시스템이 진화와 노화를 거듭하는 경우 프로그램을 이해하는데 있어서 가장 정확한 문서는 기존의 시스템 자체에서 추출되어진 정보이다. 프로그램의 이해를 돕기 위한 분석기법중의 하나인 프로그램 슬라이싱은 1984년 Weiser에 의해서 소개되어진 이후 다양한 방향으로 연구가 진행되어져 왔다. 특히, 생성되어지는 프로그램 슬라이스가 사이즈가 크고 충분히 집약적이지 못하다는 문제점과 슬라이스의 계산방법이 효율적이지 못하다는 문제점을 극복하기 위하여 여러 가지 방법들을 시도되어 왔다. 본 논문은 고전적인 슬라이싱 기준에 새로운 파라미터를 추가함으로써 제외개념을 이용하여 보다 함수적으로 응집력있고, 사이즈가 작은 슬라이스를 생성하는 선택 슬라이스를 제시하며 이 선택슬라이스를 계산하기 위한 효율적인 방법을 기술한다. 데이터와 제어의 흐름을 이용하여 선택 슬라이싱을 정의하고, 선택 슬라이싱을 위한 종속그래프를 정의하고 이를 사용하여 선형적 시간 내에 선택 슬라이스를 생성하는 알고리즘을 기술한다.

객체 지향 설계를 재구조화하기 위해서는 메소드와 속성들 사이의 관계를 파악해야 한다. 메소드와 속성들이 동일한 클래스에 속하는지를 추론하는 과정은 클래스 자료 참조 분석과 메소드 호출 분석에 의존한다. 최근의 많은 소프트웨어들은 규모가 방대하고 복잡하여 개발자가 도구를 사용하지 않고 수작업으로 설계를 재구조화기 어려우며 또한 너무 많은 시간과 노력이 요구된다. 본 논문에서는 메트릭을 이용하여 객체 지향 설계를 자동적으로 재구조화하는 방법을 기술한다. 먼저 메소드, 속성, 클래스, 그리고 그들의 관계츨 추상화된 모델로 표시한다. 이 모델을 기반으로 객체 지향 설계를 정량적으로 측정할 응집도와 결합도 메트릭을 정의한다. 본 논문의 메크릭은 재고조화 과정 동안에 여러 다른 설계들을 효율적으로 비교하기 위한 유용한 기준을 제공한다. 기본 재구조화 행위들과 그 의미(semantics)를 정의하고 메트릭과 행위들을 사용하여 설계를 자동적으로 재구조화한다.

정보통신 구조의 확산과 함께 전산시스템에 대한 침입과 피해가 증가되고 있으며 침입탐지 시스템에 대한 관심과 연구가 늘어나고 있다. 본 논문에서는 은닉 마르코프 모델(HMM)을 이용하여 사용자의 정상행위에서 생성된 이벤트ID 정보를 모델링한 후 사용자의 비정상행위를 탐지하는 침입탐지 시스템을 제안한다. 전처리를 거친 이벤트ID열은 전방향-역방향 절차와 Baum-Welch 재추정식을 이용하여 정상행위로 구축된다. 판정은 전방향 절차를 이용해서 판정하려는 열이 정상행위로부터 생성되었을 확률을 계산하며, 이 값을 임계값과 비교함으로써 수행된다. 실험을 통해 침입탐지를 위한 최적의 HMM 매개변수를 결정하고 사용자 구분이 없는 단일모델링, 사용자별 모델링, 사용자 그룹별 모델링 방식을 비교하여 정상행위 모델링 성능을 평가하였다. 실험결과 제안한 시스템이 발생한 침입을 적절히 탐지함을 확인할 수 있었지만, 신뢰도 높은 침입탐지 시스템의 구축을 위해서는 보다 정교한 모델의 클러스터링이 필요함을 알 수 있었다.

본 논문에서는 서식 문서의 선과 숫자의 획이 접촉된 경우 숫자의 획을 접촉되기 전 상태의 원 이미지로 복원하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법에는 서기 문서에서 추출한 숫자열을 대상으로 열 단위로 복원한다. 과정은 우선 숫자열과 접촉된 선의 위치를 찾아내고, 선을 추적하면서 접촉으로 판정되는 영역을 유형별로 분류하여, 각 유형에 적합한 획 복원 방법을 제안한다. 또한 선에 숫자의 획이 완전히 포함된 경우의 복원 방법도 제안하여 현장에서의 서식 처리 과정에서 발생하는 문제점을 해결하고자 하였다. 제안하는 방법을 평가하기 위해서 은행 입출금전표, 신용카드 매출전표 및 NIST 필기 숫자열 데이터베이스 이미지를 사용하였다.

다각도로 분석된 학업 성취도를 신속하게 제공받는 학생들은 그렇지 않은 학생들에 비해 차후에 더 나은 학업 성과를 보인다. 그러나 현재의 한국 학교 현장에서 시행되고 있는 평가 방법을 이를 반영하지 못하고 있다. 본 연구에서는 이러한 서비스를 온라인으로 교사와 학생에게 제공하는 ‘학업성취도 분석시스템’인 SAAS를 설계하고 구현하였다. 이 시스템은 비즈니스 데이터를 다차원적으로 분석하여 부가가치를 창출하는데 쓰이는 신기술인 OLAP을 이용한다. 학생, 과목, 기간 차원에 대한 종합적 성취도 분석 결과가 산출되고, 이는 편리한 인터페이스를 통해 제공된다. 시스템의 성능향상을 위해서 분석결과의 부분적 사전연산 방식과 큐브의 청크 단위 저장 방식이 사용되었다. SAAS는 전국 단위 학생 성적 분석을 위해서도 쓰일 수 있을 정도로 성능면에서 확장성을 지니며, 제 7차 교육과정 개혁에도 적용이 가능하다.

JDK 자바 컴파일러의 예외 분석은 프로그래머의 throws 선언에 의존하는 프로시저-내 분석이다. 이 분석에서는, 실제 발생하지 않는 예외들이나 실제 발생하는 예외보다 광범위한 예외들이 throws 구문에 선언되어 있는 경우, 적절한 예외 처리를 하지 못하는 문제가 발생한다. 이러한 문제의 해결을 위해 [1,2,3]에서 프로그래머의 선언과 무관한 프로시저-간 예외 분석기가 제시되었다. 본 논문에서는 이 두 분석 방법을 설계 구현하고 실험을 통해서 비교하였다. 실제 사용되는 자바 프로그램에 실험 결과, 프로시져-간 예외분석이 처리되지 않는 예외정보에 대해 프로시저-내 분석보다 정확한 결과를 제공함을 알 수 있었다.