한국정보과학회:학술대회논문집 (Proceedings of the Korean Information Science Society Conference) (Proceedings of the Korean Information Science Society Conference)
한국정보과학회 (Korean Institute of Information Scientists and Engineers)
- 반년간
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- 1598-5164(pISSN)
과학기술표준분류
- 정보/통신 > 정보이론
- 한국정보과학회 2007년도 가을 학술발표논문집 Vol.34 No.2 (D)
- 한국정보과학회 2007년도 가을 학술발표논문집 Vol.34 No.2 (C)
- 한국정보과학회 2007년도 가을 학술발표논문집 Vol.34 No.2 (B)
- 한국정보과학회 2007년도 가을 학술발표논문집 Vol.34 No.2 (A)
- 한국정보과학회 2007년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.34 No.1 (D)
- 한국정보과학회 2007년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.34 No.1 (C)
- 한국정보과학회 2007년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.34 No.1 (B)
- 한국정보과학회 2007년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.34 No.1 (A)
- 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (D)
- 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (C)
- 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (B)
- 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (A)
- 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (D)
- 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (C)
- 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (B)
- 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (A)
한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (2)
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최근 소프트웨어 재사용과 소프트웨어의 응용범위가 넓어짐에 따라 잘 정의된 아키텍처를 기반으로 개발된 컴포넌트 소프트웨어 개발(CBD . Component-Based Development)방식의 채택이 빠르게 확산되고 있다. 이러한 컴포넌트 소프트웨어 개발 방식이 빠르게 확산되면서 아키텍처를 정확하게 기술, 분석, 정제할 수 있는 능력 또한 점차 중요시 되고 있다. 아키텍처를 정확하게 기술, 분석 정제하기 위해서는 아키텍처 기술 언어(ADL)의 사용이 필요하다. 또한 ADL로 기술된 모델 정보들을 서로 다른 ADL지원도구들이 공유할 수 있도록 ADL 모델 관리기의 개발이 필요하다. 본 논문에서는 ADL 모델 관리기의 구성요소를 기술하여. ADL 모델 정보를 XML형태로 변환하는 변환기의 변환 과정을 설명하고, XML 형태로 변환된 ADL 모델 정보들을 저장하는 저장소 구조를 각각 기술하고, 검색기의 검색 과정 및 검색 결과를 보여준다.
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스트리밍 XML 필터링 기법은 사용자가 등록한 질의를 만족하는 XML 문서를 찾아 사용자에게 XML 문서의 복사본을 돌러주는 것을 목적하고 있다. 본 연구는 Xfiiter와는 차별된 방법으로 역 인덱스를 사용하여 Xfilter처럼 역 인덱스가 XML 필터링 동안 동적으로 변하는 특성을 제거한다. 또한 늦은 질의 삭제 전략을 이용함으로써 질의 삭제 시간을
$50\%$ 이상 줄인다. 따라서 본 기법은 Xfilter에 비해 적은 필터링 시간과 질의 추가/삭제 시간을 보여준다. 또한 역 인덱스를 사용한 기법들의 제한점을 Yfilter와 비교하여 보여 준다. -
본 논문에서는 모바일 무선 네트워크 상에서 효율적으로 XML문서를 방송하기 위한 기법을 제안한다. 이를 위해 XML 문서의 구조정보를 무선 방송 데이터의 색인으로 활용하여 XML문서를 스트링으로 재구성한다. 방송되는 XML스트링의 색인은 XML 경로 요약을 이용하여 축약된 형태로 표현하며, 구조 정보를 XML스트림의 색인으로 사용하기 위해 XML문서는 구조정보와 컨텐츠 정보로 분리한다. 축약된 색인을 이용하여 각 클라이언트는 방송되는 XML 스트림에 대하여 지역적으로 질의를 수행함으로써 전체 XML문서 중 자신이 원하는 정보만을 수신한다. 성능평가를 통해 제안하는 기법이 접근 시간 및 튜닝시간에서 많은 이득을 볼 수 있음을 보인다.
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XML이 데이터 표현과 문서 교환의 표준으로 떠오름에 따라 XML문서에 대한 보안이 중요하게 되었다. 이 논문에서는 XML 보안을 위하여 W3C의 암호화 방법에 접근 제어 기법을 적용시킨 XML Pool Encryption 방법을 기반으로 XML 문서의 구조 정보를 빠르고 쉽게 파악할 수 있는 새로운 레이블링 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 계층 구조의 특성을 갖는 XML 문서에서 하위 정보의 위치에 상위 정보의 위치를 포함시킴으로써 문서 일부에 대해서도 구조 정보의 유추가 가능하다. 또한 XML문서의 변화(문서의 갱신, 수정. 삭제) 시에도 문서 전체의 레이블링을 변화시키지 않고, 변화하는 부분에 대해서만 새로운 레이블을 부여한다는 장점이 있다. 실험 결과에서는 제안된 기법이 XML 문서상에서의 위치 정보를 찾는 데에 효율적임을 보여준다.
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웹 서비스는 서비스 지향 컴퓨팅 환경으로의 변화를 주도하는 기술로써 많은 각광을 받고 있다. 본 논문에서는 사용자가요구하는 품질의 서비스를 선택할 수 있는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 워크플로우를 분할하는 휴리스틱에 기반하여 기존의 LP(Linear Programming) 기반의 서비스 선택 알고리즘의 수행시간을 단축한다.
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웹은 사용자가 원하는 정보를 쉽고 정확하게 검색할 수 있도록 웹 문서를 자료구조화하여 보다 신뢰성 있는 패턴을 추출하고 사용자의 특성과 행동 패턴을 적용하여 개인화 하여야한다. 본 논문에서는 개인화하기 위한 전처리 과정으로서 웹 문서를 구조화 하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 기본적으로 웹 문서 태그의 하이퍼링크를 깊이 우선 탐색 알고리즘을 사용하여 방향그래프를 만드는 것이다. 이때 웹 문서 태그 탐색 시 플래시, 스크립트 등의 찾기 힘든 하이퍼링크를 찾는 문제와 '뒤로' 버튼 사용 시 웹 접근로그에 기록되지 않는 문제점을 보완한다. 이를 위해 클릭 스트림을 스택에 저장하여 이미 만들어진 방향그래프와 비교하여 새롭게 찾은 정점과 간선을 추가함으로써 보다 신뢰성높은 방향그래프를 만든다.
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EPCglobal은 RFID와 관련된 다양한 분야의 표준화를 주도하고 있으며 응용 표준으로써 Tag 정보의 운용을 위한 미들웨어 표준인 ALE Specification을 제시하였다. ALE의 ECSpec은 애플리케이션이 미들웨어에 등록하는 이벤트 필터링을 위한 스펙으로써 일정 시간동안 반복적으로 수행되는 연속 질의와 유사한 특성을 가진다. ECSpec을 연속질의로 변환할 때 해당질의의 WHERE절이 가지는 Predicate는 매우 긴 길이를 가지는 Long Interval이 된다. 이러한 특성은 기존의 질의 색인들의 삽입과 검색 성능을 저하시키는 문제점을 가진다. 이 논문에서는 ECSpec을 연속 질의의 형태로 변환하고 해당 질의가 기지는 Predicate인 2D Interval의 특성을 반영한 새로운 질의 색인 구조로써 TLC-Index를 제안한다. 색인 구조는 그리드 방식의 큰 크기를 가지는 셀 분할 구조와 선분 모양의 가상 분할 구조를 병행하는 하이브리드 구조이다. 색인에서 Long Interval의 정의는 셀 분할 구조의 길이보다. 크거나 같은 길이를 가지는 interval이다. 제안하는 색인은 Long Interval을 큰 크기를 가지는 셀 분할 구조로 분할 삽입함으로써 저장 공간의 소모를 줄이고 삽입 성능을 향상시킨다. 또한 Short Interval들을 짧은 길이를 가지는 가상 분할 구조들로 분할 삽입함으로써 그리드 방식이 가질 수 있는 부분적 겹침을 제거하여 검색 성능을 향상시킨다.
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RFID 시스템은 전자태그를 상품에 부착하여 리더를 통해 태그를 인식함으로써 상품의 정보 및 위치정보를 추적할 수 있다. 태그 객체의 위치정보는 시간에 따라 궤적 정보가 누적되는 이동체와 유사한 특성을 가지지만 이동체의 위치와 달리 태그의 위치는 리더의 위치로 인식되며 위치보고가 리더의 인식영역 안에서만 이루어지므로 시간축에 평행한 interval의 형태를 나타난다. 태그가 리더의 인식영역에 들어와 나가지 않으면 궤적이 완성되지 않아 리더에 머물고 있는 태그의 궤적을 표현할 수 없으므로 질의 시 이러한 태그를 검색할 수 없다. 시공간 이동체 색인에서는 이러한 태그의 특성을 표현하기 힘들기 때문에 태그의 특성을 고려한 색인이 필요하게 되었다. TPIR-Tree(Time Parameterized Interval R-tree)는 시간 매개변수 간격으로 태그의 interval을 정의하여 리더안에 머무는 태그의 interval을 표현할 수 있다. 그러나 각 interval이 시공간적으로 연결되어 있지 않아 색인 상에서 태그의 궤적을 검색하는 것은 매우 높은 검색 비용을 가지는 단점이 있다. 이 논문에서는 태그 궤적 검색 시 TPIR-Tree의 높은 검색 비용문제를 해결한
$TPIR^{*}$ -Tree를 제안한다. 제안된$TPIR^{*}$ -Tree는 색인에서 태그의 궤적 정보를 유지할 수 있도록 하기 위해서 시간적으로 연결되지 않은 각 interval을 연결하기 위한 기법을 제시하고 있다. 또한. interval을 색인에 삽입할 때 연결정보를 유지하기 위해 이전 interval을 효율적으로 검색할 수 있는 방법을 제시하고 있다. -
이동 통신 기술의 급격한 발전으로, 이동 컴퓨팅 환경에서 데이터 서비스에 대한 수요가 점차 증가하고 있다. 이동 호스트 내에 캐쉬가 존재하면, 통신 대역폭의 절약 및 질의에 대한 빠른 응답을 가져올 수 있지만, 이동 호스트가 서버 데이터와의 캐쉬 일관성(Consistency)을 유지시켜야 한다는 문제가 생기게 된다. 본 논문에서는 기존의 기법들이 가지는 문제점들을 보완하기 위해 데이터의 주기성을 고려한 캐쉬 일관성 유지 기법을 제안한다. 제안한 기법은 데이터를 주기적, 비주기적 데이터로 분류하고 주기적 데이터에 만료시간을 삽입하고, 또한, 무효화 메시지를 저장해서 단절 후에 선별적으로 캐쉬 데이터가 나누어 질 수 있도록 해서, 캐쉬 내의 데이터가 접속 단절 후에 일방적으로 버려지는 것을 막을 수 있도록 한다.
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URL 정규화는 다양하게 표현된 동일 URL들을 하나의 통일된(cannonical) 형태의 URL로 변환하는 과정이다. 동일문서에 대한 중복된 URL 표현은 URL 정규화를 통하여 제거된다. 표준 정규화는 잘못된 긍정(동일하지 않는 URL들을 동일 문자열로 변환)이 없도록 개발되었다. 그러나 표준 정규화는 많은 잘못된 부정이 발생하게 되므로, 잘못된 긍정을 일부 허용하면서 잘못된 부정을 현격히 줄일 수 있는 확장 정규화가 제기되고 연구되어 왔다. 본 논문에서는 동일 사이트 내의 URL들에 대한 확장 정규화의 적용 결과가 유사한 정도를 보임으로써, 한 사이트 내의 URL에 대한 임의의 확장 정규화 결과 정보가 동일 사이트 내의 다른 URL들의 정규화에 효과적으로 사용될 수 있음을 보인다. 이를 위하여, 한 사이트의 확장 정규화 결과 동일성 척도와 사이트 기반의 확장 정규화 평가 척도를 제안한다. 20,000만개의 실제 국내 웹 사이트에서 추출된 25만개의 URL에 대해 6가지 확장 정규화가 평가된다.
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웹의 진화론 연구하기 위해 다수의 문서 비교 방법들이 웹 문서 변경 측정 도구로서 사용되어 왔다. 웹의 진화 연구는 웹 데이터 베이스의 효율적 관리를 위해 필수적이기 때문이다. 그러나 같은 웹 문서의 변경에 대하여 어떠한 방법으로 측정하였는지에 따라 상이한 결과를 보일 수 있음에도 불구하고, 각 측정 방법의 비교 평가는 연구되지 않았다. 본 논문에서는 웹 문서 변경 측정 방법의 효과성 평가 척도를 제안한다. 그리고 수집된 실제 웹 문서를 통해 기존에 사용되어온 다섯 가지 측정 방법들의 결과 차이를 보인다. 아울러 정의한 평가 척도에 따라 각 측정 방법을 비교 평가한다.
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선택도 추정 기법은 상용 데이터베이스에서 질의 최적화를 위해 많이 사용하고 있다. 그 중 선택도 추정 기법에 가장 많이 사용되고 있는 기법은 히스토그램이다. 최근 시공간 데이터베이스 관련 연구에서 시간
$\cdot$ 공간 데이터베이스의 선택도 추정 기법이 활발하게 이루어지고 있다. 이 히스토그램 추정 기법이 과거에서 현재시점까지 범위 질의 수행을 성공적으로 이루어지고 있지만 대량의 데이터들을 효율적으로 관리하기에는 저장오버헤드가 너무 크다. 본 논문에서는 시공간데이터베이스에서 성공적으로 선택도 추정을 다룬 히스토그램 추정 기법을 보완하여 과거 이력데이터들의 저장을 효율적으로 할 수 있는 압축기법을 제안한다. 현재 객체에 대해서는 기존 연구에서 성공적으로 이루어진 히스토그램 기반 추정 기법을 응용하고 과거 이력데이터에 대해서는 압축기법인 웨이블렛을 응용하여 선택도추정의 오류율과 저장오버헤드의 향상이 기대된다. -
브로드캐스트는 하나 또는 여러 개의 채널을 이용해서 다수의 모바일 클라이언트들이 빈번하게 필요로 하는 데이터를 효과적으로 전송하기 위한 방법 중의 하나이다. 무선 브로드 캐스트 환경에서는 모바일 클라이언트의 제한된 자원과 모바일 클라이언트에서 서버로의 제한된 상향 대역폭 등의 이유로 기존의 동시성 제어 기법을 그대로 사용할 수 없다. 이러한 이유로 무선 브로드캐스팅 환경을 위한 동시성 제어 기법들이 많이 연구 되어 왔다. 하지만 지금까지 제안된 동시성 제어기법들은 단일 채널 환경 하에 하나의 브로드캐스트 주기 동안 브로드캐스팅 되는 데이터 간에는 일관성을 가진다는 가정 하에 동시성 제어 기법들이 진행되어 왔다. 그러나 다중 채널 환경에서는 여러 가지 이유로 단일채널의 동시성 제어 기법을 적용할 수 없다. 본 논문에서는 다중채널 브로드캐스팅 환경에서 읽기 전용 트랜잭션을 처리하기 위한 동시성 제어 기법을 제안하였다.
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1990년대 중반 이후 위치 기반 서비스에 대한 활용이 증가되면서 이동 객체를 효과적으로 저장, 관리하기 위한 않은 연구들이 진행되고 있다. 본 논문에서는 미래 위치를 검색하기 위한 시공간 색인 구조에서 계속적인 이동 객체의 위치 변화를 효과적인 갱신하기 위한 기법을 제안한다. 제안하는 갱신 기법은 이동 객체의 위치 변화에 따른 색인 구조의 재구성 시간을 감소시키기 위해 전통적인 공간 분할 방식의 색인 구조를 변형한다. 이동 객체의 위치 변화를 처리하기 위해 보조 색인 구조를 통해 단말 노드를 직접 접근하여 상향식으로 갱신을 수행한다.
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최근 시맨틱 웹에 대한 관심이 증가하면서 W3C표준으로 규정된 시맨틱 웹 온톨로지 언어(RDF, RDFS, OWL 등) 기반의 관련 기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 일다. 그 중에서 시맨틱 웹 온톨로지 언어로 기술된 문서의 저장, 관리, 질의처리 기법에 대한 연구가 주목을 받고 있다. 이에 본 논문에서는 온톨로지 데이터에 대한 표준 질의 언어인 RDQL 을 기반으로 RDQL 질의를 효율적으로 처리하는 고성능 RDQL 질의 처리 엔진을 개발한다. 본 논문에서 제안하는 RDQL 질의 처리 엔진은 RDQL 질의를 대응하는 SQL 질의로 변환함으로써 기존의 관계형 데이터베이스 질의 처리 엔진(SQL 질의 처리 엔진)을 그대로 사용할 수 있다. 이 과정에서 메모리 사용량과 데이터베이스 접근을 최소화하는 고성능 RDQL 질의 처리 엔진을 개발한다. 궁극적으로 이러한 RDQL 질의 처리는 실시간 처리가 요구되는 로봇 환경뿐만 아니라 시맨틱 웹 애플리케이션에서 널리 활용될 수 있다.
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이동 컴퓨팅 환경에서 다수의 이동 클라이언트들에게 데이터를 전달할 때는 클라이언트들의 동시 데이터 접근을 지원하는 브로드캐스트 기법을 사용하면 무선 채널 대역폭의 협소함과 클라이언트 측의 에너지 제약과 같은 단점을 해결할 수 있다. 기존 기법들은 클라이언트의 데이터에 대한 접근빈도(access frequencies)와 클라이언트의 에너지 효율(energy efficiency)을 동시에 고려하지 않았다. 따라서 원하는 데이터가 올 때까지 계속해서 채널을 들어야 함으로 인해 에너지 소비를 많이 하거나, 데이터를 얻을 때까지 추가한 많은 양의 정보에 따른 지연이 발생하는 단점이 있다. 본 논문에서는 클라이언트의 에너지 절약을 위한 tuning time을 최소화하고 실제 데이터를 얻을 때까지 소요되는 access time의 효율을 높이기 위해 데이터의 접근빈도와 에너지 효율을 동시에 고려하는 HIDAF: Hybrid Index considering Data Access Frequencies 기법을 제한한다. 제안하는 기법은 트리기반 기법과 해싱기반 기법을 함께 적용하여 구성한 인덱스를 브로드캐스트 주기에 배치한다. HIDAF 기법은 데이터 접근빈도를 고려한 트리기반 인덱스를 배치함으로써 데이터를 얻기 위한 클라이언트들의 평균 access time을 줄일 수 있고, 이러한 인덱스에 해싱기반 기법을 추가함으로써 클라이언트의 에너지 효율을 최소화하는 새로운 브로드캐스팅 기법이다. HIDAF 기법은 브로드캐스트 추기에 데이터의 접근빈도를 고려한 인덱스를 교차로 추가하여 핫 데이터에 대한 클라이언트들의 access time을 줄임으로써 전체 사용자에 대한 평균 access time을 최소화하는 동시에 클라이언트들의 제한된 에너지 소비를 최소화하는데 목적이 있다. 제안기법에 대한 평가는 수학적 분석을 통해 HIDAF 기법과 기존의 브로드캐스트 기법의 성능을 비교 분석한다.하였으나 사료효율은 증진시켰으며, 후자(사양, 사료)와의 상호작용은 나타나지 않았다. 이상의 결과는 거세비육돈에서 1) androgen과 estrogen은 공히 자발적인 사료섭취와 등지방 침적을 억제하고 IGF-I 분비를 증가시키며, 2) 성선스테로이드호르몬의 이 같은 성장에 미치는 효과의 일부는 IGF-I을 통해 매개될 수도 있을을 시사한다. 약
$70 {\~} 90\%$ 의 phenoxyethanol이 유상에 존재하였다. 또한, 미생물에 대한 항균력도 phenoxyethanol이 수상에 많이 존재할수록 증가하는 경향을 나타내었다. 따라서, 제형 내 oil tomposition을 변화시킴으로써 phenoxyethanol의 사용량을 줄일 수 있을 뿐만 아니라, 피부 투과를 감소시켜 보다 피부 자극이 적은 저자극 방부시스템 개발이 가능하리라 보여 진다. 첨가하여 제조한 curd yoghurt는 저장성과 관능적인 면에서 우수한 상품적 가치가 인정되는 새로운 기능성 신제품의 개발에 기여할 수 있을 것으로 사료되었다. 여자의 경우 0.8이상이 되어서 심혈관계 질환의 위험 범위에 속하는 수준이었다. 삼두근의 두겹 두께는 남녀 각각$20.2\pm8.58cm,\;22.2\pm4.40mm$ 으로 남녀간에 유의한 차이는 없었다. 조사대상자의 식습관 상태는 전체 대상자의$84.4\%$ 가 대부분이 하루 세끼 식사를 규칙적으로 하고 있었으며 식사속도는 허겁지겁 빨리 섭취하는 경우가 남자는$31.0\%$ , 여자는$21.4\%$ 로 나타났고 이들을 제외한 나머지 사람들은 보통 속도 혹은 충분한 시간을 가지고 식사를 하였다. 평소 식사량은 조금 적게 혹은 적당하게 섭취하는 사람이 대부분이었으며 남자가 여자보다는 배부르게 먹는 경 향이 유의적으로 높았다(p<0.05). 식사는 혼자 하는 경우가 남자 -
데이터 스트림 환경에서는 빠르게 무한히 생성되는 데이터를 가능한 빠른 시간에 질의 조건의 충족 여부를 판단하는 것이 시스템의 성능에서 중요한 역할을 한다. 따라서 신속한 판단을 위해 다수의 데이터 스트림 시스템에서 개별 선택 조건을 처리하는 것보다는 속성으로 통합하여 그룹 처리하는 방식을 사용하고 있다. 그룹 필터 처리시에는 그룹 필터의 순서에 따라 큰 처리비용의 차이가 발생하는데 본 논문은 데이터스트림 환경에서 시스템이 처리해야 하는 다수의 연속질의의 선택조건을 그룹 처리할 때 그룹 필터 연산의 처리 비용을 최소화 하기 위한 순서를 결정하는 방법을 제안한다.
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시퀀스 데이타는 크기를 가지는 일련의 값들로 이루어져 있어 일반적인 상품 데이타와는 달리 서로간의 관계성을 파악하기가 어려운 것으로 알려져 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 관계성을 보이는 시퀀스를 유사 시퀀스로 검색해 내는 기법을 제안한다. 이를 위해 유클리드 거리만으로 유사도가 결정되던 기존의 유사 검색을 변형하여 시퀀스의 상대적 위치와 형태를 고려한 시퀀스의 변화율을 척도로 사용하였으며 고차원이라는 문제를 해결하기 위하여 관계성을 수치로 표현하였다. 또한 본 논문에서는 기존의 하르 웨이블릿을 변형한 기하 웨이블릿을 이용하여 인덱스를 구성하였으며 보정 과정을 통해 기존의 유사 검색 기법으로도 문제가 변형될 수 있음을 보였다.
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최근 들어 PDA, 스마트카드, 휴대폰, MP3 플레이어 등과 같은 이동 컴퓨팅 장치의 데이터 저장소로 플래시 메모리를 많이 사용하고 있다. 이런 이동 컴퓨팅 장치의 데이터를 효율적으로 삽입
$\cdot$ 삭제$\cdot$ 검색하기 위한 색인기법이 필요하다. 기존연구에서는 BFTL(B-Tree Flash Translation Layer)기법을 사용하여 플래시 메모리 상에 B-트리 구축 시 쓰기연산을 감소시켜 비용을 줄였지만, B-트리 검색비용과 하드웨어 구성비용이 증가한다는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 기존 연구의 문제점을 개선하고 효율적으로 플래시 메모리상에 B-트리를 구현하기위해 BOF(B-Tree On Flash Memory)기법을 제안한다. 이 기법을 통해 BFTL 기법에 근접하는 구축비용을 얻을 수 있을 뿐만 아니라 상당한 검색비용을 줄일 수 있다. 또한 하드웨어적 비용도 고려하여 저비용으로 B-트리를 구현하였다. -
대표적인 데이터마이닝 문제중의 하나인 연관규칙 탐사에는 지금까지 Apriori 기반의 많은 알고리즘들이 개발되어 왔다. 본 논문에서는 비트맵을 이용한 Apriori 알고리즘 구현방안을 제시한다. 우선, 핵심연산인 비트맵 논리곱(Bitmap AND)과 비트 카운팅(bit-counting)을 컴퓨터 CPU의 고급 기술을 이용해서 효과적으로 구현할 수 있음을 보인다. 또한, 트랜잭션 데이터를 비트맵으로 표현함으로써, 기존 Apriori와는 달리, 비트맵 논리곱 연산을 획기적으로 줄일 수 있는 방법을 제시한다. BAR의 이러한 구현기법을 통해, Apriori 기반의 최신 구현 방법에 비해, 성능이 최대 30배 정도 향상됨을 보인다.
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범위 통계 질의는 범위 집계 질의와 같이 질의 영역 내에 포함된 데이타의 통계 정보를 반환하는 질의를 의미한다. 이 논문에서는 새로운 범위 통계 질의로 범위 모자이크 질의와 범위 모자이크 상위-k 질의를 소개한다. 범위 모자이크 질의는 질의 영역을 다차원 격자 형태로 분할 한 후, 분할된 각 셀에 대해 집계값을 구하는 질의이며, 범위 모자이크 상위-k 질의는 범위 모자이크 질의 결과 중 집계값을 기준으로 상위 k개의 셀을 구하는 질의이다. 이 논문에서는 집계 R-트리를 사용하여 두 종류의 질의를 효율적으로 수행하는 알고리즘을 제안한다. 또한, 실험 결과를 통해 제안된 알고리즘이 생성된 데이타와 실제 데이타 모두에 대해 졸은 성능을 나타내는 것을 보인다.
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웹의 규모가 시간이 지날수록 팽창하고 종류가 방대해져 가면서 그 구조화가 중요해지고 있다. 웹은 홈페이지와 여러 가지 일반 웹 페이지들이 하이퍼텍스트 링크로서 서로 복잡하게 연결된 유방향 그래프(directed graph)의 특성을 가진다. 그러나 웹을 그래프로서 탐색하면 중복된 링크나 다시 같은 페이지로 돌아오는 링크 즉, 회로(circuit)들이 무수히 존재하고, 또한 그 경로의 길이가 방대하기 때문에 구조화에 있어 큰 장애가 된다. 본 연구에서는 웹에서 회로를 효과적으로 탐색 및 나열하는 알고리즘을 제시하였다. 기존의 회로 탐색 중심의 알고리즘에 비해 복잡도가 개선된 전회로나열 다항식 알고리즘을 개발하고, 입증하였다.
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고차원 공간상의 벡터들 간의 유클리드 거리를 빠르게 계산하는 것은 멀티미디어 정보 검색을 위하여 매우 중요하다. 본 논문에서는 고차원 공간상의 두 벡터들 간의 유클리드 거리를 효과적으로 근사하는 방법을 제안한다. 이러한 근사를 위하여 두 벡터들의 놈(norm)을 사용하는 방법이 기존에 제안된 바 있다. 그러나 기존의 방법은 두 벡터간의 각도 성분을 무시하므로 근사 오차가 매우 커지는 문제점을 가진다. 본 연구에서 제안하는 방법은 기준 벡터라 부르는 별도의 벡터를 이용하여 추정된 두 벡터간의 각도 성분을 유클리드 거리 근사에 사용한다. 이 결과, 각도 성분을 무시하는 기존의 방법과 비교하여 근사 오차를 크게 줄일 수 있다. 또한, 제안된 방법에 의한 근사 값은 유클리드 거리 보다 항상 작다는 것을 이론적으로 증명하였다. 이는 제안된 방법으로 멀티미디어 정보 검색을 수행할 때 착오 기각이 발생하지 않음을 의미하는 것이다. 다양한 실험에 의한 성능 평가를 통하여 제안하는 방법의 우수성을 규명한다.
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데이터베이스 관리자는 효과적인 데이터베이스 관리를 위해 워크로드 특성을 잘 알아야 한다. 워크로드 특성은 데이터베이스 응용분야에 따라 다르며, 데이터베이스 환경에서 하나 이상의 응용 분야가 수행될 수 있다. 복합적인 데이터베이스 응용 분야 때문에, 관리자가 데이터베이스 시스템에서 발생하는 워크로드를 식별하기가 더욱 어려워졌다. 복합적인 데이터베이스 응용 분야의 효과적인 데이터베이스 관리를 수행하기 위해 워크로드를 식별할 수 있는 방법이 요구된다. 이를 위해, 본 연구는 TPC-C와 TPC-W 성능평가의 워크로드와 두 성능평가의 혼합된 워크로드들을 생성하여 워크로드 식별을 수행하였다. 워크로드 식별은 퍼지 k-NN 알고리즘을 수정하여 진행하였다. 수정된 k-NN 알고리즘은 혼합 비율에 따라 시험 워크로드 데이터와 훈련 워크로드 데이터간의 워크로드 식별 실험에 사용되었고, 분류를 위한 k-NN, 퍼지 k-NN, 분산 가중치 퍼지 k-NN 알고리즘의 결과와 비교되었다. 수정된 k-NN 알고리즘은 다른 알고리즘보다 k 인자에 따른 변동과 오차율이 감소하여 워크로드 식별에 더 적합함을 보였다. 본 논문의 결과는 복합된 데이터베이스 응용 분야의 특성을 보이는 데이터베이스 환경에서 워크로드 식별 정보를 창조하여 융통성 있는 튜닝 기법을 고려하는데 기여한다.
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최근에 이동 객체의 위치 정보를 활용한 위치기반서비스(Location-based Services : LBS)에 대한 관심이 급증하고 있고, 다양한 서비스들이 연구되고 있다. 기존의 이동 객체에 대한 위치 의존 질의(Location-dependent Query)들은 단순히 대상 객체와의 거리만을 고려하였고, 스카이라인 질의(Skyline Query)는 질의의 위치와 무관한 대상 객체의 정적인 속성만을 고려하였다. 이동 객체에 대한 스카이라인 질의는 스카이라인 질의의 다중 속성과 이동 객체의 동적인 속성인 대상 객체와의 거리를 고려해야 하기 때문에 이동 객체의 위치 변경에 따른 연속적인 질의가 발생한다. 이 논문에서는 이동 객체의 연속적인 스카이라인 질의를 효율적으로 처리하기 위한 Voronoi Diagram(VD)기반의 스카이라인 영역(Skyline Region)정의와 효율적인 영역 결정 기법을 제안한다.
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본 교통사고 동영상 DB 설계의 연구 목적은 교통사고 자동기록장치에서 수집되는 교통사고 동영상 자료를 효율적으로 활용하기 위한 교통사고 동영상 DB 구축 방안에 관한 연구이며, 이를 위해 ISO/IEC 11179 표준인 MDR을 이용한 교통사고 동영상 DB 논리 모델을 제안하는 데 있다. 본 논문에서 제안하는 DB구조를 통해 실시간 대용량 교통사고 동영상 데이터에 대한 데이터의 생성, 관리 및 검색 성능을 향상시킬 수 있을 뿐만 아니라, MDR 표준 개념 적용으로 상호 이질적인 DB 간의 상호운용성(interoperability)이 증대된다.
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산업이 발전함에 따라 지적재산권에 대한 가치는 점정 중요해지고 있고, 기업의 흥망성쇄를 결정짓는 가장 큰 요인중 하나로 자리잡고 있다. 엄청난 비용을 투자하여 사업화하고 있던 세계 굴지의 기업들도 경쟁회사의 핵심특허 단 몇 건만으로 순식간에 몰락하는 경우도 발생하고 있다. 이제 지적재산권은 살아남기 위한 유일한 방어수단이자 공격수단이 되었다. 이와 같은 급박한 상황하에서 각 기업은 경쟁회사의 지적재산권을 분석하고, 이를 통해 자사의 연구개발 전략을 수립하기 위해 노력하고 있다. 그러나 이와 같은 분석작업은 다수의 전문가 일지라도 상당한 시일이 소요되는 방대한 작업이며, 이를 자동으로 실행하기 위해 많은 소프트웨어 회사들은 Clinent base 특허분석용 툴과 Web base site를 개발하여 서비스를 하고 있다. 그러나 이들 종래의 특허분석용 툴과 Web site들은 특허에대한 정량분석 정보와 정성분석 정보를 제공하지만 해당 특허가 기술분야에서 얼마나 영향력을 미치는 객관적으로 제시를 하지 못하고 있다. 본 논문에서는 개술 개발시 해당 분야의 특허 기술의 흐름을 빠르게 파악하고 동 기술 분야에서 영향력이 있는 특허의 랭킹을 제시하여 기술 개발시의 위험성을 줄이고자 하는데 그 목적이 있다. 이에 특허 출원시 인용했던 선행특허들의 인용 관계를 분석하여 특허간 연관관계를 규명하고, 각 기술 분야에서 영향력이 높은 특허를 찾는 방법과 시스템을 제시하고자 한다.
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본 논문에서는 기존의 멀티미디어 연관 규칙 알고리즘인 Max occur 알고리즘에서 추출한 빈발 항목 집합의 결과들에 대하여 빈발 항목 집합들끼리의 공간적인 연관 관계를 고려하기 위챈 공간 데이터 마이닝의 대표적인 공간 분할 방법인 그리드 셀 기반으로 곰간 분할 지수(spatial facotr)인 SF를 이용한 이미지 공간 연관 규칙 마이닝 방법을 제시한다. 또한 최소 공간 지지도를 적용하여 이미지 데이터에서 반복적으로 발생하는 항목과 항목간의 공간 관계를 통해 이미지 연관 규칙을 마이닝 하는데 보다 유효한 알고리즘을 제안한다.
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웹 서비스는 소프트웨어 컴포넌트의 재사용 및 상호 운용을 지원하여 서비스의 통합을 가능케 하는 기술이다. 웹 서비스를 이용하기 위해서는 웹 서비스 탐색 과정이 필수적이다. 최근에는 웹 서비스의 정확한 탐색을 위해 온톨로지를 이용한 시맨틱 웹 서비스 탐색 방법이 제안된다. 그러나 기존 연구는 온톨로지 해석 시 개념 모델에 따라 발생하는 의미적 차이를 고려하지 않는다. 따라서 본 논문에서는 일관된 온톨로지 해석을 통해 탐색 결과의 정확성을 향상시키는 통합 개념 모델에 기반한 시맨틱 웹 서비스 탐색 방법을 제안한다.
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최근 인터넷의 급속한 성장은 이미지와 같은 멀티미디어 정보의 급격한 증가를 가져왔다. 따라서 사용자로 하여금 원하는 이미지를 검색하는데 있어서 좀 더 효율적이고 정확한 검색 방법의 필요성이 대두되어 왔다. 일반적으로 이미지 검색 방법에는 키워드 기반 방식과 내용 기반 방식이 존재한다. 그러나 위 두 방법은 지금의 대용량 이미지 데이터베이스 검색에 있어서 여러 문제점들을 가지고 있다. 특히, 키워드 기반 방식을 보완하기 위해서 제안되어진 내용 기반 방식의 경우, 사람이 인식할 수 있는 의미 정보가 아닌 시각 정보만을 이용하기 때문에 시맨틱 갭(semantic gap) 문제가 발생하게 된다. 본 논문에서는 이미지 객체의 시각 정보들에 대한 중간 의미값으로 구성된 시각 정보 온톨로지와 동물에 대한 분류 정보를 표현하고 있는 동물 온톨로지를 구축하고, 이를 이용하여 이미지로부터 .고수준의 의미 정보를 완전 자동으로 추출하는 효율적인 방법을 제안한다.
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생물다양성은 육상 생태계, 해양과 기타 수생 생태계와 이들의 복합 생태계를 포함하는 모든 원천에서 발생한 생물체의 다양성을 알하며, 종내
$\cdot$ 종간 및 생태계의 다양성을 포함한다. 지구상에 존재하는 생물이 매우 다양하듯이 생물다양성을 표현하는 데이터 또한 매우 다양하게 사용되고 있다. 본 논문에서는 먼저 생물다양성 데이터의 점보공유 및 교환을 위해 생물다양성 관련 국제기구에서 제안된 데이터 표준 및 데이터 교환 프로토콜을 알아보고, 이러한 데이터 표준과 프로토콜을 기반으로 국내 생물다양성 데이터 공유 및 교환을 위한 생물다양성 메타데이터 스키마를 크게 생물종 정보와 종정보에 관한 참조(reference) 정보로 나누어 설계하여 제시하고자 한다. -
지금까지 비즈니스 프로세스 관리에 대한 다양한 연구 활동들이 수행되어 왔지만, 아직까지 범용적인 비즈니스 프로세스 언어 표준이 규정되어 있지 않은 상태이다. 본 연구에서는 대표적인 비즈니스 프로세스 언어들(BPEL4WS, BPML, WSCI, WS-CDL, BPSS 등)의 비교 분석을 통해, 협업 비즈니스 환경에서 비즈니스 프로세스 언어가 가져야 할 필수 요소들을 제안한다. 비즈니스 프로세스 언어의 비교는 세 단계로 구성된다. 첫째, 비즈니스 프로세스를 구성하는 애플리케이션에 따라 조직 내외의 비즈니스 프로세스를 비교한다. 둘째, 협업 비즈니스 프로세스의 모델링 절차에 따라 절차에 필요한 필수 비즈니스 엔터티를 제안한다. 마지막으로, 추출된 필수 비즈니스 엔터티를 이용하여 다양한 비즈니스 프로세스 언어들 사이의 특징을 비교 분석한다.
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웹 문서 수의 급격한 증가는 사용자로 하여금 방대한 양의 웹 문서들로부터 필요한 정보를 선별하기 위한 시간과 비용을 낭비하게 만들었다. 따라서 이러한 문제를 해결하기 위한 연구의 필요성이 점차 증가하였는데, 그 중 웹 서버 로그 데이터에 마이닝 기법을 적용하여 사용자들의 사이트 내 문서의 접근 패턴을 분석하고, 그 데이터를 이용하여 동적으로 변화하는 적응형 웹 사이트를 제공하려는 것이 대표적인 연구 사례이다. 본 논문에서는 웹 서버 로그 마이닝을 이용하여 사용자가 필요로 하거나, 관심을 가지고 있는 페이지를 예측하여 추천해 주는 시스템에 대해 소개한다. 이러한 시스템을 구현하기 위해 순차 패턴 마이닝이나 빈발 에피소드 발견 기법 등의 알고리즘을 사용할 수 있다. 제안하는 시스템에서는 사용자 접근 패턴을 분석할 때 순차 패턴 마이닝 기법을 사용하고, 사용자의 이동 패턴을 근거로 웹 문서를 예측하여 추천해줄 때에는 에피소드 발견 기법에서의 window 개념을 이용한다. 본 논문에서 제안한 시스템은 웹 문서를 사용자가 머물었던 시간에 따라 관심 있는 문서와 지나간 문서로 구분하여 관심 있는 문서에 대해서안 마이닝을 수행한다. 또한 일정한 크기를 갖는 History window에 의해 다음 문서를 추천해주기 때문에 사용자의 모든 로그를 저장하지 않으므로 보다 효율적이다.
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데이터베이스에 저장되어 있는 데이터들을 통해서 의미있는 정보를 찾는 것이 데이터 마이닝이다. 많은 데이터 마이닝 기법들 중에 연관규칙을 다루는 연구가 많이 이루어지고 있다. 연관규칙 기법도 다양하게 연구되고 있는데 그 중 빈발 패턴 트리(FP-Tree)라는 방법을 이용하여 빈발 패턴을 찾아내는 연구가 활발히 진행되고 있다. 빈발 패턴 트리는 기존에 잘 알려져있는 연관규칙 생성 기법인 Apriori 기법보다 우수한 성능을 가지는 방법이다. 그러나 빈발 패턴 트리도 몇가지 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 빈발 패턴 트리의 문제점 중 하나인 과도한 FP-Tree 생성을 줄이려 한다. 조건부 패턴 베이스를 통해 얻어지는 조건부 FP-Tree의 생성을 줄여 기존의 FP-Tree보다 더 나은 성능을 얻기 위해서 적절한 클리스터링을 이용하려 한다. 클러스터링 기법은 비트 트랜잭션을 이용한 클러스터링 방법을 이용한다.
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현재 UNISYS 네트워크 데이터베이스(Network Data Base, NDB)에서는 엔트리 레코드(entry record)를 배치시키기 위한 방법 중 CALC방식의 DMSCALC 알고리즘을 사용하고 있다. 그러나 이 알고리즘의 특성상 하위 레코드가 과다하게 발생하는 업무의 경우 동일 기본저장 페이지(primary page)에 할당되는 타 엔트리 레코드의 저장 영역에 대한 제한을 유발시켜 오우버플로워 페이지(overflow page)로 이동되고 이에 따라 성능 저하를 가져온다. 본 논문에서는 나눗셈법을 따르는 DMSCALC 알고리즘을 분석 연구하고, 엔트리 레코드가 저장되는 기본저장 페이지의 산출 알고리즘을 개선하여 기본저장 페이지 간 간격을 확보하였으며 개선 전 알고리즘과 비교할 때 기본저장 페이지 사용 율의 경우 최소
$22\%$ , 최대$41\%$ 에 이르는 성능 향상을 나타내었다. 또한 오우버플로워 페이지 발생률의 경우에도 최소$47\%$ , 최대$67\%$ 의 감소 효과를 나타내었다. -
3D에 대한 관심이 높아지면서 3D 애니메이션, 가상 현실, 3D 게임 등의 다양한 응용 분야에서 3D 컨텐츠에 대한 기술이 급격히 증가하였다. 그러나 3D 컨텐츠를 개발하기 위하여 특별한 3D 컨텐츠 개발 소프트웨어를 배워야 하고, 그에 따른 시간을 필요로 한다. 또한 여러 가지 상이한 개발 소프트웨어를 사용하여 개발하기 때문에 개발 소프트웨어마다 다른 방식으로 결과물들이 나온다. 본 논문에서는 이런 문제점들을 해결하기 위하여 XML 기반의 시나리오를 제안하였다. 그리고 XML 기반의 시나리오에 맞게 컨텐츠를 제작할 수 있는 시나리오 작성모듈과 XPlayer를 개발하였다. 그 결과 XML의 특징인 유연성과 확장성을 이용하여 개발 소프트웨어에 의존하지 않는 3D 멀티미디어 컨텐츠의 제작을 가능하게 하였고, 제작된 3D 객체들은 XML을 통해 모든 객체들을 요소(element)화하여 객체의 재사용을 가능하게 하였다.
