논리 프로그램의 타입 및 모드 분석은 실행 시간에 변수가 갖는 텀의 집합에 대한근사값을 구하는데 보통 요약 해석을 기반으로 하여 설계되고 개발되어 왔다. 이 논문에서는 타입 및 모드 분석을 위해서 설계된 다양한 요약 도메인을 고려하여 그들간의 계층 관계를 Galois insertion을 기준으로 밝힌다. 이 논문에서는 요약 도메인으로써 타입 그래프, 깊이-k 타입 , 깊이-k 모드, 순환모드, 그리고 모드를 고려할 것이다. 특히 깊이-k 모드는 타입 및 모드 분석을 통합하기 위한 도메인으로써 깊이-k 타입을 확장하여 제안하였다.

본 논문에서는 대용량 데이터베이스에서 효율적인 연관 규칙 탐사에 대한 알고리즘을 제안하였다. 제안하는 알고리즘은 복합 해쉬 트리를 사용하여 해쉬 트리 탐색 비용과 데이터베이스 스캔 비용을 동시에 줄임으로서 성능을 향상시켰다. 복합 해쉬 트리는 같은 크기의 항목집합들 대신에 크기가 다른 여러 항목집합을 하나의 해쉬 트리로 구성한다. 복합 해쉬 트리의 유용성을 보이기 위하여 제안한 알고리즘은 잘 알려져 있는 Apriori, DHP 방밥과 수행 시간 측면에서 성능 비교를 하였다. 그 결과 대부분의 최소 지지도에서제안한 알고리즘이 Apriori, DHP 방법보다 우수하게 나타났으며, 최소 지지도가 0.5% 이하인 경우 DHP 방법에 비하여 약 30%의 이득 향상이 있었다.

공간 데이터베이스는 일반 관계형 데이터베이스나 객체지향 데이터베이스에 비해 다음과 같은 특징을 가진다. 첫째, 공간 데이터베이스에서의 질의는 공간 질의와 비공간 질의가 섞여서 들어 온다. 둘째, 공간 질의는 비공간 질의에 비해 데이터의 복잡성과 방대함으로 인해 주로 2 단계(여과 단계 및 정제 단계)로 나누어 처리되었다. 셋째, 공간 객체들은 대부분 공간 색인을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 공간 데이터베이스의 특성을 잘 반영하는 질의 최적화 기법을 제안한다. 첫 번째 방법으로 질의 수행 단계 이전의 최적화 단계에서부터 여과 및 정제를 분리하여 생각하는 것이다. 두 번째 방법으로는 복잡한 질의에 대해서 각각의 공간 연산을 여과/정제 단계로 분리한후 여러 정제 단계 연산들을 합쳐 한꺼번에 처리 할수 있고 여러 여과 단계 연산들도 마찬가지로 합쳐질 수 있다. 본 논문에서는 또한 여과/정제를 질의 최적화 단계에서 분리한 여과/정제 조기 분리 (ESFAR) 최적화 기법에 대한 규칙 기반 질의 최적화 기법을 제안한다.

본 논문에서는 객체지향 데이터베이스의 클래스 계층에 대한 색인기법으로 이차원 색인구조를 이용하여 조율 가능한 이차원 클래스 색인기법인 2D-CHI를 제안한다. 2D-CHI 에서는 색인된 속성의 키값 도메인과 클래스 식별자 도메인으로 구성된 이차원 도메인상의 색인엔트리들에 대한 클러스터링 문제를 다룬다. 클러스터링 특성이 하나의 속성에 의해서 독점되는 B+-Tree 와 같은 일차원 색인구조를 이용하는 기존의 클래스 색인기법들은 특정 형태의 질의에 대해서만 적합한 색인기법들로서 다양한 형태의 질의들로 구성된 질의 패턴에 대해서 적절하게 대응하지 못한다. 2D-CHI에서는 질의 피턴에 따라 키값 도메인과 클래스 식별자 도메인 사이에서 색이 엔트리들의 클러스터링 정도를 조정함으로써 질의처리의 성능을 향상시킨다. 2D-CHI 의 성능평가를 위하여, 먼저 데이터의 균일 분포를 가정으로 비용 모델을 정립하여 기존의 색인기법들과 색인의 성능을 비교한다. 그리고, 계층 그리드 파일을 이용하여 구현한 2D-CHI의 실험으로 비용 모델을 검증하며, 다양한 실험을 통하여 데이터의 분포와 주어진 질의 형태에 따라 최적의 이차원 클래스 계층 색인구조를 구성할 수 있음을 보인다.

