분류학습에서 높은 정확도를 유지하기 위해서는 충분한 분류 데이타가 필요하게 되는데 분류 데이타는 미 분류 데이타보다 생성하기가 어려운 경우가 많다. 따라서 미 분류 데이타를 활용하여 분류의 정확도를 향상시키는 것은 큰 효용성을 가지며 이러한 미 분류 데이타를 활용하는 대표적인 학습방법 중의 하나는 협력학습(co-training) 알고리즘이다. 이는 데이타를 두 개의 독립적인 속성그룹으로 나누어 두개의 분류자로 학습한 후 미 분류 데이타를 분류하고 그중 가장 신뢰성이 높은 데이타를 분류 데이터에 포함하고 이를 반복하는 학습모델이다. 하지만 이 방법은 전체 데이타의 속성을 독립적인 두개의 집합으로 분할하여야하는 제약이 있다. 따라서 본 연구에서는 이와 같은 문제점을 개선하여 보통의 데이터베이스에 적용시킬 수 있는 새로운 협력학습방법을 제시 하고자한다. 즉. 두 개의 독립적인 속성 그룹으로 나누는 가정을 따르지 않고 전체 속성을 사용할 수 있으며 두 개 이상의 분류자를 사용하는 새로운 협력학습방법을 제안하였다.

'생물정보학'이란 생물학적 데이타를 처리, 가공하여 정보를 얻어내는 연구 분야로 이 중 대사 체학은 대사 경로 네트워크를 가시화하여 생명 활동을 이해하고자 하는 분야로, 대사 경로 내의 흐름을 한 눈에 알 수 있도록 가시화하여 보여 줄 수 있는 도구가 반드시 필요하다. 따라서 본 논문에서는 새로운 '대사 경로 드로잉 알고리즘'을 제안하였다. 대사 경로 그래프의 구조로는 이분 그래프를 이용하여 가독성을 높였으며, 이 그래프가 척도 없는(scale-free) 네트워크 구조라는 것과 구조적으로 환형, 계층적, 선형 컴포넌트를 가진다는 것을 고려하여 사이즈가 큰 그래프도 적절하게 드로잉 하도록 하였다.

본 논문에서는 웹 브라우저를 통하여 모바일 기기에서 수행하도록 개발한 소프트웨어 컨텐츠의 모바일 적합성을 분석하는 시스템의 구현을 위한 모델을 제시한다. 컨텐츠의 모바일 적합성은 컨텐츠가 모바일 기기에서 실행되기에 적절하도록 개발되었는가를 말하는 것으로, 아무리 좋은 컨텐츠라도 모바일 기기에서 실행되기에 부적절하다면 서비스를 할 수 없으므로 컨텐츠의 모바일 적합성에 대한 분석은 매우 중요하다. 본 논문에서는 컨텐츠의 모바일 적합성 분석 범주를 제시하여 컨텐츠의 모바일 적합성 분석을 위한 가이드로 사용할 수 있도록 하고, Factory Method 패턴과 Facade 패턴을 바탕으로 모델을 만들고, 모델의 각 클래스간의 협력 관계를 통하여 컨텐츠의 모바일 적합성 분석을 위한 작업 수행 흐름을 보여 준다. 또한 모델의 구현을 위해 필요한 최소한의 자바 API를 제시하여 자바를 이용한 시스템의 구현에 사용할 수 있도록 하였으며, HDML로 작성된 컨텐츠의 모바일 적합성 분석 시스템을 구현하여 활용하는 사례를 보였다. 본 논문에서 제시한 모델은 새로운 종류의 컨텐츠에 대한 분석 모듈을 추가하거나 기존의 모듈을 제거하는 것을 쉽게 할 수 있도록 유연성을 가진 모델이며, JSP와 자바 빈을 기반으로 설계된 모델이므로, EJB나 다른 기술을 이용하여 개발할 필요가 있다면 모델을 확장시켜 시스템을 구현할 수도 있다.