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현재 활발하게 진행 중인 공간 네트워크 데이터베이스 연구는 지리 정보의 교환 표준으로 제시된 GML(Geographic Markup Language)을 지원하는 연구가 거의 없는 실정이다. 하지안 LBS 또는 텔레매틱스 응용에서, 시간에 따라 위치가 변화하는 이동 객체를 표현하는 데 있어 GML의 활용도가 크게 증가하고 있다. 또한, 공간 네트워크 데이터베이스 연구 대부분이 인코딩 표준인 GML 로 작성된 데이터들을 다룰 수 없어, 각 연구에서 사용하는 저장 시스템은 범용화되기 어렵다. 이에 따라 범용성을 지닌 GML 지원 저장 시스템 개발이 필수적이다. 본 논문에서는 범용성을 지닌 GML 문서 저장을 위한 저장 스키마 및 하부 저장 시스템을 설계한다.
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본 논문은 SAN(storage area network)상에 네트워크-부착형 (network-attached) 저장 장치들을 직접 연결하여 파일 서버 없이 직접 데이터 전송이 가능한 SAN 기반의 클러스터 공유 파일 시스템인
$SANique^{TM}$ 의 설계 기법을 설명하고$SANique^{TM}$ 시스템의 기본 파일 입$\cdot$ 출력 연산 성능을 집중적으로 평가하기 위해 상용 DBMS의 기본 연산 트랜잭션을 구성하여 기존 파일 시스템 기반의 DBMS와 비교 분석한다. 또한 표준 성능 평가 도구인 TPC-C 표준 벤치마크 테스트 도구를 활용하여 리눅스 시스템 및 Solaris 시스템 환경의 파일 시스템과 비교한다. -
버퍼의 효율적인 관리는 시스템의 성능과 밀접한 관련성을 가지고 있다. 따라서, 최근까지 다양한 버퍼 관리 기법들이 제안되었다. 그러나, 지금까지 알려진 기법들의 대부분은 시간 근접성만을 고려하고 있다. 그러나, 공간 데이터베이스와 같은 환경에서는 시간 근접성뿐 만 아니라, 유사한 위치에 있는 공간 객체들은 서로 같이 접근 될 가능성이 높다는 공간 근접성도 존재한다. 따라서, 본 논문에서는 공간 데이터베이스 환경에서 시간 근접성과 공간 근접성 같이 효과적으로 고려하는 버퍼 관리 기법을 제안하다. 또한, 실험을 통하여 제안 기법의 효율성을 보인다.
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XML이 다양한 장점으로 인해 인터넷 기반 환경에서 데이터의 표현 및 교환의 표준으로 자리잡으면서 XML 데이터의 효율적인 저장 및 질의 처리에 대한 연구가 활발히 진행되었다. XML 데이터를 저장하는 방법 중에서 강력한 질의 처리 및 데이터 관리 기능을 제공하는 관계형 데이터베이스 시스템에 저장하는 것은 많은 이익을 가져온다. 그러나, 이 방법을 사용하기 위해서는 XML 질의를 SQL 질의로 변환해야 한다. 본 논문에서는 대표적인 XML 질의 언어인 XQuery 질의를 SQL:2003 질의로 변환하는 방법을 제안한다. 최근 XML 데이터와 관계형 데이터베이스의 상호 운용에 대한 요구가 증대되면서 SQL:1999를 대체하는 SQL:2003에는 XML을 지원하기 위한 표준을 포함하고 있으므로, SQL:2003을 지원하는 관계형 데이타베이스 시스템을 기반으로 한다면, XML 질의를 보다 쉽게 SQL 질의로 변환할 수 있다. 본 논문에서는 SQL 템플릿을 기반으로 XQucry 질의를 SQL 질의로 변환하는 방법을 제안한다.
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유클리디언(Euclidean)공간을 가정한 이동객체를 위한 색인구조 연구가 많이 진행되어 왔다. 그러나 LBS(Location Based System) 및 텔레매틱스 응용이 활발해짐에 따라, 이를 효과적으로 지원하기 위해서 도로 철도와 같은 공간 네트워크를 고려한 색인구조 연구가 요구된다. 따라서 본 논문에서는 공간 네트워크상에서 이동객체를 효율적으로 색인할 수 있는 궤적기반 색인구조를 설계한다. 이를 위해 공간 데이터와 시간 데이터를 분리하여 색인하고, 실세계에서 공간네트워크상의 이동객체에 대한 질의를 시공간+궤적 질의, k-최근접 질의, 시간+궤적 질의로 분류하고, 이를 위한 질의 처리 알고리즘을 설계한다.
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XML 문서로부터 정보를 검색하거나 추출하기 위해 쓰이는 질의 표준으로 XQuery 제안되었다. 하지만 사용자들이 XQuery를 사용하기 위해서는 XML문서의 구조를 알아야만 한다는 단점을 가지고 있다. 이에 문서 구조에 의존하지 않는 질의인 CXQuery가 제안되었지만 CXQuery가 XML을 파싱하여 DBMS에 저장한 뒤 DBMS에서 질의를 처리하기 때문에 XML문서를 직접 처리하지 못하고 한 단계 변환의 과정을 필요로 한다는 단점을 가지고 있다. 이 논문에서는, 사용자가 질의한 CXQuery를 그에 해당하는 XQuery로 변환하는 변환기를 개발함으로써 CXQuery의 문서 구조 독립적인 질의가 용이 하도록 하고 XML문서에 대해 직접적으로 질의 처리가 가능하도록 하였다.
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최근 네트워크의 발달과 인터넷의 보편화에 따라 지리정보는 않은 분야에서 활용되고 있으며, 그 범위가 해양으로까지 넓혀지고 있다. 하지만 전자해도 등의 해양 지리정보는 선박의 항해와 같은 특수한 목적으로만 사용되어져 왔고 전용의 표시시스템을 사용해야만 하기 때문에 범용적이지 못하다는 단점을 가지고 있다. 또한 기존의 지리정보시스템들은 각각 독자적인 포맷으로 데이터를 표현하고 관리해왔기 때문에 시스템 상호간의 호환성이 떨어지고 데이터의 교환이 용이하지 않았다. 이를 극복하기 위하여 OGC에서는 지리정보를 효과적으로 표현할 수 있는 XML 기반의 GML 표준을 발표하였고, W3C에서는 벡터 그래픽의 표준인 SVG를 제안하였다. 이에 본 논문에서는 선박의 항해에만 제한적으로 사용되던 전자해도를 다양하게 활용하고 비전문가도 이용할 수 있도록 GML과 SVG에 기반한 전자해도 관리시스템을 개발하였다. 즉. GML로 표현된 전자해도를 데이터베이스화하고 사용자의 질의에 부합하는 전자해도를 검색하여 이를 SVG로 변환하여 웹 브라우저를 통하여 서비스를 제공할 수 있는 시스템을 설계하고 구현하였다.
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원자력 발전소의 확률론적 안전성 평가(PSA)를 수행하기 위해서는 여러가지 분야의 다양한 데이터가 필요하다. 그러므로 PSA의 수행 및 검토에 있어, 효과적인 자료의 관리가 필수적이라 할 수 있다. 한국원자력연구소에서는 PSA 관련 모든 정보를 손쉽게 관리하기 위하여, PSA 정보 데이터베이스 시스템(AIMS)을 개발하고 있다. PSA 정보 데이터베이스 시스템은 PSA 의 수행에 필요한 모든 정보를 손쉽게 취득 가공할 수 있도록 PSA분석 및 수행에 필요한 정보 및 관련 링크들의 정보를 데이터베이스에 저장하여 놓고, 필요시 참조할 수 있도록 개발한 시스템이다. 본 논문에서는 PSA 정보 데이터베이스의 개발 과정 및 데이터베이스 설계 그리고 입출력 시스템의 설계 및 구현에 관하여 기술하였다.
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원자력발전소의 정량적 위험성 평가를 위해서 확률론적 안정성 평가 기법이 이용되고 있다. 확률론적 안전성 평가를 수행하기 위해서는 여러 가지 분야의 다양한 신뢰도 데이터가 필요한데, 이를 위한 각종의 신뢰도 자료 중에 인간의 지각 행위 및 수행 행위로부터 발생하는 인적 오류 확률은 그 특성상 실질적이 오류 확률을 얻기가 매우 어렵다. 그래서 인적 오류 확률을 구하기 위해서는 인간 신뢰도 분석분야의 전문가들이 제안한 인간 신뢰도 분석 방법을 이용하여 인적 오류 확률을 추정한다. 한국 원자력 연구소에서는 이를 위해 인간의 지각 및 수행 행위에서 야기되는 인간 오류 사건을 관리하고 인적 오류 확률을 추정하기 위한 인간 신뢰도 분석 시스템을 개발하고 있다. 본 연구에서는 인간 신뢰도 분석 시스템의 개발 과정 및 데이터베이스 설계 그리고 입출력 시스템의 설계에 관하여 기술하였다.
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무선 브로드캐스트 환경에서는 모바일 클라이언트의 제한된 배터리와 클라이언트에서 서버로의 제한된 상향 대역폭 등의 문제로 기존의 동시성 제어 기법을 그대로 사용할 수 없다. 이런 문제를 해결하고자 많은 동시성 제어 기법들이 연구되어 왔는데, 지금까지 제안된 기법들은 편향된 데이터의 접근 패턴을 반영한 브로드캐스트 환경을 고려하지 못하고 있다. 무선 브로드캐스트 환경에서 서버는 일반적으로 모바일 클라이언트의 접근 패턴을 고려하여 편향된 접근 빈도를 갖는 데이터 아이템을 브로드캐스트 한다. 본 논문에서는 무선 브로드캐스트 환경에서 편향된 데이터 접근 패턴을 고려한 동시성 제어 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 브로드캐스트 디스크 모델에서 전체 메이저 브로드캐스트 주기마다. 모바일 트랜잭션을 위한 제어 정보를 보내는 것이 아니라 일정한 마이너 브로드캐스트 주기마다. 제어 정보를 전송한다. 이는 접근 빈도가 놓은 데이터가 갱신된 경우 갱신된 내용을 마이너 그룹마다 반영하므로 읽기 전용 트랜잭션이 접근하는 데이터가 최신 정보임을 보장할 뿐만 아니라 갱신 트랜잭션이 최종 검증을 위해서 상향 통신 대역폭을 이용하는 횟수를 줄이고, 보다. 빠른 재실행을 통해 모바일 트랜잭션의 평균 응답시간을 줄여줄 수 있다. 또한 모바일 트랜잭션의 요청이 편향된 경우, 반복적인 트랜잭션의 중단, 재실행으로 인한 성능 저하를 개선하고자 정적 백오프 기법을 이용하여 모바일 트랜잭션 간 충돌 가능성을 줄여준다. 마지막으로 시뮬레이션을 통해 기존의 기법들에 비해 평균 접근 시간, 상향 통신 대역폭 등의 사용량이 현저히 줄어드는 것을 보임으로써 제안하는 기법의 성능을 검증한다.한 평균 access time을 최소화하는 동시에 클라이언트들의 제한된 에너지 소비를 최소화하는데 목적이 있다. 제안기법에 대한 평가는 수학적 분석을 통해 HIDAF 기법과 기존의 브로드캐스트 기법의 성능을 비교 분석한다.하였으나 사료효율은 증진시켰으며, 후자(사양, 사료)와의 상호작용은 나타나지 않았다. 이상의 결과는 거세비육돈에서 1) androgen과 estrogen은 공히 자발적인 사료섭취와 등지방 침적을 억제하고 IGF-I 분비를 증가시키며, 2) 성선스테로이드호르몬의 이 같은 성장에 미치는 효과의 일부는 IGF-I을 통해 매개될 수도 있을을 시사한다. 약
$70 {\~} 90\%$ 의 phenoxyethanol이 유상에 존재하였다. 또한, 미생물에 대한 항균력도 phenoxyethanol이 수상에 많이 존재할수록 증가하는 경향을 나타내었다. 따라서, 제형 내 oil tomposition을 변화시킴으로써 phenoxyethanol의 사용량을 줄일 수 있을 뿐만 아니라, 피부 투과를 감소시켜 보다 피부 자극이 적은 저자극 방부시스템 개발이 가능하리라 보여 진다. 첨가하여 제조한 curd yoghurt는 저장성과 관능적인 면에서 우수한 상품적 가치가 인정되는 새로운 기능성 신제품의 개발에 기여할 수 있을 것으로 사료되었다. 여자의 경우 0.8이상이 되어서 심혈관계 질환의 위험 범위에 속하는 수준이었다. 삼두근의 두겹 두께는 남녀 각각$20.2\pm8.58cm,\;22.2\pm4.40mm$ 으로 남녀간에 유의한 차이는 없었다. 조사대상자의 식습관 상태는 전체 대상자의$84.4\%$ 가 대부분 -
최근 인터넷의 발달에 따라 XML 문서의 사용과 각종 영상정보의 양이 크게 증가되었다. 이에 따라 XML 문서를 관리하기 위한 XML 데이터베이스의 필요성과 메타데이터 표준화에 대한 중요성이 증가되고 있다. XML 데이터베이스는 XML 문서의 특성을 고려하여 그 특성을 효율적으로 지원할 수 있다. 또한 국내에서는 교육정보분야 메타데이터 표준인 KEM 2.0이 제정 되었고 국외에서는 멀티미디어 데이터에 대한 표준으로 MPEG-7이 제정이 되었다. 이에 따라 본 논문에서는 MPEG-7을 기반으로 KEM 2.0을 이용한 영상정보 XML 스키마를 생성하고 이를 이용한 영상정보 검색시스템을 XML 데이터베이스 기반으로 설계하고자 한다. 본 논문에서 설계하는 XML 데이터베이스 기반의 영상정보 검색시스템은 XML 문서에 대한 빠른 저장과 검색이 가능할 것이다. 또한 검색 기능에 있어서는 키워드 기반의 의미기반 검색과 유사 이미지를 통한 내용기반 검색, 그리고 이를 내용기반과 의미기반을 통합한 검색 기능을 제공할 것이며 XML 문서에 대한 강력한 질의 수단인 XQuery 질의를 포함하게 될 것이다.
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공간 연관 규칙은 공간적 특성을 포함하며 빈발하게 발견되는 연관 객체들의 집합이다. 그러나 객체의 위상과 그 객체의 비공간 속성을 갖는 일반적인 공간 데이터에이스에서는 공간 연관 규칙을 발견할 수 없다. 따라서 본 논문에서는 일반적인 공간 데에터베이스 시스템의 질의 언어를 확장하고 이를 이용하여 공간 연판 규칙을 발견할 수 있는 시스템을 구현하였다.
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최근 들어 저장장치의 발전과 네트워크의 발달로 인하여 대용량의 데이터가 매우 빠르게 증가되고 있다. 또한, 대용량의 데이터에 내재되어 있는 정보를 빠른 시간 내에 처리하여 새로운 지식을 창출하려는 요구가 증가하고 있다. 연속적이고 빠르게 증가하는 데이터를 지칭하는 데이터 스트림에서 데이터 마이닝 기법을 이용하여 시간이 흐름에 따라 변하고, 무한적으로 증가하는 데이터 스트림에서의 빈발항목을 찾는 연구가 활발하게 진행되고 있다. 하지만 기존의 연구들은 시간의 흐름에 따른 빈발항목 탐색방법을 적절히 제시하지 못하고 있으며 단지 집계를 이용하여 빈발항목을 탐색하고 있다. 본 논문에서는 데이터 스트림에서 시간적 측면을 고려하여 상대적인 빈발항목을 탐색하기 위한 새로운 알고리즘을 제안한다. 논문에서 제안하는 알고리즘의 성능은 다양한 실험을 통해서 검증된다.
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최근 유비쿼터스 컴퓨팅의 관심이 증대되면서, 방대하고 다양한 형태의 데이터에 대한 효율성과 효과성을 고려한 지식 탐사방법연구의 필요성이 제기되었다. 기존의 지식 탐사방법에 대한 연구들은 방대한 비공간 데이터들의 지식을 효율적으로 탐사하고자 하였다. 그러나 기존의 연구는 탐사된 지식의 효율성안을 고려하여 유용한 지식탐사를 보장하지 못하는 문제점을 가진다. 따라서 본 논문은 공간 데이터 타입을 포함하는 대용랑의 데이터들로부터 효과성을 보장하는 특성화 지식 탐사방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 특성화 지식 탐사기법은 공간 및 비공간 데이터들의 특성을 나타내는 요약된 지식을 제공하며, 밀도 기반의 클러스터링 기법을 적용하여 특성화 지식 탐사의 효과성을 높인다.
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유비쿼터스 연구가 진행되면서 서로 데이터 모델이 안지 않는 이기종 데이터베이스 간의 데이터 교환이 중요한 문제로 대두되었다. XML문서는 데이터 호환성이 뛰어나 유비쿼터스 환경에 맞는 데이터 교환 수단으로 적합하다. 데이터베이스 시스템의 장점때문에 XML 문서를 객체 관계 데이터베이스에 저장하는 연구가 진행되었다. 객체 관계 데이터베이스 시스템에 XML 문서를 저장하고 질의하는 방법에는 여러 가지가 있다. 이 논문에서는 분산 환경에서 객체 관계 데이터베이스 시스템에 XML 문서를 저장하고 질의하는 방법을 논의하고, 성능 평가를 수행한다.
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인터넷의 발전은 다양한 데이터의 폭발적인 증가를 가져왔다. 유연하고 효과적인 데이터 표현 능력을 지닌 XML이 인터넷 환경에서 데이터 표현 및 교환 수단으로 여러 분야에서 표준으로 활용되고 있다. 그래서 대용량 XML 문서의 저장 및 관리에 대한 연구의 필요성이 증가하였다. 현재 다양한 XML 저장 기법과 XQuery를 이용한 XML 질의 처리에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 객체 관계 데이터베이스 시스템을 이용하여 대용량 XML 문서 처리에 적합하도록 XML 저장 시스템을 설계 및 구현하였다. 또한 하이브리드 오더 인코딩 기법을 이용하여 저장된 XML 문서의 갱신 성능과 XML 질의 처리 성능을 개선하였다. 그리고 XBench를 이용하여 생성한 대용량 XML 문서로 XML 저장 시스템의 성능을 평가하고 분석하였다.
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한국과학기술정보연구원은 국가 과학기술 지식정보인프라의 중심기관이자 과학기술종합정보센터로서 논문, 특허, 연구보고서, 사실정보, 생물다양성정보 등을 비롯한 다양한 종류의 과학기술관련 데이터베이스를 구축, 수집 및 서비스 하고 있다. 그러나 이러한 정보들은 약 40여개의 웹사이트에 분산되어 서비스되고 있어, 하나의 서비스 접점에서 다양한 정보를 쉽고 편리하게 얻고자 하는 이용자들의 요구를 만족시키지 못하고 있다. 따라서 본 논문에서는 분산 서비스되고 있는 대용량의 이기종 과학기술관련 데이터베이스를 각 데이터베이스의 특성을 고려하여 효과적으로 통합검색 될 수 있도록 하는 통합검색 데이터베이스 구축시스템을 설계한다. 본 논문의 통합검색시스템은 KISTI에서 자체 개발한 정보검색관리시스템인 KRISTAL-2002를 사용한다.
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무선 방송 방식은 부족한 대역폭의 효율적인 활용과 채널을 듣는 모든 사용자를 지원할 수 있다는 효율성 측면에서 각광받고 있다. 위치기반 서비스 중에서도 효율적인 방송기법을 이용하기 위한 연구 및 가장 기본적인 질의 중 하나인 NN 질의를 효율적으로 수행하기 위한 연구가 이루어져 왔다. 그러나 기존의 연구된 기법들은 NN 탐색 시 하나 이상의 방송주기를 필요로 하여 긴 접근 시간을 가진다는 단점이 있다. 이러한 단점을 모바일 환경에서 비효율적으로 자원을 사용한다는 문제를 발생시킨다. 이에 따라 본 논문에서는 한층 효율적인 자원 사용을 위해서 무선 기기에서 무선 방송 채널을 통해 NN 탐색을 수행할 수 있는 새로운 기법을 제안하고자 한다. 기존의 기법들에 비해서 접근 시간과 튜닝 시간을 줄임으로써 본 논문에서는 효율적으로 자원을 사용하고자 한다. 또한, 실험을 통해 본 논문에서 제안한 기법이 기존의 기법보다. 향상된 성능을 보이는 것을 증명한다.
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본 논문은 분산환경에서 다양한 형식으로 기술되어 있는 멀티미디어 데이터베이스에 대한 통합 방법을 기술한다. 멀티미디어 컨텐츠에 대해 기술하고 있는 대표적 표준들은 MPEG-7 MDS와 TV-Anytime등이 존재한다. 이런 다양한 형식으로 기술된 데이터베이스를 통합하여 하나된 쿼리로 사용자가 원하는 정보를 효율적으로 추출하기 위해 우리는 Mediator 방식과 분산환경에 강력한 프로토콜을 제공하고 있는 Web Service를 이용하여 통합 시스템을 구성한다.
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본 논문은 유비쿼터스 환경에서 지식 기반 멀티미디어 추론 방법 및 그 추론 과정에서 멀티미디어 컨텐츠 검색을 위한 모델을 제안한다. 따라서 이러한 시스템을 구현하기 위해서 우리는 다음과 같은 내용에 대해 기술한다. 첫 번째, Follow Me 시나리오와 같은 상황 인식에 필요한 지식 표현 및 추론 방법에 대해 기술한다. 두 번째, 다양한 멀티미디어 디바이스들의 프로파일에 따른 추론 및 검색 방법에 대해 기술 한다. 세 번째, 이질적으로 기술되어 있는 멀티미디어 데이터에이스에 대해 상호운용성을 갖는 시스템에 대해 기술한다. 마지막으로 위의 3가지 개념일 대한 통합 시스템 및 그에 따른 구현 평가에 대해 기술한다.
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그래프를 사용하는 데이터 표현법은 직
$\cdot$ 간접적으로 실세계를 표현하는 다양한 데이터 모델 중에서 가장 일반화된 방법으로 알려져 있다. 기본적으로 그래프는 정점과 간선으로 구성되며, 정점과 간선은 그 중요도나 운영 목적에 따라 다양한 가중치가 부여될 수 있다. 특히, 이러한 그래프를 순회하는 트랜잭션들로부터 중요한 순회패턴을 탐사하는 것은 흥미로운 일이다. 본 논문에서는, 정점과 간선에 가중치가 있고 방향성을 가진 기반 그래프가 주어졌을 때, 그 그래프를 순회하는 트랜잭션들로부터 가중치를 고려하여 빈발 순회패턴을 탐사하는 방법을 제안한다. 또한, 이렇게 탐사한 결과에 가중치를 고려한 중요도를 평가하여 빈발 순회패턴들 간의 우선순위를 결정할 수 있도록 한다. 이 과정에서 발생할 수 있는 트랜잭션 노이즈는 기반 그래프의 간선 가중치의 평균과 표준편차를 이용하여 제거함으로써 보다 신뢰성 있는 빈발 순회패턴을 탐사할 수 있다. 제안한 논문은 웹 로그 마이닝 등 그래프를 이용하는 다양한 응용 분야에 적용할 수 있을 것이다. -
플래시 메모리는 오늘날 다양한 형태로 우리 생활의 일부를 차지하고 있다. 휴대 전화기, MP3 플레이에, PDA등과 같은 모바일제품, 이동식 저장매체, 유비쿼터스 컴퓨팅 환경 등에 광범위하게 활용되고 있다. 이처럼 많은 분야에서 사용되는 주된 이유는 플래시 메모리의 장점인 저전력 비휘발성, 고성능, 물리적 안정성, 휴대성을 갖기 때문이다. 더불어 최근에는 Gb급 플래시 메모리도 개발되어 하드디스크의 자리를 대체할 수 있는 상황에 이르렀다. 하지만, 플래시 메모리는 하드디스크와 달리 이미 데이터가 기록된 블록에 대해 덮어쓰기(overwrite)가 되지 않는다는 특성을 갖고 있다. 덮어쓰기 위해서는 해당 블록을 지우고(즉, 소거(erase)) 쓰기 작업을 수행해야 한다. 이로 인해 플래시 메모리의 데이터 읽기/쓰기/소거에 비용이 하드 디스크와 같이 동일한 것이 아니라 서로 다르다(읽기 비용을 1로 가정할 경우 쓰기와 소거는 각각 8, 65)[1][5][6]. 따라서 OS, DBMS 등과 같은 시스템 소프트웨어에서 사용된 기존 버퍼 교체 기법은 플래시 메모리의 특성이 고려되지 않았기 때문에 플래시 메모리의 특성을 고려한 효율적인 버퍼 교체기법이 필요하다. 본 논문에서는 플래시 메모리의 서로 다른 연산 비용 고려한 새로운 버퍼 교체 기법을 제안한다.
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인터넷이 널리 활용되면서 웹 사이트의 수가 기하급수적으로 증가하는 동시에, 각각의 웹 사이트에 저장된 정보의 양도 급속히 증가하고 있다. 사용자가 이러한 웹 환경에서 원하는 정보를 효과적으로 찾을 수 있도록 하기 위해서는 크게 두 가지 요소가 중요한데, 첫 번째는 웹 검색 사이트에서 다양한 제한 검색 기능들을 제공하는 것이고 두 번째는 일반적인 웹 사이트에서 홈서치 서비스를 제공하는 것이다. 제한 검색은 각 웹 사이트의 정보를 중앙 데이타베이스에 저장하고, 검색 범위를 특정 범위로 한정시켜 검색 결과를 제공하는 방법으로, 이를 활용하면 일반적인 웹 사이트들도 저렴한 비용으로 방문자들에게 홈서치 서비스를 제공할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 제한 검색 기능들과 홈서치 기능을 오디세우스 정보검색용 객체관계형 DBMS를 사용하여 실제로 어떻게 구현할 수 있는지에 대해 SQL 및 HTML 레벨에서 설명한다. 따라서, 본 논문에서 제안하는 구현 방법은 Oracle, MySQL등의 정보검색 기능이 제공되는 관계형 DBMS들에 대해 모두 적용될 수 있다.
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지금까지 제안된 XML 문서상의 분기 질의(twig query) 처리 기법들의 중요한 흐름 중 하나는 지역 인코딩 기법을 이용하는 것이다. 하지만 이 기법에 기반한 분기 질의 처리는 분기 질의상의 단말 노드와 분기 노드의 엘리먼트를 반드시 읽어야 하는 단점이 있다. 그러나 지역 인코딩 기법과는 달리 경로 정보를 축약하는 방식의 레이블링 기법(예: 듀이 인코딩)은 지역 인코딩에 의한 레이블에 비해 더 많은 정보를 담고 있어서, 이 기법과 구조 인덱스를 이용하여 XML 문서를 인덱싱하면 질의상의 단말 태그의 엘리먼트만을 읽어도 분기 질의를 처리할 수 있다. 이를 이용하여, 본 논문에서는 경로 정보 축약 레이블링 기법과 구조 인덱스를 이용한 분기 질의 처리 기법을 제안한다. 제안된 알고리즘은 디스크 입출력을 줄일 수 있으며 불필요한 중간 결과도 생성하지 않는다.
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본 논문에서는 워크플로우 마이닝을 위한 제어경로 분석 알고리즘에 관하여 기술한다. ICN(Information Control Nets)은 워크플로우를 모델링하기 위한 방법이다. 본 논문은 ICN 기반의 워크플로우 모델 정보로부터 워크플로우의 제어경로를 파악하기 위한 제어경로 분석 알고리즘을 제안한다. 제어경로은 실제 워크케이스로 발생할 수 있는 워크플로우 모델의 유형을 의미하며, 제어경로 분석은 각 워크케이스의 유형을 분류해 내는 것을 의미한다. 분류된 워크케이스의 유형 정보는 워크플로우 로그와의 비교 분석을 통해 마이닝에 적용할 수 있다.
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최근 모바일 기기의 성능이 발전함에 따라 다양한 상용 서비스들이 제공되고 있는데 특히 GIS를 이용한 검색 서비스나 차량용 네비게이션 시스템이 대표적이다. 본 논문에서는 GIS서버의 전반적인 시스템 구조와 최단 거리 관리자의 설계 및 구현, 서버 및 PDA기반의 클라이언트 사용자 인터페이스 등에 대해서 소개를 하고자 한다. 최단 경로 관리자는 클라이언트에서 질의 시 목적지까지 최단 거리를 구하여 질의 관리자에 결과를 넘겨주는 역할을 한다. 클라이언트 사용자 인터페이스 부분은 사용자가 쉽게 질의를 작성할 수 있도록 구현 하였다.
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대학교 및 연구기관 등에서 수행되는 국가연구개발사업은 산업, 경제 및 학술적 측면에서 그 파급효과가 매우 크다. 이에 국가연구개발사업에 대한 수행 내용 및 결과가 담겨 있는 국가연구보고서의 이용이 매우 중요한 요소라 볼 수 있다. 한국과학기술정보연구원에서는 한해에 약 만 여개 이상의 연구보고서를 수집, 관리하고 그 내용을 원문과 함께 서비스 하고 있다. 한편, 일반적으로 데이터베이스를 구축하고 서비스하기 위한 대부분의 방식은 상용 DBMS를 이용하여 정보의 관리를 수행하고, 사용자 검색은 정보검색 시스템을 사용하는 DBMS와 정보검색 시스템의 연동방식을 채택하고 있다. 그러나 이러한 방법은 DBMS와 정보검색 시스템을 이중으로 운영해야하는 불편함이 있고, 데이터의 관리 및 처리를 위한 과정이 중복으로 이루어지는 단점이 있다. 따라서, 본 논문에서는 납본형태로 입수되는 연구보고서를 관리하고 원문과 함께 이용자에게 정보서비스를 위해 필요한 KRISTAL-2002 정보검색관리시스템 기반의 DB 구축, 점보검색 및 관리 모델을 제시하고, DBMS와 정보 검색 시스템의 연동방식과의 데이터 처리과정에 있어서 처리 속도를 비교 분석한다.
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EAI(Enterprise Application Integration : 전사적 애플리케이션 통합)는 기업간 또는 기업 내부의 다양하고 이질적인 시스템과 애플리케이션 그리고 비즈니스 프로세서을 통합 하는것[1]이며, 본 논문에서는 어느 한쪽 프로세서가 중단되어도 다른 프로세서가 그 처리를 이어 받아서 중단없는 데이터 및 프로세스를 처리함으로써 기업의 전체 프로세스에는 영향이 없게하는 방법을 C API 프로그램의 구현을 통하여 증명함으로써 무중단 실시간 처리 시스템 구축에 도움이 될 것이며. 로그파일 모니터링 방법을 통한 실시간 모니터링에 대해서 설명하고, 앞으로의 발전방향에 대하여 논할것이다.
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본 논문은 온톨로지를 이용하여 뉴스 비디오를 분야별로 자동으로 분류하는 효율적인 기법을 제안한다. 이를 위해서 뉴스 비디오를 파싱하여 키프레임(Key frame), 샷(Shot), 씬(Scene)으로 나누고 키프레임과 샷에서 특징 정보를 추출한다. 추출된 특징 정보를 이용하여 샷의 키워드 집합을 만들고 이를 이용하여 씬의 키워드 집합을 만든다. 그리고 씬의 키워드 집합을 어휘 온톨로지와 뉴스 온톨로지에 매칭(추론)하여, 씬의 분야를 결정한다. 또한 이렇게 결정된 분야를 기반으로 서로 유사한 씬들을 자동으로 그룹화하는 방법을 제안한다.
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오늘날 우리가 사용할 수 있는 정보의 양은 실로 막대하면서도 지속적으로 늘어가고 있는 추세이며, 동시에 데이터들의 신속한 처리에 대한 관심이 늘고 있다. 특히 GIS에서 사용되는 대용량 데이터나 빠른 처리 속도가 요구되는 인증 시스템 데이터와 같은 다양한 종류의 데이터 특성을 고려하여 효율적인 관리를 하는 데이터베이스 관리 시스템을 필요로 하고 있다. 스냅샷 데이터를 갖는 다중 레벨 공간 DBMS는 대용량, 또는 빠른 트랜잭션 처리 속도가 필요한 데이터들을 효율적으로 관리하는 데이터베이스 관리 시스템으로서, 대용량 데이터는 디스크 데이터베이스에서 그리고 빠른 트랜잭션 처리를 요구하는 데이터들은 스냅샷의 형태로 메모리 데이터베이스에서 관리한다. 메모리 데이터베이스에 저장되는 스냅샷은 상대적으로 더욱 중요한 스냅샷들이 집중적으로 생성되거나 스냅샷이 가진 특성이 변화될 경우, 메모리 데이터베이스 내에서의 저장 가치를 잃을 수가 있다. 따라서 메모리 데이터베이스에 불필요한 스냅샷들이 축적되는 문제를 해결하고 메모리의 이용성과 성능을 보존하기 위해서 효율적으로 스냅샷들을 교체하는 기법이 필요하다. 본 논문에서는 다중 레벨 공간 DBMS에서 질의 패턴을 이용한 효율적인 스냅샷 교체 기법을 제안한다. 제안된 기법은 메모리 데이터베이스 내에서 스냅샷에 대한 교체요청이 있을 경우, 메모리 데이터베이스 및 메모리 관리 시스템의 상창을 분석하여 주어진 상황에 대응하는 스냅샷 교체 기법을 수행한다.
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RBAC(Role Based Access Control) 이란 특정 사용자가 어떤 대상에 특정 행동을 하는 데에 있어서 그 사용자가 가진 역할 (Role) 에 의해 접근 가능유무를 판정하게 하는 방법이다. 그 RBAC 에 역할간의 계층관계를 추가한 것이 계층적 RBAC (Hierarchicai RBAC)이다. 본 논문에서는 그런 다른 어플리케이션에 쉽게 추가 되거나 아니면 독자적으로 인증 기능을 가지는 계층적 RBAC 서버에 사용될 수 있는 API 와 그와 관련된 응용 어플리케이션을 자바와 데이터베이스를 이용하여 설계 및 구현하였다.
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브로드캐스트 기법은 서버에서 사용자로의 하향 대역폭을 최대한 활용하고 사용자의 수와 무관하게 데이터를 배포할 수 있기 때문에 이동 컴퓨팅 환경에서의 주요한 방식으로 쓰이고 있다. 브로드캐스트 기법에서도 기존 컴퓨팅 환경처럼 여러 트랜잭션이 같은 데이터 항목을 동시에 사용하는 경우가 발생할 수 있다. 하지만 브로드캐스트 환경에서는 모바일 클라이언트의 제한된 자원과 제한된 상향 대역폭 등의 이유로 기존의 동시성 제어 기법을 그대로 사용할 수 없다. 이러한 이유로 무선 브로드캐스트 환경을 위한 동시성 제어 기법들이 많이 연구되어 왔다. 이 논문에서는 트랜잭션들의 접근 패턴이 편향될 경우 발생하게 되는 반복적인 재실행을 문제점으로 인식하고, 동시성 제어 기법에 기반을 둔 기법을 제안한다. 동일한 데이터 항목에 대한 갱신을 수행하는 트랜잭션이 많을수록 트랜잭션이 재실행될 확률은 높아지고 성능은 저하되는데, 이는 검증을 요청하는 트랜잭션들 중 가장 먼저 서버에 도착한 트랜잭션만이 경쟁에서 살아남고 나머지는 재실행되며 경쟁을 다시하기 때문이다. 제안하는 기법에서는 브로드캐스트 사이클이 끝날 때까지 완료 여부의 결정을 유보하면서 검증을 요청한 트랜잭션들의 조합을 구성해 후보 해 리스트를 유지한다. 마지막으로 갱신되는 데이터 항목의 수와 데이터 항목의 갱신 선호도를 기준으로 최적의 해를 선택해 트랜잭션들을 완료하고 데이터베이스에 값을 반영함으로써 트랜잭션의 철회율을 최소화하고 트랜잭션의 완료율을 높일 수 있다.
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최근 수많은 정보를 통해서 증명 되듯이 비즈니스 프로세스 관리(Business Process Management, BPM)는 기업의 소프트웨어 시장의 가장 중요한 부분을 차지하고 있다. 비즈니스 프로세스 관리는 프로세스 전 라이프 사이클을 지원하고자 하는 개념으로 급변하는 경영 환경의 변화에서 기업의 경쟁력을 재고 하기위하여 필요로 되는 새로운 기업 컴퓨팅 패러다임이다. 비즈니스 프로세스 관리의 핵심적인 정보시스템 역할을 수행하는 워크플로우(Workflow)에서의 스케줄링은 정확한 업무 순서를 명세하기 위한 시간적인 제약들에 집중되어 있다. 워크플로우와 BPM과 같은 비즈니스 프로세스에서의 또 하나의 중요한 측면은 자원할당관리이다. 현재 대부분 다양한 자원들을 모델링하는데 초점을 맞추어 왔으며 자원들과 연관된 제약에서의 스케줄링에 대한 관심은 많지 않은 편이었다. 본 논문에서는 First Order Logic 기반의 CTR(Concurrent Transaction Logic)을 이용하여 각 비즈니스 프로세스 스케줄링을 위한 자원할당에 따른 제약들을 논리적인 모형으로 구체화하고, 모형에 필요한 변환 규칙을 소개하고자 한다.
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무선 통신, 유비쿼터스 컴퓨팅의 발달과 인터넷 환경이 널리 보급되면서 이동체의 색인을 위한 연구가 활발히 진행되었다. MV3R-tree 알고리즘은 과거 정보의 검색을 위한 Timestamp 질의와 Interval 질의 모두에 좋은 성능을 보여 주는 색인 기법이다. 그러나 기존의 인덱싱 기법인 3D R-tree에 비해 인덱스의 크기가 1.5배 크고, 삽입 시 재배치 비용이 2배정도 크다. 빈번하게 이동하는 이동체의 정보를 저장한다면 삽입 비용의 증가로 인하여 효율성은 현저하게 떨어진다. 본 논문에서는 노드 삽입 과정에서 아주 작은 변화나 반복적인 움직임 같은 불필요한 이동체의 거리 변화의 정보를 제한하는 방법을 제안한다. 정보를 제한할 임계치 값은 이동체들의 과거 정보를 통해 결정한다. 불필요한 정보를 제거하여 노드 공간의 낭비와 재배치를 횟수를 줄인다.
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데이터 웨어하우스는 축적된 대량의 데이터를 분석하여 의사결정을 지원하는 시스템이다. 의사결정을 위한 대량의 데이터 분석은 많은 비용을 요구하므로, 질의 처리 성능을 높이고 의사 결정자에게 빠른 응답을 제공하는 효율적인 데이터 큐브 생성 기법이 연구되었다. 기존 기법으로는 Multiway Array 기법과 H-Cubing 기법이 있다. Multiway Array 기법은 다차원 집계 연산에 필요한 모든 데이터를 배열로 저장하는 것으로 데이터의 양이 많아질수록 메모리 사용이 증가한다. H-Cubing 기법은 Hyper-Tree를 기반으로 튜플을 트리로 구축하므로 모든 튜플을 트리로 구축해야 하는 비용이 증가한다. 본 논문에서는 데이터 웨어하우스에서 해쉬 테이블을 이용한 효율적인 데이터 큐브 생성 기법을 제안한다. 제안 기법은 데이터 큐브 생성 시 필드 해쉬 테이블과 레코드 해쉬 테이블을 사용한다. 필드 해쉬 테이블은 저장될 레코드 순서 계산을 위하여 각 필드에 대해 레벨 값을 해쉬 테이블로 관리한다. 레코드 해쉬 테이블은 데이터 큐브 테이블에 저장될 레코드의 순서와 데이터 큐브 테이블에 저장하기 위한 임시 레코드의 위치를 관리한다. 필드 해쉬 테이블을 이용하여 다차원 데이터의 저장될 레코드 순서를 빠르게 찾아 저장함으로서 데이터 큐브의 생성속도가 향상된다. 또한 해쉬 테이블 만을 유지하면 되므로 메모리 사용량이 감소한다. 따라서 해쉬 테이블의 사용으로 데이터의 빠른 검색과 데이터 큐브 생성 요청에 빠른 응답이 가능하다.
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디지털 방송이 시작되면서 시청자가 선택할 수 있는 채널은 200여 개로 늘어났다. 지금처럼 리모컨으로 채널을 돌려가며 보거나 원하는 TV 프로그램을 찾기란 거의 불가능해진 것이다. 이러한 다채널 다매체 시대에 원하는 프로그램 시청을 도와줄 수 있는 프로그램 가이드 시스템의 필요성이 증가하게 되었고, 더 나아가 TV를 시청하는 각 개인의 선호도를 반영하는 것이 요구되었다. 본 논문에서는 r-order Markov Model을 이용한 개인화된 전자 TV 프로그램 추천 시스템을 제안한다. Markov Model은 시간이 지남에 따라 시청하는 프로그램의 변화를 모델링하기 위한 방법으로 사용하였다. 이 시스템은 시청자의 선호 프로그램을 예측하기 위해서 r-order Markov Model을 제안하는 것뿐만 아니라 TV 시청자의 프로그램 선호를 예측하기 위한 모델들을 적용하였다. 실험 결과는 Markov Model이 추천에 대한 높은 정확성을 제공할 수 있다는 것을 보여준다.
