제품계열 공학(Product Line Engineering, PLE)은 핵심 자산을 이용하여 어플리케이션을 경제적으로 개발하는 대표적인 재사용 기술이다. PLE는 프레임웍(Framework) 공학과 어플리케이션 공학으로 구성된다. 프레임웍 공학은 한 도메인 내에 있는 여러 패밀리 멤버들이 가지고 있는 공통적인 기능인 핵심 자산을 개발하는 단계이고, 어플리케이션 공학은 핵심 자산을 패밀리 멤버에 맞게 인스턴스화하여 어플리케이션을 생산하는 단계이다. PLE는 핵심 자산을 이용하여 특정 어플리케이션을 개발함으로써 재사용성이 높을 뿐 아니라 어플리케이션을 적은 시간과 노력으로 만들 수 있으므로 개발하는 효율성도 높다. 그러나, PLE 개발 절차에 대한 산출물 정의 및 템플릿 제공이 미비하여 개발자들이 PLE 프로세스를 따라 산출물을 만드는데 어려움이 있고, 산출물간 관계 정의가 충분하지 못하여 산출물간 일관성을 유지하기 힘들어 개발자들은 PLE 프로세스의 실용적 적용에 어려움이 있다. 본 논문에서는 rLE의 핵심단계인 프레임웍 공학 과정의 각 단계마다 도출되는 산출물의 메타모델을 정의하고 각 산출물간의 추적 관계를 추적성 맵(Traceabitliy Map)으로 나타내며 산출물간 추적 관계를 적용할 수 있는 지침을 제시한다 마지막으로, 추적성 맵에 대한 평가와 적용되는 방법을 제시한다.

일반적으로 네트워크 설계 문제는 네트워크의 크기가 늘어남에 따라 지수적으로 복잡도가 증가하여 전통적인 방법으로는 풀이하기 힘든 NP-hard 조합 최적화 문제 중의 하나로 분류될 수 있다. 본 논문에서는 네트워크 신뢰도 제약을 고려하면서 네트워크 구축비용을 효과적으로 최소화하는, 높은 신뢰도의 네트워크 토폴로지 설계 문제를 풀기 위해 스패닝 트리를 효율적으로 표현할 수 있는 Prufer수(PN) 기반의 진화 연산법과 2-연결성을 고려하는 휴리스틱 방법으로 구성된 두 단계의 효율적인 해법을 제안한다. 즉, 먼저 스패닝 트리를 찾아내기 위해 진화 연산법 중에 보편적으로 널리 알려져 있는 유전자 알고리즘(GA)을 이용하고 그 다음으로 첫 번째 단계에서 발견한 스패닝 트리에 대해 최적의 네트워크 토폴로지를 찾기 위해서 2-연결성을 고려한 휴리스틱 방법을 적용한다. 마지막으로 수치예의 결과를 통해 제안한 해법의 성능에 대해서 살펴보도록 한다.

본 논문에서는 사용자의 발걸음 정보를 이용하여 유비쿼터스 컴퓨팅 환경 중 가정과 같이 규모가 크지 않은 곳에서 사용자의 위치 추적 및 인식이 가능한 유비플로어 시스템을 제안한다. 유비쿼터스 환경에서 개인화 된 위치 기반 서비스를 제공하기 위해서는 사용자 및 위치 정보가 반드시 필요하다. 기존의 시스템은 이를 위해서 태그등의 센서를 휴대하거나 카메라등의 비접촉 센서를 사용하였다. 그러나 이들은 사용자에게 불편함을 주거나 주변 노이즈에 민감한 단점이 있다. 이를 극복하기 위해, 사용자가 걸을 때의 지면 반력을 이용한 플로어-기반의 인증 시스템이 제안되었으나 시스템을 구성하는 센서와 주변 기기가 비싸다는 단점이 있다. 제안된 시스템은 싼 ON/OFF 스위치 센서들을 사용해 일상생활에서 걷는 사용자의 발걸음 패턴을 파악하여 사용자를 인증한다. 성인 남녀 10명을 대상으로 실험하여 평균 $90\%$ 의 인식률을 잃었으며, 사용자는 인증받기 위해 특별한 장치의 착용이나 특정한 행동을 취할 필요가 없다.

