서로 다른 종에서의 대사 경로를 비교하는 것은 아직 밝혀지지 않은 유전자를 찾는 문제에 있어 매우 중요하다. 많은 대사 경로 시각화가 제시되었지만 생물학자들은 대사 경로를 단순히 보는 것뿐만 아니라 비교하는 시각화를 필요로 한다. K-Viz는 KEGG 기반의 대사 경로를 위한 시각화 툴이다. 다른 종의 대사 경로를 비교하기 위해 KEGG의 PathComp와 같은 경로를 서로 다른 색으로 표현하는 방법과 각 종에서의 경로를 테이블로 보여준다. K-Viz는 생물학자들이 서로 다른 종에서의 대사 경로 비교를 이해하는데 도움을 준다.

두 서열 A와 B간의 최적정렬을 찾는 문제는 동적프로그래밍 알고리즘을 사용하여 효과적으로 해결 될 수 있다. 하지만, 길이가 각각 m, n인 두 서열, $S_1$, $S_2$를 정렬하기 위해서는 O(m*n)의 시간과 공간 복잡도를 갖기 때문에 서열의 길이가 길어질 경우에는 시간과 공간 비용 문제로 인해 적용 할 수 없게 된다. 실제 계산상에 제한요소로 작용하는 공간비용 문제를 해결하기 위해 Hirschberg에 의해 제시된 선형공간 알고리즘은 이 문제를 O(n*m)의 시간복잡도와 O(n+m)의 공간복잡도로서 해결하였다. 컴퓨터 기술의 발전으로 CPU의 처리속도가 향상되고, 사용가능한 주기억장치의 공간이 확대됨에 따라, 기억공간은 더 사용하더라도 처리속도는 높일 수 있는 방법이 필요하다. 이를 위해, 본 논문에서는 공간 분할 방법을 통하여 공간 소모는 선형공간 알고리즘보다 많지만, 처리 속도는 빠른 O(n*m)의 시간과 O(n+m)의 공간비용을 갖는 알고리즘을 제안한다. 또한 분할 시 서열의 길이변화에 따른 분할 수(d) 문제를 일반화하고, 입/출구 노드 개념을 이용하여 불필요한 연산을 제거하였다. 선형공간 알고리즘이 (m+n)의 공간으로 2*m*n에 가까운 속도를 갖는데 비해, 본 알고리즘은 (m+n)*d의 공간으로 m*n에 가까운 결과를 보임을 증명과 실험결과로부터 확인한다.

서비스 과학(Service Science)은 경영과 경제, 공학분야가 상호 연동하면서 서비스를 인식하는 새로운 응용분야이다. 서비스 시스템은 전통적인 소프트웨어 시스템과 같은 자동화된 기능을 제공하면서, 동적인 컨텍스트 인식 및 분석과 이를 기반으로 한 의사 결정이 적용되어 더욱 지능적인 기능을 제공한다. 전통적인 소프트웨어 개발 접근법은 서비스 요구사항을 모델링하고 서비스 시스템을 설계하는데 비효율적인 부분이 있다. 따라서, 서비스 시스템을 개발하기 위한 효과적이고 체계적인 설계 방법론이 요구된다. 본 논문에서는 전통적인 소프트웨어 시스템과 서비스 시스템의 특징을 비교함으로써 서비스 시스템의 특징을 도출한다. 그리고, 서비스 시스템을 설계하기 위한 프로세스를 아키텍처, 컴포넌트, 워크플로우의 측면에서 제안하고, 생활 보조 시스템 (Living Assistance System)의 한 분야인 응급 상황 처리 시스템의 설계과정에 적용한다. 제안된 프로세스로 전통적인 소프트웨어 시스템 설계에서 서비스 시스템 설계로의 이동이 효과적으로 진행될 수 있다.

소프트웨어 개발시 요구사항이 시스템에 제대로 반영되어 개발되고 있는지를 추적하는 일은 아주 중요하다. 이에, 본 연구에서는 추적테이블을 이용하여 요구사항을 추적하는 방법을 연구하였다. 본 연구에서 제시한 추적테이블에서는 제안요청서, 제안서 등의 내용을 명확히 명세하게 함으로써 요구사항의 발생근거를 명확히 하고, 산출물마다 요구사항 식별코드를 매핑하게 하여 산출물간의 일관성 및 완전성 검증하는데 용이하게 하였다. 아울러, 본 연구를 진행하면서 마르미-III v.4.0 방법론의 요구획득단계 산출물중에 추가하거나 보완이 필요한 요소를 발견하게 되었기에 개선된 추적테이블과 함께 부가적인 연구결과로 제시하고자 한다. 본 연구에서 제시한 개선된 추적테이블을 이용하여 산출물을 검증함으로써 소프트웨어 개발시 요구사항 관리 부족으로 일어나는 각종 위험 및 문제요소를 줄일 수 있을 것이다. 또한 마르미-III v.4.0 방법론의 요구획득 단계 산출물을 본 연구의 추적테이블 작성방법에 따라 추가.보완하게 함으로써 마르미-Ⅲ 방법론의 활용을 높이고자 한다.