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최근 들어 무선 인터넷 및 모바일 기술이 급속한 발달을 이루면서 이동 객체의 위치에 기반 한 많은 서비스들이 개발되고 있다. 이 서비스에 사용되는 않은 어플리케이션들은 비교적 용량이 큰 공간 정보를 사용하여 최근에는 기존 디스크 기반 데이터베이스 관리 시스템이 제공할 수 있는 처리 속도보다 더욱 빠른 트랜잭션 처리를 요구하고 있다. 따라서 공간 데이터와 같은 대용량 데이터의 효율적인 처리와 폭주 하는 여러 사용자들에게 빠른 응답시간을 제공하여 주는 공간 DBMS가 요구되고 있다. 기존 디스크 기반의 공간 DBMS는 공간데이터와 같은 대용량의 데이터 관리가 가능하지만, 빠른 응답속도를 요구하는 여러 어플리케이션을 지원하기에는 무리가 있다. 반면에 메인 메모리 기반의 공간 DBMS는 불필요한 디스크 I/O를 없앰으로써 더욱 빠른 트랜잭션 처리를 지원하지만, 메인 메모리의 저장 한계로 대용량 처리에는 한계가 있다. 이러한 이유로 디스크 공간 DBMS의 장점과 메인 메모리 공간 DBMS의 장점으로 이루어진 다중레벨 공간 DBMS를 제안한다. 다중레벨 공간 DBMS는 디스크 기반의 공간 DBMS인 GMS시스템에 메인 메모리 데이터베이스와 그와 관련된 여러 컴포넌트들을 추가하여 개발 하였다. 제안된 시스템은 디스크 데이터베이스 기반의 대용량 데이터의 효율적인 관리와 메모리 데이터베이스 기반의 빠른 트랜잭션 처리를 보장한다.
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전자상거래의 발전은 필연적으로 상품 데이터베이스화를 수반하게 되었다. 이 상품 데이터베이스에 존재하는 각 상품들의 속성값들의 연관관계 추출은 검색- 유의어 추출 혹은 클러스터링등에 활용될 수 있다. 본 논문에서는 상품 속성값들의 연관관계 추출을 위하여 해쉬 테이블에 기반한 트리 형태 자료구조을 제안한다. 그리고 이 자료구조를 이용하여 상품 데이터에이스의 각 속성값 간의 연관관계를 threshold를 이용하여 선형 시간에 추출하는 알고리즘을 제시한다. 마지막으로, Support를 이용하여 트리의 탐색 공간을 줄이는 방식으로 최적화를 시키는 기법을 제시한다.
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근래 들어 생명과학 및 생명정보에 대한 관심이 높아지면서 활발한 연구 활동의 결과물로 많은 정보를 얻을 수 있게 되었다. 또한 방대한 생명정보를 분석할 수 있는 많은 알고리즘이 개발되었으며 웹 기술이 발달함에 따라 생명정보의 활용도가 높아져서 다양한 방법으로 정보서비스가 가능하게 되었다. 특히 XML, SOAP, WSDL, UDDI를 사용하는 Web Services는 분산 컴포넌트 기반의 컴퓨팅 기술로 최신의 기술이다. 이에, 바이오인포매틱스센터에서는 CCBB, NCBI, EBI, DDBJ 등의 사이트에서 배포한 Web Services에 접근하여 입력 값과 출력된 결과를 확인 및 유지하고, 객체들의 흐름을 볼 수 있는 프로그램으로 One-Stop Web Services를 개발하였다. One-Stop Web Services는 GUI 환경의 인터페이스로 사용자에게는 용이한 실행 환경을 제공하므로, Web Services 개발자에게 사용자 인터페이스 개발 부담을 줄일 수 있다.
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최근 인터넷을 기반으로 하는 웹의 급속한 발전으로 정보는 인터넷을 통해서 교환되고 공유될 수 있는 개방된 환경에서 더 큰 가치를 지니게 되었다. 이러한 경향은 의료분야에서도 예외 없이 적용되어 지역 네트워크기반의 기존 의료정보 시스템도 타 기관과의 데이터 공유의 필요성으로 인해 개방형 시스템으로의 전환이 요구되고 있다. 따라서, 의료정보의 교환과 공유를 위해 각 의료관련 시스템들에 대한 표준들이 제정되어 적용되고 있다. 그 중 HL7은 임상문서 교환을 위한 유연한 표준이지만 시스템 의존적이거나 이질적인 시스템간의 정보교환에는 부적합하다. 따라서 본 논문은 이질적인 시스템간의 정보교환 및 공유를 위해 바이오 및 임상정보를 통합하고 통합된 정보를 저장할 수 있는 기능을 주로 하는 BioEMR Extractor 를 구현했다. 또한, 이질적인 시스템 통합의 첫 단계로써 RDB기반의 기존 BioEMR 정보를 XML기반의 Data로 변환하는 모듈을 설계 및 구현했다.
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S-System 모델은 동적 시스템을 기술하기 위한 여러 모델 중의 하나로서, 높은 표현력으로 인해 다양한 분야에서 사용되어져 오고 있다. 하지만 S-System 모델이 갖고 있는 많은 매개변수는 목표 시스템을 모델링하는 데에 있어 고려해야 할 탐색 공간의 넓이를 크게 증가시키는 단점을 갖고 있으며 그로 인해 고려될 수 있는 변수의 수는 극히 적은 수로 제한되어져 왔다. 일반적인 S-System 모델의 경우,
${_n}$ 개의 변수로 이루어진 시스템을 모델링하는 데 결정되어져야 할 매개변수의 수는$O(n^2)$ 이다. 본 논문에서는 시스템 내의 변수들을 서로간의 연관 정도에 따라 클러스터링하고. 클러스터 사이의 동적 모델링을 통해 고려하는 매개변수의 수를 O(kn)$(k{\leq}n)$ 으로 줄이는 방법을 제안한다. 매개변수 값의 탐색을 위해 유전자 알고리즘을 사용하며, 제안된 방법이 기존의 방법으로는 학습할 수 없었던 규모의 S-System 모델을 학습할 수 있는 가능성을 지님을 보인다. -
본 논문에서는 생물학적 실험에 의해 추출된 특정 종의 단백질 상호작용 관계를 다른 여러 종에서 이미 밝혀진 단백질 상호작용 관계들을 통해 검증할 수 있는 방법을 제안한다. 이 검증을 위해 기본적으로 요구되는 이종간 단백질들 사이의 상동성 관계는 Swiss Prot 데이터베이스의 모든 단백질들에 대해 이름 패턴, 키워드, 서열 비교를 통해 구축된다. 즉, 특정 종에 대한 단백질 상호작용 관계를 여러 종의 단백질 상호작용 관계들로 상동화하고, 이 상동화된 관계들이 각각의 종에 어떠한 형태로 존재하는지의 여부를 판단함으로써 검증된다.
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도메인 조합 기반의 단백질-단백질 상호작용 예측 기법(DCPPIP)은 효모 단백질에 대하여 뛰어난 정확도를 보여준다. 그러나 다른 종에서의 예측 정확도 및 기법의 유효성은 아직까지 검증되지 않고 있다. 본 논문에서는, 초파리 및 인간 단백질을 이용한 예측 정확도 검증 및 이종간의 상호작용 예측 실험의 결과를 기술한다. 초파리와 인간 단백질의 실험에서는 각각 10,351개와 2,345개의 상호작용 단백질 쌍이 사용되었다. 초파리와 인간의 상호작용 단백질 쌍 중
$80\%$ 와$20\%$ 를 각각 학습집단 및 실험집단으로 사용하였으며. 상호작용이 없는 단백질 쌍의 학습집단은 1배에서 5배까지 변화시키면서 예측 정확도를 관찰하였다. 정확도는 실험집단 중 학습집단과 도메인이 완전히 혹은 부분적으로 겹치는 쌍들에 대하여 계산하였다. 이 결과 초파리에서는 약$77\%$ 의 민감도와$92\%$ 의 특이도가 확인되었고 인간 단백질에 대하여는 약$96\%$ 의 민감도와$95\%$ 의 특이도를 보여주었다. 이종간의 상호작용 예측 실험은 효모, 초파리, 효모+초파리에 해당하는 학습집단 각각을 바탕으로 Human, Mouse, H. pylori, E. coli, C. elegans 등의 단백질 상호작용 예측을 수행하였다. 실험 결과 학습집단의 도메인이 실험집단의 도메인과 많이 겹칠 수륵 높은 정확도를 보여주었으며, 도메인 집단간의 유사도를 나타내기 위해 고안한 Domain Overlapping Rate(DOR)는 상호작용 예측 정확도의 중요한 요소임을 찾아 내었다. -
단백체는 세포가 처해있는 환경에 따라, 그리고 각 조직 별로 유동적으로 존재하며, 세포의 실제적인 기능을 표현해준다. 이러한 이유로 세포 내에서 일어나는 실제적인 현상들을 전체 단백질 단계에서 통합적으로 파악하고자 하는 단백체학 연구가 활발하게 진행되고 있다. 미지의 단백질의 기능을 밝혀내는 연구는 단백체학의 가장 기본적이면서 중요한 부분이라고 할 수 있다. 본 논문에서는 "단백질 상호작용 네트웍 사전(PIND)"을 구축함으로써 단백질의 기능을 예측하는 새로운 방법론을 소개한다.
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정보생물학 분야에 있어서 분자 구조를 3차원으로 렌더링하여 보여주는 것은 매우 중요한 작업이다. 특히 분자의 표면 렌더링은 분자 구조를 분석 하는데 필요한데, 렌더링을 하는데 있어서 폴리곤이 많이 필요하게 된다. 특히 분자량이 많은 거대 분자를 3차원으로 렌더링 하기 위해서는 고가의 그래픽 전용 워크스테이션을 사용하게 된다. 본 논문에서는 저렴한 일반 PC 급 시스템에서도 거대 분자를 렌더링 할 수 있는 알고리즘을 제안 하였다. 제안하는 알고리즘에는 옥트리(Octree)를 전처리로 사용한 Hybrid Point & Polygon 렌더링 기법을 적용 하였다. 각 렌더링 과정은 최적의 성능을 내기 위하여 GPU가 작업을 처리한다.
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최근 바이오 데이터 분석에는 데이터 양의 급격한 증가와 이에 따른 문제의 복잡성도 함께 증가하고 있다. 이 결과 다양한 분석 툴들의 유연한 조합과 고성능, 고처리 컴퓨팅이 가능한 분석 시스템이 절실히 요구되고 있다. 본 논문에서는 병렬 컴퓨팅 환경을 이용하고 워크플로우 기반에서 다양한 생물정보 분석 툴들을 자유롭게 조합하여 작업을 수행할 수 있는 바이오워크벤치를 소개한다. 바이오워크벤치 내에는 컴퓨팅 자원 및 작업정보에 대한 모니터링 툴, 각 툴 들과 데이터를 손쉽게 가공할 수 있도록 고안된 인터페이싱 툴 워크플로우 디자인 툴을 포함 하고 있다. 이 기능모듈을 활용함으로써 다양한 생물정보 분석 툴을 이용하는 과정에서 효율적인 분석을 수행을 지원하는 바이오 워크벤치의 기능 및 아키텍쳐을 제시한다.
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마이크로어레이 기술로 인해 많은 양의 유전자 발현 데이터가 생겨났다. 데이터의 양이 많아짐에 따라 이를 체계적으로 관리해야 할 필요가 생겼고 이를 위해 LIMS(Laboratory Information Management System)가 만들어졌다. LIMS는 실험 데이터를 체계적으로 관리할 뿐만 아니라 같은 실험실에 있는 연구자 간에 데이터를 공유할 수 있는 장점을 갖고 있다. 만일 여러 연구실 간에 공동연구를 한다면 데이터의 공유가 필요하게 된다. 이를 좀 더 편리하게 하기 위해 다른 연구실의 LIMS에 저장된 데이터 중에 허용된 데이터에 한해서 자신의 LIMS에서 바로 접근할 수 있도륵 하는 분산 LIMS를 소개하고자 한다.
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XML 기반의 CDA는 의료정보 데이터로써 환자의 개인정보, 과거 의료정보, 가족기록 및 검사기록 등 의료정보를 저장한다. 의료정보 데이터는 병원 시스템간에 교환 및 공유함으로써 양질의 의료서비스를 제공되고 데이터베이스에 저장되어 관리된다. 그러나 다양한 의료정보는 의료정보 문서 자체의 크기를 증가시키기 때문에 데이터베이스에 저장 시 공간증가와 저장시간 그리고 데이터의 전송 시 송,수신 시간을 증가한다. 따라서 의료정보 문서의 크기를 감소시켜 문서 처리시간을 단축시킴으로써 처리 효율성을 증가시킨다.
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최근 생물학 문제를 해결하기 위하여 생명 정보 분야에서 많은 컴퓨터 기술들이 응용되고 있다. 플라보노이드 정보는 항암, 항산화 효과가 있는 유용한 물질인 플라보노이드의 연구와 관련된 정보를 분석하고 관리하는 컴퓨터 기술 기반의 응용 기술이다. 현재 플라보노이드 정보 관련 연구는 일부에서 수행되고 있으며 플라보노이드의 다양한 정보를 효율적으로 저장 검색 할 수 있는 시스템은 부족한 실정이다. 플라보노이드 물질에 관한 정보를 더욱 효과적으로 저장 관리하고 관련된 연구자들 간에 정보를 쉽게 공유할 수 있도록 본 논문에서는 플라보노이드 정보를 위한 그리드 웹 포탈 시스템 구조와 관련된 데이타 모델을 제안한다. 본 논문에서 제안한 시스템과 데이타 모델의 유용함을 보이기 위해 웹 기반으로 플라보노이드 정보 그리드 포탈을 구현한다.
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분자모델링 시뮬레이션 도구는 신 물질과 신약개발을 위한 가상 실험을 하는데 사용되는 중요한 도구이다. 이 도구는 분자 물질간의 결합을 통하여 에너지 계산을 하여 가장 낮은 에너지 준위를 보여주는 위치를 탐색한다. 에너지 결과를 빠르게 제공하면 사용자가 분자 물질을 결합하여 안정된 위치를 찾는데 많은 도움을 줄 수 있다. 본 연구에서는 에너지 계산을 고성능으로 처리 할 수 있는 분산처리시스템과 실시간 응답성 보장 스케줄링 알고리즘을 적용한 환경에 사용자 입력 예측 시스템을 추가하여 에너지 계산을 기존 시스템 보다. 빠르게 요청하였으며, 에너지 계산 결과의 응답성을 향상 시켰다. 또한 사용자 입력 예측시스템에서 발생하는 오차의 문제를 예측 시스템의 운영 방식을 통해 해결 방법을 제시하고 있다. 본 연구는 에너지 결과의 응답성 보장을 통하여 사용자가 좀 더 빠르게 안정된 결합 위치를 찾도록 도와준다.
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분류 방법으로서의 SVM(Support Vector Machine)은 커널 방법과 함께 사용됨으로써 그 유용성을 크게 향상시켰다. 커널 방법은 일반적으로 입력 데이터의 자질(feature)로 나타내는 공간으로부터 높은 차원의 공간으로 데이터를 사상(mapping)시키는 역할을 하게 되나, 기본적으로는 데이터간에 새로운 거리(metric)를 부설해주는 역할을 하는 것이다. 지금까지 나온 다양한 커널 방법은 구조화된(structured) 데이터에 대해 커널 형태로 거리를 부여하는 방법을 제시한다. 본 논문에서는 DNA의 작용을 모델링하여 만든 새로운 커널이 miRNA(micro RNA)와 mRNA(messenger RNA)쌍에 대한 발현 여부를 분류해 내기 위해 커널 형식으로 거리를 부여하는 방법을 보인다. 이 방법은 실리콘 컴퓨터가 아닌 실제 DNA분자로 실험할 수 있도록 설계된 것을 고려할 때 여러 종류의 DNA 코드를 분석하는 데 사용될 수 있는 새로운 분자컴퓨팅 방법이다.
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인유두종 바이러스(Human Papillomavirus: HPV)는 사마귀로부터 생식기 및 배설기의 침윤성 암에 이르기까지 여러 질병과 연관되어 있음이 알려져 있다. 현재 200종 이상이 알려져 있고, 이 중 85개는 전체 유전자가 밝혀져 있다. HPV 감염 시 만들어지는 단백질 중 E6. E7 단백질은 암 억제 유전자(p53, pRb)에 결합하여 세포의 암 억제 기능을 저하시키고 이로 인해 암을 발생시킨다. 본 논문은 암 발생과 밀접한 관련이 있는 HPV의 E6 단백질 서열과 HPV 유형(HPV Type)을 가지고, PLSA (Probabilistic Latent Semantic Analysis) 방법을 이용하여 HPV를 클러스터링(clustering) 해 보았다. 실험 결과, 특정 클러스터는 질병과 밀접하게 연관되어 있으며, 이와 관련된 주요 서열 분석이 가능함을 보여주고 있다.
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최근 포유동물의 유전체에는 알려진 것보다 훨씬 많은 RNA 전사체가 발현되고 있음이 밝혀지고 있으며, 그 중에 많은 부분이 non-coding RNA로 알려지고 있다. 세포 내에서 non-coding RNA의 기능이 훨씬 다양해지고, 중요해지고 있는 상황에서 새로운 non-coding RNA를 정의하고, 탐색하는 것은 가장 시급한 과제이다. 본 연구에서는 이전 연구에서 RNA 공통 구조 학습을 위해 제안되었던, esRCSG (evolutionary search for RNA common-structural grammar) 알고리즘의 성능 향상을 위해, committee machine을 도입한다. Committee machine은 마지막 세대에서 최적화된 RNA 공통 구조 기술자 (RCSD)와 차상위로 최적화된 기술자들 중 양성데이터와 음성데이터의 치역을 합쳤을 때 특이도는 거의 변화가 없으면서 민감도의 증가가 가장 큰 기술자들의 집합이다. Committee machine은 특히 family type의 서열의 가진 특정 ncRNA에서 좋은 성능 향상을 보인다. microRNA를 이용한 성능평가에서 특이도의 변화가 거의 없이 민감도의 성능이 약 1.5배 향상되는 결과를 보였다. 이러한 특이도와 민감도가 높은 기술자를 이용함으로써 새로운 non-coding RNA를 예측하는 것을 약속할 수 있을 것이다.
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본 논문에서는 온톨로지를 활용하여 생물학 데이터를 효율적으로 통합 검색하기 위한 XQuery일 확장 시스템을 설계하고 구현하였다. 이를 위해 본 논문에서는 먼저 공개 생물학 온톨로지 등인 GO, UMLS들로부터 의미 있는 정보를 추출하기 위한 생물학 온톨로지 API를 온톨로지별로 정의하였다. 정의된 온톨로지 API는 본 시스템에서 사용하는 XQuery의 사용자 정의 함수로써 포함되며 이 XQuery는 본 시스템에 내장된 XQuery Expander에 의해 확장되어 처리된다. 확장된 XQuery는 온톨로지를 이용함으로써 이질적인 구조와 용어로 이루어진 생물학 데이터들을 통합 검색 할 수 있으며, 온톨로지에 정의되어 있는 지식과 관계들을 확장검색에 활용함으로써 재현율을 획기적으로 높일 수 있다. 본 논문에서는 또한 XQuery의 작성을 용이하게 할 수 있도록 지원하는 GUI 환경도 구현하였다.
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유전자, 단백질 등의 생물정보를 이용하는 여러 툴은 효율성의 극대화를 위하여 각각의 시스템에 맞는 데이터 에이스 스키마 구성 및 필요한 정보의 선택적 저장이 필요하다. 하지만 구조 복잡성, 동일한 객체 데이터의 분산 등, 생물 정보 XML의 일반적인 특성 때문에 기존의 XML정보 저장 기법으로는 유연한 데이터베이스 스키마구성에 한계를 지닌다. 이 때문에 생물정보 XML로부터 로컬 데이터베이스를 구성하는 과정은 1:1파서를 구현하여 진행하고 있어 많은 시간과 비용이 소모된다. 본 논문에서는 생물정보 XML 의 특성과 그에 따른 유연한 RDB 스키마 구성의 제약에 대해 논하고, 이를 극복한 자유로운 RDB 스키마 구성을 위한 규칙을 소개한다. 본 규칙은 사용자가 원하는 RDB 스키마를 구성하여 생물정보 XML의 데이터를 저장하게 해주며, SQL 형태를 따르고 있어 사용자에게 익숙하다. 또한 분산된 생물정보 XML의 통합에도 유리하다.
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본 논문에서는 단백질 상호작용 네트워크의 복잡성을 제어하고 생물학자가 자신이 설정한 조건을 만족시키는 환경에서 추가적인 다양한 제약 조건을 가하면서 원하는 상호작용 네트워크를 구성하고 조작할 수 있도록 지원하는 Constraints Based Dynamic Protein Interaction Network 이라는 새로운 개념의 단백질 상호작용 네트워크를 소개한다. 본 기법에서는 기존의 단백질 상호작용 네트워크에서 주로 사용하는 단백질 상호작용 정보뿐 아니라 단백질 상호작용에 영향을 미칠 수 있는 개개 단백질의 물리 화학적 특성 및 위치 정보와 상호작용의 환경 정보도 단백질 상호작용 네트워크 구성에 활용한다. 제안된 네트워크상에서 생물학자는 단백질 상호작용 네트워크 구성 조건을 변경하거나 얻어진 네트워크에 변경을 가하면서 점차 자신이 원하는 의미 일은 대사경로 모델을 찾거나, 제약조건의 다양한 조작을 통하여 생물학적 실험을 통하여 얻어진 대사모델의 유효성을 검증하는 것도 가능하다.
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DNA 마이크로어레이 기술의 발전으로 유전자 발현에 대한 많은 양의 정보가 쏟아지게 되었고, 이러한 정보들을 이용하여 유전자 조절 네트워크를 수학적으로 모델링하는 것이 시스템 생물학의 중요 관심사로 떠오르고 있다. 본 논문에서는 실험에서 얻어낸 데이터를 유전 프로그래밍을 이용한 기호 회귀를 통해 데이터 지점을 조정하고 유전 프로그래밍의 결과 함수를 이용해 각 지점에서의 미분값을 얻어내었다. 그 뒤, 불리안 네트워크를 표현하는 이진 배열과 S-시스템을 표현하는 실수 배열을 결합한 해를 사용하는 유전 알고리즘으로 앞에서 얻은 데이터를 이용해 원하는 S-시스템의 구조와 매개변수를 구해내었다.
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초파리 초기 발생과정은 gap 유전자, pair-rule 유전자, polarity 유전자의 세 가지 유전자 그룹에 의해서 조직화 된다. Gap 유전자들에 의해 pair-rules 유전자들의 발현이 조절되며, 이들에 의해 결국 polarity 유전자들의 발현을 조절함으로써, 정확한 위치에서 각 기관의 형성을 유도한다. 특히 분열 14단계에서는 pair-rule 유전자 중의 하나인 eve 유전자의 발현이 조절되는데, eve 유전자는 배아의 분할의 줄무늬를 형성시키는 유전자에 해당된다. 본 논문에서는 eve 유전자의 발현조절자인 hunchback, giant, kruppel, bicoid의 gap 유전자들로 구성된 조절 네트워크를 S-system을 이용하여 모델링하였다. 이를 통해 각 유전자들의 발현 데이터로부터 파라미터들을 진화 연산을 통해 예측하고, 각 유전자들의 발현에 대한 시뮬레이션 결과를 보여준다. 예측된 결과와 실제 데이터의 비교는 전체적으로 패턴이 서로 유사함을 보여주고 있다.
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단백질 상호작용 네트워크에는 단백질들로 구성된 패스웨이와 콤플렉스 등과 같은 의미 있는 바이오 컴포넌트들이 존재한다. 하지만, 단백질 상호작용 네트워크는 방대한 단백질들과 상호작용 관계들로 구성되어 있고 많은 잘못된 정보들을 포함하고 있다. 따라서, 사용자가 정확한 단백질에 대한 식별자로 구성된 질의를 통해 원하는 바이오 컴포넌트를 탐색하는 것은 쉽지 않다. 본 논문에서는 사용자가 원하는 바이오 컴포넌트를 식별자뿐만 아니라 단백질 및 상호작용 관계의 다양한 특징들을 이용하여 탐색할 수 있는 방법을 제시한다. 또한 단백질 상호작용 네트워크에는 잘못된 정보들이 많이 포함하고 있으므로 주어진 질의와 근접하게 일치하는 결과들도 제시할 수 있는 질의 연산자들을 제공하여 보다 다양한 관점에서 검토할 수 있도록 하였다.
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본 논문에서는 tree kernel을 이용 '단백질-단백질 작용' 내용 포함 문장의 추출 방법을 제시한다. Tree kernel은 convolution kernel의 하나로서, 이를 이용하여 파싱 트리(parsing tree)로 표현된 문장을 데이터로 하여 '단백질-단백질 작용' 내용을 포함하고 있는 문장을 그렇지 않은 문장으로부터 분류할 수 있다. 문장 전체를 데이터로 사용하는 것보다 관련 영역을 서브트리(sub-tree)로 추출하여 사용한 것이 더 효과적임을 확인할 수 있었고, kernel계산에 있어 파싱 트리의 태그 내용이 중요한 역할을 하기 때문에 이를 '단백질-단백질 작용'의 의미를 반영할 수 있도록 semantic하게 변환한 효과 및 트리의 길이에 따른 영향도 실험해 보았다. 문제에 사용된 데이터의 양이 다소 적었지만, 데이터 표현 방식에 따라 파싱이나 패턴기법을 이용한 기존의 방법과 비교해 좋은 성능을 보일 수 있다는 가능성을 확인할 수 있었다.
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최근 유전자 칩의 발전으로 다양하고 방대한 양의 유전자 정보를 이용한 정확하고 신뢰성 높은 분류, 군집 및 질병을 예측하는 분석 기법이 증가하고 있다. 하지만 특징적인 유전자를 선택하는 Gene Selection 기법의 종류는 많지가 않으며 주로 통계적인 방법에 의존하여 유전자를 선택하는 기법을 많이 사용하고 있다. 본 논문에서는 유전자 알고리즘과 신경망의 결합을 통한 데이터마이닝을 기반으로 신뢰성 높은 특징적인 유전자를 선택하는 Gene Selection 기법에 대하여 연구을 진행하였다.
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ISP(Information Strategy Planning 이하 ISP) 기반의 프로젝트는 실행예산과 일정계획을 구체적으로 산출된다. 그러나 EA(Enterprise Architecture 이하 EA) 에서는 아직까지 이 부문에 대해 명확한 요구와 산출물을 고객에게 제공하지 못하고 있다. 현재 EA 사업의 특성은 IT 와 경영전략이 연계된 모습이 아니라 예산과 객관적인 외부 컨설팅이라는 발주자(부서)의 예산사용 당위성 증명을 위한 측면의 EA접근이 많다. 그러나 EA는 IT와 관련된 길잡이(표준/가이드)의 역할을 주요 관점으로 한다. 발주자와의 요구와는 이견(gap)이 생기게 된다. EA 프로젝트에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 ISP 프로젝트의 절차를 EA 산출물과 결합해서 프로젝트를 수행한다. 본 논문은 실제 프로젝트를 통해 EA 바탕에서 ISP의 실행예산과 일정계획이 적용된 사례이다.
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본 논문에서는 펩 서비스 기반 시스템에 대한 프로젝트 관리 기법을 소개한다. 먼저 웹 서비스 기반 시스템에서 발생할 수 있는 개발 복잡성이 무엇인지 설명한다. 발생 가능한 복잡성은 클라이언트와 서버 사이의 통신 프로토콜인 XML에서 발생한다. 또한 웹서비스의 갯수가 증가하면 WSDL의 관리도 중요해진다. 본 논문에서는 개발 복잡성을 줄이기 위한 웹 서비스 기반 시스템의 아키텍처는 무엇인지 소개한다. 또한 프로젝트 관리 도구를 사용하여 XML을 관리하는 방법을 소개한다. 마지막으로 이 관리 기법을 프로젝트에 도입하였을 때 어떤 생산성 증가 효과가 있었는지 소개한다.
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본 논문은 소프트웨어 공정 시 발생하는 결함을 찾아내고 원인을 분석하여 제거하는 동시에 제품 개발의 진척도를 관리하여 결함을 미리 예측하고 재 발생을 예방한다. 이를 통해 소프트웨어 생산성을 높이며 개발주기를 줄이는 동시에 높은 수준의 제품출하를 이루어 타 회사보다. 앞선 경쟁력과 Speed 경영을 이룰 수 있는 방법을 제시한다. 이를 위해 MBASE 기반의 소프트웨어 프로젝트 관리 모형과 함께 OT를 설계하고 구현하여 제품의 결함을 줄이고 공정의 진행사항을 쉽게 파악할 수 있게 구현하였다.
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프로젝트 관리의 중요성이 점차 증대되고 있는 상황에서, 프로젝트의 성패를 좌우하는 리스크와 ad hoc 문제점을 체계적으로 관리하기 위한 효과적인 기법이 요구되고 있다. 기존의 표준 프로젝트 관리 체계에서는 주로 리스크 관리를 위한 계획 위주의 프로세스가 강조되고 있다는 한계가 있었다. 본 논문에서는 표준 리스크 관리 프로세스에서 활용되는 확률 및 영향 매트릭스를 고려하여 문제점 관리를 위한 우선순위 결정 기법의 필요성을 설명하였다. 또한 6시그마 DMAIC 프로세스의 Measure 단계에서 주로 이용되는 FDM을 프로젝트의 문제점 관리에 적용하여, 여러 문제점들을 동시적으로 고려하고 체계적으로 우선순위화함으로써 프로젝트 관리 능력을 향상시키는 방안을 제시하였다.
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많은 기업들이 소프트웨어 프로세스 개선을 위해 SPICE와 CMMI와 같은 소프트웨어 프로세스 모델 및 표준을 도입하고 있다. SPICE를 도입하고 추진하고 과정 속에서 경험은 중요한 역할을 한다. 특히 경험은 프로젝트 참여자들로 하여금 불확실한 상황에서 좀 더 나은 대안을 선택하게 해준다. 과거의 경험을 활용하기 위해서는 경험을 수집하고 분석하고 저장한 후에 활용하기 위한 시스템을 갖추어야 한다. 본 논문에서는 SPICE 경험을 국적하고 활용할 수 있는 SEF(SPICE Experience Factory) 모델을 제안한다. SPICE 심사 결과를 수집하여 루트워드를 사용하여 분석한 후 데이터베이스에 저장하여 웹기반 툴로 개발하였다.
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빠른 산업 발전 속에서 조직과 시스템이 복잡하고 대형화되면서 소프트웨어 품질을 향상시키고 그들의 신뢰성을 측정하기 위한 성숙도 모델들이 개발되었다. 그 중에서도 CMM와 이를 발전시킨 CMMI는 많은 조직에서 적용하기 위해 노력을 기울이고 있다. 하지만 두 모델들은 테스트 속성과 테스트 프로세스에 대한 언급이 부족하다. 본 논문에서는 모든 영역을 고려한 새로운 모델을 만들기 보다는 테스트 중심으로 개발된 TMM을 사용하여 CMMI과의 매핑을 통해 소프트웨어 조직의 생산품질과 신뢰성을 향상 시키는 방법을 제안한다. 논문에서는 CMMI 단점과 이를 보완하는 방법을 제안하고 이를 위해 TMM과 CMMI의 매핑전략에 언급한다. 이를 통해 기대되는 효과를 제시한다.
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유한상태 기계는 신뢰성이 요구되는 내장형 시스템의 제어흐름을 표현하고 검증하는데 많이 사용되는 모델이다. 하지만 자체가 가지고 있는 단순함으로 인해 복잡한 시스템을 명세하기에는 부족하다. 이러한 유한상태 기계의 단점을 극복하기 위해 다양하게 확장시킨 유한상태 기계들이 나왔지만 이렇게 확장된 유한상태 기계들에 대한 정형 의미의 부재로 인해서 요구사항중 하나인 명세를 검증하는데 어려움이 따른다. 이에 우리는 확장된 유한상태 기계의 정형 단계 의미를 정의하고, 이를 사용하여 모델에 대한 정형검증을 수행하였다. 그 결과 레이스 조건(race condition)과 애매한 전이, 순환하는 전이 등의 버그들을 모델에서 정형적으로 검출 할 수 있었다.
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웹 응용 개발 과정에서 페이지와 항해를 모델링하기 위해 설계 단계에서 항해 모델을 사용한다. 하지만 페이지와 항해의 수가 증가함에 따라 모델의 구조는 복잡해지고 검증이 어려워진다. 본 연구에서는 항해 모델의 검증을 위해 항해 규칙을 정의하고 항해 규칙을 이용한 항해 모델 검증 방법을 제시한다. 또한 사례 연구를 통하여 항해 모델 검증의 예를 보인다.
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소프트웨어 획득부서에서는 정보체계획득 및 개발표준화를 위해 아키텍처 프레임워크와 CBD 방법론을 개발하여 정보체계의 상호운용성과 재사용성 확대를 통해 효율적인 통합 및 표준화 관리가 이루어지도록 하고 있다. 그러나 AF와 CBD 방법론간의 산출물 상호관계에 관한 명확한 가이드라인과 활용방안이 없는 실정이다. 이로 인해 산출물 중복작성 등으로 불필요한 개발기간 연장과 비용 중복 등 비효율적인 업무수행이 이루어지고 있다. 본 논문에서는 두 절차에서 요구산출물들의 연관관계 및 중복성을 분석하여 CBD 프로세스에 따라 AF 산출물의 재활용 방안을 제시해 봄으로써 산출물의 작성 부담을 경감시키고 내용에 충실하게 작성하도록 하여 산출물의 품질 및 재사용성을 높여 효율적인 정보체계를 구축하는데 도움이 되고자 한다.
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최근 들어 자동차 판매에 영향을 미치고 있는 것으로 보증수리기간과 품질을 들 수 있다. 보증수리기간과 품질을 중심으로 어떻게 판매에 영향을 주는지 그 유형을 미리 파악하여 보증수리기간을 결정함으로써 경제적인 리스크를 최소화할 수 있다. 적절한 접근 방식으로는 지식기반 시스템을 사용하는 것이다. 본 논문은 퍼지 추론과 관련된 전문가 시스템을 퍼지 전문가 응용 프로그램을 개발하여 기존의 자동차회사 통합시스템과 연결하여 개별 사용자로 하여금 자동차 판매 정책 활동에 대한 리스크를 최소화 시킬 수 있게 하는데 있다.
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자가성장 소프트웨어란 동적인 상황 판단에 의거하여 스스로 자신의 기능과 컴포넌트 구성 능력을 성장시키는 소프트웨어를 말한다. 자가성장 소프트웨어는 자신의 환경을 모니터링 하여 사용자에게 적절한 행동을 제공하여 주는 지능형 로봇에 특히 필요하다. 지능형 로봇은 현재 자신이 가지고 있는 소프트웨어로는 해결할 수 없는 상황에 부딪힐 수 있고 이러한 경우 동적으로 소프트웨어 컴포넌트를 획득하여 이용하게 해주는 것이 자가성장 로봇 소프트웨어의 역할이다. 효율적인 컴포넌트의 획득과 관리를 위해 컴포넌트 저장소의 중요성이 부각되고, 자가성장 로봇 소프트웨어를 실현하기 위한 저장소 프레임워크를 ICU의 SemBots 프로젝트에서 개발 중에 있다. 본 논문에서는 저장소를 위한 요구조건과 구조를 기술하고 저장소 시스템을 위한 프로토타입을 제시한다.
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모델 체킹은 시스템이 올바르게 동작하는 지를 자동으로 검증해주는 기법이다. 지금까지 모델 체킹은 방법의 특성상 상태폭발문제 때문에 작은 규모의 상태공간을 갖는 하드웨어나 프로토콜 검증에 주로 사용되어져 왔다. 그러나 최근에는 상태폭발문제를 다루기 위한 연구와 술어추상화 등과 같은 추상화기술의 발달로, 다를 수 있는 상태공간의 크기가 증가하고 정리증명기의 성능이 향상됨에 따라 소프트웨어 자체의 논리적 오류를 검증하려는 움직임이 활발하다. 일반적으로 소프트웨어 검증을 위해 추상화-모델 체킹-추상화 개선의 3단계 프로세스를 사용하는데 주로 C프로그램에 대해서만 이루어져 왔다. 우리는 이 프로세스를 자바프로그램에 적용하고 자동으로 자바프로그램을 이진프로그램으로 변환하는 술어추상화 모듈을 개발하였다. 이 모듈은 우리가 개발한 자바 모델 체커의 front-end부분이다. 본 논문에서는 자바프로그램에 대한 주요 추상화 알고리즘을 보이고 특정 자바프로그램의 안전성과 궁극성을 검증한다.
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본 논문에서는 현재 게임 및 각종 동역학 관련 시뮬레이션에서 요구되는 물리 효과를 효과적으로 이용하기 위한 컴포넌트와 그 구조를 제시한다. 특히 가장 다양한 분야에 적용되는 차량 시뮬레이션에 특화된 구조를 제시하고 있으며 사용되는 각종 컴포넌트의 구조를 세부적으로 설명하였다. 또, 위의 컴포넌트를 기반으로 구현한 제작 툴을 이용하여 효과적인 개발에 필요한 여러 가지 요소를 만족시키고 있다.
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소프트웨어 프로덕트 라인 공학은 공통성과 가변성 식별을 통해 소프트웨어 재사용을 극대화 시키는 접근방법으로 이를 지원하는 도구에 대한 연구가 다수 진행되고 있다. 하지만 기존의 도구는 특성 다이어그램만을 지원하고 있고, 특성구성 정보를 이용한 프로덕트의 조립을 수행하지 못하고 있다. 따라서 본 연구에서는 소프트웨어 개발자에게 공통적 언어인 UML을 이용하여 특성모델을 표현하고 특성구성에 따라 조립을 수행하는 특성모델링 지원도구를 제안한다. 이러한 UML 기반의 특성모델링 지원도구를 통하여 보다 쉽게 특성모델링과 프로덕트 조립을 수행할 수 있다.
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유비쿼터스 시대에 진입하면서 임베디드 소프트웨어의 개발에 대한 관심이 높아지고 있다. 국방 분야에서는 국방무기 및 비무기 내장형 소프트웨어 관리지침과 공군에서 운영되는 항공무기 소프트웨어 개발 프로세스 등이 운용되고 있으며, 국방 CBD 방법론은 주로 응용체계 개발을 위한 컴포넌트 기반의 구체적인 방법론이다. 이러한 국방 CBD 방법론을 임베디드 소프트웨어 개발에 적용가능 여부는 발표되지 않았다. 따라서 본 논문에서는 임베디드 소프트웨어개발을 위한 국방 CBD 프로세스 테일러링 방안을 고찰하고자 한다. 이를 위하여 국방 무기 및 비무기 내장형 소프트웨어 관리지침에 근거한 조정, 임베디드 소프트웨어 개발 방식에 따른 조정 컴포넌트 및 객체 지향기술, 그리고 UML 기술 적용으로 구분하여 테일러링 방안을 제시한다. 그 결과 국방 CBD 방법론의 적용 범위의 확대 및 개발 프로세스의 표준화에 기여할 것으로 기대된다.
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본 논문에서는 임베디드 시스템의 제어를 위해 동기화 언어인 에스테렐로 개발된 소프트웨어가 소프트웨어 요구사항을 만족하는지 확인하기 위한 Model-based Test(MBT) 프레임 워크를 제안한다. 제안된 프레임 워크를 기반으로 작성한 프로토 타입의 테스트 도구는 요구사항 모델을 창조하여 On-the-fly 방법을 통해 테스트 케이스를 랜덤하게 자동으로 생성하여 소프트웨어에 대하 테스트를 자동으로 수행한다. 간단한 case study로 레고 마인드스톰 로봇 제어 소프트웨어에 MBT를 수행하고 그 결과를 확인한다.
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임베디드 소프트웨어의 적용영역이 확장됨에 따라 학계와 업계에서 임베디드 소프트웨어 개발 기술에 대한 관심이 고조되고 있다. UML 2.0은 산업체에서 많이 사용되는 모델링 언어로, 그 동안 현장에서는 주로 상태머신 다이어그램(State Machine Diagrams)을 사용하여 임베디드 소프트웨어의 동적 행위를 모델링하여 왔다. 그러나 모델러는 상태머신 다이어그램보다 시퀀스 다이어그램(Sequence Diagrams)을 선호하는데, 이는 시퀀스 다이어그램을 사용하는 것이 직관적이고 정확한 행위 모델을 개발할 수 있기 때문이다. UML 2.0이 최근 다양한 모델링 요소를 반영하도록 확장되었음에도 불구하고, 시퀀스 다이어그램을 사용하여 임베디드 소프트웨어를 모델링을 하기에는 아직 부족한 점이 있다. 이를 보완하고, 임베디드 소프트웨어를 더욱 잘 디자인하기 위하여 예외 상황과 인터럽트를 처리할 수 있는 방법을 제안한다.
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소프트웨어 개발을 위한 분석 및 설계 언어로 UML이 일반화 되어 있다. UML이 갖는 객체지향 개념의 장점으로 인하여 일반 소프트웨어 개발뿐만 아니라 임베디드 소프트웨어 개발에 있어서도 UML의 사용이 증가하고 있다. 특히 UML 모델 중에서 시퀀스 다이어그램은 시스템의 다이나믹스 및 동적 시나리오 표현에 매우 유용하고, 모델링이 직관적이어서 소프트웨어 엔지니어들이 선호하고 있다. 본 연구에서는 시스템 행위를 중심으로 하는 임베디드 소프트웨어 모델링 방법으로 ESUML 방법론을 제시한다. 제시한 ESUML 방법론에서는 Use Case, Class, Interaction overview, Sequence 다이어그램과 Action Language를 이용하여 시스템을 효과적으로 모델링 하도록 하였다.
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소프트웨어를 동적으로 테스트 하려면 대상 소프트웨어에 적절한 데이터를 주어 실행해 보아야 한다. 효과적인 테스트가 되기 위해서 테스트 케이스의 선택뿐만 아니라 테스트 케이스가 어떻게 표현되었는가가 중요하다. 또한 정적인 테스트 작업에도 테스트를 위한 체크리스트가 어떻게 작성되었는지에 따라 테스트 작업의 효율성이 좌우된다. 이 논문에서는 비효율적이며 문제가 있는 테스트 케이스와 체크 리스트들을 리엔지니어링하는 방법을 제시하고 이를 실험 하였다. 임베디드 시스템의 일종인 디지털 방송수신 장치에 탑재된 소프트웨어를 대상으로 하여 이미 사용 중인 테스트 케이스의 효율성과 적합성을 따져보고 이를 리엔지니어링 하였다. 리엔지니어링 한 후의 테스트 케이스의 산출물이 얼마나 효과적인지를 살펴보았다. 또한 제품 계열 개념의 소프트웨어를 테스트하기에 적합하도록 테스트 케이스를 재사용 또는 restructuring하는 방법도 연구하였다.