본 논문은 최적 통신 걸침 나무 문제(Optimum Communication Spanning Tree Problem OCST)를 다룬다. 일반적으로, OCST문제는 WP-hard 문제로 알려져 있으며 최근에 Papadimitriou 와 Yannakakis에 의해서 MAX SNP-hard로 밝혀졌다. 그럼에도 불구하고 OCST 문제를 해결하기 위한 기존의 주된 접근법은 polynomial time 알고리즘들 이었다. 본 논문에서는 OCST 문제를 해결하기 위한 진화 알고리즘을 소개한다. 특히, 진화 알고리즘을 어떤 문제에 적용할 때 가장 우선적으로 고려되어야 하는 사항은 해를 어떻게 표현할 것인가 하는 표현법(representation)에 관한 것이다. 따라서 본 논문에서는 기존에 차수 제약 걸침 나무 문제를 해결하기 위해 제안한 표현법의 단점을 개선하는 새로운 표현법을 제안하고 이 표현법을 이용해서 트리(tree)를 만들어 내는 decoding 방법 또한 소개한다. 그리고 제안하는 해 표현법에 맞는 유전 연산자를 찾기 위해 네트워크의 정보 및 부모세대가 지닌 유전 정보를 이용하는 3가지 방법을 실험하였다. 결론적으로, 다양한 실험을 통해서 제안하는 방법이 기존의 방법에 비해 우수한 결과를 보여 준다는 것을 확인할 수 있었다.

선택과 재생산을 특징으로 하는 계통적 학습에서 유전자 프로그램이 가지는 긴 설계시간/높은 계산노력/낮은 계산효율을 극복하고자, 이 논문은 XML에 기반을 둔 유전적 표현 방법을 제안한다. 이 방법에서 유전자 프로그램과 유전자 연산은 기성 DOM 파서의 API 호출에 의하여 관리되기 때문에, 유전자 프로그램을 설계하는데 소비되는 시간이 상당히 단축되는 특징이 있다. 또 표준 XML 스키마를 기반으로 의미적으로 올바른 유전자 프로그램만을 다루기 때문에 탐색공간과 계산노력이 감소된다. 그리고 이형 분산 컴퓨팅 환경에서 유전자 프로그램의 이주에 적합한 시스템 및 형식인 XML을 사용하기 때문에 유전자 프로그램이 병렬적으로 수행될 수 있고, 이에 따라 계산효율이 향상된다. 제안된 방법의 검증을 위하여 포식자-피식자 문제에서 다중 에이전트의 사회적 행동의 진화에 적용한 결과, 유전자 프로그램에 대한 계산시간이 단축됨을 .보인다

컴퓨터와 소프트웨어의 사용이 증가하면서, 프로그램 소스의 도용(표절)이 사회적인 문제로 부각되고 있다. 이런 문제를 해결하고자 프로그램의 문법 구조를 비교하여 표절을 찾아내는 방법론이 제안되었지만, 간단한 프로그램 수정에도 표절을 찾아내지 못하는 한계를 가지고 있다 이 연구에서는, 문법 구조적인 정보 뿐 아니라, 프로그램식 간의 수행시 의존 관계를 드러내는 그래프를 이용한 프로그램 표절 감지 시스템을 제안한다. 이 방법론은 문법 정보 뿐 아니라, 수행시 의존 관계까지 비교 대상에 을림으로써, 수행시 의콘 관계를 변화시키지 못하는 프로그램 수정에 대해서도 프로그램 표절을 판별할 수 있다. 또한, 이 연구에서는 표절 프로그램이란 무엇인가를 엄밀하게 정의하고 이 표절 프로그램의 정의와 연구에서 제안된 표:늰 감별 그래프와의 관계를 보였다. 즉, 두 프로그램이 표절이라는 것은 표절 감별 그래프가 일치한다는 긴과 필요 충분 관계가 있음을 증명하였다. 또한 제안된 표절 감별 방법론을 실제적인 프로그래밍 언어인 IML 에 대해서 구현하였다. 구현된 도구를 통해서 실제 표절된 프로그램들을 감별한 결과, 기존의 방법에서 찾기 어려운 프로그램 표절을 제안된 방법론이 다룰 수 있음을 확인하였다.

