법을 이용하였다. EBNF 표기법은 문장 혹은 토큰별로 나누어 언어의 문법의 형태를 표기 하는 기법이다.
- 이 데이터의 예로는 일반 메시지, JSON[6] HTML 파일이 있다. 이것을 효율적으로 지원하기 위하여 우리의 언어는 기존 엔진으로 express[7] 를 사용한다. 이 기존 엔진은 한 번 결정되면 바꾸지 못하는 것이 아니며, 추후 기존 엔진이 바뀌면 트랜스코더에서 다른 기존 엔진의 문맥( semantics)을 가져와 최종 결과 생성할 수 있다.
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