인터넷이 점차 보급되면서 오늘날의 대부분의 소프트웨어들이 인터넷을 기반으로 하는 분산 어플리케이션으로 변해가고 있다 코바라는 미들웨어를 사용하여 개발하는 방식이 이러한 웹 기반 소프트웨어 개발을 쉽게 해줄 수는 있지만, 소프트웨어의 완성 단계에서 최적화된 소프트웨어의 분산을 도와줄 수 있는 성능검증 방법이 제시되지 않고 있다. 또한, 분산 시스템의 운영 단계에서 동적으로 부하를 조절 하기위한 모니터링 기법이나 부하 분산을 위한 메트릭스가 제시되지 않고 있다. 본 논문에서는 코바 어플리케이션의 실행 사에 객체간의 메시지를 모니터링 할 수 있는 기법과 부하 메트릭스, 부하분산을 위한 메트릭스를 제시한다. 부하를 계산하기위해 어플리케이션에서 발생하는 이벤트들과 그 이벤트들 간의 시간 을 정의하여 부하와 관계있는 데이타들을 추출한다. 추출된 데이타들로부터 부하를 계산하는 공식을 유도 하고 계산된 부하들을 이용하여 부하 분산 메트릭스를 제시한다. 또한 구현사례를 통하여 제시된 모니터링 알고리즘 및 부하 메트릭스와 부하 분산 메트릭스의 적용성과 효율성을 살펴본다.

본 논문은 프로시저 단위의 온라인 프로그램 교체를 수행하기 위한 일련의 방법들을 제안하고, 제안한 방법을 SUN Solaris 2.6 환경에서 사용자 응용 소프트웨어에 적용하여 검증한다. 구체적으로 본 논문은 동작 중인 소프트웨어의 어드레스 영역 중 교체 대상 프로시저에 해당하는 영역을 직접 새 버전으로 바꾸기 위한 절차와 방법을 제시할 뿐 아니라, 교체 대상 프로시저의 크기가 변화하는 경우에 발생하는 새 버전 프로시저를 위한 공간 할당 문제와 새 버전의 프로시저를 구 버전의 프로세스 어드레스 스페이스에서 올바르게 동작하도록 외부 심벌 리퍼런스를 수정하는 문제에 대한 일관적인 해결책을 제시함으로써, 프로시저 단위의 온라인 프로그램 교체를 가능하게 한다. 제안한 방법은 기존의 운영체제에서 제공하는 서비스만을 이용하여 온라인 프로그램 교체를 수행한다. 또한 제안한 방법에서는 프로시저라는 작은 교체단위를 지원하며 프로세스 어드레스 스페이스상의 필요한 부분만을 직접 수정하므로 온라인 교체에 따른 성능저하가 적다.

주어진 프로그램에서 예외상황(exception)을 발생시키는 테스트 데이타를 자동으로 생성해주는 분석 방법을 제안한다. 분석 결과로 얻은 테스트 데이타를 사용하여, 프로그램 내에서 발생한 예외상황들이 프로그래머의 의도대로 처리되는지를 검사할 수 있다. 본 논문에서 제안하는 분석 방법은 입력으로 받은 프로그램에서 특정 예외상황이 발생한다는 조건을 시작으로 하여, 프로그램의 입력 값에 대한 제약식(constraints)을 만들어간다. 이 분석 방법이 옳다는 증명에 의해서, 분석 결과로 얻은 테스트 데이타를 입력으로 하여 프로그램을 수행시키면 지정한 예외상황이 항상 발생한다는 것을 보장할 수 있다.함수를 인수나 결과값으로 전달하지 않고(first-order) ML 스타일의 예외상황 관리 방법을 제공하는 언어를 대상으로 하여 테스트 데이타 생성 방법을 제안하고, 이 분석 방법이 옳다는 것을 증명한 후 몇 가지 예를 사용하여 분석 과정을 설명한다.