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자가 적응 시스템을 무인 시스템(UWS: Unmanned Weapon Systems)에 적용하기 위한 다양한 연구가 이루어지고 있다. 자가 적응 시스템은 임무중인 시스템이 다양한 주변 환경 및 시스템의 변화에 따라 능동적으로 시스템 또는 임무수행을 위한 전략을 주정해 항상 최상의 성능을 발휘할 수 있도록 하는 능력을 갖춘 시스템을 말한다. 자가 적응 시스템에서 능동적으로 변화시킨 시스템의 아키텍처나 임무수행 전략이 유효한 것인지에 관한 검증을 수행한 후 시스템에 적용해야 한다. 기존의 대부분의 자가 적응 시스템에 대한 연구결과에서는 능동적으로 변화된 시스템이 임무수행에 적합한지에 대한 검증 방법을 제시해 주고 있지 않다. 본 연구에서는 UWS의 자가 적응 시스템이 임무수행 중 변화 되었을 때 미래의 발생할 사건에 대해 적절하게 적용 가능한지를 검증하기 위하여 시간적인 사건의 완전성을 검증하기에 적합한 Computation Tree Logic(CTL) 모델체킹(Model Checking)을 적용하여 자가 적응 시스템의 적응결과를 검증하는 방법을 제시하였다.
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본 연구는 홈 네트워크 인터페이스 모델에서의 관측 데이터를 기반으로 기존의 시스템 중심의 분석이 아닌 사용자 행위 분석에 초점을 두고 있다. 다양한 사용자 행위 자료를 분석하여 사용자 행위 모델링을 하는 것은 어려운 작업이다. 우리는 가능한 제한된 사용자 행위를 추출하기위해 목적(Goal) 지향의 사용자 행위분석을 제안하며, 정확한 사용자 행위 및 패턴을 식별/추출하기위해, 분석 자동화 도구를 구현하였다. 이는 행위 패턴의 중복성 및 빈도수를 측정하여, 사용자의 중요한 행위를 식별하기 위함이다. 본 논문에서는 수작업의 오류를 방지하고 사용자의 중요한 행위 분석을 통해 시스템을 쉽게 모델링 및 개발을 하고자, 사용자 행위 분석 도구인 UBA(User Behavior Analyst)를 제안한다.
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본 논문은 한국전자통신연구원에서 개발된 나노큐플러스 운영체제기반의 센서네트워크에서 각 노드의 응용모듈에 대한 버전을 관리하기 위한 기법을 제안한다. 제안한 기법을 응용모듈의 버전을 관리하기 위하여 고유식별번호를 각 노드의 헤더파일에 저장한다. 관리자 또는 개발자가 헤더파일에 저장되어 있는 각 노드의 고유한 식별번호를 사용하여 별도의 저장소에 저장되어 있는 노드의 형상정보를 한눈에 알아볼 수 있는 버전관리 기법을 제시하였다. 제안한 버전관리 기법을 나노큐플러스 운영체제기반의 센서네트워크 응용모듈에 적용하면 개발자 입장에서 각각의 응용모듈 변경에 대한 버전관리가 용이해지고, 형상항목인 소스코드간의 연관관계 및 변경된 소스코드의 버전에 대한 가시성을 향상시킬 수 있을 것으로 기대한다.
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서비스 지향 구조 (Service-Oriented Architecture)는 독립적으로 구성된 렙 서비스(Web Services)들을 프로세스 중심적으로 연결시키기에 적합한 소프트웨어 시스템 구성 방식이다. 하지만 SOA의 규모가 커질수록 제공되는 서비스들의 숫자 또한 증가하게 될 것이며 그런 상황에서 사용자가 원하는 서비스를 직접 찾아 이용하는 것은 불가능하다. UDDI는 사용자에게 기술적인 정보만을 제공하기 때문에 이러한 문제를 적절하게 해결할 수 없다. 그에 비해 서비스 통합(Service Integration)은 서비스들이상호 동작하여 사용자에게 통합된 서비스를 제공할 수 있기 때문에 UDDI의 한계를 극복할 수 있다. 하지만 서비스 통합의 장점과 영향들은 아직 분명하게 규명하지 못하였다. 이 논문에서는 서비스 통합의 한 형태인 서비스 중개자(Service Broker)클 구현하고 평가하였다. 구현된 중개자의 비지니스 모델은 콜 택시 서비스이며, 콜택시 서비스 중개자는 접근성, 확장성, 재사용성, 유연성, 안정성 등에서 향상된 기능들을 제공하였다.
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EPC Network Architecture는 일반적으로 RFID 미들웨어 시스템의 표준안으로 응용되고 있다. RFID 미들웨어 시스템은 그 사용에 있어 서브시스템들의 장애 발생이 예상되지만 이를 탐지하고 복구하는 가용성(Availability)에 대한 지원은 부족하다. 따라서 본 논문은 EPC Network Architecture를 응용한 미들웨어 시스템을 개발함에 있어 가용성을 보장하는 방안을 제시한다. 그리고 가용성의 특성 가운데 장애 복구 기법에 더욱 초점을 두고 일반적인 수준의 가용성 또는 높은 수준의 가용성을 제공하는 다양한 기법들을 제시한다.
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미들웨어에서 지속적인 서비스를 제공하는 가용성은 기본적인 요구사항이다. 가용성을 제공하기 위해서는 장애탐지와 장애복구가 기본적인 요소이다. 그리고 개별 미들웨어의 특성에 따라 다양한 수준의 가용성을 제공하기 위해서는 여러가지 장애 탐지 및 복구방법 중에서 적절한 방법이 적용되어야 한다. 본 논문에서는 다양한 수준의 가용성을 제공할 수 있는 프레임웍 기반의 설계방안을 제시한다. 프레임웍 기반의 설계를 사용함으로써 미들웨어에서 제공되어야 하는 가용성관리를 구현하는 데에 드는 시간과 비용을 절감 할 수 있다.
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RFID 가상 쇼핑카트는 기존의 쇼핑카트를 RFID 리더기가 탑재된 핸드폰 흑은 PDA등의 개인 단말기로 대체하여 고객 편의를 제공하는 서비스이다. 기존의 쇼핑카트를 직접 끌고 다니는 방식 대신 단말기로 원하는 제품의 RFID 태그를 읽음으로써, 제품 정보 확인, 구매, 그리고 결제까지의 모든 쇼핑과정을 편리하게 처리할 수 있다. 이러한 과정에서 수집된 데이터베이스는 고객의 소비 패턴, 매장 내 행동 패턴, 재고사항 등의 분석을 통해 1:1 맞춤 마케팅 등 다양한 서비스로 제공될 수 있다.
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RFID기술의 발전과 더불어 RFID 미들웨어 시스템의 중요성은 커지고 있으나 가용성 제공 수준은 아직 미흡하다. 현재 출시된 RFID 미들웨어 시스템은 가용성을 제공한다 하더라도 범위가 한정되거나 범용성이 없는 자사 기술 집약적인 형태를 보인다. 현 기술 현황으로는 다양한 도메인과 다양한 수준에서의 가용성을 보장하기란 한계가 있다. 본 논문에서는 가용성 관리를 위한 프레임웍을 제공함으로써 프레임윅을 기반으로 RFID 미들웨어 시스템의 가용성을 보장하는 방안을 제시한다. 가용성 관리 프레임웍은 가용성 보장을 위한 기본 로직을 프레임웍을 통해 제공하므로 RFID 미들웨어 시스템은 원하는 수준의 가용성을 보장 받을 수 있다. 가용성 관리 프레임웍을 통한 가용성 제공은 재사용성, 확장성, 유연성, 이식성의 장점을 지니며 가용성을 보장하는 RFID 미들웨어 시스템 구현에 대한 용이성을 제공할 것이다.
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디지털 홈이 구체화되면서 실내 환경조절, 방법, 가전기기 제어, 건강 모니터링 분야에서 센서 네트워크가 활용됨에 따라 이질적인 센서 네트워크간의 정보교환에 대한 요구가 증대하고 있다. 본 논문에서는 이러한 홈 환경에서 이질적인 센서 네트워크간 정보교환을 위한 메카니즘으로 홈 서버를 이용한 상호운영성 미들웨어 구조(Interoperable Middleware Architecture)를 제안한다. 이를 위하여, 홈 서버와 센서 네트워크 미들웨어 구조를 소개하고, 미들웨어가 상호운영성을 제공하기 위한 정보교환 메시지 포맷을 정의한다. 메시지 교환 양식은 XML 문서를 이용하고, 메시지 전송을 위한 프로토콜로 SOAP(Simple Object Access Protocol)을 선정한다. 본 논문의 적절성을 검증하기 위하여 홈 환경에서 이종 센서 네트워크간 점보교환 사례연구를 실시하고 이를 통해 확장성과 유연성을 보유한 정보교환 메카니즘의 효과를 확인한다.
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일반적으로, 소프트웨어결함검출/제거메카니즘은 이전의 검출/제거결함과 테스트노력을 어떻게 활용하느냐에 달려있다. 실제 현장 연구로부터 우리는 테스트노력소모패턴을 추론하여 FDR의 경향을 예측할 수 있을 것으로 생각된다. 결함검출이 증가, 감소 및 일정한 것 등 광범위에 걸쳐서 나타나는 경향을 잡아내는 고유의 융통성을 가지는 하나의 시변수집합인 FDR모델에 근거한 테스트노력을 개발하였다. 본 논문에서는 FDR을 기술하고, 관련된 테스트 행위를 이러한 새로운 모델링접근법에 연합시킬 수 있다. 우리의 모델과 그리고 이것과 관련된 파라미터 분해기법을 적용한 것을 여러 가지 소프트웨어 프로젝트에서 도출한 실제 데이터집합을 통하여 시연한다. 모델들이 가중 산술, 가중 기하, 또는 가중 조화평균의 개념을 적용하여 어떻게 유도되는가를 기술한다. 그 외에도, 이러한 3개의 가중치 평균에 근거하여 유사산술의 관점으로부터 좀더 일반적인 NHPP 모델을 제안한다. 상기 3개 평균 외에 변환의 파라미터 계열을 포함한 좀더 일반적인 변환을 공식화한다.
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비기능적 테스트 기법 중 하나인 볼륨 테스트의 목적은 테스트 대상 시스템이 명세에 정의된 최대 한도까지 자원을 활용하는 환경에서도 안정적으로 동작하는가를 검증하는 것이다. 본 문서는 이런 볼륨 테스트의 대상과 고려사항을 정의하고, 테스트 우선 순위, 테스트 케이스 구조와 볼륨 증가 패턴 일 그 구현 방법을 상위 레벨에서 기술하여, 재활용 가능한 볼륨 테스트 패턴을 제시한다.
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소프트웨어 테스팅에서 테스트 스위트(suite)의 수를 줄이면서도 테스트 커버리지나 오류검출에 있어서 효과적인 방법을 찾기 위한 많은 연구가 시도되어 왔다. 안정성이 높은 설계가 되도록 설계 조건을 결정하기 위하여 제어인자들의 직교 배열을 사용하는 시험방법인 교호작용 테스팅 기법이 소프트웨어의 테스트에서도 효과가 매우 높다는 것이 실험으로 증명되고 있다. 소프트웨어는 상대적으로 몇 안 되는 조건들의 조합들로 오류가 발생할 가능성이 높다는 특징을 가지고 있다. 따라서, 파라미터 간 교호작용 강도 t를 갖는 t-way 테스팅을 통해 효과적으로 테스트 스위트를 줄이면서 많은 오류를 검출할 수 있다. 그러나 t값을 증가시키면 테스트 스위트의 수가 늘어난다는 단점이 발생한다. 또한, 어떠한 파라미터들이 서로 교호작용을 일으키는 것인지 알수 없는 상황을 가정한 단순한 교호작용 테스팅은 자칫 서로 관련 없는 파라미터들도 교호작용 테스팅에 참여하기 때문에 테스트의 낭비가 있을 수 있다는 단점이 있다. 이에, 본 논문에서는 소프트웨어의 입력과 출력간의 관계를 바탕으로 시스템 I-O관계도를 작성한 후, 이를 바탕으로 각 출력에 대한 교호작용을 일으킬 수 있는 파라미터를 중심으로 테스트 스위트를 생성하는 Selective Covering Array를 제안한다.
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복잡하고 방대해진 시스템 개발에서 다양한 이해 관계자들의 요구사항을 시스템에 정확히 반영해야 하고, 이를 위해 시스템의 품질 속성과 이해관계자들의 이해관계를 반영한 소프트웨어 아키텍처의 설계가 성공적인 프로젝트를 위한 중요한 이슈가 되었다. 본 연구에서는 아키텍처 설계 과정에서 식별된 아키텍처 접근법 대안들에 대해 시스템의 요구사항에 대한 만족도를 평가하여 설계단계에서 설계자들이 가장 적합한 아키텍처 접근법을 선정 하도록 하고 있다. 즉 평가를 통해 선정된 아키텍처 접근법을 기반으로 아키텍처 설계를 확장해 나감으로써 설계 산출물의 신뢰성과 완성도를 높이는 효과를 기대 할 수 있다.
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본 연구는 컴포넌트로 구성된 일반 아키텍처 모델에서 개별 컴포넌트의 기능성을 컴포넌트 개발 시에 확인할 수 있도록 유닛 테스트 기반의 테스트 드라이버 코드를 자동으로 생성하는 장치 및 방법에 관한 것이다. 즉, 본 연구는 아키텍처 모델에서 컴포넌트의 인터페이스에 대해서 아키텍처 설계자가 인터페이스에 대한 예상 기대값, 컴포넌트의 상태 정보, 특정 시점에서의 인터페이스의 입력정보들을 입력하면 이 정보를 이용하여 테스트를 수행하기 전에 컴포넌트의 상대를 설정하는 테스트 준비 코드와 테스트를 수행한 후에 발생하는 결과값과 예상 기대값을 비교하여 확인하게 하는 테스트 악인 코드를 포함하는 테스트 드라이버 코드를 자동으로 생성한다. 본 연구에 의하면, 아키텍처 설계 단계에서 아키텍처 설계자가 컴포넌트 개발자에게 테스트 드라이버 코드를 제공하게 함으로써 아키텍처 설계에서 요구하는 컴포넌트의 기능이 개별 컴포넌트 별로 제대로 개발되는지 개발시에 자동으로 검증하게 할 수 있다.
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소프트웨어의 품질을 평가하기 위해서는 각 소프트웨어의 특성에 맞는 평가 항목과 평가 기준이 필요하며, 이를 위해서 각 소프트웨어의 특성에 맞는 품질특성을 찾아내어서 검증하고 확인하여야 한다. 따라서 본 연구는 NMS 관리 소프트웨어의 일반적인 품질 특성을 분석하여 국제표준 품질모델인 ISO/IEC 9126을 바탕으로 품질평가 항목을 제시한다.
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지식경영시스템(Knowledge Management System)이 활성화되기 위해서는 지식경영 활동의 핵심영향요인들을 고려하여야 한다. 그러나 수많은 지식경영시스템이 정보기술 측면만을 고려하여 단순정보를 관리하는 정보관리시스템으로 전락하고 있는 실정이다. 따라서 기업의 성공적인 지식경영을 위하여 지식경영에 영향을 미치는 영향요인을 도출하고, 각 영향요인이 지식경영시스템의 활성화에 영향을 주는지에 대한 수치화가 필요하다. 이에 본 논문에서는 지식경영시스템 도입 시 고려해야 할 영향요인을 도출하고 각 영향요인별 필요도(Importance)와 이행도(Performance)로 수치화하였다. 또한 각 영향요인을 고려하여 구축된 지식 경영시스템의 사례를 통하여 지식경영시스템의 구축효과에 대한 결과를 측정하고 효과에 대해 검증한다.
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소프트웨어의 품질인증을 위해서는 소프트웨어의 특성에 맞는 평가 항목 및 평가 기준이 적절히 마련되어 있어야 하며, 이를 위해서는 해당 소프트웨어의 적합한 품질특성을 정의하고 검증된 척도를 사용하여야 한다. 따라서 본 연구에서는 스토리지 관리 소프트웨어의 일반적인 품질특성을 분석하고 국제표준인 ISO/IEC 9126을 바탕으로 한 품질평가 항목을 제시한다.
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소프트웨어 개발의 본질은 매우 복잡하다. 이는 서로 맞물려 돌아가도록 여러 컨셉들을 명세화하고 설계하여 검증해야 하기 때문이다. 또한 문제영역에 들어맞도록 개발해내도 여전히 실세계 엔티티(entities)간의 관계를 정의해 줘야 하고, 예외적인 상황을 식별해야 하며, 각각의 상태 변화를 예측해야 하기 때문에 여전히 복잡한 행위일 수밖에 없다. 이와 같은 복잡도를 낮추기 위해 비주얼한 기호형태에 기반을 둔 개발에 도움을 받을 수 있다. 그러나 개발의 중심에 인간이 있다는 데에는 변함이 없어야 한다. 또한 기계가 아닌 좀 더 인간적이고, 자동화가 아닌 실제적인 창작의 주체로서 개발자들을 '인간'이라는 사회적 대상으로서 초점을 둘 필요가 있다. 본 논문의 목적은 개발자간의 의사소통과 자유로운 창작활동을 위한 설계법을 인문사회영역에서 접근함으로서 개발자간에 '이해'의 폭을 증대시키기 위한 객체의 관계와 설계에 대한 재 정립이다. 이를위해 소프트웨어 개발상의 요소의 선택과 관계의 표현에 대해 기존의 기호체계에만 의존하지 않고 인간의 언어구조에 기반을 둔 구문체계에 상응하는 방식을 사용하는 것으로 구문기반의 관계의 성립과 그것을 지배하는 원리를 수립한다.
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IT산업이 발달하고 고도화 됨에 따라 소프트웨어가 차지하는 비중이 점차 높아지고 있다. 국내의 경우 정보통신부가 2001년 하반기부터 소프트웨어업체 사업자 평가제도를 도입/시행 중으로 이에 따라 소프트웨어 개발/관리 조직들은 소프트웨어 품질 평가 심사모형인 5티CE 및 CMM의 등급 인증획득과 등급 상향을 위해 큰 관심과 노력을 기울이고 있다. 그러나 이중 SPICE 인증의 신뢰성이나 효과에 대한 충분한 검증 및 연구가 이루어 지고 있지 않아, 본 논문에서는 특히 SPICE 등급을 인증받은 조직이 비인증 조직과 비교하여 품질 및 성과에 차이를 보이는지 조사하였다. 자료수집의 한계에도 불구하고 본 논문을 통해 SPICE 인증 조직이 비인증 조직보다. 프로젝트 품질 성과 및 조직성과 측면에서 어떤 개선효과를 거두고 있는지 특히 피심사부서의 담당관련자들을 중심으로 조사, 분석하여 그 결과를 요약하였다.
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시스템의 개발에 있어서 외부 시스템과의 상호운용성 확보가 정점 중요한 부분이 되어가고 있다. 시스템의 상호운용성을 확보하기 위해서는 시스템 개발의 초기(요구사항 분석)단계에서 부터 개발이 완료될때 까지 상호운용에 관련된 여러 사항을 개발 및 확인하여야만 최종 시스템의 상호운용성을 확보할 수 있다. 본 논문에서는 CBD 방법론을 바탕으로 컴포넌트 기반 시스템을 개발하는 과정에서 최종적으로 개발되는 시스템의 상호운용성을 향상하기 위한 체크리스트를 소개한다. 논 논문의 상호운용 체크리스트는 컴포넌트의 개발 과정 즉, 요구사항 분석, 설계, 개발, 시험, 설치에 이르는 각각의 과정에서 상호운용성을 확보하기 위해서 점검 및 수행하여야 하는 사항들을 제시한다. 본 체크리스트의 작성을 위하여 필요한 상호운용 관련 사항들은 LISI 질의서와 공통운용환경(COE)의 적합성 체크리스트를 분석하여 작성하였다.
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사용자를 지원하기 위한 고객지향 인터페이스를 설계하여 사용자가 데이터 입력시에 재사용할 수 있는 이벤트 객체의 공통성과 가변성을 연구하여 데이터를 재사용할 수 있도록 하는 방법을 연구하였다. 미래의 컴퓨터는 성능이 무한하게 성장할 것이다. 따라서 컴퓨터 성능부하 보다는 고객지향 소프트웨어를 개발하는데 초점을 맞추어야 한다. 따라서 본 연구에서는 사용자 인터페이스에서 사용자의 입력 및 업무처리를 용이하도록 지원할 수 있는 재사용 데이터 객체 유형을 4가지로 정의하고, 객체의 추출 방법과 유형별 객체의 사례를 보여주고 있다. 본 연구는 신속한 데이터의 입력과 오류를 감소시켜 주고 입력 데이터를 재사용할 수 있도록 한다.
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유비쿼터스 컴퓨팅 환경의 실현 가능성이 높아지면서 사용자가 존재하는 장소와 그곳의 환경에 따른 맞춤 서비스의 제공이 요구된다. 이러한 맞춤 서비스를 제공하기 위해서는 사용자 주변 환경을 인지 및 판단하여 서비스를 제공하는 소프트웨어가 필요하다. 소프트웨어가 환경을 인지하여 처리하려면 환경은 소프트웨어가 이해할 수 있도록 모델링 되고 언어로 표현되어야 한다. 기존의 Context 모델링 방법은 특정 상황에 초점이 맞추어져있어 다른 상황에의 적용이 쉽지 않다. 본 논문에서는 다양한 도메인에 적용 가능한 다단계 상황 모델링 방법, 이를 ontology언어 OWL을 사용하여 나타내는 방법, 이것을 적용하기 위한 적응형 소프트웨어 개발 framework를 제시한다.
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레거시 시스템을 컴포넌트화 하기 위해 시스템을 서브 시스템으로 계층화하고, 각각의 서브 시스템을 객체 기반으로 변형한 후, 래퍼(Wrapper)를 이용하여 컴포넌트화 한다. 이런 절차 중 Wrapper컴포넌트를 도출하는 방법 중 UML Component방법론을 사용, 컴포넌트 도출 중 여러 핵심타입(Core Type) 객체가 하나의 객체와 연관관계를 가지고 있는 경우 경험이나 직관을 최소화하여 의존성을 최소할 수 있는 개선된 컴포넌트 도출방법을 제안한다.
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본 연구에서는 각종 전문가 선정의 전문성, 공정성, 투명성 및 신뢰성 제공과 최적으로 전문가 그룹에 적합한 전문가를 구성하기 위한 전문가 선정 방법론을 제안한다. 이를 위해, 전문가를 3차원적으로 탐색 및 정량적인 값으로 평가할 수 있는 전문가 후보군 선정 알고리즘을 제시하였으며, 선정된 전문가 후보군들을 조합 최적화 문제에 많이 응용되고 있는 유전자 알고리즘을 이용하여 전문가 선정 방법을 보였다.
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소프트웨어 산업 사회에서 프로젝트의 품질과 생산성을 높이는 문제에 대한 여러 가지 방안들을 제시하고 있으며, 컴포넌트 기반 개발 프로세스 역시 생산성 향상에 대한 가능성을 제시하고 있다. 하지만 고객 니즈에 맞는 고품질의 프로젝트를 수행하기 위해서는 체계적인 관리 프로세스가 필요하며 더욱이 컴포넌트 호환 및 상호 운용에 대한 문제점을 해결하기 위한 많은 노력이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위한 노력들 중의 하나로 Six Sigma와 OMG의 MDA(Model Driven Architecture) 기술을 이용하여 특정 도메인의 모델 변환(Model Transformation) 구조를 구현하고, 최적화된 Six Sigma관리 프로세스를 적용한 실제 사례를 통하여 프로젝트의 품질과 생산성 망상에 대한 결과를 측정하여 그 효과에 대해서 검증하였다.
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다양하고 복잡해지는 소프트웨어 프로젝트를 효율적으로 수행하기 위한 방법론들 중에서 프로세스 평가와 개선에 대한 관심이 높아지고 있다. 그러나 소프트웨어 프로세스 개선을 위한 방법론들은 조직이 비즈니스 목표인 정량적인 품질 관리에 도달하게 하기 위한 측정과 분석활동에 대한 구체적인 가이드라인을 제시하지 않는다. 본 연구는 효과적인 정량적인 프로세스 및 프로젝트 관리를 위해 Six Sigma 방법론을 도입, CMM 레벨 2의 예측공수모델에 적용하여 제시, 프로세스 측정과 분석활동의 개선 가능성에 대해 모색하고자 한다.
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최근 컴포넌트 기반의 소프트웨어 프로덕트 라인에 대한 연구와 소프트웨어 프로덕트 라인에 자동 생성 프로그래밍 기법을 적용하기 위한 연구가 활발히 진행 중이다. 본 논문에서는 재사용 가능한 컴포넌트 자산을 구축하고, 재구성 자동화를 통해 컴포넌트 코드를 생성하는 시스템을 제안한다. 본 도구는 컴포넌트 기반 프로덕트 라인 개발 방법론과 자동 생성 프로그래밍 기법, XML/XSLT 기술을 이용하여 구축되었다. Component Asset 개발자 레벨에서 사용하는 컴포넌트 자산 구축기와 재사용자 레벨에서 사용하는 컴포넌트 코드 생성기로 구성되어 있으며, 컴포넌트 기반의 소프트웨어 프로덕트 라인 개발에 효과적으로 활용될 수 있다.
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자바 언어는 객체 지향 언어이며 이식성에 좋은 언어로써 각광을 받고 있다. 하지만 자바 프로그램은 이식성은 좋지만 실행 시 인터프리터 방식으로 사용하기 때문에 실행속도가 느리다는 단점이 있다. 또한 바이트코드는 스택기반의 코드이기 때문에 코드 단편화 문제점과 스택 접근 연산들을 사용하여 프로그램 분석이 용이 하지 않고, 단순한 변환을 복잡하게 만들 수 있다는 단점이 있다. 따라서 바이트코드 자체로 분석과 최적화하기가 용이 하지 못하다. 본 논문에서는 바이트코드의 분석을 위한 트리구조 중간코드를 제안 한다. 트리구조 중간코드는 스택기반 코드의 문제점을 보완하고, 기존에 3-주소 형태의 최적화 기법들을 적용할 수 있다는 장점이 있다. 본 논문은 바이트코드와 각종 정보를 가지고 있는 클래스 파일을 입력받아 분석 후 기본블록을 나누고 BNF코드를 바탕으로 트리구조 중간코드를 생성하게 된다. 생성된 중간코드를 가지고 제어 흐름 그래프를 만들게 된다. 이러한 방식으로 트리구조 중간코드를 설계하게 된다.
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자바의 문제점은 실행속도의 저하이다. 바이트코드 최적화 방법을 사용하는 CTOC(Class To Optimized Classes)에서 중간코드로 사용하는 3-주소 코드를 스택-기반 코드로 코드 확장 기법으로 변환 시 불필요한 코드가 생성된다. 이러한 불필요한 코드를 제거하기 위한 정보를 필요로 한다. 필요한 정보를 얻기 위한 분석기로 CFG생성기를 설계 및 구현한다.
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최근 소프트웨어공학에 있어서 소프트웨어 아키텍처와 컴포넌트에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 소프트웨어 아키텍처란 컴퓨팅 시스템의 소프트웨어적인 구조이며 아키텍처를 이루는 주요 구성요소는 컴포넌트가 된다. 소프트웨어 아키텍처는 시스템 관련자들 간의 이해를 높이는 수단이 되며 개발시스템의 분석, 설계, 개발, 테스트, 유지보수 프로세스의 품질을 좌우하는 주요한 요소로서 전 개발공정을 추적가능하게 하는 장점을 지니고 있다. 또한 향후 재사용가능한 시스템의 산출물로서 이용하게 된다. 시스템 전체 구조관점에서의 중요성을 인식하여 J2EE 플랫폼에서의 아키텍처프로세스와 EJB 컴포넌트의 추출, 모델링방법을 제안한다.
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현재 임베디드 소프트웨어에 대한 개발 및 연구가 활발히 이루어지고 있다. 이러한 상황에 맞춰 임베디드 시스템을 위한 임베디드 자바 플랫폼의 필요성 또한 증대되고 있다. 그러나 현재 임베디드 시스템에서 일반적으로 사용되는 운영체제인 임베디드 리눅스 상에서 사용될 수 있는 공개 소스 기반의 J2SE용 자바 플랫폼은 개발되어 있으나 임베디드 시스템의 하드웨어 제약사항 등을 고려한 임베디드 자바 플랫폼인 J2ME용 자바 플랫폼은 개발이 활발히 이루어지고 있지는 않다. 그러나 각 플랫폼이 동일한 가상 머신을 사용할 수 있으므로 J2SE에 J2ME용 라이브러리로만 교체하면 J2ME로 사용될 수 있는 점에 착안하여 본 연구에서는 J2ME용 라이브러리만을 개발하고 기존의 J2SE용 가상 머신과 결합할 수 있는 방법에 대해 제안하고자 한다.
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최근 들어 게임 산업이 발전하고, 게임과 콘텐츠의 중요성이 부각되면서 게임품질인증의 중요성이 점차 증대되어가고 있다. 게임을 활용하여 새로운 가치를 추가한 게임 산업이 미래의 핵심산업으로 주목 받기 시작하였으나 품질을 보장하기 위한 제도 및 장치의 제공이 미흡하여 게임 및 콘텐츠 품질인증 프레임워크의 개발이 시급한 실정이다. 본 연구는 게임의 품질인증을 위한 프레임워크에 대한 기초방안을 마련하기 위한 품질인증 모델, 절차, 시스템 구축 및 운용 방안 등에 대하여 제시하였다.
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연구비카드시스템개발 시 사용자의 개발요구사항 적용에 있어 구조적 방법론 사용시 기존시스템 개발만큼의 소요시간 및 개발비용이 동일하게 적용되므로 이에 시간적, 비용적측면의 개선이 불가피하다. 이에 대해 컴포넌트 기반 개발방법론으로의 변경으로 공통적인 분석사항 및 설계에 대해 개발방법론상의 단일한 패턴을 적용시킴으로써 개발비용절감과 컴포넌트 재사용으로 개발의 효율성을 증대시키는 효과를 가져올 수 있는 장점에 대해 연구해 본다.
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Acme와 같은 ADL(Architecture Description Language) 들은 컴포넌트 기반 시스템의 아키텍쳐를 정형적으로 명세할 수 있는 장점을 가지고 있다. 하지만 날로 다각화되는 개발 과정 상의 이해관계들을 다 포용하지 못하고, 아키텍쳐에 특화된 별도의 표기 형식을 익혀야 하는 부담이 있어 아키텍쳐를 명세하는 언어로서 정착되지 못하고 있다. 반면 UML(Unified Modeling Language)은 범용 모델링 언어이여 소프트웨어 개발의 전 과정에 일관된 표기형식과 폭넓은 지원도구들을 제공하고 있어 소프트웨어 개발을 위한 사실상의 표준 언어로 자리잡고 있다. 이에 따라 지금까지 UML을 이용하여 아키텍쳐를 모델링하기 위한 연구들이 많이 진행되어 왔다. 특히 UML에서 표현수단이 미흡한 아키텍쳐의 핵심 개념들을 명시적으로 표현할 수 있도록 UML의 확장 메커니즘을 사용하여 UML을 특화하는 연구 결과들이 많이 소개되고 있으나 특화된 영역의 아키텍쳐를 기술하기에는 부족하다. 본 논문에서는 최근에 활발히 개발되고 있는 모바일 애플리케이션의 특징중의 하나인 device의 제약사항을 QoS로 정의하고 UML 확장메커니즘을 이용하여 모바일을 위한 아키텍쳐 모델링 언어 프레임웍을 제시하고 있다.
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최근 대규모의 분산 시스템을 통합, 구축하기 위한 S/W설계 방법론으로 웹 서비스를 구현 기술로 한 서비스-지향 구조(Service-Oriented Architecture) 개념이 등장하였다. SOA를 기반으로 조립되는 서비스간에 상호 작용하는 데이터는 인터페이스를 통한 형식적인 검증뿐 아니라 사용자의 의도에 맞게 사용될 수 있는지에 대한 실질적인 검증도 필요하다. 본 논문은 서비스-지향 구조에서 서비스간에 상호 작용하는 데이터의 오류를 실시간으로 탐지하고 데이터의 제약 조건을 학습시킴으로써 개발자의 수고를 덜고 e-business 시스템과 같이 상호 작용이 많은 시스템의 데이터를 효과적으로 관리할 수 있는 서비스를 개발한다.
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Web Services 기술의 발전과 더불어 Service-Oriented Architecture(SOA)에 기반을 둔 많은 프로젝트들이 발생하고 있다. 그러나 실질적으로는 SOA에 대한 개념의 부족으로 인하여 효율적인 프로젝트 관리가 이루어지고 있지 못하고 있다. 특히 SOA 개념을 EAI 프로젝트에 적용하는 경우에는 많은 연관된 작업들이 있음에도 불구하고 체계적인 프로젝트 절차가 마련되어 있지 못한 실정이다. 이에 본 논문에서는 산업계 전반에 많이 소개되고 있는 Project Management Institute에서 제안한 PMI 모델을 기반으로 SOA 프로젝트 착수 및 계획 단계의 특징 및 차이점을 살펴보고, 국내 현실에 맞는 착수 및 계획 단계의 산출물을 정의하고 이를 기반으로 착수 및 계획 단계의 관리 모형을 제시하고자 한다.
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소프트웨어 환경의 빈번한 변화 및 사용자의 요구사항의 변화로 인하여 소프트웨어 시스템은 과거의 정형화된 환경과는 다른 동적이고 연속적, 비결정적인 비정형화된 환경에 대응할 수 있어야 한다. 특히, 환경 및 사용자의 요구사항의 변화로 인하여 소프트웨어 시스템이 제공하는 서비스에 다른 품질 속성이 요구될 경우에는 이에 소프트웨어 시스템은 이에 대응할 수 있어야 한다. 따라서 본 연구는 환경 및 사용자의 요구사항의 변화로 인한 소프트웨어 시스템의 서비스의 품질속성의 변화에 대응할 수 있는 아키텍처 레벨의 동적 재구성 프레임 워크를 제안한다.
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소프트웨어의 품질 향상을 위해서는 무엇보다도 프로세스의 개선이 필요하다는 인식이 증대되고 있다. 그 중에서도 실질적으로 프로덕트의 품질과 직결된 테스트 프로세스의 개선이 무엇보다 시급한데, 그러기 위해서는 테스트 프로세스의 현재 상태를 파악하고 분석하는 과정이 선행되어야 한다. 본 논문에서는 테스팅 관점에서 소프트웨어의 품질을 고려하여 개발된 SETP(Simple and Easy Test Process) 핵심 모델과, 이를 바탕으로 테스트 프로세스를 평가하고 분석하는 자동화 도구 Legba를 제안한다.
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내장형 시스템의 요구사항이 복잡해짐에 따라 신뢰성이 높은 소프트웨어 생산이 어려워지고 있다. 본 논문은 신뢰성 높은 내장형 시스템의 소프트웨어를 생산을 위해 교차 컴파일 환경에서 사용 가능한 소프트웨어 테스팅 도구를 제안한다. 일반적으로 테스팅 도구는 독자적인 테스트 스크립트를 사용한다. 그러므로 테스팅을 하고자하는 개발자는 테스팅 도구에서 사용하는 테스트 스크립트를 학습하여야한다. 즉, 개발자가 기존의 테스트 도구를 사용하기 위해서는 새로운 스크립트 언어를 학습해야 하는 부담을 가지고 있다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 이러한 단점을 극복하기 위해서 개발자에게 친숙한 XML을 이용하여 테스트 스크립트를 설계한다. XML은 마크 업 언어의 표준으로 다양한 응용을 가지고 있고 다른 형태의 포맷으로 쉽게 변환 가능하다는 장점을 가지고 있다. 또한, GUI 기반의 테스트 스크립트 생성기를 제공하여 개발자에게 직관적인 테스트 스크립트 작성을 할 수 있도록 제안한다. 그리고 기존의 테스트 스크립트와 달리 테스트 스크립트 언어 레벨에서의 테스트 분기를 제공하고 있어 테스트 결과에 따른 다양한 테스트를 실시할 수 있다. 본 테스팅 도구는 개발자에게 테스트 드라이버 작성을 위한 노력을 줄여 더욱 질 좋은 프로그램을 생성하는데 기여할 것으로 기대된다.
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임베디드 시스템은 특정 목적을 수행하기 위해 개발되는 컴퓨팅 시스템으로 최적화된 하드웨어 위에서 동작 가능한 소프트웨어로 구성된다. 임베디드 시스템은 개발 단계별로 여러 가지 설계 대안 중 최적의 설계를 선택하는 설계 결정이 이루어지는데 설계 결정 시에는 이에 대한 근거가 제시되어야 한다. 임베디드 시스템은 여러 유형의 제약사항 범위 안에서 개발되어야 하는 특징으로 인해 임베디드 시스템 개발 시에는 기능적 요구사항과 함께 비기능적 요구사항 역시 중요한 요소가 된다. 따라서 제약사항을 담고 있는 비기능적 요구사항은 설계 결정 시에 중요한 영향을 미친다. 그러므로 본 논문에서는 CMMI의 공학 프로세스 영역에 근거하여 임베디드 시스템의 개발주기를 요구사항 개발, 기술적 해결, 제품 통합 각 단계로 나눈 다음, 각 단계에서 이루어지는 설계 결정 활동을 비기능적 요구사항에 근거하여 분석하고자 한다. 이를 통해 임베디드 시스템 개발 단계별 설계 결정에 대한 추적성을 제공하고자 한다.
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임베디드 Java 플랫폼은 다양한 하드웨어 및 운영체제에 적용되어야 하므로, 하드웨어에 종속적인 부분과 운영체제에 종속적인 부분이 적용되는 기기마다 가변적이다. Java 라이브러리의 경우 가상머신(VM: Virtual Machine)에 종속적으로 구현되며 네이티브 코드들로 상당부분 구현되기 때문에 다양한 VM과 결합하여 임베디드 Java 플랫폼을 구성할 경우 VM에 종속적인 부분을 가변 코드로 관리할 필요가 있다. 본 논문은 임베디드 Java플랫폼의 적용 속성을 고려하여 가변 코드를 관리하는 방법을 제안하고 이를 구현해 본다.
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시간과 관련된 테스트는 임베디드 소프트웨어뿐 아니라 전체 임베디드 시스템의 신뢰도에도 큰 영향을 미치기 때문에, 시간과 관련된 임베디드 소프트웨어 테스트는 필수적이다. 임베디드 소프트웨어는 실시간 운영체제와 대상 하드웨어와 유기적으로 연관되어 있어 테스트가 일반 패키지 소프트웨어에 비해 용이하지 않다. 본 논문에서는 시간과 관련된 임베디드 소프트웨어 테스트를 위해 필요한 항목들을 분석하였으며, 사례 수행을 통한 실험 결과를 제시 한다.
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향후 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서의 임베디드 소프트웨어는 다원화된 네트워크 환경에서 동작하게 될 것이다. 임베디드 소프트웨어가 이 기종의 시스템에서 다양한 형태의 응용 프로그램으로 쉽게 탑재되기 위해서는 설계와 코드의 재사용이 필수적이다. 임베디드 시스템에서 소프트웨어 설계의 재사용이 가능하다면 개발 시 소요되는 시간과 비용이 절감될 것이다. 그러나 임베디드 소프트웨어는 많은 부분이 시스템에 의존적이기 때문에 재사용이 어렵다는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 단정을 해결하고자 기존의 MDA 메커니즘과 개선한 Multiple V-model의 접목을 시도하고 임베디드 소프트웨어 컴포넌트 설계의 재사용을 제안하다. 그리고 적용사례로서, 이기종의 임베디드 시스템들에 소프트웨어 컴포넌트를 탑재하였다.
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임베디드 시스템에서 임베디드 소프트웨어의 비중이 크게 확대됨에 따라 소프트웨어 재사용 자산에 대한 가치는 현저하게 증가하고 있다. 그러나 환경적 변화에 따른 유사한 특성을 지닌 임베디드 소프트웨어에 대한 반복적인 수요가 증가함에도 불구하고, 현재에는 임베디드 소프트웨어의 자산화를 위한 구체적인 지칭 제공이 전무하여 임베디드 소프트웨어를 단지 개발 과정에서 우연히 발생되는 임시방편적인 산출물로 인식하고 있어 조직 내 임베디드 소프트웨어의 생산은 항상 비용 소모적인 오류를 만들어 내고 있다. 따라서 본 논문에서는 하드웨어에 의존적이며 외부 환경과 다양하게 상호협력 해야만 하는 임베디드 소프트웨어 자산들의 생성과 황용을 위해 문서화 관점에서 재사용 자산을 정의하고 분류하여 이들간의 상호 관계를 명확히 기술함으로써 임베디드 소프트웨어 재사용을 위한 표준 지칭을 제공하고자 한다.
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IT 기술의 눈부신 성장과 함께 가시화되고 있는 유비쿼터스 환경은 언제 어디서나 사용자가 원하는 서비스를 제공 받을 수 있는 환경으로, 무선통신기술 및 개체 식별 기술 등의 발달과 더불어 점점 현실화되고 있다. 하지만, 모든 유비쿼터스 개체에 IP가 부여되고 이를 기반으로 하는 진정한 유비쿼터스 환경이 현실화되기에는 아직까지 IPv6등 실질적인 인프라가 완벽하게 구축되어 있지 않아 다소 어려운 점이 있다. 따라서, 본 논문에서는 IPv4 환경에서 웹 서비스를 이용하여 실질적인 IP기반의 유비쿼터스 환경을 실현하기 위한 아키텍처를 제시한다. 이 아키텍처는 IPv4 및 IPv6에서 동작 가능하며, PC 및 핸드폰, PDA, 홈 가전기기 등의 모든 기기들을 연결한 통합 네트워크 환경상에서 실질적인 유비쿼터스 서비스의 실현을 목적으로 한다. 이러한 유비쿼터스 웹 서비스 아키텍처상에서, 유비쿼터스 서비스를 제공하는 개체는 유비쿼터스 웹 서비스 명세언어인 uWSOL을 통해 명세되고, 해당 유비쿼터스 서비스를 사용하고자 하는 사용자가 이를 바탕으로 해당 개체와 적절한 메시지 통신을 주고 받을 수 있게 함으로써 유비쿼터스 환경을 실현한다.