객체지향 분석과정중에 오류를 검출하고 일관성을 점검하여 무결성을 유지하는 것은 중요한 일이다. 그러나, 현재의 객체지향 개발 방법론은 객체지향 분석모델들에 대하여 오류 검출과 일관성 점검을 위한 정형화된 방법을 제시하지 못하고 있다. 본 논문은 지식베이스를 이용하여 , 객체지향 분석모델들에 대한 오류와 일관성 검증방법을 제안한다. 제안한 방법은 모형화 단계, 정형화 단계, 검증 단계의 세단계로 이루어져 있다. 모형화 단계에서는 시스템을 분석하여 OMT(Object Modeling Technique)방법론의 세 가지 모델인 객체모델, 동적 모델, 기능모델을 생성한다. 이 단계는 OMT의 분석단계에 해당한다. 정형화 단계에서는 이 세가지 모델들을 Atomic Formula 형태로 정형 명세하여 응용 지식베이스에 저장한다. 검증 단계에서는 오류 검출 규칙과 일관성 점검 규칙을 이용하여 오류를 점검하고 일관성을 유지한다. 그리고 본 논문에서 제안한 점검 방법을 적용하여 ATM(Automated Teller Machine)예제의 분석결과를 검증했다. 제안한 방법을 이용하면 보다 더 신뢰할 수 있는 분석모델을 얻을 수 있을 것으로 기대된다.

클래스에 관한 재사용 관련 정보는 기능.환경면에서 정보와 품질 메트릭 정보로 구분할 수 있다. 기능.환경면에서 정보는 재사용 부품의 기능과 구현 환경에 관한 정보이며, 품질메트릭 정보는 재상용 부품들의 재사용성을 가시적으로 측정할 수 있는 정보이다. 클래스의 재사용성을 측정하기 위해서는 클래스의 절차적이고 객체지향적인 특성들을 모두 고려하여야 한다. 그러므로 본 논문에서는 클래스에 관한 재사용성 관련 정보를 소개하고 품질 메트릭 정보를 정량화시키는 정의식들을 제안하고, 클래스 코드로부터 기능.환경면으로 정보와 품질 메트릭 정보를 추출 및 측정하였다

RPC(Remote Procedure Call)는 프로그래밍이 쉽고 데이터 표현이 기계 독립적이므로 네트워크 파일 시스템등의 시스템 프로그래밍에서만 아니라 응용 프로그래밍에서도 활발히 사용되고 있다. 그러나 복잡하고 다양한 기능의 최신 프로그램을 개발하는데는 미흡한 점이 많고, 다른 RPC 표준간의 호환성이 결여되어 있어 유지보수가 어려운 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 객체 랩퍼 기술에 입각한 CORBA 계층을 추가함으로써 RPC 프로그래밍을 수정하는 단점을 해결하고 , 기존 RPC 프로그램을 재사용하면서 다중 플랫폼에서 RPC 프로그램을 연동하고 객체 지향 프로그래밍에 의한 재사용과 유지보수성을 높일 수 있는 WDL(Wrapper Definition Language)와 랩퍼 클래스 자동생성기를 제안한다. 사용사례로 기존 파일 전송 RPC 서버 프로그램을 랩핑해서 Unix, Windows 95 및 웹상에서 CORBA클라이언트와 연동할 수 있음을 보인다. 이 과정에서 RPC 프로그램의 구조적 프로그래밍에서 객체지향 프로그래밍으로의 전환이 가능하므로 객체 지향 방법론의 장점인 높은 재사용성과 유지보수성을 가질 수 있고 기존 RPC 서버 프로그램의 수정 없이 사용 가능할수 있다.