컴포넌트 기반 개발은 재사용 단위의 컴포넌트를 사용한 경제적인 소프트웨어 개발 패러다임으로 학계와 산업계에 폭넓게 사용되고 있다. 잘 정의된 컴포넌트 인터페이스는 컴포넌트 사이의 저결합도와 의존도를 관리하며, 재사용과 확장성 및 유지보수성을 향상시키는 매개체가 된다. 따라서 컴포넌트가 도입된 이후 컴포넌트 인터페이스의 체계적인 개발 프로세스와 설계 지침에 대한 연구와 방법이 요구되어 왔다. 본 논문에서는 소프트웨어 아키텍쳐 계층 및 기능 유형에 따라 컴포넌트 기능을 제공하는 Provided, 요구하는 기능을 명세단위로 제공하는 Required와 사용자의 요구에 맞게 컴포넌트를 특화하는 Customize 인터페이스를 제시하며, 인터페이스 설계를 위한 기준을 마련하여 체계적인 설계 프로세스 및 지침을 고안한다. 먼저 아키텍쳐 계층별 Provided긴 인터페이스를 식별하기 위해 유즈케이스 모델과 클래스 모델 등에서 추출된 오퍼레이션을 클러스터링하며. 컴포넌트 내 식별된 가변성 배치 산출물에 기반하여 Customize 인터페이스를 설계한다. 또한 인터페이스 의존도에 따라 컴포넌트 기능 수행시 요구되는 Required 인터페이스를 명세로 제공한다. 제시된 설계 지침은 설계 전 과정을 통해 추적성이 보장되며, 사례연구를 통하여 고품질의 컴포넌트 인터페이스를 위한 실용적인 설계 기법의 토대를 마련한다.

프로그램 시험 비용은 테스트 데이타를 생성하는 과정을 자동화함으로써 상당히 줄일 수 있다. 테스트 데이타 생성은 보통 선택된 프로그램 경로를 실행하는 입력 값들을 식별하는 데 주안점을 둔다. 지금까지 많은 연구가 있어왔지만 여전히 해결해야할 문제가 있다 그러한 문제들 중에 모양 문제가 있다. 모양 문제는 주어진 프로그램 경로를 수행하기 위해 요구되는 입력 자료구조를 밝혀내는 문제이다. 이 논문에서 이 모양 문제에 대한 새로운 방법을 제시한다. 이 방법은 주어진 경로를 포인터 역 참조가 없는 정적단일 할당문 (Static Single Assignment, SSA) 형태로 변환한다. 이는 주어진 경로 상에 존재하는 각 프로그램 문장을 등식이나 부등식과 같은 제약식으로 간주할 수 있게 해준다. 이러한 제약식에 대한 해는 각 입력 변수에 대한 'points-to relation' 형태로 나타난다. 간단한 예들을 통하여 제안한 방법에 대해 설명한다.에 대해 설명한다.

동영상 어댑테이션 시스템은 네트워크 제약, 클라이언트 제약 등을 만족하면서, 동영상의 품질이 최대가 되도록 동영상을 변환해 주는 시스템을 말한다. 본 논문에서는 정적으로 중간 동영상과 품질측정에 관한 정보를 생성해두는 준-동적 어댑테이션 시스템을 제안한다. 중간 동영상은 원본 동영상의 해상도를 반으로 줄여가며 생성되어, 서버에 저장된다. 품질 측정에 관한 정보는 프레임 율 별 부드러운 정도의 수치와, 픽셀 당 비트 량 별 선명한 정도의 수치에 대한 테이블을 정적으로 생성해 둔 것이다. 이런 중간 결과물들은 클라이언트에서의 서비스 품질을 고려하며 동적으로 동영상을 변환 할 때 가능한 빠르게 동영상 변환이 수행될 수 있도록 해준다. 실험 결과 제안된 어댑테이션 시스템은 기존의 동적 어댑테이션 시스템에 비해 약 30배정도 빠르게 어댑테이션을 수행하는 반면, 약 2%정도의 품질 저하가 있었고 중간동영상을 저장하기 위한 추가적인 서버공간이 필요하다는 것을 확인 할 수 있었다.