SMIL(Synchronized Multimedia Integration Language)는 멀티미디어 객체의 집합으로 시간적인 동기화를 표현할 수 있는 마크업 언어이다. 본 연구에서는 SMIL 문서를 시간에 따라 동기화 표현을 명확히 할 수 있도록 객체 지향 기반의 시각화 도구인 UML의 사용 사례(Use case), 순서(Sequence), 다이어그램을 이용한 객체 모델링 방법을 제안한다. 이를 위해 SMIL 문서에서 UML 사용사례와 순서 다이어그램으로의 사상 규칙과 알고리즘, 형식 모델, 그리고, 모델링 함수를 제안한다. 본 연구의 의의는 SMIL 문서 개발자들이 손쉽게 문서 구조 파악 및 개발을 할 수 있으며, 형식 모델과 다이어그램 모델링 함수는 객체지향 데이타베이스 문서 관리의 기반이 된다는 것이다.

이 논문에서는 명세에 변경이 가해진 후에 병행 프로그램을 재검증하기 위해 사용하는 명세기반 회귀 테스팅이라는 새로운 기법에 대해 논의한다. 이러한 형태의 회귀 테스팅은 이벤트에 대해 선후 관계를 기술하는 순서 제약조건을 필요로 한다. 순서 제약조건을 자동으로 추출하기 위해서 우리는 메시지 순차도(MSC)를 사용한다. 메시지 순차 도를 통해 부분적이고 비결정적인 명세를 작성할 수 있다. 회귀 테스팅의 비용을 줄이기 위하여 처음부터 새로운 순서 제약조건을 생성하기보다는 명세에 가해진 변경에 의해 영향받는 순서 제약조건을 어떻게 파악하는 가에 대해 기술한다. 또한 각각의 영향받는 순서 제약조건들이 테스팅 될 프로그램에 의해 만족되는 가를 결정하는 방법에 대해서도 기술한다.

시스템이 사용되는 분야가 점점 복잡해지고 대형화됨에 따라 시스템 개발에 있어 사용자 요구 사항의 올바른 분석과 서술이 중요하게 인식되고 있으며, 인터넷(internet)의 발전으로 분산 환경에서의 요구 사항 추출 및 분석의 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 자연어로 표현되는 요구 사항 문장을 유사도 측정 기법을 이용하여 주제별로 범주화(categorization)함으로써 분산 환경에서 수집된 요구 사항 문장을 분석하기 위한 기초를 제공할 수 있는 요구 사항 추출 지원 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 단어간, 문장간의 유사도 측정 기법을 이용하여 수집된 요구 사항 문장들을 주제별로 자동으로 분류함으로써 요구 사항 분석 시 초기 작업의 어려움을 줄이고 신속하고 정확하게 분석 작업을 수행하도록 지원할 것이다. 본 논문에서는 단어간, 문장간 유사도 측정 기법을 이용한 범주화 기법의 효율성을 실험을 통해 검증하였으며 구현된 시스템을 통해 추출, 처리되는 과정을 보여주고 있다.

본 논문은 주어진 고장 데이타로부터 소프트웨어의 신뢰성 예측력 향상을 위해 뉴로-퍼지 시스템 연구를 수행하였다. 다른 소프트웨어로부터 수집된 10개의 고장 수 데이타와 4개의 고장시간 데이타에 대해 규칙의 수를 변경시키면서 다음 단계 예측을 실험하였다. 뉴로-퍼지 시스템의 예측력을 보이기 위해 다음 단계 예측에 대해 비교하였다. 실험 결과 뉴로-퍼지 시스템은 다양한 소프트웨어에 잘 적용되었다. 또한 널리 사용되고 있는 신경망과 통계적 소프트웨어 신뢰성 성장 모델의 예측력과 견줄 정도의 좋은 결과를 얻었다.