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기업이나 공공기관의 사무실 중심으로 구축되던 네트워크 환경이 가정 내의 디지털 가전기기로 확산되어가면서 홈네트워크 산업과 관련시장에 대한 관심이 높아지고 있다. 기존의 홈네트워크 구성은 주파수중첩, 새로운 가전기기 추가 시 네트워크 환경변화 등 여러 가지 문제점을 내포하고 있으며, 에이전트를 활용하여 홈오토메이션 기능을 제공하는 홈 네트워크 시스템을 제공하는 경우가 드물다. 따라서 본 논문에서는 RFID를 기반으로 하는 홈네트워크 아키텍처를 제시하고, RFID 기반의 홈네트워크를 효율적으로 관리하기 위한 지능형 에이전트를 제시한다. 제시한 지능형 에이전트는 홈네트워크 내의 정보가전기기에 대한 상태 정보를 분석하여 자율적으로 가정 내 상황을 학습하고 사용자에게 최적의 환경을 제공한다.
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본 논문에서는 센서 네트워크를 위한 운영체제인 Nano-Qplus를 기반으로 수행되는 센서 네트워크를 위한 프로그램의 코드를 자동으로 생성하는 기법을 제시한다. 즉, 센서 네트워크를 구성하는 센서, 라우터, 싱크, 엑츄에이터와 같은 노드들이 수행해야 하는 기능에 대한 코드를 자동으로 생성하도록 하는 기법을 제시한다. 센서 네트워크에 대한 모델을 작성하고, 이를 바탕으로 센서 네트워크의 각 노드에 대한 속성을 스크립트를 통하여 설정하면 각 노드를 동작시킬 수 있는 프로그램이 자동으로 생성된다. 이를 위하여 각 노드의 속성을 설정할 수 있는 스크립트와 프로그램을 자동으로 생성하는 알고리즘을 제공한다. 본 논문에서 제시한 기법을 이용하면 센서 네트워크를 구성하는 각 노드에 대한 속성설정만으로 실행코드를 자동으로 생성함으로써 센서 네트워크를 이용하는 어플리케이션을 개발하는데 소요되는 노력을 줄일 수 있으며, 신속한 코드생성을 통해 조기에 테스트를 수행하여, 오류를 찾아내어 수정함으로써 검증된 코드를 생성할 수 있다.
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최근 사용자 행태 분석 개념이 매우 중요한 이슈가 되고 있으며, HCI(Human-Computer Interface)의 관점에서 사용자의 행태와 시스템 모델링은 적절한 모델링 언어나 도구가 부족하여 사용자의 행태를 전부 표현하지 못한다. 소프트웨어공학에서는 시스템을 설계하기 위해 UML(Unified Modeling Language)을 사용하여 시스템을 모델링하고 있다. 물론 UML에 액터 개념은 있으나 시스템 중심의 모델에 초점을 두고 있어, 사용자의 행태 표현에 제약이 존재한다. 이에 본 논문에서는 사용자 행태를 모델링하기위해 OBA(Object Behavior Analysis)방법론을 기반으로 사용자 행태에 초점을 맞춰 시스템을 모델링 하고, 결과로써 HCI관점을 위해 부족한 UML의 문제와 확장성을 언급하고자 한다.
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유비쿼터스 컴퓨팅의 상황정보들은 서비스기반아키텍쳐와 같은 환경에서 XML기술을 기반으로 구성되며 공유된다. 따라서 상황인식 어플리케이션은 상황정보를 표현하는 XML문서를 대상으로 하는 행위들의 구현으로 볼 수 있다. 이때 상황인식 어플리케이션 구현의 시작을 XML 스키마 기반의 소스코드 템플리트를 이용한다면, 보다 정확하게 상황정보를 표현하는 어플리케이션을 구현할 수 있는 기반을 마련할 수 있다. 본 논문에서는 XML을 이용하는 방법 가운데, 기존의 파서를 통한 접근 방법이 아닌 바인딩 기술을 이용한 접근방법을 통해, 상황정보를 가지고 있는 XML 파일의 스키마 구조를 표현하는 어플리케이션 템플리트 생성한다. 이를 위해 본 논문은, 첫째, 바인딩 기술이 기존의 파서를 통한 접근법보다. 유비쿼터스 상황인식에 유리한 이유를 분석하였으며, 둘째, 여러 가지 바인딩 기술들을 항목별로 분석하여 상황인식 어플리케이션 템플리트를 만드는데 가장 적합한 한가지를 선정한다. 마지막으로 상황정보를 표현하는 XML을 이용하여 어플리케이션을 구현하는 방법의 이해를 돕기 위해 액티브 배지 시스템의 한 부분인 "Call Forwarding"에 본 논문에서 제안하는 방법을 적용하는 예제를 보인다.
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RFID 응용프로그램은 필요한 기능을 수행하기 위하여 하위의 ALE Interface를 이용하거나 EPCIS 등의 외부 시스템과 통신을 해야 한다. 이러한 동작을 수행하기 위하여 해당 응용프로그램 개발자는 하위 ALE Interface를 사용하기위한 방법과 다른 추가 시스템의 사용법을 배워야 하고 정해진 통신 방법에 따라 프로그램을 작성해야 한다. 이러한 작업은 RFID에 대한 지식수준과 프로그래밍 실력에 따라 많은 시간과 노력을 필요로 하게 된다. 본 논문에서는 이러한 RFID 응용 프로그램 개발 시의 어려움을 최소화 하고자 Business Event Framework(BEF)을 제안한다. BEF는 비즈니스 로직과 직접적으로 관련이 없는 부분은 BEF가 직접수행하고 응용프로그램에서 꼭 필요한 이벤트만을 반을 수 있도록 지원하는 라이브러리이다.
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지휘통제, 전략전술, 물자관리 등 다양한 분야에서 사용되는 국방정보시스템들은 필요에 따라 원활하게 상호운용 되어야 군 정보화 효과를 극대화할 수 있다. 이 논문은 정보시스템 상호운용 수준(LISI)에 의거해서 국방정보시스템 간의 상호운용 능력을 전자설문 방식으로 측정하고 테스팅을 통해서 확인하는 기법을 제시한다. 제시된 전자설문 기법은 구현옵션 집합과 질의문을 이용해서 정보시스템 간의 잠재적 상호운용 수준을 측정한다. 반면에 테스팅 기법은 전자설문을 통해서 결정된 두 정보시스템 간의 잠재적인 상호운용 수준을 분산 소프트웨어 테스팅 기법을 사용하여 실질적으로 측정한다. 마지막으로 제시된 전자설문 기법과 테스팅 기법을 바탕으로 개발된 상호운용성 평가도구를 소개하고 적용결과를 제시한다.
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비즈니스 시스템의 요구사항 분석을 위해 대부분의 소프트웨어 개발 방법론에서는 UML의 유스케이스 모델링을 이용하고 있으며, 유스케이스는 전체 소프트웨어 개발 프로세스에서 중심적인 역할을 담당하고 있다. 본 논문에서는 유스궤이스 중심의 개발 방법을 적용하여 요구사항 명세서로부터 유스케이스를 추출하여 클래스를 도출하기까지의 분석 과정을 살펴보고, 유스궤이스 모델링을 수행하는 데 있어서의 문제점에 대해 조사해 봄으로써 유스케이스를 이용한 비즈니스 시스템 분석 과정에서 고려해야 될 사항들을 미리 점검해 볼 수 있도록 하여 초보자도 쉽게 분석할 수 있도록 지침을 제공하고자 한다.
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시맨틱 웹 서비스 검색시스템은 제공자가 기술한 웹 서비스 시맨틱 기술을 웹 서비스 사용자의 요청에 의해 검색하여 사용자에게 반환한다. 이러한 검색은 의미적 비교를 통해 이루어지며, 의미적 비교는 OWL-S[4]와 같은 표준을 통해 기술된 웹 서비스의 입력과 출력, 조건, 효과(Input, Output, Precondition, Effect) 즉, IOPE 와 사용자의 요청의 그것에 대해 수행된다. 하지만, 이러한 검색은 때때로 웹 서비스를 이용하여 이용자에게 서비스를 제공하는 지능형 에이전트에게 적합하지 않다. 지능형 에이전트는 웹 서비스의 실행을 위한 입력의 변환과 반환된 출력의 선택을 통해 서비스를 이용 가능하므로 IOPE의 형식에 대한 정확한 일치를 요구하지 않는다. 본 논문에서는 지능형 에이전트에 보다 융통성 있는 검색 서비스의 제공을 위한 제약조건을 기반으로 시맨틱 웹 서비스 검색시스템에 대하여 설명한다.
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국내의 IT제조업체들은 자사제품 및 생산설비에 들어가는 소프트웨어 품질과 개발업무 능력에 대한 객관적인 검증 및 평가가 필요하다는 판단 하에 CMM및 SPICE의 등급인증 획득에 큰 관심을 기울이고 있으며, 특히 소프트웨어 프로젝트에 대한 정량적 평가방법을 통해 궁극적인 목표인 경영효과 창출로 이끌기 위한 노력을 경주하고 있다. 본 논문은 SPICE를 이미 꾸준히 적용하고 있는 국내 IT제조업체를 조사하여 소프트웨어 품질을 정량적으로 평가하기 위해 반드시 적용되야 하는 필수 메트릭스(Metrics)를 도출하고 이를 프로세스에 적용하는 방안을 제시하였다.
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최근 산업계에서는 급변하는 사용자의 요구사항을 반영하면서, 경쟁력 있고, 경제적인 소프트웨어를 개발하기 위해서 EJB 컴포넌트 개발 방법을 채택하고 있다. 그러나 EJB 컴포넌트를 테스트하는 것이 기존의 자바 클래스의 테스트보다 더 많은 노력이 필요하고, 어려운 작업이기 때문에 많은 경우에 EJB 컴포넌트에 대한 테스트가 수행되지 않는다. 이에 본 논문에서 EJB 컴포넌트의 테스트 케이스 생성을 자동화 할 수 있는 방법을 제안한다. 이는 EJB 컴포넌트 개발 시 만들어지는 Deployment Descriptor로부터 컴포넌트에 대한 정보를 추출해내고, 이를 기반으로 테스트 케이스를 자동으로 생성하는 방법이다.
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CBD(Component Based Development)는 장기간에 걸쳐 발전된 소프트웨어 개발의 한 형태이며, 이미 표준화되거나 공인되지 않았지만 실제로 모든 기업들은 컴포넌트를 나름대로 제작하거나 이미 잘 개발되어진 컴포넌트를 재사용하여 자체 프로젝트에 재활용하므로써 최소의 개발비로 표준화를 추구하는 한편 최대의 기능과 신속한 개발로 소프트웨어의 품질과 생산성 향상을 도모하고 있다. 본 논문에서는 레거시 시스템을 활용하여 컴포넌트로 되어 있지 않은 프로그램을 컴포넌트화 함은 물론 기존 애플리케이션에 존재하는 컴포넌트를 래핑하여 재사용 가능한 서비스를 생성, 재공하기 위한 CBD 기반의 회계처리 응용 시스템을 설계 및 구현한다. 제안된 회계처리 응용 시스템 APAS(Accounting Process Application System) 모델은 시스템 구축 개발 기간의 단축과 관리 및 유지보수를 쉽게 하여 업무의 효율성을 높이고, 레거시 시스템을 재활용하여 신규 개발시 우려되는 위험도를 낮추어 소프트웨어 생산성 제고 효과도 얻을 수 있다.
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전력설비의 증가 및 전력감시제어설비의 대용량 및 통합화에 따른 데이터처리 및 데이터통신에 대한 정보 요구량 증가와 이기종 컴퓨터간 및 네트워크 상호간의 높은 데이터처리 속도를 요구하고 있는 실정이다. 이러한 전력설비의 증가로 인하여 전력감시제어설비 또한 새로운 변화와 시스템 개선이 필요하다고 본다. 이에 따라 EMS의 부담을 경감시키고 공급신뢰도의 향상을 위하여 변전소들이 점차 무인화되면서 원격소장치의 프로토콜 변경으로 인한 트래픽의 발생정도 및 트래픽량에 의한 응답처리속도에 대하여 알아 보았다. 이러한 결과 고속 대용량화의 한계에 대비하는 대처방안임을 확신하고 전력감시제어설비 시스템의 안전성을 극대화할 수 있는 계기를 마련하고자 한다.
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네트워크가 발전하면서 사용자들은 쉽게 접근할 수 있는 인터넷을 선호하게 되었다. 또한 많은 개발자들은 손쉽게 배포할 수 있는 인터넷 기반의 시스템을 개발하였다. 그러나 인터넷은 많은 양의 서버 리소스와 대역폭이 필요할 뿐만 아니라 응답 속도가 느리다. 따라서, 인터넷을 통한 통합적인 시스템은 더욱 강력한 기능을 필요로 한다. 그러한 기능을 스마트 클라이언트가 제공한다. 대표적으로 빠른 응답 능력, 손쉬운 배포와 관리된 업데이트, 오프라인으로의 사용 등이 있다. 이러한 풍부한 기능을 가진 스마트 클라이언트를 적용하여 인터넷의 장점은 사용하고 단점은 보완할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 스마트 클라이언트를 적용한 전자상거래 시스템을 설계 및 구현하였다. 이러한 결과 전자상거래 관리자는 판매자에게 관리시스템의 배포가 쉽게 이루어지며 판매자는 관리시스템을 통해 손쉽게 상품을 등록하고 고객의 주문을 관리할 수 있었다. 또한, 고객은 요청한 기능에 대한 빠른 응답으로 구매시간을 절약할 수 있었다.
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본 논문에서는 가중치가 부여된 나이브 베이지안 분류자와 스팸 메일의 특성을 이용한 주소 유효성 검사를 결합하여 필터링하는 방식의 스팸 메일 필터링 시스템을 제안하였다. 주소 유효성 검사를 통해 스팸 메일을 효율적으로 필터링 할 수 있으며, 나이브 베이지안 분류자에 가중치를 부여함으로써 더욱 효과적인 분류를 할 수 있다. 또한, 각 요인의 중요도에 따라 다른 비중을 부여함으로써 메일의 특성을 고려한 필터링 환경을 구현하였다. 실험에서는 제안하는 요인들이 실제로 필터링 성능 향상에 어떤 영향을 미치는지 살펴보고 최적의 시스템 성능을 측정하였다.
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음악은 스토리텔링에서 이야기의 분위기와 흐름을 전달하는데 중요한 역할을 한다. 최근 컴퓨터 애니메이션에 자동으로 알맞은 음악을 삽입하기 위하여 많은 연구가 진행되고 있지만 이야기가 있는 애니메이션보다는 주로 영상물의 동기화를 위한 연구가 대부분이었다. 텍스트 애니메이션은 동화를 자동으로 분석하여 애니메이션을 만들어 주는 연구이다. 본 논문에서는 동화의 이야기 구조에 근거하여 각 장면의 분위기에 맞는 음악 자질을 자동으로 추출하는 과정을 보이고 이를 이용하여 텍스트 애니메이션에 음악이 삽입될 수 있는 방법에 대하여 논의한다.
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이 논문에서는 용어 클러스터링의 성능에 직접적인 영향을 주는 자질 확장에 따른 시스템의 성능 변화를 보았다. 객관적인 성능 비교를 위하여 용어 클러스터링 결과와 한국어 의미 계층망에서 추출한 클러스터를 비교하였다. 실험 결과, 용어의 뜻 풀이말을 자질로 사용한 경우보다 자질을 확장한 방법(Bigram, Case)이 성능이 좋게 나왔으며, 자질확장 시에 사용되는 말뭉치의 추출방법에 따라 다른 성능을 보였는데, 단순히 Bigram 정보를 사용하여 확장한 것 보다는 동사의 격 관계(Case)정보를 이용한 것이 성능이 좋게 나왔다.
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본 논문은 자동적인 언어기반자원구축을 위해 신문 말뭉치에서 괄호를 이용하여 추출한 대역어쌍들을 군집화하고 각 군집에서 적합대역어를 선정하는 방법을 제안한다. 기존 연구에서 주로 제시된 음차표기어 대역쌍 추출 방법은 완전한 형태의 영어원어 자소 정보를 이용하기 때문에 약어는 고려대상에서 제외되었다. 그러나 약어형태의 영어원어가 신문에서는 약
$82\%$ 를 차지하기 때문에 이를 처리할 방법이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 바이그램을 기본으로 하는 형태정보를 이용하여 적합대역어를 선정하고 이와 형태정보를 공유하는 한국어대역어쌍들을 군집화한다. 또한, 음차표기어와 두문자어에 대한 처리를 추가하여 적용범위를 넓힌다. 실험을 위하여 신문말뭉치에서 추출한 대역어쌍 1,806개 중 영어원어를 기준으로 한국어대역어의 수가 5개 이상인 대역어쌍 집합 200개를 선정하였다. 본 논문에서 제시한 방법으로 측정한 결과, 대역어 군집화에 대해서는$74\%$ 의 정확율과$65\%$ 의 재현율을, 적합대역어 선정에 대해서는$97\%$ 의 정확율을 보였다. -
본 논문에서는 시소러스 상에서 개념간 세분화를 위한 의미적 기준인 개념 패싯 (Conceptual Facet)과 관계 패싯 (Relational Facet) 그룹을 사용하는데, 패싯이란 공통의 특성을 갖는 개념들을 함께 그룹화하고 용어간 관계를 구조화하기 위한 장치이다. 개념 패싯은 용어가 갖는 대표적인 의미속성, 범주를 의미하며, 용어 각각을 구별되는 의미장 (Semantic Field)에 분류하도록 한다. 관계 패싯은 상
$\cdot$ 하위 개념 간 의미 관계를 표현한 메타 개념이다. 본 시소러스는 여러 전문가들의 다양한 관점을 반영하도록 설계되었다. 관점이란 주관적이며, 임의적이어서 개별 개념에 내재된 자질 또는 속성과는 구별되는 독립적 속성이다. 개념 패싯, 관계 패싯의 도입은 계층 관계, 동등 관계, 범주 관계 등과 더불어 용어 간 관계를 보다 구체적으로 명시함으로써 최종 사용자에게 검색의 효율성과 정확성을 제공할 수 있다. -
본 논문에서는 평균 상호정보량에 기반하고 복합명사 의미사전을 이용한 동음이의어 중의성 해소 기술에 대해서 소개한다. 평균 상호정보량을 이용한 방법은 사전의 뜻풀이를 이용하는 기존 방법의 자료부족문제를 완화시킨다. 복합명사 의미사전은 복합명사를 구성하는 단일영사들의 의미제약 관계를 이용하여 구축된다. 기 구축된 복합명사 의미사전은 어휘 의미 중의성의 정확률을 향상시키고, 연산 시간을 줄여 시스템의 효율성을 극대화시킨다. 평균 상호정보량을 이용한 실험에서는
$62.04\%$ 의 정확률로 LESK의 방법에 비해$6.06\%$ 의 향상이 있었고, 복합명사 의미사전을 이용하였을 때는$68.13\%$ 의 정확률로$12.76\%$ 의 정확률 향상이 있었다. -
백과사전에서 정답을 찾기 위해 문장의 구조를 분석하는데 한국어 백과사전은 표제어에 대한 정보를 문장에서 생략한다. 그러나 표제어는 문장에서 주어나 목적어 역할을 하기 때문에 생략된 정보를 복원하지 못 하면 질의에 대한 정답을 제시할 수 없다. 생략된 표제어에 대한 정보를 복원하기 위해서 본 연구에서는 표제어의 의미범주 정보, 격틀, Maximum Entropy 모델을 이용하여 표제어 주어, 표제어 목적어 복원, 미복원 3가지로 인식한다. 표제어 의미범주는 의미 범주에 대해 일정 수준의 복원 성향을 보일 경우 Maximum Entropy 정보를 창조하였고 격틀을 이용하여 복원 여부를 결정한다. 만약 표제어의 의미범주 정보, 격틀을 이용하여도 복원 여부를 결정하지 못할 경우에는 Maximum Entropy 모델에 기반한 통계 기법을 적용하여 복원 여부를 결정한다. 그리고 각각 방법의 단점을 보완하기 위해서 규칙에 해당하는 표제어 의미범주 정보와 격틀 정보에는 통계 모델인 ME 모델을 보완하여 사용한다.
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본 논문에서는 문서 분류(document classification) 성능을 높이기 위해 다음과 같은 방법을 제안한다. 먼저 패턴 분류 문제에 있어서 우수한 성능을 보이는 SVM(Support Vector Machine)을 사용하여 분류 하고, 마진을 만족하는 데이터를 다시 k-NN 으로 분류를 한다. 단순히 SVM만을 사용한것보다. k-NN을 함께 사용한것이 더 높은 성능을 보였다.
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본 논문에서는 Roget 범주 시스템과 Plutchik의 기본정서 구조를 서로 비교하였다. 이를 위해서 우선, 8가지 기본정서(Joy, Acceptance, fear, Surprise, Sadness, Disgust, Anger Anticipation) 각각을 Roget 범주에 대응시켰다. 대응한 Roget 범주 간의 참조정보 거리를 토대로 두 구조의 유사성을 가늠하였다. 실험결과, 기본정서에 대응하는 Roget 범주 거리 편차가 일정한 양상을 보이지 않았다(네 개의 정서차원 중에서 두 차원이 Roget 범주구조와 호응함). 본 논문의 실험 결과를 이용하연 Roget 범주와 기본정서 분류를 상호 보완할 수 있을 것이다. 나아가 개연규칙과 Plot Unit에서 사건과 상태의 선호도를 세분화 하는데 이용하고자 한다.
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유비쿼터스 환경의 발달과 함께 모바일 장비에서 수집되어지는 컨텍스트 로그를 활용한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 기존의 컨텍스트 정보를 사용한 연구는 사용자 모델링에 그 초점을 맞추거나 단순하게 수집된 정보를 정리하여 한눈에 알아보기 쉽게 보여주는 정도에 그치고 있다. 본 논문에서는 사용자에게 새로운 서비스를 제공하기 위한 방법으로서 모바일 컨텍스트 로그와 외부 센서를 통해 정보를 수집하여 학습한 베이지안 네트워크를 이용하여 랜드마크를 찾아내는 예측 모델을 제안한다. 베이지안 네트워크 설계는 사전에 수집된 컨텍스트 정보를 요일과 주별로 분류하여 각각에 대한 베이지안 네트워크를 cross validation하여 랜드마크 예측에 대한 정확도를 평가하였다. 그리고 분류에서 가장 많이 사용하고 있는 SVM 방법을 사용하여 제안한 방법과의 성능을 비교평가하였다. 랜드마크 예측에 대한 정확도는 주간별로 설계한 베이지안 네트워크보다 요일별로 설계한 베이지안 네트워크가 랜드마크를 예측하는데 정화도가 높음을 확인하였고, 베이지안 네트워크를 사용한 방법이 SVM을 사용한 방법보다. 예측에 한 정확성이 우수하였다.
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본 논문에서는 웹 서비스의 WSDL 문서로부터 XForms에 기반한 그래픽 유저 인터페이스를 동적으로 생성하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 구조분석과 XForms 변환의 두 단계로 구성된다. 구조분석 단계는 입력된 WSDL의 구조를 파악하여 인터페이스 생성에 필요한 요소를 추출하고, 이후 XForms 변환단계에서 변환규칙을 적용함으로써 적절한 인터페이스를 생성한다.
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이동멀티미디어 방송 서비스의 국내 표준인 디지털 멀티미디어 방송(DMB) 시스템에서 대화형 컨텐츠는 MPEG-4 씬 디스크립션 정보에 의해서 이루어진다. 따라서 사용자 상호작용이 풍부한 컨텐츠일수록 씬 디스크립션이 전송되기 위해서 요구되는 비트레이트도 높아진다. 그러나 이동 단말에 고품질의 멀티미디어 데이터를 전송하는 지상파 DMB 환경에서는 씬 디스크립션과 같은 부가 데이터의 전송율을 매우 제한적이다. 그러므로 오디오나 비디오 데이터뿐만 아니라 씬 디스크립션 정보도 저대역폭 및 이동 단말을 대상으로 유효한 품질을 보장할 수 있는 형태로 인코딩되어야 한다. 본 논문에서는 컨텐츠를 전송하기 전에 인코딩된 MPEG-4 씬 디스크립션 정보를 파악하여 전송시점에 예상되는 비트율에 최적화되도록 재구성함으로써 씬 디스크립션 정보의 전송지연 및 손실을 최소화하는 방안의 연구 내용물 제안하고 실험결과를 소개한다.
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본 논문은 사용자가 감각형 인터페이스를 사용하여 가상공간의 지능적인 화단을 체험, 체감 할 수 있는 시스템(Garden Alive)을 제안한다. 제안된 시스템은 카메라, 조도, 습도 센서를 갖춘 현실공간의 화단과 상호작용에 사용되는 감각형 인터페이스, 진화모듈과 감정모듈을 갖춘 인공지능 모듈, 그리고 가상식물의 성장과 반응을 보여주는 Virtual Garden으로 구성된다. 감각형 인터페이스는 카메라로 사용자의 손동작을 인식하고, 조도센서로 광량을 확인하여, 습도센서로 물의 양을 측정한다. 이러한 정보를 바탕으로 인공지능 모듈은 식물의 진화 방향과 감정상태의 변화를 결정한다. Virtual Garden은 L-system을 기반으로 제작되어 가상식물들은 실제 식물들과 유사한 형태로 성장하도록 한다. 제안된 Garden Alive에서 화단의 식물들은 각각의 개체마다. 유전자를 가지고 있어 식물의 다양성을 볼 수 있고, 빛과 수분 등의 환경요인에 따른 적합도를 평가함으로써 세대를 거듭함에 따라 진화해가는 모습을 볼 수 있다. 마지막으로 단순히 자극에 반응하는 식물이 아닌 사용자와 상호작용에 따른 식물의 감정 변화를 통해 적절한 반응을 보이는 지능적인 식물을 구현하였다. 따라서 제안된 시스템은 오락과 교육을 위한 콘텐츠, 사용자에 따른 개별적 반응을 통해 심리적인 안정을 제공할 수 있는 콘텐츠 등으로 응용될 수 있다.
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무선 통신 기술의 발전에 따라, 오늘날은 무선 단말기 상에서 전자상거래가 이루어지는 모바일 커머스 시대이다. 웹상에는 수많은 인터넷 쇼핑몰들이 제공하는 유용한 대량의 상품정보가 존재하나, 이러한 상품 정보가 모바일 단말기의 특성 및 성능 제약으로 인해 모바일 커머스의 컨텐츠로 사용되기에는 적합하지 않다. 웹의 정보를 무선 단말기상에서 이용하기 위한 여러 연구가 진행되고 있으나, 모바일 커머스를 위한 웹 상품 정보 이용에 관한 연구는 아직 미흡하다. 본 논문에서는 인터넷 쇼핑몰의 임의의 HTML 문서에 대해서 상품 항목들을 추출하여 미리 정의된 상품구조의 XML 문서로 포장하여 모바일 폰의 클라이언트에 전달할 수 있는 시스템을 설계하고 구현하며, 이 시스템을 모바일 커머스에 적용한다. 또한, 구현된 시스템에 대한 실행 예를 보인다.
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유비쿼터스 개념의 등장으로 사용자가 언제 어디서도 자신이 필요로 하는 서비스를 쉽게 이용할 수 있는 환경을 구축하기 위한 연구는 활발히 진행되고 있다. 이와 같은 유비쿼터스 환경의 서비스들의 대부분은 장소, 사물, 사람 등과 같은 물리공간의 개체가 가상공간인 서비스공간에 표현됨으로써 생성되고 사용자가 이를 통해 물리개체의 정보 및 그 개체에서 제공하는 기능을 편리하게 이용할 수 있게 하는 방향으로 연구 개발되고 있다. 하지만 유용한 서비스를 많이 만드는 것만으로 유비쿼터스 환경 구축되는 것은 아니다. 사용자를 위한 각종 서비스 수의 급격한 증가는 오히려 서비스 사용자나 제공/관리자가 이를 이용하고 관리하는데 혼란을 초래할 수 있다. 이를 방지하기위해서 사용자는 자신의 상황에 따라 유용하고 가용한 서비스를 선택적으로 제공받아 이용할 수 있어야 한다. 우리는 이런 이슈에 대한 해결 방안으로 "local area"에 존재하는 유비쿼터스 서비스를 효과적으로 지원하고 사용자가 이를 편리하게 이용할 수 있도록 하는 Personal Kiosk (PK) 시스템 및 기반구조를 설계 구현하였다. 본 논문에서는 local area PK 환경을 구축에 필요한 세부 이슈 중 특정 사용자의 환경정보를 기반으로 유용한 정보를 선택하는 방법을 제안하고 이를 기반으로 구현한 PK 시스템 및 기반구조를 소개한다.
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정보통신기술이 급속히 발전하는 가운데 최근 RFID기술이 주목받고 있다. 이미 물류관리 분야에서는 실용화 되었고 다른 분야로의 응용연구도 계속되고 있다. 최근에는 RFID기술을 휴대폰에 융합한 모바일 RFID(Mobile RFID)라는 개념이 제안되었으며 그 실용화를 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 모바일 RFID기술은 통신기기와 센서기기의 통합형이라는 점에서 홈네트워크 시스템에 적용하기 좋은 기술이다. 따라서 본 논문에서는 모바일 RFID기술을 홈네트워크에 적용하여 홈네트워크 제어기로 활용하는 방안을 제안하였다.
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본 논문에서는 수동형 위치 판별 시스템의 대표적인 음원위치 판별 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 무선 센서 네트워크에 최적화 되어있으며, 일반적인 무선 센서 네트워크에서 사용되는 노드와 마이크만 요구되며 추가적인 장비를 필요로 하지 않는다. 제안하는 시스템은 동일한 노드에 분산된 알고리즘을 이용하여 각 노드는 이벤트 발생시에 동적으로 추정 Grid를 생성한 후 이 Grid를 이용하여 추정치를 산정하고 이를 종합하여 최종적으로 2차원 평면에서의 음원의 위치를 판별한다. 제안하는 시스템의 위치판별 알고리즘은 Range-free방식으로 생성된 Grid를 각 노드가 음파를 감지한 시각을 바탕으로 영역별로 근사한다. 시스템은 실제 MicaZ 노드에 구현되었으며 제한된 하드웨어와 자원만을 바탕으로 높은 복잡도를 지니는 음원탐지시스템을 구축하였다.
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스마트 홈을 구현하기 위한 핸드폰을 이용한 리모트 컨트롤러나 PDA를 통한 통합 리모트 컨트롤러 등의 통합 리모트 컨트롤러에 관한 연구는 활발히 진행되어 오고 있다. 본 논문은 이러한 리모트 컨트롤러에 관한 연구에 대해 두 가지의 새로운 방향을 생각해 보았다. 첫째로 리모트 컨트롤러를 작동시키기 위해서는 핸드폰이나 PDA등의 input 디바이스가 반드시 필요했던 단점을 보완해서 임베디드 보드에 input device 기능을 포함하는 것이다. 그리고 두 번째는 임베디드 리모트 컨트롤러에 user profile을 두어서 단순한 채널 변경의 기능만을 하는 리모트 컨트롤러가 아니라 사용자의 선호도 등의 정보를 가지고 지능적으로 집안 환경을 최적화된 조건으로 만들 수 있도록 설계 했다. 즉 사용자가 가장 좋아하는 TV채널이나 실내온도 등의 정보를 가지고 각 사용자에게 최적화된 환경을 리모트 컨트롤러가 스스로 작동시킬 수 있게 되는 것이다. 그리고 가전을 작동시키기 위해서 임베디드 보드에 있는 IrDA 통신모듈을 통해 일정한 코드 값만 보내주면 되기 때문에 일반적으로 리모트 컨트롤러로 제어가 가능한 거의 모든 전자제품이 쉽게 제어 가능하다.
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본 논문에서는 손 제스처를 사용한 2족 보행로봇 제어방법을 제안한다. 제안된 방법은 연속된 입력 영상으로부터 사용자의 손을 검출하기 위해, 피부색 정보와 Hue의 불변 모멘트 정보를 사용한다. 검출된 손 영역은 Active Contour Model를 사용하여 추적한다. 손 제스처를 인식하기 위해 Hue의 불변 모멘 정보로부터, 검출된 손의 모양을판단하고 그 결과를 미리 정해둔 심벌 중에 하나로 할당한다. 이렇게 연속적으로 할당된 심벌들은 HMM(Hidden Markov Model) 인식기를 통해 인식 되고 로봇 명령어를 출력하며, 출력된 명령어에 따라 로봇이 제어된다. 제안된 방법의 효율성을 증명하기 위해, 자체 제작한 2족 보행로봇(KAI)으로 6개의 손 제스처를 이용하여 사용자가 원격지에 있는 로봇의 보행을 제어하는 원격 로봇 보행 제어 시스템에 응용해 보았다. 실험 결과,
$94\%$ 의 인식률을 보였다. -
본 논문에서는 홈 환경에서 정보가전 장치와 각 장치가 제공하는 서비스를 발견하고 일괄적으로 제어할 수 있는 시스템 (HSC: Home Service Controller)을 제안한다. 기존 연구에서는 서비스마다 각기 다른 인터페이스가 요구되었고, 한 번에 하나의 서비스만 수행해야 하는 제한이 있었다. 제안된 HSC에서는 UPnP (Universal Plug and Play)구조에 기반 하여 자동으로 발견된 서비스를 사용자에게 알리고, 제안된 통합 인터페이스로 다수의 서비스를 제어한다. 또한 PDA를 통해 제공되는 입체적인 3D GUI화면과, 여러 서비스를 일괄적으로 수행할 수 있는 서비스 일괄 수행을 지원함으로써, 사용자에게 보다 넓은 행동 범위와 편리를 제공한다. 이러한 시스템은 다수의 장치와 서비스가 네트워크로 연동되는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 사용자가 장소와 시간에 구애받지 않고 다양한 서비스를 일괄적으로 제공받는데 활용될 수 있다.
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본 논문은 임베디드 소프트웨어 개발자가 임베디드 소프트웨어 개발시 쉽고 편리하게 테스트 및 프로파일의 결과를 분석하고 개발의 효율성을 높일 수 있도록 직관적인 GUI를 가지는 레포팅 뷰어를 설계 및 구현한다. 제안하는 레포팅 뷰어는 프로파일 결과 테이터 처리기와 GUI 레포트 생성기로 구성된다. 결과 데이터 처리기는 임베디드 소프트웨어의 성능 프로파일링을 통해 생성된 문자 스트링 형태의 저수준 결과를 XML 문서로 구조화 하여 객체 형태의 API를 제공한다. 레포트 생성기는 결과 데이터 처리기에 의해 생성된 API 객체를 이용하여 다양한 그래픽 기반 프로파일 레포트 뷰를 출력한다. 사용자는 제안하는 레포팅 뷰어가 제공하는 객체 형태의 API를 통해 자신이 원하는 프로파일 레포트 화면을 구성할 수 있기 때문에 기존 소프트웨어보다 더욱 다양하고 직관적인 레포트 뷰(view)를 생성할 수 있다. 따라서 사용자는 보다 빠르고 다양한 방법으로 성능 분석과 코드 수정이 가능하여 효율적이고 신뢰성 있는 임베디드 소프트웨어를 개발할 수 있다.
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전세계적으로 수자원이 고갈되어 가는 시점에서 해안에 근접한 지하수의 개발은 매우 중요하며, 현재 이와 관한 연구가 활발히 수행되고 있다. 해안 지하수를 개발하고 관리하기 위한 다양한 시뮬레이터가 존재하여, 많은 시뮬레이터들이 복잡하고 난해한 인터페이스로 인하여 시뮬레이션 생산성과 사용율이 낮은 편이다. 본 논문에서는 GUI에 기반한 사용자 편의 중심의 시뮬레이터 전처리부를 개발하였다. 특히 해안 지하수 개발 관리 시뮬레이터의 하나인 SIOP을 대상으로 하여 마우스 입력 중심의 전처리부를 개발하여 시뮬레이션 생산성과 사용 편의성을 증가 시켰다.
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디지털 기술이 나날이 발전함에 따라 정지영상 압축 기술의 대표적이라 찰 수 있는 JPEG이 탄생하면서 디지털 임상은 급격한 발전을 거듭해 왔다. 이에 동영상 압축 기술 MPEG이 탄생하였고, MPEG은 1, 2, 4 를 비롯하여 7, 21로 발전을 거듭하고 있다. PVR은 방송을 디지털로 저장하는 기기로써 시청자가 원하는 시간에 원하는 방송을 시청할 수 있게 해 준다. PVR이 많은 컨텐츠를 저장할 수 있게 되자, 사용자는 컨텐츠에 대한 효과적인 검색 및 브라우징을 필요로 하고 있다. 본 논문에서는 컨텐츠를 기술하는 메타데이터를 이용한 의미기반 브라우징 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 메타데이터에 있는 키워드와 인물정보, 장르, MPEG-7의 color descriptor를 이용한다.
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국가회계 전산화는 자료의 가시성(visibility)을 약화시키고 내부통제의 위험을 증가시키는 등 감사환경을 변화시키고 있다. 정부재정규모의 증가로 거래건수가 증가하고, 결산기간 단축, 자금 전자이체, 정부구매 카드 도입 등 정보화에 따라 회계처리방법이 변화되고 있어 이에 대응할 수 있는 전산감사기법 개발이 필요하다. 전산감사기법은 감사자의 감사능력을 향상시켜 생산성과 감사품질을 향상시키고, 내부통제 확인, 회계부정에 대한 예방기능을 가지고 있다. 본 논문에서는 외부감사인(감사원)이 회계감사에 활용할 수 있도록 국가재정정보시스템 등 정부회계 관련 정보시스템으로부터 수집할 수 있는 자료를 대상으로 회계 감사 시나리오작성 및 검증, 데이터수집, 전산분석기법의 적용을 통한 감사모듈 개발방법을 제안한다.
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현재 온톨로지는 많은 분야에서 활발하게 연구되고 있다. 특히 시맨틱 웹에 대한 연구가 활발히 이루어 지면서 온톨로지의 활용 범위가 넓어졌다. 그 결과, 많은 온톨로지가 웹 상에 존재하게 되었으며, 이러한 이론적 배경으로 시맨틱 웹의 관점이 아닌, 온톨로지 연구의 측면에서 여러 가지 문제가 발생하게 되었다. 많은 문제들 중에서 동일한 도메인에 대한 온톨로지들 간의 이질성과 온톨로지의 일관성 문제 해결은 현재 가장 이슈가 되는 내용들이다. 이에 본 연구에서는 이러한 온톨로지 구축에서 발생하는 문제점들 중에서 기존의 지식 정보의 효율적인 재사용과 그에 기반한 온톨로지 구축 자동화의 가능성을 보인다. 또 이러한 기존 지식 체계에 기반함으로써 얻을수 있는 온톨로지에 대한 신뢰성의 문제 또한 해결하고 한다. 그리하여, 우리는 범용의 대형 온톨로지인 워드넷을 기반으로 한 자동 온톨로지 구축을 위한 방법론을 제안하고, 이를 적용한 온톨로지 자동 구축 시스템을 설계하고 구현하였다. 그리하여 사용자가 좀더 쉽게 온톨로지를 구축할 수 있기를 기대할 수 있다.
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본 논문에서는 터치스크린을 사용한 디지털보드게임에서 사용자에게 게임의 전락 정보 제공을 통해 게임의 습득 속도를 증가시켜 줄 수 있는 PGA(Portable game assistant)를 제안한다. 기존의 디지털보드게임은 모든 게이머를 위한 공동영역과 개인만을 위한 개인영역으로 나눈다. 공동영역에서는 모든 사용자가 알아야 하는 게임환경과 도움말을 제공하고, 개인영역에서는 게임 진행에 필요한 게임화면과 말의 정보를 제공한다. 우리는 공동영역인 게임테이블에서 터치스크린을 사용하여 게임을 진행하고, 개인영역에 게임의 재미를 더 하기 위하여 PGA를 사용하여 게임의 전략을 그래픽으로 제공한다. 우리는 배우기 쉽고 전략적으로 지원이 필요한 장기게임에 제안된 시스템을 적용하였으며, 앞으로 본 시스템에 게임 애니메이션, 사운드 등을 추가하여 다양한 테이블보드게임에 전략적인 측면과 동적인 측면을 함께 제공할 것이다.
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2D 또는 3D 아바타는 웹환경에서 효과적인 정보 전달 및 사용자의 흥미 유발등 많은 장점이 있다. 아바타의 다양한 장점을 살려 사이버 교육, 의료, 군사등 다양한 분야에서 응용되고 있다. 아바타를 스크립트 언어를 사용하여 아바타를 제어하고자 하는 연구는 일본 NHK사의 TVML를 비롯하여 AML, CML등 다양한 스크립트 언어가 개발되고 있다. 그러나 기존의 아바타 제어를 위해 개발된 스크립트 언어들은 주로 개발자를 대상으로 개발되어 있어 가상환경이나 스크립트 언어에 익숙하지 않은 최종사용자들이 스크립트 언어를 사용하여 아바타를 제어하는 데는 많은 어려움이 있다. 본 연구에서는 직관적인 인터페이스에 의해 생성된 사용자 정보에 기반하여 자동적으로 스크립트 언어가 생성될 수 있는 기법을 제안 한다.
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스마트 홈 환경에서 사용자가 원하는 바를 능동적으로 서비스 해주기 위해서는 사용자의 위치정보가 반드시 있어야 한다. 본 논문에서는 4대의 카메라를 사용하여 사용자의 위치인식을 한다. 기존의 카메라를 이용한 위치인식 알고리즘들은 단순한 물체와 사용자를 구분하는 방법을 제시하지 않았다. 본 논문에서는 교사학습 알고리즘을 사용하여 사용자를 판별내는 방법을 제시한다. 단순한 물체와 사용자를 구분하기 위해서 교사학습 알고리즘을 사용한다. 또한 사용자의 위치좌표 외에 어떤 종류의 서비스를 받을 수 있는 위치에 있는지를 파악한다.
