본 논문에서는 다중 사용자를 지원하는 분산 소프트웨어 개발 환경에서 동시성을 향상시킬수 있는 공유 데이타 분할 모델을 제안한다. 제안된 모델에서는 공유 데이타에 해당하는 목표 소프트웨어 시스템을 프로젝트 역할을 기반으로 분할한 후, 분산 환경의 각 클라이언트에 분산시키고 이를 다시 뷰(view) 객체와 코어(core) 객체로 분할하여 저장한다. 여러 클라이언트가 참여하는 협동 작업에서는 뷰객체만을 각 클라이언트에 복사(replicate)하여 빠른 응답 시간을 보장하도록 하고, 코어 객체는 하나의 클라이언트에만 저장한 한 후 역할 단위의 잠금(locking) 기법을 이용하여 불일치 문제가 발생하지 않도록 하였다. 실험 결과, 제안된 모델은 기존 도구들에서 사용하는 클래스 단위의 잠금 기법보다 12${\sim}$18%의 성능 향상을 보였고, 클라이언트의 수가 증가하더라도 응답 시간이 급격히 증가하지 않아 확장성(scalability) 이 뛰어난 특징을 보였다.

본 논문에서는 비데오스트로보키모그래피(Videostrobokymography) 시스템에서 영상중의 관심 영역을 추출하는 효율적인 방법을 소개하고자 한다. 비데오스트로보키모그래피는 성대 운동의 불규칙적인 움직임을 판단하여 자동으로 진단 파라미터를 구하는 의료 영상 시스템이다. 본 논문에서는 세 가지의 단계를 거쳐서 관심 영역을 추출하고 있다. 첫 번째로 최소 에너지를 이용하여 관심 영역의 중심이 되는 부분을 찾는다. 관심 영역 내에 있는 특징 점을 추출한 후 두 번째 단계로 한 라인(line) 영역에 대해 가로축을 따라서 평균값에 의한 에지를 선택한다. 최종 단계에서는 이 특징 값을 합병 알고리즘(merge algorithm)의 임계값으로 사용하여 관심 영역을 추출한다. 제안하는 알고리즘을 19명의 성대 영상에 적용하여 분석한 결과 성대를 촬영한 95%의 영상에서 관심 영역을 추출할 수 있었다. 본 연구에서 제안하는 관심 영역 추출 방법은 계산 량이 적어 200${\times}$280 크기의 영상을 초당 약 40프레임이상 처리하여 관심 영역을 추출할 수 있어 매우 효율적이다.

본 연구는 사람의 뇌에 대한 자기공명영상에서 백질과 회백질을 분리하고 각각의 체적을 산출하기 위한 것이다. 일반적으로 치매나 다운증후군 같은 정신질환의 경우 백질 또는 회백질의 위축으로 인해 체적이 감소하게 되므로, 사람의 뇌에 대하여 백질과 회백질의 체적 산출을 통한 크기의 변화를 추적함으로서 여러 정신질환의 진단 및 조기 발견에 유용하게 이용될 수 있다. 그러나 일정한 두께의 단면을 촬영하여 단일의 명암 값으로 표현하는 자기공명영상기기의 특성상 번짐 현상을 보이는 자기공명영상으로부터 원래의 두께 안에 존재하는 각 성분의 부분체적을 산출할 수 없음으로 인해 백질과 회백질의 체적산출이 현재까지 불가능하였다. 따라서 본 논문에서는 번짐(blurred)을 보이는 자기공명영상에서 번진 명암 값을 해석하는 새로운 알고리즘에 의해 백질과 회백질의 부분체적을 산출하고, 이를 근거로 자기공명영상에서 백질과 회백질을 분리하기 위한 판별값을 결정하였으며, 결정된 판별값에 의해 분리된 영상에서 백질과 회백질의 체적을 산출하였다. 또한 제안된 알고리즘의 검증을 위해 인위적으로 생성된 모델에 알고리즘을 적용하여 산출된 결과를 원래의 모델과 비교하여 보았다.

본 논문에서는 인간의 중요한 감정표현 수단인 얼굴표정을 분석하는 방법을 제시하였다. 제안된 방법에서는 기준얼굴과 그의 혼합 비율의 관점에서 얼굴표정을 분석한다. 기준얼굴은 인간의 대표적인 얼굴표정인 놀람, 두려움, 분노, 혐오, 행복, 슬픔, 그리고 무표정으로 설정하였다. 얼굴 모델의 생성을 위해 일반 얼굴 모델이 얼굴영상으로 정합하는 방법을 사용하였다. 기준얼굴의 혼합 비율을 구하기 위해 유전자 알고리즘과 Simulated Annealing 방법을 사용하였고 탐색된 얼굴표정 정보를 이용한 얼굴표정 생성 실험을 통해 제안된 방법의 유용성을 입증하였다.