비디오 데이타에서 셧 경계 검출은 비디오 인덱싱 및 검색에 있어서 매우 중요한 단계이다. 셧 경계 검출 방법은 현재 많은 연구가 진행되어 왔으나 아직까지 셧에 존재하는 내용을 기반으로 한 일반적인 방법이 제시되지 못하고 있다. 주로 연속된 비디오 프레임 사이의 칼라 히스토그램 변화나 DCT 계수의 편차에 의해 검출하는 방식이 주로 사용되고 있다. 하지만, 이러한 방식들은 비디오 데이타의 내용이나 의미있는 특징들을 사용하고 있지 않아서 사용자가 원하는 고도의 정보를 처리하는데는 어려운 점이 많다. 더욱이, 이러한 내용 기반의 처리가 압축 데이타에서 직접 수행할 수 있다면, 시간 및 오버헤드를 줄일 수 있어 바람직하다. 본 논문에서는 중요한 특징인 영역 정보 및 칼라 정보를 이용하여 MPEG 데이타를 원 영상으로 복호화하지 않고, 셧 경계를 검출하는 방법을 제안한다. 먼저, 압축비디오 데이타로 부터 DC영상들을 복원하여 이 영상들에 존재하는 영역 정보 흐름 및 양자화 된 HSV 칼라 정보의 중요한 특징들을 추출하여, 영역 흐름의 불연속점이나 칼라 히스토그램의 값이 급격히 변화하는 프레임을 찾아 이를 제안된 알고리즘에 따라 비디오 데이타의 셧 경계로 검출한다.

수리나 과학 영역의 학습은 원리 이해와 응용을 위주로 함에도 불구하고 기존의 교육용 소프트웨어 제품들은 단순 주입식이나 단답식의 학습을 지원하는 것이 대부분이어서 높은 학습 성과를 기대하기는 어려운 실정이다. 인공 지능 연구에서 지식 표현 체계나 탐색, 추론 기법이 학습기 설계에 도입되어 증명기, 모의 실험기 유형의 학습기 연구에는 상당한 진전을 보아 왔으나 여전히 실용적 수준이라 할 수는 없고 특히 문제 해결을 지원하는 학습기는 설계 모형조차 제시되지 못하고 있다. 본 연구가 설계한 기하 문제 학습기는 학습과 병행하는 동적 추론을 구사한다. 실시간 문제 해결을 지원하기 위한 정보 구성요소로서 명제, 가설 및 연산자에 의해 문제 공간을 정의하고 이들의 생성과 검증을 추론의 주요 대상으로 하는 대화식 문제 학습의 메카니즘을 탐구하였다. 성취한 결과로서 기하 문제 해결에서 필수 불가결한 요소임에도 불구, 기존 시스템이 간과해 왔던 대수 처리를 위한 일련의 추론 전략을 연계적으로 구사함으로서 실용성있는 문제 학습기의 설계 모형을 얻었다. 제안 모형은 물리, 전자 회로 등 타 과학 영역의 문제 학습기 설계에도 적용될 수 있다.

본 논문에서는 주성분 해석 기법에 기반한 새로운 벡터 양자화 코드북 설계 방법을 제안한다. 주성분 해석 알고리즘은 입력 영상벡터를 더 작은 차원의 특징 벡터로 변환시키는데 사용되며, 변환된 영역에서 특징 벡터의 군집을 최적으로 결정된 분할 초평면을 이용하여 두 군집으로 분할하는 과정을 반복 함으로써 코드북을 생성한다. 본 논문에서는 연산 시간이 오래 걸리는 최적 분할 초평면 탐색을 (1) 분할 초평면은 특징 벡터의 주축에 수직이며, (2) 좌우측 부군집의 오차의 균형점과 일치하며, (3) 좌우측 부군집의 오차를 점진적으로 조정함으로서 연산 수행 시간을 크게 단축시켰다. 제안한 주축 연속 분할은 분할전후의 오차의 감축이 가장 큰 군집에 대해, 전체 군집의 오차가 설정한 수준보다 작을 때까지 연속적으로 수행된다. 실험 결과 제안한 주성분 해석 기반 벡터 양자화 방법은 SOFM을 이용한 방법보다 수행시간이 빠르며 K-mean 알고리즘을 이용한 방법보다 복원 성능이 뛰어남을 볼 수 있다.