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본 논문에서는 실시간으로 다채널의 카메라에서 입력되는 영상을 동시에 압축 및 복원할 수 있는 PC 기반의 DVR (Digital Video Recording) 시스템을 위한 MPEG-4 방식의 코덱을 구현하고자 한다. 현재까지의 일반적인 압축 방식은 화상회의 용도의 H.263, VCD 화질의 MPEG-1, DVD급 화질인 MPEG-2가 널리 적용되고 있다. 하지만 이러한 방법들은 저장 데이터의 양이 커서 효율적인 저장이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하면서 실시간적으로 다채널 영상 데이터 저장이 가능한 MPEG-4 압축 방식을 적용한 코덱을 제작한다.
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사용자의 환경정보(Context)는 기존 서비스나 정보 검색을 효과적으로 하기위해 이용되고 있다. 이러한 환경정보중의 사용자 위치정보는 많은 어플리케이션이나 연구에서 유용하게 사용되고 있다. 이미 많은 연구에서 사용자의 위치를 인식하기 위해서 다양한 기술을 이용한 방법을 제안했다. 하지만 기존 연구들은 특정 환경기반 시나리오를 기반으로 개발해서 다양한 위치정보를 필요로 하는 위치기반 서비스를 제공하기 어렵다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해서 IrDA(Infrared Data Association)의 Line of Sight 통신 특성을 이용하는 방법을 제안한다. 또한 위치인식 시스템의 유효성을 보여주기 위한 방법으로 "박물정보 제공 서비스"를 프로토타입으로 구현하였다.
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최근 인터넷을 통하여 대부분의 박물관들이 새롭고 다양한 멀티미디어 안내 시스템을 시도하고 있지만 박물관 관람시에는 여전히 휴대용 안내기기를 통하여 음성 위주의 단방향 서비스를 제공하고 있다. 이에 본 논문에서는 응용 모바일을 이용하여 관람자에게 다양한 멀티미디어 정보를 웹에서와 같이 양방향 서비스로 제공할 수 있는 시스템을 제안하고자 한다. 또한 응용 모바일의 소형 디스플레이에서도 다량의 멀티미디어 정보를 효과적으로 검색할 수 있는 새로운 사용자 인터페이스를 박물관 안내 시스템에 적용하고자 한다.
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본 논문은 적외선 리모트 컨트롤러로 제어가 가능한 가정용 소형 로봇인
$Robosapien^{TM}$ 을 홈 네트워크 제어를 위한 홈 서버를 통해 직접 제어할 수 있는 제어 소프트웨어를 개발하였다. 또한$Robosapien^{TM}$ 의 연속적인 동작을 쉽게 프로그래밍하고 실행시킬 수 인터프리터 (interpreter)의 세부 구현내용을 기술하였다. 본 구현은 컴퓨터 프로그래밍의 개념 정립이 부족한 일반 사용자나 컴퓨터 프로그밍에 관심이 많은 학생들이 쉽게 프로그래밍 할 수 있는 비주얼 프로그래밍 도구를 개발하였다. 특히 구현 시 필요한 구성 요소 및 기능을 설계하고 사용자의 편의성을 고려한 편리한 GUI(Graphical User Interface)의 구현에 중점을 두었다. 본 비주얼 프로그래밍 도구는 가정의 데스크톱 PC뿐만 아니라, 실외에서 PDA와 같은 소형 이동단말기를 이용하여 원격으로 가정의 홈 서버에 접속하여$Robosapien^{TM}$ 의 동작을 실시간으로 제어할 수 있으며 가정의 웹 카메라를 통하여$Robosapien^{TM}$ 이 정확하게 동작하고 있는지를 원격으로 확인할 수 있다. -
햅틱 장치를 이용한 변형체의 실시간 시뮬레이션은 가상현실을 구축하기 위한 중요한 기술의 하나로서 최근에 크게 각광받고 있다. 본 연구에서는 햅틱 장비와 변형체의 정확한 인터페이스를 구축하기 위하여 변형체의 물리적 특성을 고려한 연속체적 모델인 유한요소법을 통한 선행해석을 수행한다. 변형체와 햅틱 장치의 상호작용 과정에서 발생하는 변형과 반력을 사용자에게 실시간으로 제공하기 위하여 선행해석 결과를 이용한 변형체의 정적 시뮬레이션을 구현한다. 이와 함께 햅틱 장치와 접촉이 이루어지는 부분의 변형을 보다 자연스럽게 표현하기 위하여 적응적 유한요소법인 s-adaptive 방법을 적용하였으며 햅틱 장치와 접촉이 끝난 후의 변형체가 평형 상태로 돌아가는 과정을 모사하기 위하여 Newmark scheme을 통한 동적 시뮬레이션을 구현한다. 또한 최적화 행렬 연산 함수인 BLAS와 LAPACK을 이용하여 행렬 연산을 빠르게 수행하고 효율적인 메모리 사용 추구한다.
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발전소 시뮬레이터는 발전소 설계의 검증, 제어 시스템의 성능 시험, 제어 시스템 상수 최적화, 새로운 제어 기법의 사전 검증 및 운전요원 훈련과 같은 다양한 목적으로 사용되어진다. 본 논문에서는 발전소 운전요원들의 운영 능력 향상을 위하여 사용자의 이벤트들을 저장하여 사용자 요구 시에 일정 시간 주기로 도면에 설계하는 스크립트 기능과 그래픽 기반의 시뮬레이션을 위한 두 종류의 결과 모니터링 윈도우 그리고 사용자의 다양한 시뮬레이션을 위한 시뮬레이션 속도 변경 기능을 기존의 발전소 시뮬레이터에 설계, 구현한다. 또한 시뮬레이션 속도 변경 기능 확장에 따른 시뮬레이션의 정확성을 판단하기 위하여 수행 결과 데이터를 추출하여 시뮬레이션의 정확성을 검증한다.
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사용자가 시간과 장소에 구애 받지 않고 컴퓨터를 자연스럽고 효율성 있게 사용할 수 있는 환경을 의미하는 유비쿼터스 컴퓨팅은 네트워크와 센서(Sensor), smart devices, 무선 통신과 smart middleware(UPnP(Universal Plug and Play), Jini, HAVi(Home Audio Video Interoperability) IEEE 1394, PLC (Power Line Communication) 등) 등을 기반으로 Smart Space를 만들 수 있다. 그러나 여러 종류의 가전제품들이 늘어나고 수많은 사용자들의 요구를 충족시키기엔 smart middleware의 단일 제어로는 처리가 불가능하여 본 논문에서는 이기종간의 미들웨어간의 상호작용을 위해 개발된 OSGi(Open Service Gateway Initiative) Spec. 3에서 제공하는 서비스 플랫폼(Service Platform)을 기반으로 사용자/디바이스 관리 및 분산 시스템 등의 취약점들을 보완하여 Smart Space상에서 효율적인 서비스 번들을 관리하기 위해 MASBM(Multi-Agent Service Bundle Manager)을 제안하였다.
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유비쿼터스 컴퓨팅 환경의 중요한 이슈 중 하나인 상황인식은 컴퓨팅환경(예를 들어 가용 처리장치, 사용자 입력과 표시를 위한 장치, 네트워크 수용량, 다른 기기와의 접속용이성 및 컴퓨팅비용 등), 사용자 환경(위치, 주위 사람들과의 접촉, 사회적 입장 등) 및 물리적 환경(밝기, 소음, 온도 등)이 지속적으로 변화하는 수행 환경에서 인간으로 하여금 본연의 목적을 달성하는데 집중할 수 있도록 지원하는 인간 친화적인 시스템을 제공하기 위한 필수 기술이다. 이러한 상황인식을 이용하여, 사람이나 장소 및 사물의 입장이나 처지 혹은 관계 등을 특징 지을 수 있는 신원, 위치, 상태(혹은 활동) 및 시간의 4가지 상황정보를 고려한 학습이 이루어지도록 지원함으로써 학습에 있어서의 접근용이성과 적응성을 높이기 위한 컨텐츠 전승제어 시스템을 제안한다.
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유비쿼터스 시대가 다가오면서, 많은 사람들은 모르는 장소에서 자신의 위치와 목적지까지의 경로에 대한 정보를 알고 싶어할 것이다. 기존의 네비게이션(navigation)을 위한 비전기술은 고차원과 저차원 특징값을 이용하였다. 텍스춰 정보, 색상 히스토그램과 같은 저차원 특징값은 영상의 특징을 정확하게 표현하기 어려우며, 마커와 같은 고차원 정보는 실험환경을 구축하는데 어려움이 있다. 우리는 기존 저/고차원의 특징값 대신, 영상의 특징을 표현하고 인덱싱(indexing)하기 위한 유용한 정보를 많이 포함하고 있으며, 실제환경에서 널리 분포되어있는 중차원 특징값인 문자영상을 이용한다. 문자영상추출은 MLP(Multi-layer perceptron)와 CAMShift알고리즘을 결합한 방법을 이용하며, 서로 다른 장소지만 같은 문자를 가진 곳에서 인식을 수행하기 위해 문자영상의 크기와 기울기를 기반으로 한 영상 검색공간을 대상으로 영상매칭을 수행한다. 실험에서 문자영상을 포함하는 직사각형 검색공간으로 인해 다양한 크기와 기울기에서 높은 인식률을 보이며, 간단한 계산으로 빠른 수행시간을 가진다.
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본 논문은 UPnP 기반의 홈 네트워크 환경에서 미디어 서비스를 이용하는 사용자가 위치 이동에 따라 AV 서비스 단말의 전환을 요구하는 경우 QoS 저하 없이 유연하게 상호연동 서비스하기 위한 UPnP AV 확장 서비스 모델을 제안한다. 사용자는 AV 서비스를 받기 위하여 기존의 이동단말기기 뿐만 아니라 일반 데스크탑, 그리고 셋탑박스 등의 다양한 형태의 단말환경을 상호연동하여 유기적으로 연결하여 사용할 수 있다. 하나의 단말환경에서 제공되던 미디어 컨텐츠는 미디어 랜더러와 컨트롤 포인트에 의해 다른 단말 환경에서 사용자의 조작 없이 미디어를 연속하여 제공 받을 수 있으며, 사용자는 이러한 UPnP AV 서비스를 별도의 설정 없이 이용할 수 있다. 논문에서 제안된 UPnP AV 확장 서비스는 사용자의 이동에 따라 단말에서 컨텐츠 재생을 위한 미디어 랜더러와 서로 다른 단말의 미디어 랜더러에 서비스하기 위한 컨트롤 포인트 그리고 각기 다른 단말장치로 컨텐츠가 제공되기 위한 미디어 서버로 구성된다. UPnP 포럼에서 정의하는 표준 서비스에 UPnP 프로토콜의 특성을 이용한 SwithingModule을 미디어 랜더러에 구현하여, 사용자의 이동 상황에 따라 AV 서비스를 받기 위한 미디어 전환 서비스를 지원한다.
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최근 들어 유비쿼터스 관련 연구 개발을 통해 문맥 정보를 받아들여 이를 해석하고 분석한 후, 상황에 맞는 적절한 대응을 해주는 미들웨어의 연구가 많이 이루어지고 있다. 하지만, 미들웨어 입장에서 센서를 감싸는 위젯(widget)을 효과적으로 관리하는 연구가 부족하다. 이런 이유로, 우리는 이러한 위젯의 효과적인 유지 관리를 통해 미들웨어에서 가질 수 있는 장정을 알아보고 이를 지원하기 위한 위젯 통합 프레임워크를 제안하였다. 위젯 통합 프레임워크는 다양한 위젯을 통합하고 문맥 정보를 관리하기 위하여 위젯의 Runtime Binding, Error Resilience, Common Interface over Widget을 지원한다. 또한 서비스를 관리하는 서비스 매니저와 위젯 사이의 상호작용을 효율적으로 지원함으로써 상위 계층으로 보다 적당한 문맥 정보를 제공할 수 있다. 그리고 위젯 기반의 프레임워크를 구성함으로써 다른 미들웨어에서 제공하지 못한 위젯 중심의 기능들을 제공한다.
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모바일 기술의 발전으로 인쇄 매체가 아닌 온라인 매체로 만화 콘텐츠를 제공받는 수요층이 늘어나고 있고, 모바일 단말기의 작은 화면 위에 기존 오프라인 만화를 브라우징하기 위한 새로운 기술에 대한 연구가 많이 진행되고 있다. 본 논문에서는 큰 만화 콘텐츠를 영상의 의미 정보(배경이 아닌 모든 부분: 사람, 중요한 오브젝트, 문자)의 손실을 최소화하여, 기존의 오프라인 만화 콘텐츠를 모바일 단말기에 맞게 자동 변환 시스템 (Automatic Comics Conversion System: ACCS)을 제안한다. ACCS는 기존 만화 콘텐츠 영상의 각 페이지를 프레임 단위로 자르고 잘라진 프레임을 분할, 확대, 축소 등을 통해 모바일 단말기 화면 크기에 맞게 자동으로 변환한다.
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클러스터링은 무질서한 데이터들의 상호 연관 관계를 정의하고, 이를 통하여 보다 체계적으로 데이터를 군집화하는 것이다. 클러스터링을 적용한 웹 서비스 시스템은 비슷한 내용을 묶어 제공하기 때문에 사용자는 보다 효율적으로 정보를 제공받을 수 있다. 시멘틱 웹의 기반이 되는 온톨로지는 클러스터링을 위한 완벽한 입력 데이터를 제공한다. 본 논문은 온톨로지를 기반의 메타 데이터를 클러스터링 하기 위한 기법을 제안한다. 본 논문의 목적은 온톨로지 기반의 메타 데이터들의 유사성을 측정하기 위한 평가함수를 정의하고, 이러한 평가함수를 적용한 계층적 클러스터링 알고리즘을 연구하는 것이다.
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인터넷의 급속한 성장과 더불어 사용자들은 인터넷을 통해 많은 정보를 얻을 수 있게 되었으며 최신 뉴스를 실시간으로 접근할 수 있게 되었다. 이에 따라 방대한 정보 속에 사용자 관심사에 맞는 정보를 효과적으로 검색하기 위한 여러 방법들이 연구되어 왔다. 하지만 기존의 많은 선행 연구들은 단어 빈도 기반의 키워드 벡터 모델을 이용하여 사용자의 관심사를 학습하고 있다. 이러한 키워드 벡터 모델은 사용자의 선호도를 명확하게 기술하지 못하고 키워드를 이용한 특징 벡터 (feature-vector)는 개념들 사이의 관계를 찾기 어려운 한계를 가지고 있다. 이를 개선하기 위해 본 논문에선 계층적 개념 인덱싱(Hierarchical Concept Indexing)을 이용한 온톨로지 형태의 개인화된 사용자 프로파일을 만드는 방법을 제안한다. 생성된 사용자 프로파일에 개념 간의 유사도와 개념에 대한 사용자의 관심도를 고려하여 보다 개인의 선호도에 맞는 기사를 제공한다. 실험에서는 제안된 방법의 성능 평가를 위해서 기존의 키워드 벡터 모델의 학습 방법인 WebMate 시스템과 비교 분석하였다. 그 결과 제안하는 방법이 키워드 벡터를 이용한 학습 방법보다 향상된 성능을 보였다.
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웹에 분산된 모든 웹 페이지는 구조가 서로 다르다. 시멘틱 웹 환경은 이형적인 구조를 갖는 웹 페이지들의 메타데이터를 바탕으로 시멘틱 검색이 가능하다. 그러나 일반적으로 사용자의 요구에 따른 시멘틱 검색은 상황에 따라 엄청난 수의 검색 결과를 내놓는다. 따라서 검색 결과에 대해 각 사용자에 맞는 검색 결과 순위를 적용할 필요가 있다. Culture Finder는 시멘틱 웹 검색 에이전트들이 개인화된 문화 정보를 검색할 수 있도록 도움을 준다. Culture Finder는 웹에 존재하는 각 웹 페이지에 대한 메타 데이터를 작성하고, 시멘틱 검색을 이행하며, 사용자 프로파일을 기반으로 삼아 검색 결과일 대한 순위 점수를 계산한다. Culture Finder에는 개인화된 시멘틱 검색을 효율적으로 실행하기 위해 중요한 5가지 기법이 적용되었다. 사용자의 검색 행위로부터 사용자 프로파일을 생성하기위한 기계 학습기법, 시멘틱 웹 검색 에이전트를 위한 효율적인 시맨틱 검색 기법, 사용자 질의의 효과일인 파악을 위한 질의 분석 기법, 각 사용자에게 적합한 검색 결과를 제공하기 위한 순위 적용 기술, 메타데이터를 생성화기 위한 상위 온톤로지 표현 기법. 본 논문에서는 Culture Finder의 구조를 통해서 시멘틱 개인화 검색에 적용되는 여러 가지 방법을 제안한다.
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베이지안 네트워크의 파라메터 학습은 주어진 평가 척도에 따라 데이터의 훈련집합에 가장 잘 부합되는 네트워크 파라메터를 구하는 것으로, 베이지안 네트워크 설계에 드는 시간과 노력을 줄이기 위해 연구되어 왔다. 본 논문에서는 불완전한 데이터로부터 온라인으로 베이지안 네트워크의 파라메터를 학습하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 불완전한 데이터로부터 학습이 가능하도록 하여 학습의 유연성을 높이고, 온라인 학습을 통해 사용자 또는 환경의 변화를 잘 모델링한다. Choen 등이 제안한 온라인 파라메터 학습 방법인 Voting EM 알고리즘과 비교 실험 결과, 제안하는 방법의 유용성을 확인할 수 있었다.
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기계학습에서 분류는 훈련 예제들로 학습하여 생성한 분류기를 활용하여 새로운 예제에 어느 한 범주를 부여하는 것을 말한다. 일반적으로 분류의 성능 즉 정확도의 향상은 학습 알고리즘을 개선하거나 훈련예제 집합을 변형시킴으로써 가능하다. 본 논문에서 소개하는 가상예제를 이용한 분류기 성능 향상 방안은 후자에 속한다. 실세계 분류문제에서 많은 수의 훈련예제들을 수집하는 일은 대상문제에 따라 비용이 많이 드는 경우가 있다. 또한 적은 수의 훈련예제를 학습해 생성한 분류기는 분류성능이 좋지 않을 수 있다. 본 논문에서는 이런 문제를 해결하기 위해서 가상예제를 생성해 훈련예제 집합에 추가하는 방안을 제안하고자 한다. 가상예제를 이용한 분류성능 향상방안이
$Na{\ddot{i}}ve$ Bayes 학습 알고리즘 성능 개선에 효과가 있음을 실험을 통해 확인하였다. -
실세계의 시각정보로부터 식별된 물체정보를 이용하여 장면에 대해 설명하는 컨텍스트를 추론하는 시각 기반 장면 이해 문제에서는 변화가 많고 불확실한 환경을 극복해야 할 뿐만 아니라, 사용자의 요구 사항을 잘 반영해야 하고 궁극적으로는 지도(teaching)가 가능해야 한다. 본 논문에서는 불확실성 극복을 위해 확률적 접근 방법을 사용하고, 사용자의 요구를 실시간으로 반영하기 위해 논리 네트워크를 이용한 상호 작용 학습 방법을 제안한다. 몇 가지 테스트 환경에서 사용자에 의해 제공되는 논리적, 부분적, 실시간 정보를 이용하여 제안하는 상호작용 학습을 수행한 결과, 장면인식 에이전트의 기능 장 및 적응이 가능하고 새로운 기능의 지도가 가능함을 알 수 있었다.
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상업적인 추천 시스템에서 폭넓게 사용되고 있는 사용자 기반의 협력적 여과 방법 (User-Based Collaborative Filtering)은 확장성과 실시간 성능에 관련된 많은 제약을 갖는다. 이와 같은 맹점을 해결하기 위해 제안된 모델 기반의 협력적 여과 방법 (Model-Based Collaborative Filtering)은 추천은 매우 빠르지만, 모델을 구축하는 데 많은 시간이 소요되며, 사용자 기반의 협력적 여과 방법에 비해 추천의 질이 떨어지는 경향이 있다. 또한, 과거에 추천되있던 히스토리를 바탕으로 한 신뢰도 정보를 고려하는 추천 시스템은 추천의 정확도를 향상시키기 위한 다양한 연구 가운데 하나이다. 본 논문에서는 사용자 기반의 협력적 여과 방법의 문제점을 개선하고 추천의 정확도를 높이기 위해, 유사한 아이템의 모델을 미리 구축하는 아이템 기반의 협력적 여과 방법 (Item-Based Collaborative Filtering)에 각 아이템의 추천에 대한 신뢰도를 고려하여 보다 효율적인 추천 시스템을 제안하고자 한다. 또한, 기존 추천 시스템과의 성능 비교 실험을 통해 제안한 방법의 타당성을 제시한다.
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이 논문에서는 기존의 지식관리시스템과 P2P방식을 접목한 P2P 지식관리시스템을 제안하고 제안된 시스템의 구조와 효율적으로 지식을 검색하기 위한 지능형 에이전트 대하여 기술하였다. 에이전트의 종류는 지식추출과 추천 에이전트가 있으며, 지식추출 에이전트는 대량의 데이터에서 지식을 추출하고, 개인 맞춤형 지식 추천 에이전트는 추출된 지식에서 사용자가 관심 있는 분야의 지식을 추천해 주는 것이다. 제안된 시스템의 구조와 에이전트 기법은 회사나 단체에 속한 사용자들이 방대한 데이터, 정보 또는 사용자들의 전문성과 경험으로 축적된 지식을 빠르고 쉽게 검색하게 해주어 양질의 지식을 사용자들이 추천 받아 사용하도록 함으로써 전체 구성원의 지식도를 높이며, 이러한 지식들을 재활용하여 더욱 많은 지식과 부가 가치를 창출하도록 지원하여 준다.
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유비쿼터스 시대를 향하여 나아가는 현대 사회에서 사람들을 위한 추천시스템은 필수 불가결한 요소 중의 하나이다. 추천 시스템 중에서 사용자의 성별, 나이, 직업 등의 인구 통계적 요소를 고려한 시스템이 주를 이루고 있지만 이러한 시스템에는 어느 정도의 한계가 있다. 추천에 있어서 사용자의 기분, 날씨, 온도 등 주변 환경의 상황이 반영되지 않고 있고 학습을 위한 데이터에 대한 신뢰도 또한 문제가 된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 상황정보(Context Information)와 공간 데이터 마이닝(Spatial Data Mining) 기법을 이용한 향상된 추천 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템에서는 보다 정확한 추천을 위해 첫째, 날씨, 온도, 사용자의 기분 등의 상황정보를 고려하였다. 그리고 사용자의 유사도 측정을 통해 학습 데이터의 신뢰도를 향상시켰으며, 셋째, 의사결정 트리(Decision Tree) 기법을 이용하여 추천의 정확도를 높였다. 실험을 통하여 측정한 결과 제안하는 추천시스템이 기존의 인구 통계적 요소만을 고려한 시스템이나 의사결정 트리만을 이용한 시스템보다 향상된 성능을 보였다.
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자질 선택은 문서 분류와 같이 않은 자질을 사용하는 지도식 기계학습에 관한 연구에서 날로 중요성이 커지고 있다. 특히 특허문서 분류와 같은 작업은 기존의 문서 분류보다도 훨씬 많은 자질과 분류 범주를 가지기 때문에 전체 문서의 특징을 드러내는 적절한 부분집합을 선택해 학습하는 것이 절실하다. 전통적인 자질선택 방법은 필터라는 방법으로서 빠르지만 임계값을 정하기가 어렵다는 문제가 있다. 한편 최근에 많이 연구되는 래퍼는 일반적으로 필터보다. 좋은 성능을 보이지만 자질의 개수가 많을수록 시간이 오래 걸린다는 단점이 있다. 본 연구에서는 필터와 래퍼를 상호 보완적으로 결합하여 최적의 필터를 자동적으로 찾는 래퍼를 제안한다. 실험 결과, 제안한 방법이 효과적으로 자질 집합을 선택하는 것을 확인할 수 있었다.
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인터넷이 발전할수록 정보의 양이 늘어나게 되어 방대한 양의 데이터 속에서 적합한 정보를 추출하는 방법이 필요하다. 그리고 같은 데이터라 하더라도 유용한 정보라고 판단하는 것은 개인의 관심도에 따라 다르다. 따라서 우리는 사용자 관심 정보 추출이라는 목표 아래에서 개인간의 차이에도 명확히 정보를 추출할 수 있는 방법의 필요성을 인지하여 정보추출의 사전 단계에서 사용자가 원하는 정보가 있는 블록을 식별하는 방법에 대해서 연구하였다. 사용자가 선호하는 정보가 들어있는 블록들에 대해서만 정보 추출 기법을 적용하면 정확성과 속도면에서 좋은 결과를 얻을 수 있을 것으로 예상된다. 또한 XML-QL[7]형식의 질의를 통해 사용자의 요구 변화에 유연하게 대처하는 방법을 제안한다.
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웹 정보 통합은 사용자 질의에 적합한 정보를 분산된 웹에서 추출하여 제공하는 방법으로 질의응답 속도의 향상을 위해 질의처리 방식을 주로 사용한다. 질의 처리는 Wrapper를 이용해 웹으로부터 제약조건을 만족하는 정보를 추출하고 사용자가 원하는 형태로 결합하는 방식인데, 통합과정에서 제거될 정보까지 미리 추출하는 문제가 있다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 튜플 단위 웹 정보 추출 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 F-Logic으로 표현된 도메인 모델과 CHR(Constraint Handling Rule)로 정의한 규칙을 이 용해 질의를 확장하고 적절한 Wrapper들을 선택한 뒤 추출에 필요한 Wrapper를 동적으로 조합한다. 쇼핑몰 사이트에 분산된 웹 정보 획득에 제안하는 방법을 적용하여 유용성을 확인하였다.
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효과적인 문서 분류를 위해 학습 하고자 하는 클래스와 관련된 많은 특징들이 필요하다. 하지만 학습하고자 하는 개념과 관련이 없거나 중복된 정보가 수집된 정보 속에 존재한다. 학습 과정에서 정확한 지식 습득을 하기 위해 특징 선택 방법을 사용하였다. 본 논문에서는 클래스에 대한 단어의 불순도를 이용한 특징 선택 방법을 제안한다. 기존의 특징 선택 방법과 비교 분석하여 기존 특징 선택 방법의 문제점을 파악하고 개선된 기법을 보인다.
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본 논문에서는 시각적 웹페이지 세그멘테이션 기법을 웹 콘텐츠 변환에 적용하고 이를 사용하여 이동기기에 적합한 개인화 기법을 제안한다. 웹페이지를 사람이 시각적으로 구분하는 것과 유사한 블록으로 나누고, 각 블록의 속성을 파악하여 불필요한 블록은 필터링한다. 그리고 실제 내용을 나타내는 블록의 주제를 추출하여 휴대장치에 제공하는 효율적인 콘텐츠 적응화 기법을 제시한다. 또한 개인화된 콘텐츠를 제공하기 위해 적응화 과정에서 학습을 기반으로 사용자가 선호하는 정보만을 제공할 수 있는 개인화 기법을 제시한다.
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시맨틱 웹서비스와 관련하여 서비스 검색 및 조합에 관하여 많은 연구들이 이루어지고 있으나 인터넷의 특성을 고려할 때 서비스 실행에 관한 연구는 웹서비스의 안정적인 제공이라는 측면에서 고려되어야 한다. 이를 위해서는 실행과정에 의미적 접근이 시도되어야 하는데, BDI 구조 기술이 적절한 대안 기술이 될 수 있다. BDI 구조를 이용한 웹서비스 실행기는 특성상 실시간으로 데이터 타입과 의미의 일관성을 추론해 내고, 해당 서비스의 실행을 위한 조건과 영향을 고려하여, 제약조건의 변화 시에도 능동적으로 대처할 수 있는 장점을 갖게 된다. 우리는 웹서비스 실행기로서 SWEEP 시스템을 개발하고 이를 진료예약 서비스에 적용함으로써 그 효용성을 밝히고자 하였다.
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본 논문은 웹에 산재되어 있는 OWL/RDF(S) 도메인 온톨로지에 대한 검색 시스템을 설계하여, 온톨로지의 재사용성을 극대화 하는데 그 목적이 있다. 컴퓨터와 인간이 정보를 공유하고, 의미적인 상호작용을 위한 시맨틱 웹에 대한 연구가 활발이 진행되고 있다. 시맨틱 웹을 실현하기 위해 개념들의 정의와 개념들간의 관계를 형성하는 온톨로지의 구축이 필수요소가 됨에 따라 온톨로지를 구축하기 위해 OWL, RDF(S) 그리고 DAML+OIL 등의 많은 온롤로지 언어가 개발되었고, 이들 언어를 기반으로 하는 Protege, OILEd와 KAON 등의 사용자들에게 온톨로지 구축의 편리성을 제공하는 온톨로지 구축 도구들도 50여가지 이상 개발되었다. 이러한 이유로 많은 온톨로지들이 개발되고 있다. 그렇지만 온톨로지의 가장 큰 특징은 동일 도메인의 온톨로지의 재사용인데, 산재되어 있는 온톨로지들을 검색하기 어렵고, 이들을 한데 모아놓은 저장소 또한 갖추어지지 않아 동일한 도메인 온톨로지가 존재할지라도 새롭게 온톨로지를 구축해야한다. 이에 본 논문에서는 웹상에 존재하는 온톨로지들의 검색을 용이하게 하여 지식 정보의 재사용을 최대화하기 위하여 본 연구를 진행하고 시스템을 설계하였다.
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송신자 개시 부하 균등 알고리즘에서는 전체 시스템이 과부하일 때 송신자(과부하 프로세서)가 부하를 이전하기 위해 수신자(저부하 프로세서)를 발견할 때까지 불필요한 이전 요청 메시지를 계속 보낸다. 따라서 이같은 상황에서는 저부하 상태인 수신자 프로세서로부터 승인 메시지를 받기까지 불필요한 프로세서간 통신으로 인하여 프로세서의 이용률이 저하되고 또한 태스크의 처리율이 낮아지는 문제점이 발생한다. 본 논문에서는 이질형 분산 시스템에서의 동적 부하 균등을 위해 진화알고리즘을 기반으로 하는 접근 방법을 제안한다.
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본 논문은 `시맨틱 검색`을 위해서 시맨틱 웹 기술을 사용하여 사용자가 원하는 콘텐츠 제공을 위한 시맨틱 검색 방법을 제안한다. 본 연구는 현재 웹의 단점인 사람 위주의 웹 구성, 단순 텍스트 매칭 기반의 검색, 사람의 필터링이 필요한 대량의 결과, 특정 지식 검색이 불가능한 구조의 웹을 시맨틱 검색이 가능하도록 하기 위해서 다음과 같은 단계로 연구한다. 첫째, 도메인에 따른 정확한 정보의 제공을 위해서 OWL 온톨로지를 이용하여 컨텍스트 모델링한다. 둘째, 도메인 관련 웹 문서를 수집하고 도메인 온톨로지를 기반으로 키워드의 의미를 분석하고 주석 처리(annotation)한다. 셋째, 사용자의 자연어 질의에 의미있는 컨텍스트를 추가하여 질의를 확장한다. 넷째, 확장된 질의를 규칙기반 추론엔진을 이용하여 결과를 추론한다. 마지막으로, 사용자 프로파일 분석을 이용하여 선호하는 문서를 우선으로 추천하는 방법을 연구한다. 따라서 본 연구는 질의어에 해당하는 결과문서가 존재하지 않더라도 사용자가 선호하는 문서의 추론이 가능하고, 특정 도메인의 전문가 지식을 추가한 메타 데이터 추론을 통해서 검색 패러다임을 변화시킨다.
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유비쿼터스 시대가 도래하면 언제 어디에서나 거대한 양의 컴퓨팅 서비스 및 장치들이 생활 곳곳에 스며들어 사용자의 요구를 기다리고 있을 것이며 개개인의 사람마다 사용자의 기호에 맞는 개인화된 서비스가 필요하다. 사람의 위치이동에 따라 빠르게 변화하는 다양한 서비스 환경에서는 사용자의 개입을 최소화 하여야하여 관심 여부에 맞추어서 서비스 장치 및 동작 모드를 자동적으로 결정하여야 할 것이다. 본 논문에서는 이러한 동적 환경에서 분산 에이전트 기술을 이용하여 사용자의 요구에 가장 근접한 지능형 서비스 제공을 위해 크게 세 가지 단계로 구성하였다. 첫째, 유비쿼터스 환경의 인프라구조인 스마트 공간을 가상의 시뮬레이터로 구현하여 물리적 장치 및 컴퓨팅 객체를 모델링한다. 둘째, 이기종 환경에서의 사용자의 대리인으로서 지능적인 서비스 수행을 위하여 멀티 에이전트 기반 구조를 제안한다. 마지막으로 사용자 프로파일을 통한 관심정보를 고려하여 개인화된 서비스 제공을 위한 방안을 제안한다.
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유비쿼터스에 대한 연구에서 지식표현 시스템은 반드시 필요하다. 최근 Description Logic을 많이 사용하고 있는데, Description Logic은 다양한 단계를 표현할 수 있다. 단계가 높아질수록 표현력이 커지는 반면 추론이 어려워진다. 유비쿼터스 환경에서는 서비스를 하기 위해 지식들의 상하위 관계나 동일 관계 등을 추론하는 능력이 필요한데, Description Logic의 단계 중에 ALCUN의 표현력이면 이에 필요한 지식을 모두 표현할 수 있다. 본 논문에서는 ALCUN의 표현력을 지니는 언어를 제안하였다.
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지능형 에이전트란 환경상태를 인지하고 상태정보에 따른 적절한 행위를 자동적으로 수행하는 소프트웨어 객체를 말한다. 본 논문에서는 시맨틱 웹 등장에 따른 시맨틱 서비스를 지능적이고 자동적으로 수행하는 에이전트의 개발에 대해 제안한다. 본 논문에서는 제안하는 시맨틱 서비스 에이전트는 다음과 같은 핵심 요소 기술의 특징을 갖는다. 첫째, 시맨틱 웹 환경의 온톨로지와 메타데이터 및 사용자 프로파일을 자원으로 사용하여 상태정보를 인지하고 행동한다. 둘째, SWRL(Semantic Web Rule Language)기반의 추론엔진을 바탕으로 추론을 통한 지능적인 행동을 수행한다. 셋째, 시맨틱 웹 환경의 확장을 통한 에이전트의 활동 범위를 증가시키기 위해서 메타데이터의 저작기능을 갖는다. 넷째, 시맨틱 서비스 에이전트는 온톨로지 서버 및 시맨틱 미들웨어를 통한 시맨틱 웹 인프라 시스템의 프레임워크를 갖는다. 본 논문에서는 시맨틱 서비스 에이전트의 실제 구현을 통해서 시맨틱 웹 환경이 제공하는 자원을 적극 이용하고 이를 사용자에게 지능적이고 자동적인 서비스로 제공하는 에이전트를 제안한다.
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시맨틱 웹의 등장으로 시맨틱 검색에 대한 관심이 높아졌다. 이에 본 논문에서는 시맨틱 웹 환경의 자원들을 이용하여 시맨틱 검색을 수행하는 검색방법을 제안한다. 기존의 SPARQL(Simple Protocol and RDF Query Language) 시맨틱 질의언어는 추론의 기능 없이 RDF(Resource Description Framework)에서 제공하는 SPO(subiect, predicate, object) 형태의 트리플 패턴 매치만을 제공한다. 본 논문의 시스템은 기존의 SPARQL질의 시스템에 시맨틱 추론기능을 추가하여 검색 결과에 효율성을 증가 시키는 것을 목적으로 한다. 본 논문에서의 시스템은 다음과 같은 특징을 갖는다. 첫째, 시맨틱 웹 환경의 온톨로지 구축을 위해서 W3C에서 온톨로지 언어로 표준화된 OWL(Web Ontology Language)를 사용하여 검색 환경을 구축한다. 둘째, 온톨로지와 메타데이터를 추론하여 시맨틱 검색을 유도하는 OWL추론기를 사용한다. 시맨틱 추론은 온롤로지의 공리(Axiom)을 충분히 활용하는 온톨로지기반 시맨틱 추론과 검색 도메인에 맞는 규칙을 활용하는 사용자 컨텍스트 기반의 시맨틱 추론으로 이루어진다. 셋째, 다양한 시맨틱 검색을 위해 W3C에서 제안되어 차세대 시맨틱 검색 질의언어로 연구중인 SPARQL을 사용한다. 이와 같은 특징은 시맨틱 검색 시스템이 시맨틱 웹 환경의 자원을 충분히 활용하는 결과를 가져온다.
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본 논문에서는 알파벳 대문자 영상에 다양한 특징을 추출하고 이를 신경망을 이용하여 영문 알파벳을 구분하는 방법을 제안하고자 한다. 제안된 방식은 비교적 간단한 연산을 통해 입력된 영상에 대한 정보를 추출하여 신경망에 대입을 함으로서, 빠른 결과를 얻는 것과 동시에 알파벳 이미지가 아닌 알파벳 내에 들어있는 패턴들을 이용하여 알파벳을 구분함으로서 노이즈에 강한 장점을 나타내고 있다. 다양한 필체를 이용하여 실험을 수행하였고, 현재 사용 중인 상용 프로그램과 본 논문에서 제안한 방법의 적중률을 비교하였다.
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최근에 PC기반의 온라인 게임과 유무선 연동이 가능한 유비쿼터스 게임기의 개발이 활발하게 이뤄지고 있다. 본 논문은 단순히 연동이 가능한 환경에서 더 나아가 지능적이고 효율적인 게임 서비스를 제공하기 위하여 지능형 멀티 에이전트 시스템과 효율적인 자원 관리 시스템을 제안한다. 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 지능형 에이전트는 사용자의 주변 환경을 인식하고 사용자의 목적에 적합한 행위를 자율적으로 선택하여 제공할 수 있어야 한다. 또한 메모리 용량이 협소한 자원 관리 시스템을 보완하여 내부의 메모리 공간을 최적의 상태로 유지할 수 있어야 한다.
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군집 유효성은 다양한 입력 변수에 따라 변하는 군집화 알고리즘의 결과들을 평가하는 것이다. 본 논문에서는 고차원의 데이터 집합에 대한 군집 유효성의 문제점에 대한 새로운 해결책을 제시한다. 고차원 군집화 결과들을 평가할 때 발생하는 기존의 군집 유효성 지수들의 적용성의 문제점을 살펴보고, 고차원으로 인해 발생하는 문제를 효과적으로 다룰 수 있는 다양한 새로운 군집 유효성 지수들을 제안한다. 제안된 군집 유효성 지수들은 본 논문에 제공된 실험에서 최적의 군집 유효성 결과를 제공한다.
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웹 문서를 대상으로 하는 정보 추출이나 웹 마이닝에 관한 연구가 활발히 진행되면서 특히, 웹에서 나타나는 구조적 패턴을 이용해 정보를 추출하는 방법에 대한 연구가 이루어 지고 있다. 기존의 연구는 HTML을 단순 문자열로 취급하였으나 연구가 거듭됨에 따라 트리로 접근하는 방안에 대해 논의가 되었으며 성능 또한 우수한 것으로 평가되고 있다. 하지만, 기존의 트리 편집 거리의 기법은 모든 노드가 동일한 값을 가진다는 가정하에 진행되는 것으로 HTML의 특성과는 맞지 않다. HTMI은 브라우저에 정보를 보여주기 위한 도구이며 실제 브라우저에 보여지는 내용의 비율이 트리에서의 노드의 비율과 항상 같은 것은 아니기 때문이다. 이 논문에서는 위와 같은 HTML의 특성을 이용하여 노드가 가진 정보의 크기에 따라 서로 다른 비율의 기여도를 부여하고, 이를 고려한 개선된 트리 편집 거리 측정 알고리즘을 이용하여 좀더 나은 패턴 추출 방법을 제안하고자 한다.
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패턴 분류에 많이 사용되는 MBR(Memory Based Reasoning) 기법은 메모리에 저장된 학습패턴과 테스트 패턴간의 거리를 계산하여 가장 가까운 학습패턴의 클래스로 분류하기 때문에 테스트 패턴을 분류하는 기준을 설명할 수 없다는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 RPA(Recursive Partition Averaging) 기법을 이용하여 분류 기준을 설명할 수 있는 IF-THIN 형태의 규칙을 생성하고 생성된 규칙의 일반화 성능을 향상시키기 위하여 불필요한 조건을 제거하는 규칙 pruning 알고리즘과 생성되는 규칙의 개수를 줄일 수 있는 점진적 규칙 추출 알고리즘을 제안한다.
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인터넷이 생활의 일부로 자리 잡은 최근 개인의 개성을 표출할 수 있는 블로그가 각광받고 있다. 본 논문에서는 이러한 블로그 환경에 교육계 분야에서 최근 화두가 되는 E-Learning을 접목시켜 각 개인의 블로그를 조직화하여 협업 학습을 할 수 있는 E-Learning 시스템을 제안한다. 현재 E-Learning 시스템들이 다양한 시도에도 불구하고, 아직은 학교 교육에 대한 과외 대체 교육에 머물고 있고 학습자 개개인에게 개별적인 학습 피드백을 제공하기 위해 많은 시간이 소요되며, 전통적인 교실 수업에 존재하는 사회적 교류를 제공하지 못하고 있다. 따라서 이 논문에서는 블로그 환경에서 학습자끼리의 코멘트에 의한 상호작용을 통해 자발적인 협업 학습 서비스를 제공하고자 한다.
