객체 지향 모델링의 결과를 소스 코드로 매핑 할 때 구현 플랫폼에 맞는 정확하고 체계적인 매핑 기법이 요구된다. 또한, 모델링 자체는 구현 언어나 특정 플랫폼에 종속적이지 않기 때문에 특정 플랫폼이나 언어에 맞게 구현할 수 있는 효율적이며 순차적인 접근법이 필요하다. 모델링한 결과는 구현상의 소스 코드로 정확하게 나타나야 하며 정확한 매핑을 위해서 본 논문에서는 EJB(Enterprise Java Beans) 2.0을 기준으로 하여 구현하고자 할 때, 모델링 단계에서 도출된 각 클래스가 가지는 비즈니스 오퍼레이션들이 EJB 2.0에서 지원하는 여러 가지 구현 가능한 장치들을 통해서 어떻게 나타날 수 있는지에 대한 절차적이며 구체적인 방법 및 디자인 패턴을 제시한다. 따라서 개발자로 하여금 이러한 기법들을 이용하여 비즈니스 오퍼레이션을 좀 더 체계적이며 정확하게 EJB 2.0 플랫폼에 맞도록 구현하여 설계 내용이 구현 소스 코드 상에 정확히 대응되어 나타날 수 있도록 지침을 제시한다.

웹상에서 문서의 표준으로 인정받고 있는 XML을 기반으로 전사상거래, 무선통신 및 멀티미디어 기술 등 많은 연구가 활발하게 이루어지고 있다. JML(Java Markup Language)은 Java로 작성된 원시 코드를 이해하고 재사용 하는데 도움이 리는 정보를 다양할 목적으로 이용하는데 적합하도록 작성된 XML 응용으로 클래스 계층구조나 클래스 관계성 및 메소드 등에 관련된 다양한 정보를 효과적으로 표현할 수 있는 DTD이다. 본 논문은 역공학 측면에서 JML을 이용하여 Java 원시 코드로부터 주석정보를 추출하고, 그 외에 이해 및 재사용에 도움이 되는 정보를 추출하여 JML 문서를 생성하는 도구와 순공학 측면에서 사용자가 수작업으로 생성하거나 자동으로 생성된 JML 문서에 포함된 문서 정보로부터 Java 응용 프로그램의 골격 코드를 생성하는 도구를 설명한다. 본 연구의 결과를 이용하여 원시 코드의 이해나 분석 또는 유지보수에 유용하고, 필요한 정보론 쉽게 얻을 수 있고, XML 형식의 문서로 인해 개발사들이나 팀 구성원들 사이의 정보의 공유 및 가공을 쉽게 할 수 있다. 또한 JML 문서로부터 생성된 Java 골격 코드는 신뢰성이 있는 강건한 코드로 완전한 원시 코드를 개발하는데 도움을 제공하며, 마지막으로 프로젝트의 비용 및 시간을 절감할 수 있도록 해준다.

장면 영상 속의 분사 영역에는 다른 부분과는 구분되는 특징적인 공간주파수가 있다. 이 특징은 직관적이며 또한 유용한 정보로서의 가치가 있다. 본 논문에서는 장면 영상에서 수평 텍스트를 찾는 방법을 제안한다. 수직 및 수평 방향으로 걸친 edge 픽셀의 빈도수와 푸리에 변환에 의한 기본 주파수의 두 가지 특징을 이용한 방법이다. 두 가지 특징을 독립적으로 활용하여 그 결과를 결합하거나 연속하여 적용하여 원하는 결과를 얻을 수 있다. 이와 같은 특징은 대체로 언어 또는 문자에 무관함을 확인하였다. 이에 추가하여 Hough 변환을 이용한 장면 속의 사각형을 탐색하였다. 여러 사람들에게 유용한 정보는 보통 강한 색상대비로 눈에 잘 띄는 색깔의 사각형 안에 씌어있는 경우가 보통이므로 사자형의 탐색함으로써 보다 효과적으로 문자를 탐색할 수 있다.