본 연구에서는 촬상단면 내의 평행이동에 기인한 MRI 아티팩트를 제거하는 새로운 알고리즘으로서, 수렴에 대한 보증이 없는 기존의 반복적인 위상탐색에 의한 알고리즘과는 달리, MRI 촬상원리에 근거한 체동량을 탐색하기 위한 직접적인 방법이 제안된다. 기존의 접근방법에는 x(read out) 방향과 y(phase encoding) 방향의 체동이 동시에 탐색되었다. 하지만 x 방향과 y 방향에 대한 각각의 체동특성이 서로 다르기 때문에 본 방법에서는 이들의 체동특성의 해석에 기초해서 두 단계의 서로 다른 알고리즘을 적용함으로써 x 방향과 y 방향의 각 체동이 제거된다. 우선, x 방향의 체동은 MRI 신호의 x 방향 스펙트럼 변위에 해당하고, 그 스펙트럼의 비제로 영역(non-zero area)은 밀도함수의 x축 투영영역과 일치함에 주목한다. 따라서 체동은 스펙트럼의 비제로 영역과 제로영역(zero area)의 경계를 검출함으로써 추정되며, x 방향의 체동은 역방향으로 스펙트럼을 변위시킴으로써 제거된다. 그 다음으로, y 방향의 체동은 그 체동성분과 실제의 화상성분을 분리할 수 있는 구속조건을 적용함으로써 제거된다. 최종적으로 phantom 화상을 사용한 시뮬레이션을 통해서 본 방법의 유효성을 확인하였으며, 그 결과 제안한 방법이 기존의 방법에 비해 포괄적으로 사용할 수 있음을 알 수 있었다.

자동 띄어쓰기는 띄어쓰기가 무시된 한글 문서의 자동색인이나 문자인식 시스템에서 줄바꿈 문자에 대한 공백 삽입 문제 등을 해결하는데 필요하다. 이러한 문서에서 공백이 삽입될 위치를 자동으로 찾아주는 자동 띄어쓰기 알고리즘으로 문장 분할 기법과 양방향 최장일치법을 이용한 어절 인식 방법을 제안한다. 문장 분할은 한글의 음절 특성을 이용하여 어절 경계가 비교적 명확한 어절 블록을 추출하는 것이며, 형태소 분석기를 이용한 양방향 최장일치법에 의해 어절 블록에 나타난 각 어절들을 인식한다. 4,500여 어절로 구성된 두 가지 유형의 문장 집합에 대하여 제안한 방법의 띄어쓰기 정확도를 평가한 결과 '공백 재현율'이 97.3%, '어절 재현율'이 93.2%로 나타났다.

자연언어처리에 있어서 병렬구문은 분석의 복잡성, 단어의 애매성, 서술어 생략 등에 따른 처리의 어려움을 내포하고 있다. 본 논문에서는 한국어에서 발생하는 병렬문의 통사적 특징을 능력문법 (competence grammar)의 입장에서 접근하고 분석된 결과를 기반으로 하여 한국어 병렬문 해석을 위한 결합범주문법 (Combinatory Categorial Grammar)을 제안한다. 제안된 결합범주문법을 사용해서 병렬문에 대한 각각 다른 수준의 통사적, 의미적, 문맥적 정보들이 사전에 어휘적으로 통합될 수 있고 통합된 정보를 이용하여 통사적, 의미적, 문맥적 분석들이 각각 다른 수준의 처리를 거치지 않고 동시에 점진적으로 유도될 수 있음을 보인다. 유도된 정보들을 통해 일반적으로 한국어 병렬문의 주된 기능이라고 생각되는 두 문장이 가지는 정보를 대조, 비교하는 기능이 표현될 수 있음을 보인다. 말뭉치를 분석하여 병렬문이 한국어 처리에서 차지하는 비중과 제시한 문법으로 처리할 수 없는 문형들에 대한 논의를 제공한다.