최근 초고속 통신망 및 멀티미디어 관련기술의 발달로 인해 멀티미디어 데이타를 좀 더 효율적으로 전송하고 저장, 검색하는 기술이 요구되고 있다. 그 중에서 의미 기반 영상 검색은 색상, 질감, 모양 정보 등의 저 차원 특징 정보와 이미지 데이타에 의미를 부여하기 위해 주석 처리하는 것이 일반적이다. 그리고 부여된 키워드와 같은 어휘 사전을 이용하여 의미기반 정보검색을 수행하고 있지만, 기존의 키 워드기반 텍스트 정보검색의 한계를 벗어나지 못하는 문제를 야기 시킨다. 두 번째 문제점으로 내용 기반이미지 검색시스템에서 검색 성능이 떨어지며, 복잡한 배경을 가진 이미지에서 객체를 분리하기가 어렵고, 그리고 영역의 과잉 분할로 인하여 영역 추출이 어렵다. 그리고 복잡한 다중 객체를 가진 이미지에서 객체들을 분리하기 어렵다는 것이다. 이러한 문제점들을 해결하기 위해서, 본 논문에서는 총 다섯 가지 단계로 처리할 수 있는 내용 기반 검색 시스템을 구축한다. 다섯 단계 중에서 가장 중요한 부분은 RGB 이미지들 중에서 배경이 가장 큰 것과 가장 작은 것을 추출한다. 특히, 배경이 가장 큰 이미지를 이용하여 피사체와 배경을 추출하는 방법을 제안한다. 두 번째 문제점을 해결하기 위해서, RGB 채널 분할 기법을 이용하여 객체를 분리하고, Watermerge의 임계값을 이용하여 영역의 과잉분할을 최적화하며, RGB 채널 선택 기법을 이용하여 다중객체를 분리하는 방법을 제안한다. 실험을 통하여 기존에 검색하기 어려웠던 복잡한 객체들을 검색하는 방법들을 대체할 수 있도록, 제안한 기법이 기존의 방법보다 검색 성능이 우수함을 입증한다.과 황산이온의 농도에 따르는 것으로 생각된다. 이상과 같이, 에트린자이트는 콘크리트 내에서 다양한 내외부적인 화학작용 따라 특징적인 산출 양상을 보이며, 주변 환경 조건에 따라 다른 광물로 전이되는 나타내었다. 이러한 연구결과, 에트린자이트의 생성에 따른 콘크리트의 성능저하는 그 광물학적 특성과 분포양상에 관련성을 가지는 것으로 나타났다.인 상관관계를 보이지 않는 것으로 나타난다. 이에 비해서 팽윤도는 벤토나이트의 광물조성, 표면전하 특성, 입도 및 형상 등의 물리화학적 성향을 포괄하는 체표면적 수치와 대략적으로 반비례적인 관계를 보인다 따라서 벤토나이트 현탁액에서의 유변학적 특성은 몬모릴로나이트의 표면전하 특성, 형태, 입도 및 조직 등의 차이에 의해서 달라지는 점토 입자들의 응집특성 및 취합결정체의 형상에 주로 규제되고, 제올라이트와 같은 미세한 불순 광물성분들의 영향도 부수적으로 관여되는 복합적인 성향인 것으로 해석된다.18.88%이상 향상시키는 것으로 나타났다. 3. 유지방 함량 23.80%인 control 치즈의 cholesterol 함량은 81.47mg/100g이었고, 균질압력 1200psi(91kg/$cm^2$)에 $\beta$-cyclodextrin 2%를 첨가한 cheese에서는 cholesterol 함량이 20.15mg/100g으로 cholesterol 제거율이 75.27%로 가장 높게 나타났다. 4. Meltability는 균질압력 1200psi(91kg/$cm^2$)에 $\beta$-cyclodextrin 1과 2%로 처리한

