다층신경회로망 구조의 재구성은 회로망의 일반화 능력이나 효율성의 관점에서 중요한 문제로 연구되어왔다. 본 논문에서는 신경회로망에 학습된 은닉 지식들을 추출하여 조합함으로써 신경회로망의 구조를 재구성하는 새로운 방법을 제안한다. 먼저, 각 노드별로 학습된 대표적인 지역 규칙을 추출하여 각 노드의 불필요한 연결구조들을 제거한 후, 이들의 논리적인 조합을 통하여 중복 또는 상충되는 노드와 연결구조를 제거한다. 이렇게 학습된 지식을 분석하여 노드와 연결구조를 재구성한 신경회로망은 처음의 신경회로망에 비하여 월등히 감소된 구조 복잡도를 가지며 일반적으로 더 우수한 일반화 능력을 가지게 됨을 실험결과로서 제시하였다.

소프트웨어 아키텍쳐는 소프트웨어 개발에 참여하는 사람들간의 원활한 의사 소통과 시스템 설계 결정에 대한 합리적 판단을 가능하게 하는 상위 수준의 시스템 추상화이다. 이러한 소프트웨어 아키텍쳐에 대한 평가는 소프트웨어에 요구되는 품질을 소프트웨어 개발 전에 미리 예측하거나, 고품질 소프트웨어를 개발하는대 적합한 아키텍쳐의 선택 및 향상을 가능하게 한다. 그러나 현재의 아키텍쳐 평가 방법은 아키텍쳐 평가의 초기 입력물에 대한 정의가 미흡하고, 평가 과정이 주관적인 프로세스에 많이 의존하거나 흑은 체계적인 프로세스를 정의하고 있지 않다. 뿐만 아니라 아키텍쳐 평가 정보들의 표현에 대한 고려가 부족하다. 본 논문에서 제안하는 방법은 아키텍쳐 평가의 주요 입력물인 요구사항을 기능적 요구사항과 비기능적 요구사항으로 분리하여 다루고, 소프트웨어 아키텍쳐는 UML을 이용한 "4+1"뷰 아키텍쳐 모델을 바탕으로 명확하게 정의한다. 이를 통하여 아키텍쳐 평가의 목표 및 평가 범위, 평가 대상을 분명하게 결정한다. 그리고 아키텍쳐 평가의 중요 정보들인 부분 설계, 설계 결정, 근거 데이타, 품질 등의 정보를 단계적으로 결정하기 위한 체계적이고 객관적인 프로세스를 제시한다. 또한 평가 결과에 있어서는 아키텍쳐 평가 과정에서 결정된 정보들을 구조화된 형태로 나타냄으로써 품질 예측 및 아키텍쳐의 향상과 선택이 가능하도록 돕는다.

이 논문은 눈동자와 입술을 효과적으로 인식하는 방법을 제안하였다. 얼굴에서 가장 어두운 부분 중의 하나인 눈동자와 밝은 부분인 흰자위로 구성되는 눈의 형태적인 특징과 눈동자와 눈썹 사이의 관계를 반영하는 평가함수를 이용하여 눈동자를 인식하였다. 입술 형태, 입술과 인접한 피부와의 밝기 차이를 반영하는 가중치 벡터들을 사용하여 두 입술 사이의 경계선과 입술의 4개 특징점(양 끝점 및 위와 아래의 끝점)을 찾았다. 여러 영상들에 대해 실험하여 좋은 결과를 얻었다.

이동 물체 추적 기법은 동작 분석 및 이해의 분야에서 사용되는 중요한 기법 중의 하나이지만 해결해야 할 많은 문제점을 가지고 있다. 특히, 배경과 이동 물체가 동적으로 변화하는 환경에서는 다른 물체에 의해 이동 물체가 부분적으로 폐색될 수 있기 때문에 이동 물체를 추적하는 작업은 매우 어렵다. 동작 분석 분야에서 많이 사용되는 칼만 필터는 연속적으로 입력되는 프레임으로부터 물체의 이동을 예측하는 알고리즘이다. 본 논문에서는 기존의 칼만 필터를 개선한 구조적 칼만 필터라고 불리는 새로운 칼만 필터를 제안한다. 본 논문에서 제안하는 구조적 칼만 필터는 폐색과 같은 열악한 조건에서도 동작을 성공적으로 측정할 수 있다. 실험 결과는 제안된 방법이 동적으로 변화하는 환경에서 이동 물체를 효과적으로 추적하는 것을 보인다.

최근에 지연 계산 함수형 언어를 자바 프로그램으로 변환함으로써 지연 계산 함수형 언어 프로그램에 대해 코드 이동성을 제공하려는 연구가 있었다. 이러한 연구들은 자바와 지연 계산형 함수형 언어의 추상 기계가 가지는 구조적 유사성에 바탕을 두고 있다. 지연 계산 함수형 언어에 대한 추상 기계인 STGM(Spineless Tagless G-machine)과 자바 언어에 대한 추상 기계인 JVM(Java Virtual Machine)은 기억장소 재활용 체계와 스택 기계 구조를 가진다는 점에서 공통된 특징을 가지고 있다. 그러나 현재가지의 지연 계산 함수형 언어로부터 자바로의 변환 구조는 이와 같은 추상 기계 구조상의 공통점을 충분히 이용하지 못하였다. 본 논문에서는 STGM의 계산 모델을 eval-apply 모델로 새로이 정의함으로써 STGM과 JVM의 공통점을 충분히 이용하는 새로운 변환 구도를 제안한다. 새로이 제안된 변환 구도에서는 자바 스택(Java Virtual Machine Stack)을 사용하여 함수 계산을 수행하도록 함으로써 스택 시뮬레이션으로 인해 나타나는 자바에서의 배열 접근 부담을 제거하였다. 본 논문의 변환 구도에 의해 자바로 변환된 벤치마크 프로그램들은 기존의 변환 구도에 의해 변환된 경우보다 JDK 1.3에서 빠르게 동작한다.

병행 객체지향언어에서 상속성과 병행성은 가장 중요한 특성이다. 하지만, 상속성과 병행성은 상충적인 특성을 가지고 있기 때문에 이들을 병행으로 사용할 경우, 객체 내부의 코드 재정의를 요구하는 상속변칙이 발생된다. 본 논문에서는 캡슐화의 손상 없이 상속변칙을 해결하기 위해 상태 추상화 개념을 도입하였다 이를 통해 캡슐화된 객체의 내부 상태를 추상형 상태로 사상하였고, 효율적인 상속을 위해 상속 인터페이스를 설계하였다. 추상형 상태 집합을 가진 상속 인터페이스를 통해 메소드의 재정의가 발생하더라도 상속 계층 내에 존재하는 클래스들에 미치는 영향을 제거함으로써 상속변칙 문제를 해결하였다.

정형 명세를 이용하여 구현된 프로그램이 수행 중에 명세를 만족시키는지 모니터링하고 검사하는 기법에 대한 연구들이 기존에 많이 수행되어 왔다. 이들은 주로 요구사항 명세언어로 시제논리 혹은 그것의 확장을 사용하게 된다. 이때 대부분의 연구는 실제 구현된 시스템이 가지는 동적인 변화를 제대로 요구사항 명세에 기술하고, 검사할 수 있는 언어를 제공하지 못하고 있다. 본 연구에서는 동적 시스템의 특성 명세언어로 기존에 제안했던 HDTL을 사용하여 동적인 자바 프로그램의 수행을 모니터링하고 검사하는 프레임웍을 제안한다.