대부분의 에이전트는 그들이 생성될 때 자신이 수행하는 작업에 대한 계획을 갖고 있다. 이러한 에이전트들이 모여 멀티 에이전트 시스템을 이룰 경우 하나의 복잡한 작업을 수행하기 위해 미리 정의된 각 에이전트의 계획을 그대로 사용하게 되면 각 계획 규칙 사이의 연관성 등을 고려하지 못하기 때문에 시스템의 작업 처리 효율성이 떨어진다. 이를 해결하기 위해서는 에이전트가 갖고 있는 독자적인 계획을 통합하는 것이 요구된다. 이러한 계획의 통합은 미리 정의된 각 에이전트의 계획 사이의 관계를 파악하여 병렬적인 작업 수행을 가능하게 한다. 본 논문에서는 멀티 에이전트 시스템을 이루는 에이전트들이 자신의 작업 수행을 위한 계획을 갖고 있다는 가정 하에 하나의 큰 작업을 효율적으로 처리하기 위해 에이전트들의 계획을 네트워크 형태로 표현하고 이를 통합하여 작업을 수행하는 방법을 제시한다. 이 방법은 기존의 연구들이 다루고 있는 계획 순서 등과 관련된 에이전트 조정 문제를 자연스럽게 해결할 뿐만 아니라 다른 계획에 영향을 미치지 않는 각 에이전트의 독자적인 계획을 병렬로 수행시켜 작업 처리 시간을 단축시키는 효과를 낸다.

본 논문에서는 대퇴골두 무혈성 괴사의 자동 진단을 위한 효과적인 대퇴골두 영역의 추출 방법을 제안한다. 대퇴골두의 해부학적 특성과 Hough 변환을 이용하여 대퇴골두 영역을 설정하였고, 변형된 영역 확장법을 적용하여 대퇴골두 영역을 분할하였다. 그리고, 분할된 영역으로부터 대퇴골두 무혈성 괴사의 진단에 필요한 인자를 자동으로 측정하였다. 본 논문에서 제안한 영역 추출 방법은 정상적인 대퇴골두와 무혈성 괴사의 초기 단계의 대퇴골두 뿐만 아니라 괴사가 심한 대퇴골두에 대해서도 좋은 결과를 얻을수 있었고, 본 논문에서 제안한 방법으로 측정된 인자는 대퇴골두 무혈성 괴사의 정량적인 분석 및 진단을 가능하게 한다.

K개의 인식기로부터 관찰된 K개 결정을 결합하는 결합 방법론 중의 하나인 BKS (Behavior-Knowledge Space) 방법은 아무런 가정 없이 이들 결정을 결합하지만, 관찰된 K개 결정을 저장하고 관리하려면 이론적으로 기하학적인 저장 공간을 만들어야 한다. 즉, K개의 인식기 결정을 결합하기 위하여 (K+1)차 확률 분포를 필요로 하는데, 작은 K라 할지라도 그 확률 분포를 저장하거나 평가하는 것이 어렵다는 것은 이미 잘 알려져 있다. 그러한 문제점을 극복하기 위해서는 고차 확률 분포를 몇 개의 구성 분포로 나누고, 이들 구성 분포의 곱(product)으로 고차 확률 분포를 근사시켜야 한다. 그러한 이전 방법 중의 하나는 그 확률 분포에 조건부 독립 가정을 적용하는 것이고, 다른 방법으로는 [1]에서와 같이 그 확률 분포를 단지 트리 의존관계 또는 2차 구성 분포의 곱으로 근사하는 것이다. 본 논문에서는, 구성 분포의 곱으로 근사하는 방법에서, 2차 이상의 고차 구성 분포까지 고려하여 (K+1)차 확률 분포를 d차 ($1{\le}d{\le}K$) 의존관계에 의한 최적의 곱으로 근사하고, 베이지안 방법과 그 곱을 기반으로 다수 인식기의 결정을 결합하는 의존관계 기반의 프레임워크를 제안한다. 이 프레임워크는 표준 CENPARMI 데이타베이스로 실험되어 평가되었다.