송신자 개시 부하재분배 알고리즘에서는 전체 시스템이 과부하일 때 송신자(과부하 프로세서)가 부하를 이전하기 위해 수신자(저부하 프로세서)를 발견할 때까지 불필요한 이전 요청 메시지를 계속 보내게 된다 반면에, 수신자 개시 부하재분배 알고리즘에서는 전체 시스템이 저부하일 때 수신자가 부하를 이전 받기 위해 송신자를 발견할 때까지 불필요한 이전 요청 메시지를 계속 보내게 된다. 따라서 송신자 개시 부하재분배 알고리즘에서는 수신자로부터, 수신자 개시 알고리즘에서는 송신자로부터 승인 메시지를 받기까지 불필요한 프로세서간 통신으로 인하여 프로세서의 이용률이 저하되고, 타스크의 처리율이 낮아지는 문제점이 발생한다. 이 같은 문제점을 개선하기 위해 본 논문에서는 유전 알고리즘을 기반으로 하는 분산 시스템에서의 적응적 부하재분배 접근 방법을 제안한다. 이 기법에서는 불필요한 요청 메시지를 죽이기 위해 요청 메시지가 전송될 프로세서들이 제안된 유전 알고리즘에 의해 결정된다.

본 논문에서는 미디어 컨텐츠를 직관적으로 조작할 수 있는 새로운 형태의 감각형 미디어 제어 시스템(TMCS: Tangible Media Control System)을 제안한다. 현재 대부분의 사용자들은 키보드와 마우스를 사용하여 디지털 미디어 컨텐츠를 접하고 있으나 이는 사용자가 미디어 컨텐츠를 조작하는 데 있어서 직관적이지 못한 단점을 가진다. 제안된 시스템은 키보드와 마우스를 대신하여 일상 생활의 오브젝트에 RFID 태그와 트래커를 내장시킨 감각형 오브젝트를 이용하여 사용자가 직관적으로 미디어 컨텐츠를 접근하고 제어할 수 있는 감각적인 인터페이스를 제공한다. 그리고 사용자의 기호에 따라 미디어 컨텐츠들을 합성하거나 조작할 수 있는 기능을 제공함으로써 미디어 컨텐츠와 다양한 상호 작용을 지원한다. 또한 사용자 및 상황 정보를 이용하여 사용자의 기호에 따른 개인화 된 미디어 컨텐츠를 제공함으로서 사용자의 욕구를 충족 시켜 줄 수 있는 환경을 제공한다. 더 나아가 이러한 장점을 기반으로 하여 인터렉티브 멀티미디어 재생기 및 제작기, 그리고 멀티미디어 기반의 교육 및 오락 프로그램 등 다양한 분야에 적용할 수 있다.

진화 하드웨어(Evolvable Hardware)는 환경에 적응하여 스스로 구성을 변경할 수 있는 하드웨어로 생산성 향상 및 독창적 회로설계를 위해 최근 널리 연구되고 있다 하지만, 하드웨어의 복잡도가 증가할수록 진화를 위해 탐색해야 하는 해공간의 크기가 기하급수적으로 증가하기 때문에 아직까지 복잡한 하드웨어에 대해서는 좋은 활용방안을 찾지 못하고 있다. 이 논문에서는 좀더 효율적인 설계를 위하여 복잡한 하드웨어를 모듈별로 나누어 진화시키는 방법을 제시한다. 몇 가지 회로를 기존 회로 진화 설계방식과 제시하는 모듈진화 방식으로 실험하여 비교한 결과 약 50배에서 1,000배까지의 세대절약 효과를 얻을 수 있었으며, 좀더 최적화된 하드웨어를 얻을 수 있었다.

적합성 피드백 방법은 다음 검색 질의어와 검색 성능을 향상시키기 위해 사용자로부터 획득된 정보를 사용한다. 일반적으로 적합성 피드백 방법은 사용자로부터 획득된 정보를 새로운 질의어에 추가될 새로운 단어를 찾거나 질의어에 존재하는 단어의 가중치를 조정하는데 사용한다. 그러나 확장 불리언 검색모델에서 적합성 피드백은 이것들뿐만 아니라 질의어에 있는 단어들을 적절하게 불리언 연산자(AND/OR)로 연결시켜야 한다. Salton과 그의 동료들은 확장 불리언 모델을 위한 DNF(disjunctive normal form) 방법이라 불리는 적합성 피드백 방법을 제안하였다. 그렇지만 이 방법은 질의어를 재구성할 때 심각한 문제점을 갖고 있다. 이 논문에서는 DNF 방법의 문제점을 조사하고 이러한 문제점을 극복하기 위해 계층적 클러스터링 기법을 이용한 적합성 피드백 방법을 제안한다. 그리고 두개의 실험 데이타 집합인 TREC 1 의 DOE 컬렉션과 Web TREC 10 컬렉션을 이용하여 제안한 방법의 우수성을 보였다.