소프트웨어 개발 및 시스템을 구현하기 위해 사용되고 있는 대표적인 프로세스 모델이 IEEESTD1074-1991, ISO/IEC DIS12207-1, SPICE 모델, MIL-STD 498이다. 이들을 실제 국내 프로젝트들에 적용하기 위해 여러 가지 해결방안이 연구되고 있다. 일반적으로 프로젝트을 수행할 때, 개발 이전 단계 프로세스 설계의 실패는 전체 프로젝트 공정에 영향을 준다. 본 논문에서는 프로세스 중심 소프트웨어 엔지니어링 환경을 기반으로 하여 개발 이전 단계의 프로세스를 설계하는 방법을 제안한다. 이 방법은 프로세스, 활동, 테스크들의 연관관계를 도식화하고 있다. 그리고 설계된 결과를 국내 프로젝트들에 적용, 그 결과를 분석한다.

멀티미디어 영상검색 중 영상의 내용을 기반으로 한 검색방법에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이는 기존의 키워드기반 영상검색 방법에 비해 효율적인 관리와 검색 방법을 제공하고 있다. 그러나 대부분의 방법이 단순한 공학적 방법에 치우쳐 사람의 감성과는 무관한 검색 결과를 제공한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 대화형 유전자 알고리즘을 도입하여 검색과정에 사람의 감성을 반영할 수 있는 방법을 제안한다. 이 방법은 구체적으로 표현될 수 있는 영상 뿐 아니라 우울한 느낌의 영상, 즐거운 느낌의 영상과 같은 추상적인 느낌의 영상을 검색할수 있도록 한다. 2000개의 영상으로 이루어진 데이터베이스로 실험한 결과 , 제안한 방법이 유용함을 알 수 있었다.

기존 시각언어 컴파일러 자동화 도구는 시각 구문의 그래픽 정의부분을 명세하고 확장 및 수정하는 방법의 한계로 인해 어휘분석단계를 처리하는데 어려움이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 객체지향 시각언어 문법을 기반으로 한 새로운 방식의 문법 기반 자동 생성 시스템인 시각언어 컴파일러 자동 생성 환경(CGE-VL)을 구축한다. 이 시스템은 객체지향 패러다임을 기초로 한 시각언어 컴파일러 구축을 위한 실질적인 도구로 기존의 시각언어 컴파일러 자동화 도구와는 구별되는 객체지향 시각언어의 효과적인 명세 방법 제공, 어휘분석기를 이용한 파싱 시간의 단축, 객체지향 파서를 자동 생성하는 등의 새로운 특성을 제공한다. 이러한 특성은 특히 동일한 의미를 가지는 언어 구성요소가 그 쓰임에 따라 서로 다른 구체화된 의미 및 행동을 가지는 객체지향 시각언어에서는 언어 명세에서 최종 산물인 컴파일러에 이르는 전 단계에 동일한 객체 지향 패러다임을 사용함으로써 일관된 개발방법을 제공하여 그 효과가 두드러진다.

본 논문에서는 퍼지숫자를 정렬하는 새로운 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 사용자의 관심도나 선호도를 반영할 수 있는 방법을 제공하며, 퍼지숫자의 전체적인 가능성분포를 고려하는 평가함수를 방법은 사용자가 제사한 퍼지 집합과 만족도 함수(satisfaction fuction)를 이용하여 정렬 대상이 되는 퍼지숫자를 평가한 후 그 평가값에 따라서 순위를 정하게 된다. 만족도 함수는 두 퍼지숫자의 비교를 위해서 이전에 제안된 방법으로 퍼지숫자의 전체적인 가능성을 고려하는 특징이 있다. 본 논문에서는 제안하는 방법을 퍼지숫자 정렬에 적용한 예와 기존의 방법과 비교한 결과를 보이며, 응용 예로서 의사결정의 문제에 적용한 결과를 제시한다.