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본 논문에서는 시맨틱 웹 환경의 핵심기술인 온톨로지 기술을 블로그에 접목하기 위한 블로그 모델링 방식을 제안한다. 블로그에 사용되는 개념과 개념 간의 관계를 온톨로지로 표현하여 공유된 지식으로 이용함으로써 블로그 상에서 보다 세부적이고 정확한 검색 및 추론을 가능하게 하였다. 블로그에 시맨틱 웹 기술인 온톨로지를 적응시킴으로써 사용자의 특성에 맞는 개별화된 블로그 서비스를 제공할 수 있으며 사용자에게 관심 블로그 커뮤니티에 대한 링크 추천이나 사용자 관점에 따른 커뮤니티를 동적으로 구성 할 수 있다. 또한 사용자가 중요하게 생각하는 관점에 따라 원하는 블로그 컨텐츠 검색이 가능하다.
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본 논문에서는 자율적인 다수의 에이전트들이 협력하여 미지의 공간을 탐사하는 실시간 그래프 탐색 알고리즘인 MADFS를 제안하고 그 효율성을 분석한다. 이 알고리즘은 깊이-우선 탐색(DFS)에 기초한 단일 에이전트 공간 탐사 알고리즘인 dFS-RTA* 와 DFS-PHA* 를 멀티 에이전트 환경에 적합하게 에이전트 간 정보공유 방식과 방문노드 선택전략을 설계하여 확장하였다. 본 논문에서는 대표적인 3차원 온라인 게임 환경인 Unreal Tournament 게임과 지능형 캐릭터 에이전트인 KGBot를 이용한 실험을 통해 알고리즘의 완전성과 효율성을 분석해본다.
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최근 음성인식 분야 에서는 잡음 환경에서 좀 더 신뢰도 높은 음성 인식 결과물 얻기 위하여 인식 결과 도출 단계에서 여러 가지 정보를 융합 하는 방법이나 인식결과를 후처리 하여 새로운 결과를 얻어 내는 방법들이 연구 되고 있다. 본 논문에서는 개인 모바일 기기에서의 음성 인식 환경에서 사용자의 발화 패턴 정보를 가지는 문맥 정보를 활용함으로서 잡음 환경에서의 음성 정보 손실에 따른 인식률 하락을 보완하는 방법을 제안한다. 먼저 사용자의 기기 사용 로그나 발화 로그 정보로부터 특정 명령어들의 순차적 발화 패턴을 마이닝하여 문맥 정보를 구성한다. 이 후 음성 발화시에 인식기의 최종 인식 결과에 대한 신뢰도가 떨어진다고 판단될 때 앞서 얻어진 문맥 정보의 신뢰도를 인식기의 각 후보단어들의 인식률과 융합하여 새로운 인식 결과를 도출해 낸다. 이러한 과정에서 인식기 결과에 대한 신뢰성을 판단하는 기준을 실험을 통하여 결정 하였으며 신뢰성이 기준 이하일 경우의 융합 과정을 위하여 후보 단어 인식률과 문맥정보를 적절히 융합할 수 있는 방법을 제안한다.
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최근 PDA나 PMP와 같은 개인용 모바일 기기의 인터페이스 개발로써 잡음환경에 강인한 음성인식 기술들이 연구되고 있으며 이러한 방법으로 오류패턴, 순차패턴, 의미정보, 문맥정보와 같이 인식기에 독립적인 정보를 이용하거나 영상 정보와 같이 언어와 성격이 다른 이질적인 정보를 이용하여 후처리를 하는 연구들이 진행되어 왔다. 그러나 인식기와 독립적인 정보로 후처리를 하는 방법들의 인식률은 인식기의 사전 인식률이 주변 잡음에 의해 떨어질 경우 후처리 인식률도 같이 떨어지는 현상이 벌어진다. 따라서 본 논문에서는 주변 잡음으로 인한 인식기의 사전 인식률에 저하를 줄이는 방법으로 사용자 적응형 후처리를 제안한다. 사용자 적응형 후처리에 사용되는 데이터는 사용자의 발화에 대한 인식기의 출력 값들이며, 출력 값들은 화자독립모델에 의해 계산되는 각 단어들의 유사도 들이다. 따라서 화자독립모델의 결과를 사용자 적응형 후처리에 적용한 결과 인식기의 오류를
$58.7\%$ 줄일 수 있었다. -
최근 게임에서 자주 등장하기 시작한 랜덤 지형 맵 생성기법으로 인해 단순한 경로 찾기가 아닌 지형분석을 통한 복잡한 경로 찾기 문제가 많은 관심을 받고 있다. 이에 로보틱스 분야에서 경로 찾기에 이용되는 가시성그래프(Visibility Graph, Vgraph)가 지형분석과 경로 찾기를 동시에 해결할 수 있는 방법으로 제안되고 있다. Vgraph를 이용하면 지형의 로드맵을 효과적으로 생성할 수 있을 뿐 아니라 A* 알고리즘과 결합하여 최적의 경로를 찾는 것을 보장하는 장점이 있다. 그러나 Vgraph에 의해 구해진 경로는 장애물의 정점에서 정점으로 이동하기 때문에 항상 장애물의 모서리를 향해 움직이며 벽에 붙어가는 듯이 보여 부자연스러운 것이 단점이다. 본 논문에서는 설계자가 요구하는 여유공간 c만큼 장애물을 확장하여 확장된 장애물에 대해 가시성그래프를 생성함으로써, Vgraph의 장점은 유지하며 단점을 보완할 수 있는 방법에 대해 제안한다.
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오늘날 모든 물체에 컴퓨터가 내장되어 언제 어디서나 사용자에게 적절한 서비스를 제공하는 유비쿼터스 컴퓨팅 개념이 대두되고 있다. 그래서 유비쿼터스 컴퓨팅 환경은 사용자 중심의 환경이나 주변 상황으로부터 획득한 컨텍스트를 분석하기 위해서 상황 인식(Context-awareness) 시스템이 필요하다. 이 시스템은 센서로부터 취득한 컨텍스트, 즉 하위 레벨의 컨텍스트로 부터 통합, 추론, 그리고 학습을 통해서 상위 레벨의 컨텍스트를 생성해야 한다. 그러나 기존의 상황 인식 시스템은 다양한 타입의 처리할 수 없고 사용자의 선호도나 흥미도를 고려하지 않은 제한점이 있다. 본 논문에서는 유비쿼터스 컴퓨팅 미들웨어를 위한 다양한 센서들로부터 다양한 타입의 컨텍스트를 처리할 수 있는 생성할 수 있는 프레임워크를 제안한다. 이 프레임워크는 변화하는 주변 환경에 따라 사용자에게 다양한 서비스를 제공할 수 있도록 센서된, 통합된, 추론된, 그리고 학습된 컨텍스트를 생성할 수 있도록 설계하였다.
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수많은 웹페이지들이 하이퍼링크를 통해 복잡하게 연결된 그래프 구조를 가지고 있는 웹사이트를 계층적으로 구조화하는 것은 해당 사이트를 검색하고자 할 때, 정보를 재조직화하고 고려해야 할 대안들의 개수를 감소시킨다는 점에서 매우 유용하다. 본 논문은 웹사이트의 의미론적인 계층화를 최적화하기 위하여 사용자의 순회 경로, 즉 웹아크의 중요도 합을 최대화할 수 있는 트리 구조를 생성하였다. 구체적으로 첫째 PageRank에 기반한 웹아크 중요도를 생성하였고, 둘째 Minimum-Cost Arborescence 문제를 이용하여 최적 트리 구조를 생성하였다. 사용자의 질의에 독립적으로 생성된 트리 구조는 웹사이트의 의미 있는 계층 구조로서 사용자로 하여금 해당 사이트를 보다 효과적으로 검색할 수 있도록 도와줄 것이다.
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본 논문에서는 능동적인 상호협력으로 목적에 맞는 서비스를 제공하는 컴퓨팅 환경에서 가장 중요한 역할을 하게 될 문맥(Context)을 중점적으로 설명한다. 문맥은 정보를 주고받는 기본 단위가 될 것이며 이를 위한 표준이 갖추어야 할 요구사항과 이것을 수용할 수 있는 기술적 토대(XML, XML Schema, RDF, Ontology Language)를 소개 한다.
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기존의 시맨틱 웹 서비스 에이전트는 사용자 요구에 의미적으로 부합하는 서비스를 검색하고 합성하는 플래너에 중점을 둔 반면 실행자에는 큰 비중을 두지 않았다. 그러나 기존의 다수 플래닝 알고리즘은 사용자 제약 사항의 일부만을 적용하여 불완전한 결과를 도출함에도 불구하고 플래닝을 완료하는 문제가 있다. 따라서 실행자가 단순히 플래닝된 서비스만을 실행한다면 사용자 요구를 완전히 충족시킬 수 없다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 플래닝의 취약점을 보완하는 실행자를 제안하고 이를 기반으로 에이전트를 개발하였다. 본 논문에서 제안한 실행자는 서비스 실행 결과를 분석하여 사용자의 요구 사항 중 반영되지 않은 정보의 적용 또는 불필요한 정보의 제거를 위해, 플래너에게 re-planning을 요구하거나 서비스 실행 결과 자체에서 관련 정보를 추출한다. 이를 통해 사용자의 요구 사항에 대한 서비스 결과의 정확도 향상을 도모한다.
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진화 알고리즘이 최근 게임의 전략을 설계하기 위한 방법으로 많이 활용되고 있다. 이 방법은 후보 전략들이 서로 경쟁하면서 보다 나은 전략을 스스로 찾아나가는 방식으로 체커의 경우 마스터 수준의 컴퓨터 프로그램이 생성되기도 했다. 진화방식은 전문가의 도움을 최소화 하면서 높은 수준의 게임 전략를 생성해 낼 수 있다는 장점이 있는 반면에 손쉽게 정의될 수 있는 널리 알려진 전문지식을 찾는데 매우 많은 세대를 필요로 하기도 한다. 본 논문에서는 잘 정리되어져 있는 체커의 오프닝 마무리 지식을 진화 과정 중에 이용하여 진화의 속도와 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. 본 연구에서는 일반진화와 종분화 진화 각각에 대해 전문지식을 삽입한 후 결과를 비교해 본다. 실험결과 종분화 진화에 전문지식을 삽입한 경우가 가장 좋은 성능을 보였으며 전문지식의 사용이 진화의 속도 및 성능 향상에 기여하는 것을 확인하였다.
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데이터마이닝을 이용한 데이터베이스 마케팅 전락 수립에 대한 않은 연구가 있었고 현재 의료업계에서도 관련 연구가 활발히 이루어지고 있다. 그러나 이는 규모가 큰 병원에만 국한되어 있고 산재해 있는 중소병원 및 본 연구의 대상인 한방분야의 경우 매우 미비한 실정이다. 이에 본 논문에서는 한방분야에서의 효과적인 데이터베이스 마케팅을 위하여 실제 한방병원의 데이터를 이용하여, 실증적으로 문제해결을 할 수 있는 방안을 제시한다. 즉 데이터의 특성 파악 및 전처리 과정 등을 통한 데이터마이닝 기법을 통하여 재검진을 결정하는 요인을 찾아내고, 군집별 특성을 분석하여 이를 데이터베이스 마케팅에 적용함으로써 데이터베이스를 효과적으로 마케팅에 활용할 수 있는 방안을 제시한다.
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파일분류 수준에 머물러 있는 윈도우 탐색기는 온톨로지를 이용하면 의미처리를 통한 지식관리가 가능한 파일관리를 할 수 있다. 본 논문에서는 이 온톨로지를 적용하여 파일들의 관계를 부설하고, 이들의 관계를 시각적으로 보여주며, 사용자가 찾는 파일과 관계한 파일들의 위치까지 빠르게 파악할 수 있는 파일관리 시스템을 구현하였다. 이로써, 컴퓨터가 파일간의 연관관계를 통해 의미처리를 할 수 있도록 하여 현재의 파일관리 시스템을 개선할 수 있는 방법을 제시하였다.
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웹 서비스는 사용자의 요구사항과 기술의 발전에 따라 다양한 형태로의 발전이 필요하다. 이러한 흐름에 따라 사용자 인터페이스의 개선을 목적으로 하는 인터렉티브 웹 서비스가 요구되고 있다. 본 논문에서는 사용자 인터페이스를 제공하는 포틀릿을 활용한 인터렉티브 웹 서비스 구현 방법을 제시한다. 포틀릿을 이용해서 표현과 처리를 분리할 수 있고, 포틀릿의 간단한 변경으로 다양한 사용자 인터페이스를 제공할 수 있다. 이로써 사용자는 별도의 프로그램 제작 없이 웹 서비스와 함께 사용자 인터페이스를 선정하여 원하는 형태의 결과를 볼 수 있다. 웹 서비스 응용시스템 구축시, 표현 계층의 설계 및 구현을 효과적으로 수행할 수 있다.
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본 논문에서는 지능 로봇의 효율적인 제어를 위해 BDI기반의 계획 실행기와 작업 계획기간의 연동방식을 제안한다. 이를 위해 본 논문에서는 먼저 작업 계획기와 실행기의 대표적인 유형들을 살펴본 다음, BDI 기반의 계획 실행기에 별도의 작업 계획기를 연동함으로써 얻을 수 있는 잇점과 연동방식 등을 차례대로 설명한다. 끝으로 가상환경을 이용한 데모시스템 구현을 통해 심부름 서비스 로봇 제어를 위한 두 서브시스템간의 연동효과를 점검해본다.
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데이터 특성이 연속적이고 애매할 때 퍼지규칙으로 분류 규칙을 표현하는 것은 매우 유용하고 효과적이다. 그러나 일반적으로 정확하지 않은 데이터 특성에 대해서 소속함수를 결정한다는 것은 어려운 일이다. 본 논문에서는 진화알고리즘을 이용하여 효과적인 퍼지 분류 규칙을 자동으로 생성하는 방법을 제안한다. 제안한 방법에서 규칙의 정확성과 이해성을 고려하여 최적화된 소속함수를 생성하기 위해 진화알고리즘을 사용한다. 먼저 지도 군집화로 진화를 위한 초기 소속함수를 생성한다. 진화알고리즘은 전역적 최적 해를 찾는데 효과적이다. 그러나 시간에 대한 효율성이 낮다. 특히 모델 최적화 문제에서는 개체 평가 단계에서 많은 시간이 소요된다. 따라서 본 논문에서는 전체 데이터를 여러 개의 부분 데이터들로 나누고 개체들은 전체 데이터 대신 매번 부분 데이터를 임의적으로 선택하여 개체를 평가함으로써 수행 시간을 단축시킬 수 있는 진화 방법을 제안한다. 제안한 퍼지 분류 규칙 생성 방법의 타당성을 검증하기 위한 실험 데이터로 UCI에서 제공하는 데이터들을 사용하였으며, 실험 결과는 기존 방법에 비해 평균적으로 더 효과적임을 확인하였다.
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최근 로봇에 관한 연구가 꾸진히 진행 중인 가운데, 로봇이 현재 상황을 파악하고 적절한 서비스를 제공해 주기 위하여 위치 정보가 많이 활용되고 있다. 이러한 위치 정보는 월드 모델링(world modeling)을 통하여 로봇이 처한 환경에서 사용자(nomadic human)의 위치 경로와 공간에 구성되어 있는 객체들의 위치를 비교하거나 관계를 탐지하고 적절한 규칙을 사용해 추론함으로써 사용자의 서비스 요청을 수행하기 위해 쓰일 수 있다. 본 논문은 로봇 환경에서의 상황인지를 위한 월드 모델링을 제안한다. 제안된 월드 모델링은 로봇과 사람과의 관계와 사랑과 사물(object)간의 관계를 정의하며 시간의 흐름에 따른 위치변화를 이용하여 각 대상간의 관계의 변화와 그에 따른 의미(semantic) 도출을 목적으로 한다. 본 시스템은 크게 네 개의 계층으로 구성되어 있다. 첫째, 센서 계층(Sensor layer)은 센서로부터 객체의 위치정보를 얻어내어 센서 데이터를 구성한다. 둘째, 질적 관계 계층(qualitative layer)은 센서 데이터를 기반으로 하여 객체간의 상대적인 위치 관계를 탐지한다. 셋째, 시공간적 관계 계층(relational layer)은 시간에 따라 축적되는 질적 관계 계층의 데이터를 기반으로 하여 객체간의 시간적, 공간적인 위치 관계를 추론한다. 마지막으로 의미적 계층(semantic layer)에서는 객체간의 상황에 맞는 의에를 추론하는데 이런 계층들은 모두 월드 모델을 공유(share)함으로써 정보 도출이 가능하다.
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유비쿼터스 컴퓨팅 시대의 도래와 함께 홈네트워크상의 장비들의 연결과 제어를 통해 다양한 서비스를 제공하는 기술이 차세대 정보기술 산업을 주도할 태풍의 핵으로 부상하고 있다. 본 논문에서는 OSGi 표준을 기반으로 한 지능형 에이전트를 구성하여, 가정 내의 가전기기, 통신기기를 제어하고 상황에 적합한 서비스를 추론하여 제공해주는 기술을 제안한다. 헬스케어(health-care) 서비스, 베이비케어(baby-care) 서비스, 사용자 편리를 위한 개인화 서비스, 방법(security) 서비스등이 상황 추론을 통해 제공되는 서비스의 대상이 된다. OSGi 플랫폼상에서 지능형 에이전트는 각 서비스에 의존적으로 구현되며, OSGi 번들 형태로 존재하여 프레임워크나 다른 에이전트의 변화없이 쉽고 간편하게 OSGi상에 등록(register)하고 취소(unregister)하는 것이 가능하다. 이러한 에이전트에 규칙기반의 상황 추론이 가능한 엔진을 장착하여, 유비쿼터스 컴퓨팅 환경의 서비스 컴포넌트들의 역할을 돕는 지능형 시스템을 연구하였다.
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최근 인공지능의 기법을 도입한 게임에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히 신경망의 역 전파 알고리즘을 적용한 게임은 구현이 용이하고 학습이 완료되면 비교적 실행이 빨라서 많은 연구가 진행되고 있지만 기본적인 학습시간이 길고 최적화에 관한 문제점이 존재하고 있다. 이러한 문제점을 개선하고자 본 논문에서는 기존의 역 전파 알고리즘과 강화학습의 Q-learning알고리즘을 모델로 게임에 적용하여 비교 분석 하였다. 실험은 단순한 min-max 알고리즘과 각각 대결하여 승수 와 승율을 중심으로 비교하였고 실험의 결과는 강화학습의 알고리즘이 역 전파 알고리즘에 비하여 비교적 우수한 결과를 제시하였다.
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추천 기술이란 과도하게 제공되는 정보를 여과하여 사용자에게 필요한 정보만을 제공해 주는 것으로 대표적으로는 협력적 여과가 있다. 그러나 협력적 여과는 희소성 문제와 확장성에 취약점을 보이고 있어 최근 이를 극복하기 위한 내용 기반 추천 기법에 관한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 내용 기반의 추천 기법에서 효율적인 추천이 이루어지기 위해서는 각 요소별 가중치를 어떻게 설정할 것인가가 매우 중요하다. 기존의 연구에서는 요소별 가중치를 다양한 실험에 의해 결정하고 이를 모든 사용자에게 동일하게 적용하는 방식을 취하고 있다. 그러나 사용자마다 콘텐츠 선택 기준과 요인이 다를 수 밖에 없으므로 이러한 방식은 사용자의 선호 정보를 효과적으로 반영할 수 없다. 따라서 본 논문에서는 사용자의 선호 정보 분석과 함께 각 요소별 가중치를 사용자별로 자동으로 설정하여 보다 효과적인 추천이 이루어질 수 있는 기법을 제안한다.
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본 논문에서 대상으로 하는 네트워크 구조는 서비스 센터, 터미널(사용자), 그리고 연결 케이블로 이뤄져 있고 서비스 센터의 구성을 위한 의사 결정자와 서비스 일터와 사용자의 터미널을 연결하는 의사 결정자들이 존재하고 각자의 목적함수를 최적화 하기위해 비타협적으로 의사 결정과정에서 창설한다고 가정한다. 이러한 문제는 Nash 게임으로 정식화될 수 있다. 본 논문에서는 연결비용, 평균 메시지 지연, 네트워크 신뢰도를 고려하여, Nash 게임으로 정식화되는 광대역 통신 네트워크의 네트워크 토폴로지 설계 문제들을 풀기 위해 Nash 유전 알고리즘을 이용한다. 수치 실험을 통해 본 논문에서 이용한 Nash 유전 알고리즘이 효율적이여 효과적인 방법이라는 것을 살펴본다.
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로봇의 각 기능적 단위인 제어 컴포넌트는 그 자체로는 하나의 독립적인 기능을 수행하기 때문에 복잡한 문제를 해결하기 위해선 여러 제어 컴포넌트를 상황에 따라 제어할 수 있는 태스크 매니저가 필요하다. 상황을 판단하고 그에 따른 적절한 제어를 하기 위해서는 제어 컴포넌트의 실행 상태를 정의하고 이에 따른 정확한 규정이 필요하다. 또한 제어 컴포넌트가 동일한 메모리 공간에만 존재하는 것이 아니기에 네트워크로 분리하고 이들 사이의 통신을 정의하고 구현할 필요가 있다. 본 논문은 제어 컴포넌트의 제어 상태를 정의하고 태스크 매니저와 제어 컴포넌트를 연결할 작업 관리 구조와 이를 이용한 실험 결과를 제시한다.
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함수 최적화는 주어진 자원의 한도 내에서 최대의 이익 흑은 최소의 손실을 내는 최선의 결정을 내리는 것을목표로 한다. 본 논문은
$M{\ddot{u}}ller$ 의 연구를 바탕으로 박테리아의 주화성을 형상화한 'Chemical Sensing Bacteria Chemotaxis'라는 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 multimodal 환경에서의 전역 탐색을 목표로 한다. 또한 실험을 통해, 제안 알고리즘의 타당성을 분석하고, 결과적으로 제안 알고리즘이 기존의 자연계 기반의 알고리즘에 비해 경쟁력이 있음을 입증하였다. -
지식 시스템(knowledge system)을 구축한다는 것은 구조적인 지식(structured knowledge)과 추론 모델(reasoning model)을 개발하기 위한 활동을 모델링하는 것을 말한다. 특별히 모델을 재사용한다는 것은 새로운 응용(application)을 만드는 데 있어서 비용과 시간을 감소시켜 준다. 서로 다른 응용과 영역(domain)에서 지식 구성요소를 재사용 한다는 것은 전문가 지식의 습득과 추론 과정을 정확하게 기술하는데 도움을 주게 된다. 본 연구에서는 문제해결방법 재사용에 대한 기존의 몇 가지 방법들을 함께 사용함에 의해서 급성복통과 관련된 질환 진단 태스크를 모델링할 수 있는 진단시스템을 제안하여 기존 시스템과 비교했을 때 지식 획득율을 향상시키게 되었다.
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본 연구에서는 엔트로피 이론을 사용하여 ICA(Independent Component Analysis) 점수함수를 생성하는 새로운 밀도추정자(Density Estimator)를 제안한다. 원 신호에 대한 밀도함수의 추정은 적당한 점수함수를 생성하기 위해 필요하고, 미분 가능한 밀도함수인 커널을 이용한 밀도추정법(Kernel Density Estimation)을 이용하여 점수함수를 생성하였다. 보다 빠른 점수함수의 생성을 위해서 식의 형태를 convolution 형태로 표현하였으며, ICA 학습을 위해서 결합엔트로피를 최대화(Joint Entropy Maximization)하는 방향으로 커널의 폭을 학습하였다. 이를 위해서 기울기 강하법(Gradient descent method)를 사용하였으며, 이러한 제약 사항은 새로운 밀도 추정자를 설계하기 위한 기본적인 개념을 나타낸다. 실험결과, 커널의 폭을 담당하는 smoothing parameters들이 일정한 값으로 학습함을 알 수 있었다.
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현재 마이크로어레이 기술은 대량의 유전자 발현 데이터 특히 종양과 관련한 데이터들을 쏟아내고 있다. 이 데이터를 기반으로 종양의 종류에 따른 유전자들의 차별적 발현 양상을 분석하고 발현량의 변화가 두드러지는 유전자들에 기반하여 종양을 분별할 수 있는 분류 모델을 구축한 후, 이것을 종양을 진단하거나 예측하는데 이용할 수 있다. 대부분의 종양은 생성 매커니즘에 따라 세부 부류로 나눌 수 있고 세부 부류에 따라 치료 방법이나 예후가 달라지므로, 정확하게 종양의 세부 부류를 진단하는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는 종양의 종류에 따라 발현량이 민감하게 변화하는 유전자들을 뽑아내기 위한 특징 추출 방법들과 추출된 특징들에 기반해서 종양의 종류를 분별할 수 있는 기계학습 알고리즘들의 조합들의 성능을 비교분석 하였다.
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지능 시스템에 사용되는 퍼지 데이터를 고속으로 처리하기 위한 퍼지 제어시스템의 중요한 문제점들 중의 하나는 퍼지 추론 및 비퍼지화 단계에서의 수행속도의 개선이다. 특히 후건부의 계산 및 비퍼지화 단계에서의 고속 연산이 더욱 중요하다. 따라서 본 논문에서는 퍼지 제어기의 속도향상을 위해 후건부 단계에서 [0,1]의 실수 연산을 하지 않고, 퍼지 소속함수의 값을 정수형 격자 (400×30)에 매핑시켜 고속의 정수 덧셈 연산만으로 수행할 수 있는 알고리듬을 제안한다.
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정보통신 기술의 발달로 일반기업체 뿐만 아니라 공공기관 등 행정업무가 필요한 곳에서는 대부분 웹사이트를 통해 사용자에게 원하는 정보를 제공해 주고 있다. 그러므로 대부분의 상업용 사이트들은 사용자에게 보다 편리하게 정보를 제공해 주기 위하여 다양한 정보검색의 접근 방법을 사용하고 있다. 그러나 현재 교육행정의 업무처리 분야에서 정보제공은 웹사이트의 단순 키워드검색을 통하여 사용자가 직접 정보를 찾는 방식으로 이루어지고 있다. 본 논문에서는 자연어처리를 사용한 교육행정의 질의응답시스템을 제안한다. 사용자 질의의 의도를 분석하여 기본사전과 매칭한 후에 추출된 사용자 질의정보를 통해 자동으로 정답 데이터뷰를 생성하여 사용자 의도에 알맞는 정확한 정답을 제공하도록 하였다. 또한 동적인 FAQ 관리기능인 히스토리를 통해서 한번 질의한 정답을 신속히 제공하도록 하였다. 제안한 시스템의 효용성을 검증하기 위해 교육행정정보를 제공하는 간단한 질의응답시스템을 구현하여 적용해본 결과 일반 키워드 검색에서보다 정확하게 정답을 제공해 주는 것을 확인할 수 있었다.
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문제중심학습은 학습자 스스로의 통제에 의한 학습자 중심의 자기주도적 학습이 특징이므로 학습자의 적극적인 참여를 유도하기 위하여 학습과점에 적절한 전략이 필요하다. 본 논문의 학습내용은 논리식 간략화이며, 학습자의 적극적인 참여 유도를 위하여 논리식 간략화 과정과 결과에 대한 즉각적인 피드백을 제공하는 지능형교수시스템(Intelligent Tutoring Systems)을 구현한다. 피드백에 관련된 알고리즘을 지능적으로 제공하기 위하여 논리식 간략화 알고리즘은 Tabulation Method를 이용한다. 본 논문의 지능형교수시스템(ITS)을 학습에 적용하면 논리식의 간략화 과정식과 결과 식에 대한 정오 판정은 물론 학습 활동에 맞아 떨어지는 즉각적인 피드백이 제공되므로 학습자 스스로 학습내용에 대한 인지도를 확인할 수 있다. 또한 학습 활동에 꼭 필요한 피드백을 제공하므로 학습에 대한 흥미를 유발시키고 지속화하여 적극적이 학습참여와 완전학습이 가능하다.
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최근 아동들이 흥미와 이해, 창의적인 교육을 위한 도구로 게임을 주목하고 있다. 그러나 기존의 아동용 게임은 키보드와 마우스 같은 한정된 입력 장치를 사용하고 있어 아동들이 보다 편리하고 용이하게 게임을 즐길 수 있는 인터페이스의 개발이 요구된다. 본 논문에서는 기존의 입력 장치를 손동작을 이용한 실감형 인터페이스로 대치하는 아동용 게임설계를 제안한다. 카메라를 통해 들어온 동영상에서 손동작을 인식 및 추적하고 추적된 손동작의 의미를 기존 입력 장치의 입력 값으로 변경하여 게임의 입력 값으로 전달한다. 본 논문에서는 제안된 손동작 인터페이스를 아동용 게임에 적용시킴으로써 그 효용성을 증명한다.
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게임의 스토리텔링 관점에서 보면 사용자가 스토리 라인을 따라 게임을 진행하면 그 게임의 목표를 달성하는데 효과적이지만 오늘날 대부분의 게임들이 사용자의 상호작용을 높게 허용하므로 초기 기획되었던 대로 스토리라인을 따라 진행되기가 어려운 경우가 많다. 이런 게임 환경에서 특별히 교육용 게임은 초기에 의도하였던 학습 목표를 달성하는데 어려움이 있다. 본 논문은 교육용 게임에 미니게임을 삽입한 경우의 스토리텔링 구조를 살펴보고 아동용 게임 속에 포함된 미니게임이 학습 목표 달성에 어떤 역할을 하는지 사례를 통해 분석하였다. 또한 효과적인 학습목표 달성을 위해 미니게임의 활용 방안을 제안하였다.
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유선인터넷을 통한 원격교육, 사이버대학 등을 통해 각종 학습이 활발하게 이루어지고 있으나 아직까지 이동성의 장점으로 인하여 많은 잠재력을 가진 무선인터넷을 이용한 학습 환경은 초기 단계이다. 본 논문에서는 국내 사용자의 무선인터넷 이용실태에 대해 알아보고 관련연구 및 기존의 사례 분석을 통해, 교사가 웹에서 편리하게 문제와 학습 내용을 제공하고 학생은 웹 뿐만 아니라 언제든 이동 중에도 활용 가능한 모바일 단말장치를 이용해 영어 학습을 할 수 있는 유
$\cdot$ 무선 연동 학습지원시스템을 설계, 구현하였다. 구현된 시스템은 교사가 교육 목적에 따라 다양하게 대그룹과 소그룹을 지정하여 학습 내용과 문제를 제공할 수 있도록 하였으며, 학생은 문제를 풀면 즉시 답과 해설을 피드백받을 수 있다. 또한 학생으로부터 교사가 평가를 받음으로써 수업 기술 개선에 도움이 될 수 있는 도구로도 활용 가능하다. -
학습자들의 효과적인 학습을 위하여 구성주의 학습이론을 바탕으로 웹 기반 코스웨어를 설계하였다. 기존의 학습과정인 교과서, 멀티미어 타이틀, 웹을 기반으로 한 코스웨어 등이 개발되어 교육현장에서 적용되면서 학습자에게 학습 흥미유발 및 교육성취도 등에서 효과가 있는 것으로 많은 연구자료에서 검증되었다. 하지만 기존의 코스웨어들은 하나의 과정으로 순차적이며 단계적인 학습이 이루어지는 단점이 있어 본 논문에서는 이러한 점을 보완하였다. 학습자들이 각자의 경험과 지식에 바탕을 두어 여러 유형의 학습안중에서 각자에 맞는 학습안을 선택하여 학습하도록 하였다. 즉, 기존의 웹 기반 코스웨어의 장점을 살리면서 좀더 학습자에 맞는 웹 기반 코스웨어를 개발하여 적용하였다. 이러한 결과 구성주의 학습이론을 적용한 코스웨어가 학습자 중심의 능동적인 학습을 통해 학습 성취도를 높여주는 것으로 나타났다.
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기존의 인터넷과 컴퓨터 등의 발달로 교육현장에서도 많은 WBI (Web-Based Instruct ion)들이 개발되고 사용되고 있으나 교육사이트의 컨텐츠를 살펴보면 대부분이 행동주의 심리학에 근거를 둔 프로그램 형태를 벗어나지 못하고 있어서 학습자에게 의미있는 학습을 유발시키기 보다는 제시된 정보의 기계적 재생에 그치고 있다는 비판을 받고 있다. 이러한 한계를 극복하는 대안으로는 학습자의 외형적이고 기계적인 면보다는 학습자의 인지활동을 강조하는 인지론적 접근이 필요하다고 본다. 인지심리학의 이러한 측면을 잘 반영하는 학습이론으로서 발견학습 이론을 들 수 있다. 발견학습을 적용시킨 모듈부분은 사용자의 편의에 따라 활용하지 않고 그래프의 탐색이 가능하도록 설계되므로 교사 개개인 수업의 형태에 따라 다양하게 적용할 수 있다. 따라서 온라인과 오프라인상의 모든 현장에서 교수-학습지도에 기절할 것이다.
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E-learning의 학습 컨텐츠는 점차 멀티미디어화 되고, 시스템 환경은 유비쿼터스 네트워크를 기반으로 고도화될(T-learning 및 U-learning) 것으로 예측된다. 학습자가 요구하는 멀티미디어 학습객체를 유비쿼터스 네트워크 환경에서 쉽게 찾아 학습자에게 효율적으로 전달하기 위해서는 메타데이터 관리 시스템의 도움이 필요하다. 이를 위해서는 멀티미디어 학습객체의 특성을 정확하게 기술하는 메타데이터 모델이 필요하고 효율적인 메타데이터 관리 시스템의 개발이 필요하다. 본 논문에서는 멀티미디어 학습객체를 위한 새로운 메타데이터 모델을 제안하고, 효율적인 메타데이터 관리를 위한 새로운 시스템을 설계하였다.
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본 연구에서는 전기회로 시뮬레이터를 사용하여 학습자 스스로가 회로를 직접 만들어보거나 또는 저항, 전지, 전구 값들을 변경시켜, 회로의 변화를 직접 눈으로 확인하여 전기회로의 여러 가지 기본 이론에나 원리를 쉽게 습득하도록 구현하였다. 기존에 나와 있는 코스웨어들은 대부분이 동화상을 포함하거나 또는 플래쉬로 구현되어 있었다. 때문에, 학습자는 극히 제한된 실험만이 가능하였다. 본 연구에서는 학습자가 가상의 실험기구들을 이용해서 직접 전기회로를 구현 할 수 있게 하였다. 이로 인해, 여러 가지 실험을 다양하게 설계 할 수 있어 학습의 응용력을 높일 수 있도록 하였다.
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얼굴 인식을 위한 주요 기법인 PCA, LDA에 의한 mapping기법은 조명조건의 미세한 변화에 민감한 특성을 가진다. 얼굴 인식 연구에 있어서 인식률의 향상뿐만 아니라 실용적인 얼굴 인식 시스템을 구현하기 위해서는 조명 변화를 최소화 시키는 전처리 과정이 중요한 고려사항이다. 따라서 본 논문에서는 조명의 변화를 최소화 할 수 있는 전처리 방법으로 Haar 웨이블렛 변환으로 얻어진 웨이블렛 계수공간의 조정 후 역변환을 통한 영상향상을 제안한다. 실험 결과 제안한 방법은 기존의 전처리 방법으로 널리 쓰이는 히스토그램 평활화 방법에 비해 우수한 성능을 나타내었을 뿐만 아니라 메모리 절감효과에 따른 처리속도 증가를 보였다.
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최근 얼굴 인식은 사용자의 편의성을 포함한 다양한 장점으로 인하여 생체 인식 시장에서 주요 기술로 대두되고 있다. 그러나 조명 변화에 기인한 얼굴 인식 성능의 저하는 실용화에 걸림돌이 되고 있는 실정이다. 따라서 조명 변화에 따른 얼굴의 외형 변화를 분석하는 연구들이 세계적으로 활발히 진행되고 있다. 그러나 기존 방법들은 다수의 등록 영상이나 조명에 대한 사전 정보가 필요하거나 실시간으로 구현되기 어렵기 때문에 실용 시스템에 적용하기는 어려운 실정이다. 따라서, 본 논문에서는, 여러 조명 영상들로 구성된 학습 데이터를 이용하여, 조명에 대한 정보가 없는 한 장의 입력 영상을 분석하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 SVDD를 이용하여 학습 데이터의 여러 조면 영상들로부터 입력 영상의 조명과 같은 대표영상을 합성하고 이 대표영상들의 선형 조합을 이용하여 입력 영상을 표현한다. 제안 방법의 효율성을 검증하기 위하여 공인 얼굴 데이터베이스들을 이용하여, 기존 방법들과 비교 실험을 수행하였으며, 조명 변화가 큰 영상에서도 안정된 조명 변화의 분석이 가능하였다.
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얼굴인식 기술은 타 생체 인식 기술에 비해 경제성과 사용자 편리성이 높은 이유로 최근 몇 년간 영상 이해 분야의 가장 성공적인 응용의 하나로 주목받고 있다. 그러나 얼굴인식은 타 생체인식에 비해 정확도가 떨어지는 문제가 있으며 이것은 배경, 조명 또는 포즈등과 같은 요인으로 인해 얼굴인식을 위한 전처리 작업인 얼굴영역 검출이 어렵기 때문이다. 본 논문에서는 얼굴영역 검출을 하기 위해서 나타나는 문제점들인 배경, 조명등의 환경적인 요인을 8x8 블록영상과 블록들의 연결성을 이용하여 제거한 후 얼굴만을 검출한다. 제안된 알고리즘은 복잡한 배경 및 원거리에서 촬영된 입력영상에서도 매우 안정적으로 적용됨을 실험을 통해 확인하였다.
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비디오 데이터 분석은 감시, 검색, 스포츠 경기 자동 요약 등 많은 분야에서 사용되는 기술이다. 그러나 감시 카메라나 스포츠 경기 비디오와 같이 사람의 영역이 저해상도인 환경에서는 포즈 추정, 모델과의 매칭이 어렵기 때문에 제스처 인식 연구는 많이 이루어지고 있지 못하다. 본 논문에서는 카메라가 Pan/Tilt/Zoom 동작을 하고 사람이 빠르게 움직이는 방송용 테니스 비디오에서, 사람을 추출하고, Curvature Scale Space를 기반으로 한 특징을 추출하여 학습된 포즈 모델과 매칭하는 방법과, 차원의 축소를 통해 일련의 포즈들을 학습된 제스처와 매칭하는 방법을 제안한다. 50개의 방송용 테니스 경기 비디오 장면에 대하여 서브 제스처 추출을 수행한 결과, 서브 포즈에 대하여 모델과 매칭이 잘 되고, 매칭이 되지 않는 포즈를 포함하는 시퀀스에 대해서도 강인한
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본 논문은 시점에 독립적인 제스처 인식을 위하여 볼륨 모션 템플릿을 제안한다. 기존 제스처 연구에서 시점 문제와 행동 속도의 편차는 중요하면서도 어려운 문제이다. 첫째, 시점 문제는 하나의 단안 카메라나 스테레오 카메라를 이용하는 단방향 카메라 환경에서 발생하며 해결하기 어려운 문제이다. 모든 시점에서 학습시켜야 하는 기존 연구의 단점을 해결하기 위해, 다양한 시점입력에 독립적으로 인식을 할 수 있는 볼륨 모션 템플릿을 제안한다. 볼륨 모션 템플릿은 깊이 정보와 모션의 방향성 통해 최적의 가상 시점을 제공한다. 또한 볼륨 모션 템플릿을 이용하여 시스템의 신뢰성과 확장성 또한 개선하였다. 두 번째, 제스처가 발생 시마다 생기는 속도의 편차 문제이다. 입력 제스처의 시간-정규화를 통해 해결할 수 있는데, 시간 정보 대신 모션 량을 사용하여 이를 해결하였다. 볼륨 모션 템플릿을 이용하여 다양한 시점 입력에 대해 실험하였고, 기존 모션 히스토리 이미지와 비교하여 시점에 독립적인 결과를 얻었다.
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지문의 특이점은 인식이나 분류를 수행할 때 중요한 특징이다. 특이점 추출은 영상의 품질에 민감하기 때문에, 정확한 추출을 위해 영상의 품질을 향상시키는 것이 필요하다. 다양한 이미지 필터를 적절히 적용하면 개별필터를 적용하는 것에 비해 더 높은 품질을 얻을 수 있지만, 영상 필터가 다양할수록 성능이 좋은 필터 조합을 찾는 것이 어렵다. 본 논문에서는 유전자 알고리즘을 이용하여 특이점 추출율이 좋은 필터 조합을 찾는 방법을 제안한다. 진화에 의해 성능이 좋은 필터 조합을 자동으로 찾아주며, 전문가의 지식이 필요하지 않기 때문에 영상 개선의 여러 분야에 적용될 수 있다. 제안하는 방법을 NIST DB 4에 적용한 결과 기존의 영상 개선 방법보다 높은 성능을 획득하였다.
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본 논문에서는 교통 영상에서 실시간으로 차량을 검출하는 새로운 기법을 소개한다. 차량의 검출을 위하여 구배도의 방향 정보를 사용하며 차량 영역의 정확한 분할을 위하여 은닉 마르코프 모델을 사용한다. 구배도 방향정보를 이용하므로 그림자 영역의 영향을 줄일 수 있으며 은닉 마르코프 모델을 이용하므로 배경과 비슷한 차량과 근접한 차량의 분리가 가능하다. 따라서 저해상도의 교 통 영상에서 다양한 기상 조건, 그림자의 존재와 교통 상황에 강건한 검출 결과를 나타낸다.
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현재 표준화가 진행중인 SVC(Scalable Video Codec)에는 기존의 FGS방법이 아닌 Cyclic-FGS를 사용하여 영상을 강화하고 있다. 이 Cyclic-FGS 블록간에 Stocking Effect를 줄일 수 있고 넓은 영역을 강화할 수 있다는 장점이 있다. 하지만 널은 영역을 강화하기 때문에 기존의 FGS와 달리 ROI를 강화하는데는 적합하지 않다. 따라서 본 논문에서는 Cyclic-FGS에 적합한 새로운 Ordering 방법을 제안한다. 이 방법을 사용하면 기존의 FGS에서 사용한 Bit-shift방법을 사용하지 않고도 비슷한 효과를 낼 수 있으며, 우리가 원하는 ROI를 강화시킬 수 있다. ROI를 중점적으로 강화를 하다 보면 전체 영상에 대한 화질은 떨어질 수 있다. 그러나 두 가지 모드를 두어서 중점강화 또는 전체영상과 비교해 화질열화가 거의 없는 강화를 할 수 있게 하였다.
