본 논문에서 제안하는 시나리오기반 검증기법의 목적은 UML로 작성된 객체지향 분석모델의 완전성 및 일관성을 진단하는 것이다. 검증기법의 전체 절차는 요구분석을 위한 Use Case 모델링 과정에서 생성되는 Use Case 시나리오와 UML 분석모델로부터 역공학적 방법으로 도출된 객체행위 시나리오와의 상호참조과정 및 시나리오 정보트리 추적과정을 이용하여 단계적으로 수행된다. 본 검증절차를 위하여 우선, UML로 작성된 객체지향 분석모델들은 우선 정형명세언어를 사용하여 Use Case 정형명세로 변환하다. 그 다음에, Use Case 정형명세로부터 해당 Use Case 내의 객체의 정적구조를 표현하는 시나리오 정보트리를 구축하고, Use Case 정형명세 내에 포함되어 있는 객체 동적행위 정보인 메시지 순차에 따라 개별 시나리오흐름을 시나리오 정보트리에 표현한다. 마지막으로 시나리오 정보트리 추적과 시나리오 정보 테이블 참조과정을 중심으로 완전성 및 일관성 검증작업을 수행한다. 즉, 검증하고자 하는 해당 Use Case의 시나리오 정보트리를 이용한 시나리오 추적과정을 통해 생성되는 객체행위 시나리오와 요구분석 과정에서 도출되는 Use Case 시나리오와의 일치여부를 조사하여 분석모델과 사용자 요구사양과의 완전성을 검사한다. 그리고, 시나리오 추적과정을 통해 수집되는 시나리오 관련종보들을 가지고 시나리오 정보 테이블을 작성한 후, 분석과정에서 작성된 클래스 관련정보들의 시나리오 포함 여부를 확인하여 분석모델의 일관성을 검사한다. 한편, 본 논문에서 제안하는 검증기법의 효용성을 증명하기 위해 대학의 수강등록시스템 개발을 위해 UML을 이용해 작성된 분석모델을 특정한 사례로써 적용하여 보았다. 프로세싱 오버헤드 및 메모리와 대역폭 요구량 측면에서 MARS 모델보다 유리함을 알 수 있었다.과는 본 논문에서 제안된 프리페칭 기법이 효율적으로 peak bandwidth를 줄일 수 있다는 것을 나타낸다.ore complicate such a prediction. Although these overestimation sources have been attacked in many existing analysis techniques, we cannot find in the literature any description about questions like which one is most important. Thus, in this paper, we quantitatively analyze the impacts of overestimation sources on the accuracy of the worst case timing analysis. Using the results, we can identify dominant overestimation sources that should be analyzed more accurately to get tighter WCET estimations. To make our method independent of any existing analysis techniques, we use simulation based methodology. We have implemented a MIPS R3000 simulator equipped with several switches, each of which determines the accuracy level of the

본 논문은 ATM(Abstract Timed Machine)으로 명세된 실시간 시스템을 검증하기 위한 방법을 기술한다. ATM은 임무 위급 시스템인 실시간 시스템을 명세, 분석, 검증하기 위한 정형기법이다. ATM은 모드와 전이, 포트로 구성되어 있으며 모드는 머신의 압축된 상태를 표현한다. 전이는 하나의 모드에서 다른 모드로의 전환을 나타내며 조건과 이벤트로 구성되어 있다. 포트는 ATM간의 상호작용을 위한 진입을 표현한다. 다른 정형기법과 비교하여 ATM은 소프트웨어의 순환공학 과정에서 사용하기 위해 설계되었다. 역공학 측면에서 볼 때 ATM은 계산 논리뿐만 아니라 실시간 시스템의 실제 소스코드에 있는 설계나 환경정보를 표현할 수 있다. 이러한 목적을 위해 ATM의 모드는 계산모드, 추상화 모드, 주제모드로 구분된다. 계산 모드는 코드 상에서의 논리와 계산을 나타내며 추상화 모드는 모드와 전이의 블록을 하나의 ATM으로써 표현한다. 대개의 경우, 이것은 코드 상에서의 블록을 ATM내 하나의 모드로 나타낼 때 사용한다. 주제 모드는 예외나 주기적 동작 등과 같은 다수의 ATM의 주제를 표현한다. 실시간 시스템을 검증하기 위해 시스템의 소스 코드는 역명세 과정을 통하여 ATM으로 표현된다. 검증은 ATM에 대한 도달성 그래프를 생성하는 것에 의해 수행된다. 도달성 그래프는 상태와 시간을 추상화되고 압축된 형태로 표현할 수 있으며 그 결과 시간 속성을 지닌 상태 공간을 감소시킬 수 있다. 또한 시스템의 교착상태를 쉽게 발견할 수 있다. 본 논문은 ATM과 실행 모델, 도달성 그래프, 검증을 위한 속성 등을 기술하며 이들을 다른 정형 방법들과 예제를 통하여 비교한다.수 있다. 모피우스는 헤더나 광고와 같은 불필요한 정보들을 제거하는 별도의 단계를 거치지 않으므로 wrapper를 빠르게 생성한다. 궁극적으로 모피우스는 새로운 웹 상점을 사용자가 자유롭게 추가, 삭제할 수 있는 환경을 제공한다.X>와 반응시킬 경우에는 반응식 c에 의거 진행됨을 예측할 수 있었다.의거 진행됨을 예측할 수 있었다.이 거의 산화되지 않았고, $700^{\circ}C$에서도 ZnS와 ZnO 상이 공존한 것으로 보아 SnO$_2$코팅이 ZnS의 산화를 억제하는 것으로 나타났다.pplied not only to the strike system in the RSC circle, but also to the logistics system in the SLC circle. Thus, the RSLC model can maximize combat synergy effects by integrating the RSC and the SLC. With a similar logic, this paper develops "A Revised System of Systems with Logistics (RSSL)" which combines "A New system of Systems" and logistics. These tow models proposed here help explain several issues such as logistics environment in future warfare, MOE(Measure of Effectiveness( on logistics performance, and COA(Course of Actions)