온톨로지(ontology)란 객체(object)들과 이들 사이의 관계의 정의에 의하여 어떤 사실이나 상태를 표하는 지식 표현 방법이다. 본 논문에서는 온톨로지를 이용한 웹 문서 분류와 이를 바탕으로 사용자의 정보 요구에 대한 개인화 된 정보를 제공하는 에이전트를 제안한다. 에이전트는 웹 문서들이 가지는 의미 구조를 계층적 형태로 표현한 온톨로지를 바탕으로 웹 문서를 분류하게 된다. 본 논문에서 온톨로지는 개념(concept)과 개념에 대한 특징(feature), 개념간의 관계(relation) 그리고 문서 분류를 위한 제약조건(constraint)으로 이루어진다. 에이전트는 사용자 프로파일과 문서 식별의 결과를 이용하여 사용자의 정보 요구를 효율적으로 파악하고 사용자의 브라우징을 돕게된다. 또한 에이전트는 선행탐색(look-ahead)방법을 통해 문서를 획득 문서를 개념으로 표현함으로써 사용자가 좀더 이해하기 쉬운 상위 단계의 윈 문서를 추천하게 된다.

질의응답 시스템이 올바른 답변을 제시하기 위해서는 사용자의 의도를 정확하고 강건하게 파악하는 것이 매우 중요하다. 이러한 요구 사항을 만족시키기 위해서 본 논문에서는 실용적 실의응답 시스템을 위한 질의 유형 분류기를 제안한다 제안된 실의 유형 분류기는 규칙 기반의 방법과 통계 기반의 방법을 접목시킨 하이브리드 방법을 사용한다. 제안된 방법을 사용함으로써 수동으로 규칙을 작성하는 시간을 줄일 수 있었고 정확률을 향상시킬 수 있었으며 안정성을 보장받을 수 있었다 제안된 방법에 대한 실험에서 질의 유형을 분류하는데 80%의 정확률을 얻었다.

자바 언어에서 new라는 키워드로 생성된 객체들은 C나 C++언어에서의 free 또는 delete와 같은 키워드를 사용하지 않고 자바가상머신의 쓰레기 수집기에 의하여 자동적으로 관리 (유지 또는 제거) 되어진다. 따라서. 응용프로그래머는 메모리 관리에 대한 부담을 전혀 가지지 않고 프로그래밍을 할 수 있다는 장점이 있다. 그러나, 쓰레기 수집기는 자체 실행시간 오버헤드로 인하여 자바가상머신의 성능을 저하시킨다. 이러한 점을 개선하기 위하여, 본 논문에서는 쓰레기 수집기를 사용하는 자바환경에서 프로그래머가 최소한의 프로그래밍 오버헤드를 가지고 명시적으로 객체를 수거함으로 쓰레기 수집기의 실행시간 오버헤드를 줄일 수 있는 방안을 제시한다. 이를 위하여, 제안된 기법에서는 자바 어플리케이션이 순수 자바로 자성된 API를 호출하고, 이것이 다시 가상머신의 종속적인 루틴을 호출함으로써 자바가 가지는 이식성을 그대로 유지하도록 하였다. 다시 말하면 어플리케이션 수행의 안정성은 유지하면서 프로그래머가 단순히 API만을 호출함으로 자바가상머신의 성능향상을 이룰 수 있게 하였다. 마크-수거(Mark-and-Sweep) 알고리즘에 제안한 방법을 적용한 결과 쓰레기 수집기만으로 작동되는 경우의 객체수거 시간에 비해 최저 10%에서 최고 52% 이상의 수행시간 향상을 보였다.

자바언어는 인터넷 및 분산 환경 시스템에서 효과적으로 응용 프로그램을 개발할 수 있도록 설계된 프로그래밍 언어로써 객제지향 패러다임 특성 및 다양한 개발 환경을 지원하고 있다. 그러나, 자바는 클래스 파일이 이동하여 JVM 환경에서 인터프리팅 되는 시스템이므로, 성능의 저하 없이 실행되기 위해서는 효율적인 최적화와 실행 시스템이 요구된다. 본 논문은 네트워크 상에서 동적으로 다운로드 되는 클래스 파일을 바이트코드 수준에서 최적화하였다. 최적화된 바이트코드들이 인터프리팅 되는 시스템에서 적은 네트워크 로드를 가지고 실행할 수 있도록 하며, 효율적인 실행 속도를 보이도록 하는 것이다. 본 논문에서 구현된 바이트코드 최적화기에서는 내부적으로 바이트코드 최적화기와 클래스 파일 생성기를 이용하여 실행시간을 개선하고 전체 클래스 파일의 크기를 줄이게 된다. 바이트코드 최적화기는 바이트코드를 클래스사이의 계층 분석과 제어 흐름의 분석을 통하여 클래스들간의 연관 관계를 분석한 후 그래프를 구성하고, 패턴 탐색 결과 기본 블록 분리를 통하여 전역 최적화를 이루고, 기본 블록 안에서의 연산강도 경감, 그리고 도달할 수 없는 코드 블록의 제거를 수행한다. 바이트코드 최적화 단계를 수행한 클래스 파일은 부분적으로 클래스 파일의 최적화를 가져와 전체 클래스 파일의 크기를 줄이고, 인터프리터를 통하여 실행될 때 수행 속도 면에서 좀더 빠른 실행속도를 가지게 된다.