본 논문에서는 일반적인 영화를 인코딩한 MPEG 형식의 비디오 데이타에 대해 장면과 장면 사이의 경계점에서 나타나는 여러 오디오 특성을 이용하는 새로운 장면 경계 검출 방법을 제안하고 실험을 통해서 그 유용성을 보인다. 일반적인 영상에서 장면 경계 지점에서는 영상의 내용이 크게 바뀜에 따라 오디오 정보도 같이 변화한다는 특성이 있으며, 본 논문에서는 이러한 장면경계에서의 오디오 정보 변화를 각각 급진변화(Radical Change), 점진변화(Gradual Change), 미세변화(Micro Change)로 분류하였으며, 각 변화의 특성을 분석하고 이를 검출하는 알고리즘을 제안하였다. 급진변화는 장면과 장면의 경계점에서 오디오가 음량의 급격한 증감이 발생하고 음색 또한 급격히 달라지는 형태를 취하고 있으며, 점진변화는 긴 시간에 걸쳐서 음량 및 음색이 달라지는 형태를, 미세변화는 음량의 변화없이 일부 음색과 주파수 분포가 달라지는 특성을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 특성을 토대로 시간축을 따라 진행하는 윈도우를 설정하여 이 윈도우 내에서의 오디오 변화를 추적함으로써 위의 세 가지 형태의 장면 경계를 추출하는 방법을 제안한다. 다양한 영화를 통한 실험에서 실제 샘플로 사용된 영화들에서 가장 많은 부분을 차지하는 급진변화에 대하여 본 논문에서 제안한 방법이 높은 검출율을 얻을 수 있음을 알 수 있었다. 본 논문에서 제안한 오디오 정보를 이용한 장면 경계 검출 방법은 비디오 정보를 이용한 장면 경계 검출과 같이 병행하여 사용함으로써 MPEG 형식의 영상정보에 대한 데이타 베이스 구축에 유용하게 사용될수 있을 것이다.관 주위에 많았다.findings suggest that compounds 6 and 11 are modulating various elements of the host immune response.%로서, carbofuran 단독투여와 carbofuran과 PB 또는 3-MC 투여사이에 대사산물의 종류는 같았으나 생성율에는 큰 차이가 있었다. 이와 같은 결과는 쥐에 carbofuran 투여 후 PB나 3-MC를 투여함으로써 carbofuran의 대사가 빠르게 이루어지고, 주 대사산물 중3-hydroxycarbofuran보다 독성 이 낮은 3-ketocarbofuran으로의 대사가 빠르게 이루어지기 때문에 carbofuran의 독성이 경감되어 쥐가 생존할 수 있는 것으로 판단된다.시장젓갈${\lrcorner}$에는 글루타민산, leucine, alanine, lysine의 4종류, ${\ulcorner}$반찬젓갈${\lrcorner}$에는 글루타민산, leucine, alanine의 3종류, ${\ulcorner}$일본병조림젓갈${\lrcorner}$은 글루타민산이 현저하게 많다.회하였다.ollowed fro all Sullungtang samples from Hanwoo. The results showed that the overall quality of Sullungtang significantly decreased as the parity increased for Hanwoo cows. The Sullungtang

정적 분할이란 가능한 모든 입력값을 고려할 때 프로그램 내의 한 지점에서 계산되는 값에 영향을 줄 수 있는 프로그램 부분들의 집합을 말한다. 본 논문에서는 일차 함수형 언어의 오퍼레이셔널 의미 정의에 기반하여 정적 분할을 정형적으로 정의하고 요약 해석을 통한 정적 분할의 분석 방법을 제시 하였으며, 제시된 분석 방법이 건전함을 증명하였다.

네트웍을 이용한 분산 컴퓨팅 환경이나 소프트웨어의 안전성이 중요한 시스템 등에서, 외부로 부터 전달되는 코드의 안전성을 검증하는 일이 점점 더 중요한 문제가 되고 있다. 전자메일에 첨부되어 온 코드나 웹브라우저를 통해 외부로부터 전달된 코드를 수행하는 일이 일상생활에서 자주 발생하고 있다. 본 논문에서는 기계어 코드의 성질을 검증하는 방법을 제안한다. 코드제공자가 기계어를 만듦과 동시에 그 기계어 코드의 성질을 만들어내어 전달하면, 코드사용자는 전달받은 코드와 그 성질이 부합하는지를 검사하는 것이다. 소스언어의 안전성은 잘 정의된 컴파일러 시스템이 검증해 주지만, 중간언어나 기계어 코드의 성질을 검증하는 잘 정의된 방법은 아직 개발되어있지 않다. 중간언어로 etySECK을 설계하고 이 언어로 작성된 프로그램의 성질을 검증하는 방법을 제안한다. 그리고 타입과 효과분석방식을 사용하여 설계된 시스템의 안전성을 증명한다.

언어의 의미정의모듈은 서로 밀접하게 관련 있는 개념과 연산의 의미구조를 모아 놓은 집합이다. 이 논문은 액션 의미표기법으로 의미정의모듈을 구성하고 확장하는 방법을 제시한다. 표현중심언어 핵심 모듈을 먼저 정의하고, 바인딩, 블록구조, 파라미터, 고차 표현식(함수)에 대한 확장 모듈을 정의한다. 그리고 의미의 획일성과 직교성이 보장되도록 의미정의 모듈들을 합성하면 더 복잡한 언어를 구축할 수 있음을 보인다.