‘컴포넌트 기반 소프트웨어 개발’에서 컴포넌트 사용자는 컴포넌트 맞춤, 즉 컴포넌트를 특정 도메인 요구사항에 맞추는 작업을 반복적으로 수행함으로써, 소프트웨어를 개발한다. 따라서 컴포넌트 기반 소프트웨어 테스트의 주요 대상은 맞춤으로 변형된 컴포넌트에서 발생하는 오류이다. 본 논문에서는 엔터프라이즈 자바빈즈(Enterprise JavaBeans : EJB)를 기반으로 구체화된 EJB 컴포넌트 맞춤 테스트 기법을 개발한다. 본 기법은 EJB 컴포넌트의 인터페이스 가운데 맞춤 오류가 일어나는 곳에만 오류를 삽입하여, 맞추어진 컴포넌트와 오류가 삽입된 컴포넌트를 차별하는 테스트 케이스를 선정한다. 따라서 본 논문에서는 EJB 컴포넌트 맞춤 테스트 기법을 EJB 컴포넌트 맞춤에 적용한 사례를 보이고 이를 분석하여, 본 기법이 EJB 컴포넌트에 적용 가능한 것임을 보인다.

웹 기반의 워크플로우 시스템은 기업간 전자상거래에 필수적인 요소로 부각되고 있다. 그러나 상이한 벤더들에 의해 제작된 워크플로우 엔진들은 상호운영성이 보장되지 않기 때문에 전자상거래의 제기능을 발휘하지 못한다. 이와 같은 문제를 해결하기 위한 노력으로 WfMC(Workflow Management Coalition)에서는 워크플로우 시스템간의 상호운영성을 위한 기본 명세를 제공하고 있으나, 인터넷상에서의 구체적인 활용방안은 제시되지 못하고 있다. 본 논문에서는 워크플로우 시스템 사이의 데이타 교환을 위한 프레임워크(WDEF : Workflow Data Exchange Framwork)를 제시한다. WDEF는 데이타 레지스트리를 중심으로 하여 워크플로우간 상호운영성을 제공하기 위한 메타데이타를 기술하고, 네트워크 상의 자원을 기술하기 위한 기반 기술인 RDF(Resource Description Framework)를 이용하여 워크플로우간의 메시지를 구성한다. 데이타 레지스트리를 이용함으로써, WDEF는 WfMC에서 정의하는 워크플로우 상호운영성을 위한 요구조건들을 모두 수용하면서 보다 확장성 있고 유연한 구조를 가지며, RDF에 기반한 자동적인 XML 인코딩을 통해 전자 상거래에 이용되는 다른 XML문서와도 완벽한 호환성을 가진다.