일반화 LR(Generalized LR, 이하 GLR) 파싱은 선형 스택을 사용하는 전통적인 LR 파싱 방식의 한계를 극복하도록 만들어진 LR 파싱 기법의 하나로서, LR 기법에 여러 가지 매커니즘을 통합하여 자연어 파싱에 응용하는 작업의 토대가 되어 왔다. 본 논문에서는 기존의 확률적 LR 파싱 기법이 가지고 있는 문제를 개선한 조건부 연산 모델(Conditional Action Model)을 제안한다. 기존의 확률적 LR 파싱 기법은 그래프 구조 스택의 복잡성으로 인해 상대적으로 제한된 문맥 정보만을 사용하여 왔다. 제안된 모델은 부분 생성 파스의 표현을 위하여 표층 구문 타입(Surface Phrasal Type)을 사용하여 그래프 구조 스택에 들어 있는 구문 구조를 기술함으로써 좀 더 세분된 구조적 선호도를 파서에 반영시킬 수 있다. 실험 결과, 어휘를 고려하지 않고 학습한 조건부 연산 모델로 구현된 본 GLR 파서는 기존의 방식보다 약 6-7%의 정확도 향상을 보였으며, 본 모델을 통해 풍부한 스택 정보를 확률적 LR 파서의 구조적 중의성 해결에 효과적으로 사용할 수 있음을 보였다.

본 논문에서는 한글의 구조적 특징이 반영된 획들의 통계적인 분포에 근거한 필기 문자열의 기울기 보정 방법을 제안한다. 기존의 기울기 보정 방법들은 대부분 영문위주의 보정 방법으로, 영문과 달리 2차원적 구조를 갖는 한글에 적용하는데는 많은 문제가 있다. 일반적인 보정 방법을 적용할 경우 한글에 내재하는 강한 대각선획의 영향으로 인한 역보정의 문제가 가장 많이 나타나며. 기울어진 문자열을 제대로 보정하지 못하는 경우도 빈번하다. 제안하는 방법에서는 추출된 획들의 기울기 분포를 K-평균 군집법을 적용하여 수직획과 대각선획의 두 개의 군집으로 분류하고, 가우시안 분포로의 모델링을 통해 대각선획을 제외하고 수직획만을 이용하여 기울기 보정을 수행하였다. 임의의 필기자에 의해 필기된 우편봉투 주소 문자열 1,300개에 대해 제안하는 방법과 기존의 방법들을 적용하여 실험한 결과 제안하는 방법이 기존방법들에 비해 역보정률을 크게 낮추고, 기울어진 문자열에 대해 완벽한 보정 성능을 보여 그 우수성이 입증되었다.

정형기법을 사용하여 실시간 시스템을 명세할 때. 상태 기반 정형 기법이 가지는 큰 문제 중의 하나는 시간 값. 자료 값, 위치 값을 통한 상대 표현으로 발생하는 상태 폭발이다. 본 논문에서는 상태 폭발 문제를 접근하기 위해, 시스템의 명세에 적용하는 추상화와, 명세된 시스템의 실행에 적용하는 추상화 기법을 정의하였다. 명세 구문에 정의한 추상화를 추문 추상화라 정의하고 명세 구문이 가진 패턴(연산 정보, 구조)을 정의하여 추상화한다. 실행에 적용되는 추상화는 의미 추상화라 정의하고 실행 시 생성되는 시간, 자료, 위치 상태 값이 파진 실행 의미의 패턴을 추상화한다. 추상화를 통하여 명세 모델과 실행 모델에 계층을 생성하여 상위 계층에서는 복잡도가 낮은 단계에서 시스템의 개략적인 정보를 분석할 수 있다. 하위 계층에서는 정확도가 높은 분석을 수행할 수 있는 반면에 많은 상태를 살펴야되기 때문에 높은 복잡도를 가진다. 본 논문에서는 추상화의 정의와 더불어, 적용 사례를 통하여 상태 감소와 계층성 생성, 복잡도 감소를 보인다.