본 논문에서는 상호 관계에 기반한 자동 이미지 주석 생성 방법을 보인다 새로운 실험 이미지를 위한 자동 주석의 생성은 훈련 데이타 내의 주석과 함께 주어진 이미지들을 이용하여 이미지의 시각적 속성과 텍스트 속성의 상호 관계를 발견해 냄으로 수행된다. 본 논문에서 제시하는 상호 관계 기반 자동주석 생성 모델은 1) 시각적 속성의 적절한 군집화, 2) 시각적 속성과 텍스트 속성의 가중치 부여, 3) 노이즈 제거를 위한 차원 축소 등의 요소를 고려하여 설계된다. 실험은 680 MB의 Corel 이미지 데이터를 이용하여 각 10개의 데이타 집합에 대해 수행되었으며, 실험 결과, 시각적 속성과 텍스트 속성에 대한 가중치 부여와 시각적 속성의 적절한 군집화가 모델의 성능을 향상시키며, 본 논문에서 제시한 상호 관계기반 모델이 기존의 EM을 이용한 자동 주석 생성 모델에 비해 45%의 상대적 성능 향상을 보인다.

논리적으로 동일한 종류에 속하여 서로 유사한 구조를 가지는 많은 XML 문서들이 서로 다른 종류로 분류되어 서로 다른 문서형 정의(DTD)를 가지게 되는 경우가 많다. 이로 인하여 XML 문서를 저장하기 위한 데이타베이스의 스키마가 서로 다르게 되고, 동일한 데이타베이스에 저장되어야 하는 XML 문서들이 서로 다른 데이타베이스에 저장되는 문제점이 발생하게 된다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 유한 오토마타와 트리구조를 이용하여 유사한 구조를 가지는 XML 문서들의 DTD를 통합하는 알고리즘을 제안한다. 유한 오토마타는 DTD의 반복연산자나 연결자를 표현하기에 적합하고 표현 방법이 단순하므로 DTD 통합 알고리즘의 복잡도를 감소시킬 수 있다. 또한 제안한 알고리즘의 효과성을 검증하기 위하여 국내 학회 논문지의 논문 DTD를 통합하는데 본 논문에서 제안한 알고리즘을 적용한다.

전체관적인 표현방법인 희소 코딩 또는 독릴 성분 분해(ICA)는 이전의 청각의 처리와 소리 분류의 작업을 해명하는데 성공적으로 적용되었다. 반대로 부분 기반 표현법은 뇌에서 물체를 인식하는 방법을 이해하는 또 다른 방법이다. 이 논문에서, 우리는 소리 분류의 작업에 부분기반 표현법을 학습시키는 비음수화 행렬 분해(NMF)(1) 방법을 적용하였다. 잡음이 존재할 때와 존재하지 않을 때 두 가지 상황에서, NMF를 이용하여 주파수-시간영역의 소리로부터 특징을 추출하는 방법을 설명한다. 실험결과에서는 NMF에 기반을 둔 특징이 ICA에 기반을 두어 추출한 특징보다 소리 분류의 성능을 향상시킴을 보여준다.

본 논문에서는 자질 기반 구 구조 문법 형식의 자연어 문법 개발에 필요한 환경을 제공하는 GrammE를 소개한다. 문법 개발 단계에서는 텍스트 형식의 문법을 인터프리트하여 구문 분석을 하기 때문에 문법 수정 후 바로 문법을 테스트할 수 있어 문법 개발이 용이해 진다. 일단 문법 개발이 끝나면 GrammE에 포함된 문법 컴파일러를 이용하여 C++로 쓰여진 구문 분석기 프로그램을 생성할 수 있다. 이렇게 해서 만들어진 구문 분석기는 구문 분석을 필요로 하는 여러 가지 자연어 처리 시스템에 활용할 수 있다. GrammE는 언어 독립적인 시스템이며, 현재까지 한국어 문법과 중국어 문법을 개발하는 데 사용되었다.