디지털 컨텐츠의 저작권 보호와 위변조 탐지를 위해 사용되는 비가시적인 워터마킹 기법은 워터마킹된 영상의 화질저하를 최소로 하면서 화질이 현격히 저하되기 전에는 워터마크가 제거되지 않는 견고성을 갖도록 해야한다. 본 논문에서는 워커마킹된 영상에서 원영상을 사용하지 않고 저작권자를 탐지할 수 있는 디지털 워터마킹 기법을 제안한다. 제안된 기법은 크게 내장단계와 탐지단계로 나뉜다. 내장단계에서는 워터마킹된 영상의 화질이 크게 저하되지 않도록 시각적 마스킹 효과를 고려한다. 워터마크 탐지과정은 원 영상을 사용하지 않고 저작권 분쟁이 발생한 영상과 저작권 주장하는 사람이 제시한 해당 워터마크만을 사용하여 이루어진다. 본 논문에서 제안된 디지털 워터마킹 방법은 일반적인 영상의 변형에 상당히 견고한 특성을 가지며, 변형이 가해지지 않은 워터마킹된 영상을 저작자가 보관함으로써 다중 소유권 주장 문제에 대해서도 저작권 주장이 가능하다.

웹 기반 검색 시스템에서사용자의 관심이 많은 문서를 선별하여 제공하기 위해 프로파일이나 시소러스에 관한 연구가 이루어지고 있다. 그러나, 프로파일이나 시소러스를 구축하고 유지보수 하는데 많은 시간과 노력이 필요하다. 특히 구축된 시소러스에 대해 구조화 및 적합성의 문제가 있다. 따라서, 이러한 문제점을 극복하고자 본 논문에서는 문서에서 추출한 용어 빈도를 문서에서 용어의 중요 정도로 사상시키기 위해 시그모이드 멤버 쉽 함수를 적용한다. 또한, 이 중요 정도에 따라 질의어를 확장하고 의미적으로 연결된 문서를 동일한 문서 집단으로 분류할 수 있는 알고리즘을 제안하여 사용자의 선호도가 반영된 문서를 선별하고 제공하고자 한다.

본 논문에서는 특정한 객체의 색 분포 모델링으로부터 얻어지는 가중 색 히스토그램과 지배적인 색의 영상공간 분포특성을 이용한 내용기반 영상 검색 방법을 제안한다. 특정한 객체의 예로 사람 얼굴을 선택했고, 그것의 색 분포를 u*-v* 색도 공간에서 모델링 했으며, 모델의 정규화된 부피를 균등 양자화된 색도 공간의 각 빈(bin)의 히스토그램 값에 대한 가중치로 결정하고, 결정된 가중치를 히스토그램 정합 과정에 적용하였다. 또한 색 히스토그램 값이 큰 특정한 수의 빈으로 정의되는 지배적인 색의 영상 공간 분포를 가중 색 히스토그램과 함께 유사성의 측정기준으로 사용하였다. 제안한 검색 방법을 500여개의 영상에 대해 실험한 결과 제안한 방법이 얼굴을 포함하는 영상을 질의로 주었을 때 얼굴을 포함하는 영상을 우선적으로 찾는데 효과적임을 확인하였다.

Markov 랜덤 필드(MRF)를 이용한 질감 영상의 영역분할을 각 영역을 기술해줄 수 있는 제대로 된 파라미터들을 찾는 것이 가장 중요하다. 종래에는 입력영상의 질감 영역의 수와 그 형태 등을 초기에 적당히 가정하여 파라미터를 찾는 방법을 써왔는데 실제 영상에는 잘 맞지 않았다. 최근에 완화법(Relaxation)을 이용하여 MRF의 파라미터를 찾는 방법이 제안[8]되었는데 오직 일반화된 Ising 모형에서만 사용가능 하였다. 본 논문에서는 비교적 자연영상에 적합한 자기이항 모형(Auto-binomial Model)에 변형된 완화법을 적용시켜 파라미터를 추정하고 질감 영상을 분할해 보았다. 그 결과 이전의 Ising 모형으로는 어려웠던 자연영산의 분할에서 좋은 결과를 얻을 수 있었다.

본 논문에서는 우리말 문서에 있는 오류를 어절 단위로 검증하는 철자 오류와 여러 어절을 분석해야 처리할 수 있는 문법 오류로 분류하였다. 문법 오류를 처리할 때 전체 문장 분석은 시간이 많이 소요되고 구현하기 어려우므로 대부분 부분 문장 분석 방법을 이용한다. 기존 연구에서 사용한 부분 문장 분석은 분석 어절에 어휘 중의성이 있을 때 문장 분석 종결 또는 과분석 등의 오류가 발생한다. 본 논문에서는 문법 검사기에서 어휘 중의성 때문에 발생하는 문제점을 해결하는 방법으로 어휘 중의성 제거 규칙을 사용한다. 본 논문에서 구현한 어휘 중의성 제거 모듈은 코퍼스 데이타에서 얻은 경험적 규칙을 기반으로 한다. 이 경험적 규칙은 언어적 지식을 기반으로 한다.