소프트웨어의 사용성은 소프트웨어 제품 평가시, 사용하기 쉬운 정도, 효율성의 정도, 만족도의 정도 등으로 판단되는 소프트웨어의 특성이다. 이러한 사용성은 소프트웨어 제품의 품질을 결정하는 중요한 요소이다. 따라서 소프트웨어 제품들은 그 자체의 사용성에 대해 평가를 받고 개선지침을 추출하여 이를 기반으로 지속적인 개선이 이루어져야 한다. 그러나 제품마다 사용성 요소들의 중요도가 다르고, 같은 요소에 대해서도 사용자들은 서로 다른 환경과 지식으로 인해 엇갈린 평가를 내릴 수 있으므로 사용성 평가는 제품의 적합성을 판단하고 개선방향을 얻기 위해 다양한 요소들을 고려하여 개발되는 것이 중요하다. 그러나 기존의 만족도 평가와 수행도 평가는 문제점의 원인 발견 평가결과를 수정에 반영하기 힘들고, 모든 영역에 적용되도록 만들어진, 획일화된 평가항목과 내용으로는 평가 대상 제품의 특징을 반영하기가 어려웠다. 따라서 본 논문에서는 대상 제품의 평가 항목별로 사용자의 정신모형과 감성을 평가하는 모델을 개발하였다. 설계자들의 개념 모형과 사용자의 정신 모형의 일치여부를 평가하여 그 결과를 바탕으로 개선 지침을 제공할 수 있는 평가방법과 시스템에 대한 만족도를 높이고 보다 효과적으로 작업할 수 있도록 하기 위해 사용시의 감성과 이에 영향을 미치는 시스템의 구성요소들을 분석하여 평가하고 개선 지침을 추출하는 감성요소론 기반으로 하는 평가방법을 합하여 개발한 평가 모델을 제안한다. 그리고 이 평가 모델에 대한 사례연구로 GUI 프레임워크를 사례로 채택해서 평가하고 개선 방향을 추출하였다. 본 논문에서 제안한 평가 모델은 제품 사용자의 작업분석을 기반으로 추출된 작업항목에 대한 평가요소를 가지고 평가를 수행함으로서, 제품의 특성을 반영할 뿐만 아니라, 수정되어야 할 항목을 정확히 나타내 줌으로서 효과적인 사용성 평가를 가능하게 할 것이다.

인터넷과 같은 대량의 정보에 대응할 수 있는 고성능 정보검색시스템을 구축하기 위해서는 지금까지 고가의 중대형컴퓨터를 주로 활용하여 왔으나. 최근 가격대 성능비가 높은 PC 클러스터 시스템을 활용하는 방안이 경제적인 대안으로 떠오르고 있다. PC 클러스터 상에서의 병렬정보검색시스템을 효율적으로 운영하기 위해서는 사용자가 입력한 질의를 처리하는데 요구되는 개별 PC의 디스크 I/O 및 검색관련 연산을 모든 PC에 가능한 균등하게 분배할 필요가 있다. 본 논문에서는 같은 질의에 동시에 등장할 가능성이 높은 색인어들끼리 군집화하고 생성된 군집을 활용하여 색인어들을 각 PC에 분배함으로써 보다 높은 수준의 병렬화를 달성할 수 있는 방안을 제시한다. 또한 일부 PC의 결함 또는 유지보수 등의 원인에 의한 서비스 중지상황에도 적극적으로 대처하기 위하여 색인어 역파일을 중복되게 분산저장하는 기법을 제안한다. 대용량 말뭉치를 활용한 실험결과 본 논문에서 제시하는 분산 및 중복저장기법이 충분한 효율성과 실용성이 있음을 확인하였다.

XML 문서는 태그를 가지고 있고 이 태그가 중첩됨에 따라 구조를 나타낼 수 있다. XML 문서가 DTD를 가지지 않거나 여러 곳에서 XML 문서를 모았을 때 그 구조는 비정규적 일 수 있다. 사용자는 이러한 비정규적인 구조에 대해 잘 알기 어려우며 설사 잘 알고 있다고 하더라도 실수하기 쉽다. 특히 비정규적인 구조를 가지는 문서들에 대해 정확한 구조질의를 작성하는 것은 더욱 어렵다. 따라서 사용자는 구조가 없거나 있다 하더라도 적은 양의 구조정보 만을 기술하는 일반적인 질의를 작성하게 된다. 이런 환경에서 구조 정보를 이용하여 문서의 순위결정에 이용하고 사용자 구조 질의와 문서 구조간의 차이에 대해 보상해 주는 검색 모델을 제안한다. 질의 처리를 단순화하기 위하여 질의 경로간의 독립을 가정하였다 이 가정은 질의 언어의 표현능력의 저하를 가져올 수 있는데 이를 해결하는 질의 모델도 제시한다. 지금까지 어떤 문서를 위한 테스트 컬랙션이 없었기 때문에 TIPSTER 컬랙션에서 일부 문서를 추출하여 작은 테스트 컬랙션을 만들고 여기에 구조가 없는 질의를 수행하여 제시한 검색 모델의 유용성을 보였다. 실험 결과 벡터 모델에 비하여 평균 67%의 정확률 개선효과를 얻을 수 있었다.