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본 논문에서는 비디오 영상 및 이미지 시퀀스의 특징점 추적을 통해 얻은 2D 좌표를 분해기법을 사용하여 특징점에 대응되는 3D 좌표를 추정하는 방법을 제안한다. 3D 좌표를 복원함과 동시에 카메라의 위치와 방향을 계산하였다. 분해 기법에는 직교분해기법, 스케일된 직교분해기법, 근접 원근분해기법이 있다. 본 논문에서는 형상과 카메라 움직임을 계산하는 개선된 직교 분해 기법을 제안한다. 제안된 방법을 실 영상에 대해 실험한 결과 구조 및 카메라 파라메터 추정의 정확성이 개선되었다.
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X-ray를 이용한 CT(Computed Tomography : 이하 CT)영상은 사물에 대해 회전하면서 X-ray가 투과하여 감약 정도에 따라서 영상을 획득하지만 검사 목적과는 관계없이 발생되는 통계적인 오차로 인해 정확한 CT영상의 구성을 교란하거나 방해하여 영상의 질을 저하시키고 미세 부분의 관찰 능력을 감소시키는 장해 음영인 아티팩트(artifact)라는 노이즈가 발생한다. 이러한 노이즈를 제거하는 필터를 설계 할 때는 두 가지 고려해야 할 사항이 있는데 첫째는 영상내의 노이즈을 정확히 판단하여 효과적으로 제거해야 하며, 둘째로는 원래의 영상에 가깝도록 경계와 같은 세부 영역을 보존해야 한다는 점이다. 기존에는 mean 필터나 median 필터, 그리고 Gaussian 필터 등을 사용했지만 상세한 부분을 보존하기에는 실패하는 단점이 있다. 따라서 본문에서는 wavelet 변환을 하여 영상의 주파수 대역을 저주파 영역과 고주파 영역으로 분리하여 각각의 영역에서 노이즈를 제거할 수 있도록 적합한 필터를 설계하고 방법을 제안하여 그 필터를 CT 3차원 뇌혈관 영상에 적용하여 많은 노이즈를 제거하였고 낮은 Threshold값에서도 작은 혈관을 관찰 할 수 있었다.
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최근 임베디드 환경에서는 정보 처리를 위한 문자 인식 기술이 많이 요구되고 있다. 하지만 임베디드 환경에서의 문자인식 시스템(Opticai Character Recognition)은 제약적인 자원으로 인하여 플랫폼에 크게 의존하는 문제점을 안고 있어 재사용성을 기대하기 힘들다. 그렇지만 임베디드 환경에서 플랫폼에 독립적인 즉, 재사용이 가능한 모범적인 소프트웨어 아키텍쳐는 없다. 따라서, 본 논문에서는 임베디드 환경에서의 문자 인식 시스템 개발시 플랫폼에 독립적인 즉, 재사용이 가능한 소프트웨어 아키텍쳐를 제안하였다. 또한 제안한 아키텍쳐를 바탕으로 실제 임베디드 환경(WIPI, Qt)에 문자인식 시스템에 적용시켜보았으며, 더 이상 플랫폼에 의존적이지 않음을 확인 해 볼 수 있다.
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본 논문에서는 CCTV방식의 감시시스템과 사랑추적 기술을 결합한 사람추적 감시시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 기존 CCTV방식의 감시시스템의 제한점이었던 모니터링 감시방식에서 벗어나 여러 대의 카메라들이 서로 다른 지역을 감시함과 동시에 카메라에 나타난 사랑들을 여러 카메라에 걸쳐서 자동적으로 추적할 수 있는 감시시스템이다. 제안된 시스템은 고정된 다수의 비겹침 카메라와 JMF RTP API를 이용하여 서버와 클라이언트간에 미디어스트림의 네트워크 정보전달과 추적 대상의 특징정보를 전달하여 사람들을 추적한다. 계층적 사람모델을 이용하여 카메라 내에 인식된 사람을 추적하고 다른 카메라로 추적된 사람의 특징정보를 전달하여 지속적으로 추적대상을 검출, 인식함으로써, 넓은 지역에 산재된 여러 카메라들을 통해 추적대상을 끝까지 추적한다. 본 논문에서는 제안된 시스템을 이용하여 실내환경의 여는 지역에서 추적대상의 움직임을 다수의 카메라가 인식하고 감시하여 끝까지 추적하였음을 확인하였다.
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스크래치는 오래된 필름에서 가장 많이 나타나는 손상 요인이다. 고화질의 멀티미디어 서비스를 제공하기 위해서는 이러한 스크래치들은 반드시 검출 및 복원되어야 한다. 이러한 중요성 때문에 지금까지 많은 복원 알고리즘이 개발되어 왔으나, 스크래치 영역의 자동검출에 대한 연구는 거의 이루어지지 않은 실정이다. 따라서 본 논문에서는 자동으로 스크래치영역을 추출할 수 있는 신경망 기반의 검출 방법을 제안한다. 다층 퍼셉트론 (Multi-layer perceptron: MLP)을 이용하여 스크래치영역과 비 스크래치영역을 구분하는데, 이 MLP는 다양한 크기의 스크래치를 검출하기 위해 다양한 크기의 입력 영상에 대해 적용된다. 제안된 방법의 평가를 위해 principal/ secondary 스크래치, alone/not-alone 스크래치, moving/static 스크래치등의 다양한 종류의 스크래치를 가진 영상에 대해 실험이 이루어졌고, 그 결과 제안된 방법의 강건함과 효율성을 입증되었다.
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최근 프로젝터를 기반으로 사용자가 원하는 위치에 영상을 제공하기 위한 많은 연구가 진행중에 있다. 프로젝터는 투사 방향이 정확하지 않으면 영상왜곡이 발생되며, 영상왜곡은 일반적으로 기하보정 변환행렬을 사용하여 보정한다. 기존의 연구는 선행작업으로 그물형태의 점을 투사하거나 또는 특정 마커를 설치해서 기하보정 변환행렬을 계산한다. 이 방법들은 투사방향이 변화될 때 마다 선행작업을 요구하므로 실시간 기하보정을 수행할 수 없다. 본 논문은 투사방향이 변화될 때에도 기하보정 변환행렬을 동시에 계산하여 보정된 영상을 제공하는 실시간 기하보정 시스템을 제안한다. 우리의 시스템은 웹카메라를 사용하여 실시간으로 기하보정 변환행렬을 계산하여, 다이렉트쇼(Directshow) 기술을 사용하여 동영상 프레임을 추출하고, 추출된 프레임이미지를 기하보정 변환행렬을 사용하여 워핑(warping) 함으로써 수행한다.
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본 논문에서는 지하에 매설된 통신 관로의 상태를 조사하기 위해, 레이저 투영 영상을 이용한 관로의 최소 직경을 산출하는 새로운 방법을 제안한다. 투영 영역을 정확히 분할하기 위하여 새로운 색차 모델과 다중 임계치를 적용하였다. 관로의 투영 단면은 레이저가 투영된 곡선의 형상에 나타나므로 곡선의 최소 직경을 계산하여 관로가 찌그러져 있거나 이물질이 존재하는 것을 구분할 수 있다. 제안하는 기법은 100mm의 정상 관로에서 평균 1.83mm의 오류를 나타내어 관로의 상태를 조사하는 기법으로 사용이 가능하다.
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본 논문에서는 컴퓨터와 상호작용을 할 수 있는 스마트 테이블 구축을 위한 마우스를 대체하는 손의 움직임을 트래킹하는 방법을 제안하고자 한다. 테이블 위에 놓인 프로젝터와 카메라는 각각 프로젝터의 영상이 테이블에 투영이 되고 카메라로 테이블에 투영된 영상을 입력받게 된다. 이렇게 입력된 영상으로부터 손 검출과 트래킹을 통해 테이블을 이용하여 컴퓨터와의 상호작용을 할 수 있다. 먼저 영상은 손의 그림자를 포함하고 있기 때문에 그림자를 제거한 후 Canny 에지 필터를 이용하여 손의 후보영역을 검출하게 된다. 검출된 후보 영역으로부터 템플릿 매칭을 이용하여 손 영역을 검출하고 검출된 영역으로부터 optical flow를 이용하여 손의 위치를 트래킹하게 된다.
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본 논문은 디지털 영상 데이터를 대상으로 웨이블릿 변환을 이용하여 주파수 영역에서 워터마크를 삽입하는 블라인드 워터마킹 알고리즘을 제안한다. 각기 다른 다양한 디지털 영상 데이터의 특성을 고려하여 영상의 특성을 반영하는 임계값을 적용하고 가우시안 랜덤 수열(Gaussian Random Sequence)을 워터마크로 삽입하여 원본영상과 워터마킹된 영상이 시각적으로 차이가 없도록 한다. 영상의 특성을 반영하기위한 임계값을 실험을 통하여 조절함으로서 영상의 손실정도, 워터마크 정보의 삽입 양, 검출 상관도 등의 관계를 연구하고 인간의 시각적인 특성을 고려하여 비가시도를 향상하였으며 중주파 대역에 워터마크를 삽입함으로서 원본영상의 손실을 최소화하고 다양한 영상 처리에 견고하도륵 하였다. 제안한 방법의 성능 평가를 위해서 JPEG 손실압축 선형 필터링, 비선형 필터링, 잡음첨가 그리고 크로핑 등의 영상 처리를 실험한 결과 높은 상관도와 견고함을 나타내었고 비가시도 측면에서도 시각적으로 인지할 수 없을 만큼 측정되었다.
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지지 벡터 기계(Support Vector Machine: SVM)를 이용한 다중부류 분류기법이 최근 활발히 연구되고 있다. SVM은 이진분류기이기 때문에 다중부류 분류를 위해서 다수의 분류기를 구성하고 이들을 효과적으로 결합하는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 기존의 정적인 다중분류기 결합 방법과는 달리 포섭구조의 분류모델을 확률에 따라 동적으로 구성하는 방법을 제안한다. 확률적 분류기인 나이브 베이즈 분류기(NB)를 이용하여 입력된 샘플의 각 클래스에 대한 확률을 계산하고, OVA (One-Vs-All) 전략으로 구축된 다중의 SVM을 획득된 확률에 따라 포섭구조로 구성한다. 제안하는 방법은 OVA SVM에서 발생하는 중의적인 상황을 효과적으로 처리하여 고성능의 분류를 수행한다. 본 논문에서는 지문분류 문제에서 대표적인 NIST-4 지문 데이터베이스를 대상으로 제안하는 방법을 적용하여
$1.8\%$ 의 거부율에서$90.8\%$ 의 분류율을 획득하였으며, 기존의 결합 방법인 다수결 투표(Majority vote), 승자독식(Winner-takes-all), 행동지식공간 (Behavior knowledge space), 결정템플릿(Decision template) 등보다 높은 성능을 확인하였다. -
본 논문에서는 복부 CT 영상에서 폐 부위를 빠르게 분할하기 위하여 그래픽 하드웨어를 사용한 레벨 셋 기법을 제안한다. 제안방법은 다음과 같이 세 단계로 구성된다. 첫째, 레벨 셋 기법을 그래픽 하드웨어로 효율적으로 구현하기 위하여 초기 레벨 셋 값 설정과 설정된 레벨 셋 값을 텍스처메모리에 저장한다. 둘째, 레벨 셋 기법의 가장 중요한 부분인 속도함수를 그래픽 하드웨어의 빠른 연산을 이용하여 계산하고, 레벨 셋 값을 갱신한다. 셋째, 갱신된 레벨 셋 값을 통하여 제로-레벨 셋을 찾는다. 본 논문에서는 제안 방법을 평가하기 위하여 일련의 복부 CT 영상을 사용하며, 육안평가 및 수행시간 면에서 기존 소프트웨어 기반 레벨 셋 기법과 비교분석한다. 실험결과 본 제안방법은 소프트웨어 기반 레벨 셋 기법과 분할결과를 동일하게 유지하면서 평균 9배 빠르게 폐 부위를 분할하였다.
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본 논문에서는 실시간 영상을 대상으로 조명변화에 강인한 얼굴 영역 자동 검출 방법을 제안한다. 실시간 영상에서 가장 효율적이고 컴퓨터의 계산량을 줄일 수 있는 색상 정보를 이용하여 얼굴 영역을 추출함에 있어 색상 정보사용 시 단점인 외부 조명의 영향을 줄여주는 효과적인 조명 보정 방법을 제시하고 조명 보정에 의해 평활화된 영상에서 YCbCr 색상모델을 적용하여 얼굴 후보 영역을 검출하는 방법을 제시한다. 실험 결과 조명의 영향을 많이 받는 실시간 영상에서 적응적 조명 보정 방법으로 영상을 향상시킨 뒤 Cb, Cr 그리고 Y를 이용함으로서 기존의 방법보다. 얼굴 영역을 보다 정확하게 검출할 수 있음을 볼 수 있었다.
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본 논문에서는 스테레오 영상에서 깊이 정보를 추출하여 사람의 자세를 학습된 2차원 깊이 영상들의 선형 결함으로 표현하여 3차원 인체 모델을 재구성하는 방법을 제안한다. 한 장의 2차원 깊이 영상으로 최소 제곱법을 이용하여 프로토타입 깊이 영상의 선형 결합으로 표현되는 최적의 계수를 찾을 수 있다. 입력된 깊이 영상의 3차원 인체 모델은 프로토타입 깊이 영상에서 예측된 계수를 적용하여 생성한다. 학습 단계에서는 데이터를 계층적으로 나누어 모델을 생성한다. 또한, 재구성 단계에서는 실루엣 영상과 깊이 영상으로부터 계층적으로 나누어진 학습 데이터를 이용하여 3차원 인체 자세를 재구성한다. 학습 및 재구성의 마지막 단계에서는 실루엣 영상 대신 깊이 영상을 이용하여 3차원 인체 모델을 재구성한다. 한 장의 실루엣 영상을 이용하면 영상의 노이즈에 민감하기 때문에 재구성 단계의 상위 레벨에서는 실루엣 영상의 누적 영상을 이용한다. 실험 결과는 제안된 방법이 효율적으로 3차원 인체 자세를 재구성함을 보여준다.
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인간 행동 분석은 컴퓨터 비전 및 패턴인식 분야에서 활발하게 연구가 이루어지는 분야이다. 이러한 행동 분석하고 평가하기 위해서는 다양한 환경과 종류의 제스쳐를 포함하고 있는 데이터베이스의 구축이 필수적이다. 본 논문에서는 총 40명의 사람에 대하여 일상생활에서 일어날 수 있는 14개의 정상 제스처, 위급한 상황에서 발생할 수 있는 10개의 비정상 제스처 그리고 30개의 명령형 제스처를 수집한 KU(Korea University) 제스처 데이터베이스를 소개한다. 각각의 제스처는 스테레오 카메라를 통해 얻어진 2차원 제스처 동영상, 3차원 동작 카메라를 통해 얻어진 3차원 모델의 좌표 정보 그리고 2차원 실루엣 동영상을 포함하고 있다.
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강인한 행동 인식을 하기 위해서는 연속적인 전신 제스처 입력에서부터 의미 있는 부분만을 분할하는 기술이 필요하다. 하지만 의미 없는 행동을 정의하고, 모델링 하기 어렵기 때문에, 연속적인 행동에서 중요한 행동만을 분할한다는 것은 어려운 문제이다. 본 논문에서는 연속적인 전신 행동의 입력으로부터 의미있는 부분을 분할하고, 동시에 인식하는 방법을 제안한다. 의미 없는 행동을 제거하고, 의미 있는 행동만을 적출하기 위해 garbage 모델을 제안한다. 이 garbage 모델에 의해 의미 있는 부분만 HMM의 입력으로 사용되어지며, 학습되어진 HMM 중에서 가장 높은 확률 값을 가지는 모델을 선택하여. 행동으로 인식한다. 제안된 방법은 20명의 3D motion capture data와 Principal Component Analysis를 이용하여 생성된 80개의 행동 데이터를 이용하여 평가하였으며, 의미 있는 행동과, 의미 없는 행동을 포함하는 연속적인 제스처 입력열에 대해
$98.3\%$ 의 인식률과$94.8\%$ 의 적출률을 얻었다. -
본 논문은 스테레오 카메라를 이용한 이동 카메라 환경에서 다수의 사람을 검출하여 검출된 사람을 추적하는 방법을 제안한다. 카메라가 이동하게 되면 카메라의 움직임과 검출 대상이 되는 사람의 움직임이 동시에 발생하기 때문에 카메라 움직임을 변환 모델을 사용하여 보정하고, 독립적인 움직임을 추출하여 사람을 검출 하였다. 추적은 검출된 사람 영역의 컬러 분포에 기반하여 평균 이동(Mean Shift) 알고리즘을 적용하였다. 평균 이동 알고리즘은 빠르고 안정적인 성능으로 실시간 추적에 적합하다. 그러나 객체의 컬러 정보만으로는 배경과 컬러 분포가 유사한 객체의 경우 추적에 실패할 수 있는 단점이 있다. 이점을 보완하기 위하여 본 논문에서는 변위 지도(Disparity map)를 결합하여 객체와 배경을 분리하는 깊이 마스크를 생성하였다. 변위 지도를 사용하여 다수의 사람이 등장 할 경우 발생하는 가려짐, 겹침 등 다양한 실내 환경에서 발생하는 문제도 해결 하였다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 다양한 데이터에 대해서 실험한 결과 정확한 검출과 추적에 우수한 성능을 확인 할 수 있었다.
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본 논문에서는 뇌 CT 혈관조영영상에서 슬라이스 정보를 이용한 뇌 분할 방법을 제안한다. 뇌 분할 과정은 현재 슬라이스와 이전 슬라이스 간 분할 영역의 크기 정보를 가지고 영역 성장 단계와 전파 단계로 구분하여 수행된다. 영역 성장 단계에서는 이차원 영역성장법을 통해 뇌 분할을 수행하고 누출이 발생하는 슬라이스에 대하여 방사선 투과 기법을 통해 영역보정을 수행한다. 전파 단계에서는 이전 슬라이스에서 분할된 뇌 영역을 현재 슬라이스로 전파함으로써 장벽을 생성하고 장벽 내에서 이차원 영역성장법을 수행함으로써 누출을 최소화한다. 또한 뇌 영역과 유사한 밝기값을 형성하고 있는 미세 요소들을 제거하기 위해 이차원 연결화소군 레이블링 기법을 통해서 최종적으로 뇌 분할을 수행한다. 본 논문의 실험을 위하여 뇌 CT 혈관조영영상을 사용하여 정확한 뇌분할 결과를 얻었다.
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체감형 게임의 재미를 극대화 하기 위해서 몰입감있는 게임화면이 제공되어야 한다. 곡면, 반구형 스크린은 일반 평면 스크린을 사용할 때 보다 더 높은 몰입감을 줄 수 있지만 투사시 생기는 왜곡영상 보정에 많은 계산이 요구되는 문제가 있다. 정지된 영상(프리젠테이션 화면)이나 비디오 영상은 메모리 버퍼링을 통해 시스템이 요구하는 속도를 보장할 수 있으나, 사용자와 상호작용이 요구되는 게임에서는 사용자의 반응을 처리한 후 매 프레임 마다 빠른 워핑(warping) 처리를 요구하게 되는데, 렌더링될 화면을 미리 보정할 수가 없기 때문에 시스템 처리속도 저하의 원인이 된다. 본 논문에서는 체감형 게임을 곡면에 투사하는 방법과 GPU를 이용한 빠른 영상 보정을 제안함으로써 게임에서 요구하는 처리 속도를 보장하고 고해상도의 게임화면을 사용할 수 있도록 했다. 웹카메라를 이용하여 스크린과 프로젝터될 영상간의 호모그래피(homographpy)를 정의해서 워핑했고 워핑 연산을 HLSL로 작성하여 GPU를 이용했다. 실험결과로 반구형 스크린에서 몰입감 있는 AR 탁구게임을 보인다.
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영상감시기술은 공공장소의 사랑 행동패턴 분석을 통한 범죄 예측, 실내 환경에서의 사람의 출입여부 확인, 다중 카메라에서의 특정 이동객체 추적 등 다양하게 이용되고 있다. 또한 유비쿼터스 환경에서 영상센서로 사용 될 수 있다. 영상감시기술에서는 입력된 영상을 여러 과정을 통하여 분석 하게 된다. 여러 과정 중 이동 객체의 정확한 분석을 위해서는 효과적인 이동객체 검출 방법이 필요하게 된다. 어떤 감시카메라는 객체가 감지되었을 때 감지된 영상을 자동으로 보정한다. 이와 같이 자동보정 카메라에 입력된 영상을 분석할 경우 보정된 정도에 따른 영상처리가 필요하게 된다. 이동객체 검출 단계는 배경영상 모델링, 이동객체 검출, 그림자 제거 단계로 나눌 수 있다. 이 같은 과정 중에 감지된 영상의 자동보정 정도를 측정하고 영상 분석시 측정값을 적용하게 된다. 보정 정도를 적용한 방법과 하지 않은 방법 중에 적용한 방법이 더욱 정확한 검출 정도를 나타냈으며, 검출된 이진 이미지의 개선을 위한 과정 중 Reconstruction의 형태학적 영상처리 방법을 적용하여 기존의 검출 방법보다 향상된 결과 영상을 획득할 수 있었다. 이렇게 검출된 이동객체의 분석을 통해 보다 향상된 분석을 할 수 있게 되며, 차후 유비쿼터스 환경에서의 영상 센서로 사용 될 수 있다.
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임의의 영상에서 얼굴을 검출하는 것은 얼굴을 인식하는데 있어서 선행되어야 할 필수과정이다. 본 논문은 조명의 변화가 심한 컬러영상에서 얼굴을 검출하는 것을 목적으로 한다. 본 논문은 기존의 기하학적 밝기분포 마스크만을 사용한 방법이 조명 변화에 취약한 단점을 보완하는데 중점을 두었다. 히스토그램 평활화(Histogram Equalization : HE)와 감마 크기 보정 (Gamma Intensity Correction : GIC) 방법을 이용해서 조명에 대한 간섭을 줄인 후, 영상 전체에서 피부 영역을 추출하고 이어서 눈 후보들을 검출한다. 검출된 눈 후보들로부터 기하학적 밝기분포 마스크를 적용하여 효과적으로 얼굴 후보들을 찾을 수 있고, 이렇게 찾아진 얼굴 후보들은 주성분분석법(Principal Component Analysis : PCA)를 이용해서 얼굴인지 여부를 판별하게 된다. 본 알고리즘은 조명 밝기 등으로 인해 검출률이 떨어졌던 단점을 보완할 수 있었고, 향후 얼굴 검출 분야에 있어서도 활용 가치가 있을 것으로 생각된다.
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본 논문에서는 감시 시스템 내에서 검출된 객체에 대해 정확한 특징벡터를 추출하기 위한 그림자 제거(shadow casting)방법을 제안한다. 그림자에 의해 부정확한 특징벡터를 가지게 되는 객체는 동일한 객체임에도 불구하고 서로 다른 객체로 인식하는 잘못된 결과를 가져온다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 추출된 객체의 경계선(edge)의 수직 히스토그램과 그림자의 방향성을 사용하여 그림자를 제거한다.
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본 논문에서는 무선 카메라를 장착한 소형 로봇의 영상처리를 통한 물체추적 방법을 제시한다. 본 연구는 첫째, 물체와 배경 및 유사잡음들과의 강인한 분리를 위하여 고유색상정보와 움직임 정보등의 사전정보를 활용하였으며 둘째, 형태의 변화가 수반되는 경우에도 유연한 대처능력을 갖도록 하기 위해 영상의 영역분할 방법을 통해 모든 후보영역내의 물체의 존재를 확인하고 물체영역만을 추출하였다. 셋째, 잡음이나 불필요한 요소들에 강인하고 안정적인 추적을 위하여 물체 형태정보함수를 정의하고 해당함수를 형태의 보전 에너지와 제어점으로 활용하여 동일 물체의 대응문제를 효과적으로 해결하였다. 동작의 검증을 위해 사용한 전체 프레임을 통해 약
$86\%$ 의 추적성공율을 보였다. -
급증하는 정확하고 빠른 정보 제공의 요구 및 다양한 기술적 발달에 부응하여 본 논문은 무선 인터넷 서비스를 기반으로 하는 의료 영상 처리 게이트웨이 서버 및 서비스를 구축하고 이를 통한 의료 서비스의 질적 향상을 도모하였다. 무선 단말기인 스마트 폰의 한계를 고려하여 영상 처리가 0.5초 이상 걸리는 경우는 의료 영상 게이트웨이 서버(Medical Image Gateway Server: MIGS)에서 처리하여 전송하고, 나머지 경우에는 직접 연산하여 적절한 영상 처리 서비스를 제공한다.
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홍채 인식(Iris Recognition)은 동공과 흰자위 사이에 있는 홍채의 모양 패턴이 평생 변하지 않고, 사람마다 다른 패턴을 가진다는 특성을 이용하여 개인을 식별하는 기술로, 생체인식(Biometrics) 부분에서는 탁월한 식별력 및 신뢰성을 인정 받고 있다. 상당수의 기존 연구들은 원천 특허를 채택한 상태에서 성능 개선을 연구해 왔기 때문에 원천적인 한계를 가지고 있었다. 본 논문은 웨이블릿(Wavelet) 변환을 이용하여 특징을 추출하는 기존 방식과 다르게 프랙탈(Fractal) 방법으로 압축된 다수의 원 영상에 대해 입력된 영상의 유사도를 측정, 개인을 식별하는 새로운 홍채인식 방법을 제안한다. 이를 통해 타 연구들에서 제안했던 특별한 최적화 알고리즘을 사용하지 않고도 크게 떨어지지 않는 인식률을 얻을 수 있다.
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얼굴의 특징점 추적은 많은 응용프로그램에서 사용된다. AAM기반의 접근방식은 정교한 얼굴 특징점 정보를 제공하지만 정확한 특징 점 추출을 위해 얼굴 모양 파라미터 초기화 문제와 연속 영상에서 얼굴의 이동이 클 경우 모션 보정에 대한 문제가 여전히 남아있다. 이러한 문제를 풀기 위해 본 논문에서는 CAMShift를 사용해 얼굴 영역을 추적하고, 얼굴 영역 내에서 입을 검출함으로써 AAM 검색을 위한 얼굴 모양 파라미터를 추정하는 방법을 제안한다. 기존 알고리즘과의 비교 실험을 통해 얼굴의 움직임이 심한 상황에서도 제안하는 알고리즘의 성능이 매우 우수함을 확인할 수 있었다.
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감시 시스템에서 많이 사용되는 팬틸트줌(Pan-Tilt-Zoom) 카메라로 객체 검출과 추적을 할 때 카메라를 섬세하게 제어하는 것이 중요하다. 본 논문은 팬틸트줌 카메라를 이용하여 얼굴을 검출 및 추적하는 감시 시스템 구성과 카메라 제어 방법을 제안한다. 얼굴 검출을 위해서 P. Viola가 제안한 Haar-like feature를 이용한 빠른 객체 검출방법을 이용하고 얼굴 추적을 위해서 CAMSHIFT와 AAM을 이용하여 얼굴 추적과 얼굴 특징 정보 추출이 가능한 감시 시스템 구현을 하였다.
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본 논문에서는 피라미드 계층간에 나타나는 잡음 신호의 특성을 바탕으로 라플라시안 피라미드를 이용한 X-ray 영상의 잡음 제거 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 잡음 제거를 위해 X-ray 영상 신호의 지역적 표준 편차와 신호의 영역적 특징을 이용하였다. 지역적 표준 편차는 영상의 경계선 정도와 비례하는 특징을 가지기 때문에 지역적 표준 편차를 이용하여 경계 정보의 손실을 막았다. 또한 라플라시안 피라미드의 각 계층에 잡음 신호가 좁은 면적을 가지며 분포되는 영역적 특징을 이용하여 평평한 지역에서 잡음 신호의 제거 성능을 높였다. X-ray영상 및 잡음이 첨가된 표준 영상에 대한 실험을 통해 제안된 방법이 경계 정보의 유지와 잡음 제거에서 기존의 방법보다 향상된 성능을 보임을 확인하였다.
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의료영상의 3차원 모델링은 의학 연구 및 교육, 환자 치료를 위해 보다 정확한 정보를 제공 할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 동맥경화가 발생된 위치를 정확하게 파악하고 빠르게 진단하는데 도움을 줄 수 있도록 3차원 개인 혈관모델의 자동생성 기법을 제안한다. 개인별 3차원 혈관모델을 생성하기 위하여 개인에 따라 모양이 다른 혈관조영사진에서 추출된 혈관영역을 기반으로 표준 모델을 변형 및 조정한다. 즉, 표준모델을 2차원으로 투영시킨 영상과 개인별 2차원 혈관영상에 대응되는 특징점을 추출하고 각 특징점의 이동량을 계산한 뒤 이 결과를 3차원으로 역 투영시킴으로써 변형된 새로운 혈관 모델을 생성한다. 3차원 혈관모델을 통하여 질병의 진행 및 차도를 환자들이 시각적으로 확인할 수 있으므로 높은 안정감을 주며 빠르고 정확한 진단으로 오진율을 감소시킬 것으로 기대된다.
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혈관내부의 초음파는 혈관 벽(vessel wail) 전체를 관찰할 수 있는 단면적 영상(cross-sectional image)으로부터 혈관 벽의 서로 다른 층을 평가할 수 있다. IVUS(Intravascular Ultrasound)영상은 잡음에 매우 민감하고 해상도가 낮기 때문에 혈관 벽의 서로 다른 층을 구분된다. IVUS영상이 내강, 혈관 벽, 외막을 둘러싸는 영역으로 구성되어있다고 가정하면 내부와 외부의 두 경계선으로 구분할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 IVUS영상을 웨이블릿 변환하여 주파수 공간에서 관상동맥 벽의 두 경계선을 추출한다. 실험결과를 통하여 관상동맥 벽의 두 경계선이 잘 추출되는 것을 확인할 수 있다.
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교통 표지판은 안전하고 효율적인 주행을 위해 운전자에게 여러 가지 정보를 제공한다. 따라서 교통 표지판의 자동인식은 자동운전이나 안전운전 시스템 등에 중요하게 사용될 수 있다. 본 논문은 영상에서 나타난 여러 가지 도로시설물 중 교통 표지판을 인식하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 교통 표지판이 가지고 있는 색상, 밝기, 형태 등의 정보를 이용하여 교통 표지판을 자동으로 인식한다. 일반적인 영상처리에서는 RGB 색상 공간의 처리는 간단하지만 날씨나 조명 상태의 변화에 민감하므로 본 논문에서는 색상과 채도에서 컬러 인지력이 높은 HSI 공간을 활용하여 주변 환경의 영향을 줄였다. 또한 고속 인식을 위하여 영상 모멘트 템플릿 정합을 사용하여 신경 회로망을 구성하였다.
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본 논문은 얼굴의 크기에 무관하게 적용 가능한 효율적인 얼굴 검출 및 얼굴 인식 시스템을 제안한다. 제안된 시스템에서는 먼저 스킨필터(skin filter)를 이용하여 눈, 코, 입을 포함한 얼굴 영역을 검출하며, 검출된 얼굴 영역을 로그-극좌표(log-polar) 이미지로 변환한다. 변환된 로그-극좌표 이미지에서 자동상관관계(autocorrelation) 기법을 이용하여 얼굴의 특징을 추출한 후, 고유얼굴(eigenface) 인식 기법으로 얼굴을 인식한다. 실험을 통하여 제안된 시스템이 평균
$97.83\%$ 의 인식률을 보여주었다. -
카메라를 이용하여 영상을 인식할 때 이진화의 과정을 거쳐 배경과 원하는 물체사이의 분리를 해주어야 한다. 하지만, 입력되어진 컬러 영상에서 집중 조명 혹은 주변 환경에 의해 영상이 그라데이션 되어질 경우 픽셀의 정확한 컬러를 인식하기 곤란해지며 이진화의 어려움을 겪게 된다. 본 연구에서는 이러한 집중 조명과 그라데이션의 영향을 받지 않고 이진화 수행을 가능토록 하는 새로운 방법을 제안한다. 영상의 픽셀은 RGB 채널간의 고유한 비율을 유지하고 있다. 조명의 영향을 받게 될 경우 하나의 색을 가진 픽셀은 조명의 밝기에 의해 픽셀값이 증가 혹은 감소하게 된다. 따라서, 컬러의 픽셀을 분석하여 해당하는 컬러의 표준 RGB값으로 변화하여 줄 경우 영상내의 픽셀의 컬러 분포는 한정된 범위로 좁혀져 히스토그램을 단순하게 표현 할 수 있으며 집중조명과 그라데이션의 영향을 받은 컬러 영상도 효율적으로 이진화를 할 수 있게 된다.
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The objective of this paper is to propose the image interpolation method with pseudomedian filter for Field warping and morphing, and to evaluate and analyze its subjective image quality. The Field warping relatively gives rise to more computing overhead, but it can use the control line to control the warping result with more elaboration. Due to the working characteristics of the image warping and morphing process, various complex geometrical transformations occur and a image interpolation technique is needed to effectively process them. Of the various interpolation techniques, bilinear interpolation which shows above average performance is the most widely used. However, this technology has its limits in the reconstructivity of diagonal edges. The proposed interpolation method is to efficiently combine the bilinear interpolation and the pseudomedian filter0based interpolation which shows good performance in the reconstructivity of diagonal edges. According to the proposed interpolation method, we could get more natural warping and morphing results than other interpolation methods.
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Ada 언어의 일반화(Generic) 메커니즘은 복잡한 대형 시스템의 설계에 있어 소프트웨어의 재사용성을 높이기 위한 효과적인 방편으로 사용되어 왔다. 일반화 모듈은 기능 또는 알고리즘은 정의되었으나 파라미터의 구체적인 속성이 아직 정해지지 않은 한 개의 소프트웨어 모듈을 다양한 파라미터를 적용하여 여러 곳에서 반복적으로 사용할 수 있도록 한 개념이다. 정형이론 및 구조적 설계기법에 기반한 설계도구인 Stalemate 또한 설계 모듈의 반복적인 재사용을 위해 일반화 차트(Generic Chart)를 제공하고 있다. ATCS(Air Traffic Control System) 설계 모듈에 적용한 결과 두 가지 모두 소프트웨어의 재사용과 설계의 효율성 향상을 위한 도구로 활용할 수 있으며 Statemate의 경우 일반화 차트를 다양한 자료형으로 실례화(Instantiation)할 수 있다면 보다 효과적인 설계모듈의 재사용이 가능할 것이다.
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이식성과 성능 사이의 타협을 위해 수식 평가 순서를 부분적으로 정의할 수 밖에 없는 C 언어는 표준이 사용하는 일반 영어의 모호성으로 일부 복잡한 수식의 유효성(validity)을 판별하기 어려운 문제를 안고 있다. 그동안 의존 관계나 언어 형식화(formalization)를 이용해 일관되게 유효성을 판별하려는 시도가 있었으나 이해와 구현 모두가 용이해야 한다는 표준의 요구를 만족하지 못했다. 본 연구에서는 구현을 고려해 AST(Abstract Syntax Tree)에 변수의 참조
$\cdot$ 수정 정보를 덧붙여 수식 부작용(side effect)과 관련된 시퀀스 포인트(sequence point) 문제를 해결하는 효율적인 모델을 제안한다. -
의존성 그래프는 컴파일러 최적화 분야에서 도입되어 유용하게 사용되고 있으며 프로그램 자르기(program slicing) 분야 등 활용가치를 높여가고 있는 프로그램 표현 방식이다. 우리는 실제적인 C 프로그램의 의존성 그래프를 생성하는 시스템을 구현하였으며 본 논문에서는 의존성 그래프의 개념과 구현과정을 설명한다.
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아이락(Airac)은 C 프로그램의 버퍼오버런(buffer overrun)오류를 찾아주는 정적 프로그램 분석기(static program analyzer)이다. 아이락은 요약해석(abstract interpretation)의 틀 속에서 디자인되었다. 설계 및 구현 과정에서 프로그램 분석 분야에서 축적되어온 다양한 기술들을 적용하여 분석의 성능 및 정확도 향상을 이룩하였다. 아이락은 리눅스 커널(linux kernel), GNU 소프트웨어, 상용 소프트웨어등에 적용되어 오류를 찾아냈다.
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이제 웹 어플리케이션도 과거의 정적이고 단방향의 형태에서 벗어나 다양한 화면과 인터랙티브한 어플리케이션으로의 전환의 시점을 맞이하였다. 이른바 RIA(RIch Internet Application)이라 불리는 새로운 형태의 어플리케이션 구현에 있어서 어떠한 기술을 이용하여 구현을 할 것인지, 어떠한 솔루션을 채택해야 하는지에 관한 것이 새로운 이슈로 부각되고 있다. 본 논문에서는 이에 대한 방안으로 웹 프레임웍, 웹 표준, 솔루션의 세가지 형태를 살펴보고, 상황에 맞는 기술전략 가이드를 제시한다.
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J2EE 어플리케이션에서 영속성을 관리하기 위한 데이터 계층에 많은 기술들이 제공되고 있다. 특히 ORM(Object Relation Mapping)을 위해 비영리적이면서도 성숙도가 높은 기술들이 많은 관심을 받고 있다. 그러나 중대형 규모의 어플리케이션에서는 아직 활발하게 적용되고 있지 못한 것이 현실이다. 이것은 새로운 기술 적용에 대한 위험 부담과 기술 자체에 대한 신뢰성이 아직 따라 주지 못하고 있기 때문이다. 논문에서는 대표적인 오픈 소스 ORM 기술인 iBatis와 Hibernate에 대해 알아보고, 적용 전략과 가능성을 살펴본다. 이를 위해 몇 가지 시나리오를 가지고 반응 시간과 메모리 활용을 측정하기 위한 테스팅을 수행하고, 이를 통해 각 기술들이 가지는 장단점을 연구한다.
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스크립트 언어는 모듈의 결합이나 조정 등의 여러 목적으로 쓰이고 있는 언어이다. 스크립트 언어는 사용의 편리함과 높은 생산성으로 인해 널리 사용되고 있다. 그러나 현재 너무나 많은 스크립트 언어가 개발
$\cdot$ 제시되고 있어 프로그래머가 스크립트 언어를 선택해야 할 때 어떤 언어를 선택해야 할지 판단하기 힘든 실정이다. 이에 본 논문에서는 프로그래밍 편의성 관점에서의 비교 기준을 제시하고 대표적인 스크립트 언어(VB script, Ruby, Perl, Python, Tcl, Lua, Groovy)를 이 기준에 따라 비교하였다. 비교 결과 각 비교 분야에 강점을 보이는 언어를 발견하였다. 본 논문의 결과는 스크립트 언어를 선택하는데 도움이 될 것이다. -
Java 플랫폼 기반 스크립트 언어인 Groovy는 Java와 같은 객체지향 언어지만 Java보다 훨씬 고급 수준의 언어로서 간결한 코드와 쉬운 프로그래밍 환경을 제공한다. Groovy가 제공하고 있는 기능 중에서 GroovyMarkup은 XML 문서와 같이 각각의 객체가 중첩된 트리 구조를 다루는 응용프로그램을 쉽게 생성할 수 있도륵 해준다. GUI 프로그램은 Component 및 Container 객체가 중첩된 구조로 이루어져 있으므로 GroovyMarkup을 이용하면 GUI 프로그램을 간결하고 쉽게 작성할 수 있다. 본 논문에서는 Java 플랫폼 GUI 중 최근 각광 받고 있는 SWT(Standard Widget Toolkit)를 Groovy에서 지원할 수 있게 GroovyMarkup을 확장하여 SWT Builder를 설계한다. SWT Builder는 마크업 형태로 기술한 SWT widget 이름과 속성을 SWT widget 객체와 일대일로 대응하는 구조로 설계된다. 따라서 GUI 프로그램의 골격을 구성하는 SWT Builder를 마크업 형식의 코드로 작성하고 GUI 컴포넌트 내의 이벤트 처리는 클로저(closure)를 이용함으로써 좋은 성능을 내는 GUI 프로그램을 비교적 쉽게 구성할 수 있다.
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"버퍼에 대한 바운드 체크를 하지 않는다"라는 작은 취약성 하나가 버퍼 오버플로우라는 큰 위협을 만들어냈다. 그러나 그것을 단지 C언어의 무결성 문제로 단정 지어 버릴 수도 없는 문제이다. 일반적으로 버퍼 오버플로우 공격은 메모리에 할당된 버퍼의 경계를 넘는 데이터를 입력하여 프로그램의 함수복귀주소를 조작하고 공격자가 원하는 코드를 삽입하여 이루어진다. 이러한 버퍼 오버플로우에 대한 여러가지 대응책들이 나왔지만 약간의 문제점들을 가지고 있다. 그래서 본 논문에서는 운영체제의 세그멘테이션 기법을 이용하여 그 공격에 대응할 수 있는 한 가지 방법을 제시하고자 한다. 기존의 스택가드(카나리아 버전)의 문제점인 우회공격과 카나리아 워드를 추측하여 이루어지는 공격 그리고 MineZone RAD의 문제가 되는 DRAMA 등에 있어서도 효과적으로 방어할 수 있을 것으로 기대한다. 또한 스택가드(Memguard 버전)에서 이곳저곳에 산재되어 관리하기 어려운 함수복귀주소를 별도의 세그먼트 테이블로 쉽게 관리할 수 있을 것이다.
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효과적인 어플리케이션 로그처리는 어플리케이션 개발 및 운영 시에 매우 중요한 요소 중에 하나이다. 파일이나 콘솔을 이용하여 동기식으로 처리되는 일반적인 로그 서비스는 동시에 대량의 로그를 처리해야 할 경우 시스템에 많은 부하를 주게 되는 문제점이 있다. 이를 해결하기 위해서는 클라이언트가 지연 없이 로그를 남길 수 있는 비동기식 로그서비스가 필요하다. 이 논문에서는 비동기식 로그서비스 구현을 통해서 Message-Driven POJO(MDP) 구현 기술을 소개하고 최근에 소개된 EJB 3.0 Message Driven Bean(MDB) 기술과 비교 분석해 보도록 한다.