전문용어는 전문분야의 개념을 표현하는 언어적 표현이다. 전문용어의 조어단위는 전문용어를 구성하는 최소의 형태적 단위이다. 따라서 조어단위는 전문용어의 의미를 파악하는데 중요한 요소이다. 하지만 조어단위를 이용한 전문용어의 의미파악은 ‘조어단위와 개념단위의 불일치 문제’, 조어 단위의 ‘동형이의어’, ‘동의어’문제 둥으로 인한 어려움이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 하나의 개념을 나타내는 조어단위의 덩어리인 개념단위를 파악하는 작업이 선행되어야 한다. 본 논문에서는 영어의 조어단위를 하나의 개념단위로 정의하고 개념단위에 대응되는 한국어 조어단위의 집합을 개념단위로 인식한다. 개념단위의 파악과정은 영한 대역 전문용어사전에 대한 영어-한국어 조어단위 정렬문제로 해결하고자 한다. 본 논문의 기법은 물리, 화학, 생물 분야에 대한 조어정렬 실험을 수행하였으며, 평균 약 $93\%$의 정확률로 조어단위 간의 정렬을 수행하였다

최근 정보검색과 기계번역과 같은 자연언어응용에서 영-한 자동 음차표기에 대한 관심이 높아지고 있다. 지금까지의 영-한 자동 음차표기 연구에는 $<영어자소{\rightarrow}$한글자소>의 직접방식, <영어자소${\rightarrow$음소$\rightarrow$한글자소>의 피봇방식이 있다 기존의 영-한 음차표기 연구들은 주로 직접방식에 대한 연구가 활발히 진행되어 찼다. 하지만, 음차표기는 직접방식에서 사용하는 단순한 자소 대 자소변환 작업이라기보다는 자소의 음성적 변환 작업이라고 할 수 있다. 따라서 자소 뿐만 아니라 음소 등 음성적 정보가 매우 중요하다. 본 논문에서는 이러한 특성을 이용하여 자소 정보뿐만 아니라 음소 정보를 이용한 음차표기 기법을 제안한다. 주어진 자소와 음소 및 자소와 음소의 문맥정보를 이용하여 한국어 음차표기를 생성하는 본 논문의 기법은 약 $60\%$의 단어 정확도를 나타내었다.

최근에 정보통신기술(ICT)이 교육과정에서 다양한 내용을 지도하는데 중요한 도구로 등장하였다. 본 논문에서는 자기조절 학습전략 수준에 따른 ICT 활용수업 모형이 정보활용 실천력에 미치는 영향을 검증하였다. 실험집단을 3개로 구성하고 ICT 활용수업 모형인 문제해결학습, 토의학습, 정보탐색학습 수업을 적용하였다. 실험 도구로는 자기조절 학습전략과 정보활용 실천력 설문지를 사용하였으며, 자기조절 학습전략 설문지로 사전검사를 실시하고 정보활용 실천력 설문지로 사전 및 사후 검사를 실시하였다. 실험에서 자기조절 학습전략 수준이 높은 집단이 낮은 집단보다 정보활용 실천력이 높게 나타났으며, 이외에도 다른 훙미로운 결과들이 나타났다.