본 논문에서는 기하학적인 3차원 모델을 사용하지 않고 정면이 얼굴 영상 및 2차원 메쉬만으로 얼굴의 포즈 변형을 수행하는 영상기반 렌더링(Image Based Rendering; IBR) 기법을 제안한다. 3차원 기하학적 모델을 대신하기 위해, 먼저 표준 인물의 정면, 좌우 반측면, 좌우 측면의 얼굴 영상에 대한 표준 메쉬를 작성한다. 합성하고자 하는 임의의 인물에 대해서는 주어진 정면 얼굴 영상의 메쉬만을 작성하고, 그 밖의 메쉬는 표준 메쉬 집합을 근거로 자동 생성된다. 그런 다음, 메쉬 제어점들의 중첩 및 역전을 허용하도록 개선한 역전가능 메쉬워프 알고리즘(invertible meshwarp algorithm)을 이용하여 얼굴의 입체적인 회전 변형을 수행한다. 또한, 눈이나 입의 개폐 변형도 동일한 워핑 알고리즘으로 구현한다. 얼굴 변형 성능을 평가하기 위해, 총 10명으로부터 머리를 수평으로 회전하면서 동영상을 취득한 후, 실제 영상과 변형 영상마다 양 눈의 중간 위치인 기준점에서 각 특징점까지의 거리를 계산하여 평균 차이를 구하였다. 그 결과, 기준점에서 입의 중간 위치까지의 거리에 비해 약 7.0%의 평균 위치 오차만이 발생하였다.

웹 서비스에 대한 구현이 많이 늘고 있다. 웹 서비스는 각 프로그래밍 언어에서 XML를 이용해서 원격 호출을 한다. 이때 사용하는 대표적인 프로토콜이 SOAP으로써 본 논문에서는 nML 프로그래밍 환경에서 SOAP 클라이언트 구현을 제시한다. nML은 한국과학기술원 ROPAS에서 만든 SML과 OCaml의 한국형 함수형 언어이다. nML에서의 soaptype 타입으로 SOAP 값을 정의한다. SOAP은 XML Schema에 의해서 객체에 대한 인코딩이 정의된다. 즉 XML Schema가 SOAP 값의 유효성을 판단한다. 본 논문은 XML Schema의 엘리먼트와 타입에 대한 정의로써 element와 typeinfo 타입을 정의한다. 그리고 상호호환성 테스트를 통하여 안전하게 다른 언어와 대응됨을 보인다.

형태소 분석을 한 후 명사를 추출하는 방법은 모든 어절에 대해 빈번한 사전 참조와 음운 복원을 위한 규칙 적용을 수행하므로 많은 연산을 필요로 하고, 중의성이 있는 어절에 대해 모든 가능한 분석결과를 생성하므로 명사 추출의 관점에서는 비효율적이다. 본 논문에서는 명사 추출의 관점에서 형태소 분석시 불필요한 연산을 줄이기 위해 명사 출현 특성을 고려하는 명사 추출 방법을 제안한다. 명사 출현 특성은 명사의 존재에 대한 긍정적 또는 부정적인 단서를 표현하는 한국어의 특성으로서, 배제 정보와 명사 접미 음절열이 있다. 배제 정보는 명사가 잃는 어절을 미리 배제하여 형태소 분석에 요구되는 탐색 공간을 줄이고. 명사 접미 음절열은 바로 알에 있는 병사를 검사함으로써 단순한 방법으로 명사를 추출하거나 미등록어를 인식하는 데에 사용한다. 또한 본 논문에서는 형태소 분석시 복잡한 음운 현상을 처리하기 위해 많은 음운 규칙을 적용하는 대신 음운 복인 정보를 사용하여 음운 현상을 처리한다. 실험 결과에 의하면 덕 방법은 기존의 형태소 분석 방법에 의한 명사 추출에 비해 정확도는 떨어지지 않으면서 수행 속도 면에서 매우 효율적임을 알 수 있다.