복합 웹 서비스 선택은 서비스의 기능만을 명시한 추상 워크플로우에 바인딩 정보를 추가하여 주어진 QoS 요구사항을 만족하는 복합 웹 서비스를 구성하는 과정이다. 웹 서비스의 급격한 증가와 QoS가 동적으로 변하는 웹 서비스 환경을 고려할 때 주어진 QoS 요구사항을 만족하는 복합 웹 서비스의 빠른 선택이 중요하다. 본 논문은 워크플로우 분할에 기반하여 복합 웹 서비스를 빠르게 선택하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 추상 워크플로우를 두 개의 서브 워크플로우로 분할하여 선택 과정에서 고려되는 후보 서비스의 수를 줄인다. 분할된 워크플로우의 QoS 요구사항은 원래의 QoS 요구사항을 분해함으로서 생성한다. QoS 요구사항의 분해는 휴리스틱에 기반하기 때문에 워크플로우 분할 시 적절한 복합 웹 서비스를 선택하지 못할 가능성이 있다. 이러한 실패를 줄이기 위해 주어진 QoS 요구사항의 제약정도를 정의하고 적절한 제약정도를 가지는 요구사항에 한해 워크플로우를 분할한다. 서비스 선택은 mixed integer linear programming을 이용하여 해결한다. 실험 결과 제안된 워크플로우 분할 방법은 99% 이상의 성공률을 보였다. 특히 워크플로우 분할 시 모든 경우에 대해서 복합 웹 서비스를 보다 빠르게 선택하였으며 이때 선택된 복합 웹 서비스의 QoS는 최적 서비스와 5%미만의 차이를 보였다.

최근 TFT-LCD (Thin film transistor liquid crystal display)패널의 수요증가에 비례하여 공정상 발생하는 LCD 불량의 수도 증가하고 있다. LCD 불량은 배경화면과 미세한 밝기대비 차이를 가지는 패널상의 불균등한 영역으로서 크게 정형과 비정형으로 나누어지며 사람의 눈에 매끄럽지 않게 보여진다. 이러한 불량은 배경과의 대비 차이가 미세하여 기존의 임계수준 검출이나 윤곽선 검출로는 불량을 검출할 수 없다. 본 논문은 비정형 LCD 불량을 독립성분분석, 적응 임계수준 검출 그리고 왜도를 이용하여 검출하는 방법을 제시한다. 본 검출방법은 잡음이 심한 영상에 대해서도 대응력이 뛰어나며, 생산라인에서 성공적으로 적용된다.

지문인식 시스템의 성능을 평가하기 위해서는 대규모 지문 DB를 구축하는 것이 필요하다. 지문을 수집하는 것은 매우 고비용의 작업이기 때문에, 지문 평가용 DB의 구축은 많이 이루어지지 않았고 실제로 소수의 평가용 DB만이 공개되어 있다. 뿐만 아니라 이들 DB는 제한된 환경에서 수집되어 있어 실제 다양한 환경에 대한 지문인식 시스템의 성능을 정확히 평가하기가 어렵다. 본 논문에서는 유전자 알고리즘을 이용하여 소수의 학습 샘플로부터 실제 환경에서 발생하는 다양한 영향을 고려한 지문영상을 자동으로 생성하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법을 이용하여 생성된 지문은 실제 환경에서 수집된 지문과 유사한 특성을 가지기 때문에, 실제로 다수의 지문 영상을 수집하지 않고도 대상 환경에서의 성능평가가 가능하다. 실제 지문과의 비교를 통하여 제안하는 방법의 유용성을 검증하였다.

인터넷 이용의 확산과 함께 많은 사용자들이 자신의 일상을 글이나 사진, 만화와 같은 형태로 표현하여 과거의 기억을 반추하거나, 다른 사람과 공유하는 데 사용한다. 본 논문에서는 사용자의 일상 행동과 감정이 표현된 특이성 목록을 활용하여 다양한 만화를 생성함으로써 사용자의 기억이 쉽게 회상되고 공유될 수 있도록 하였다. 우선 각 특이성 별로 정의된 우선순위와 연관성을 바탕으로 중요 특이성을 선택하여 만화 시나리오를 구성하고, 생성된 시나리오를 스토리 온톨로지를 통해 보정한다. 다음 보정된 시나리오의 각 특이성과 만화 이미지 사이의 유사도를 계산하여, 각 특이성에 어울리는 만화 컷이 조합된다. 마지막으로 다양한 만화 생성을 위해 날씨, 야경, 과장, 애니메이션과 같은 효과들을 적용하였다. 생성된 만화의 다양성을 측정하기 위해 사용 시나리오와 사용성 평가를 통해 제안하는 방법을 평가하였다.

본 논문에서는 영역 기반 복원 방법을 통하여 한 장의 저해상도 얼굴 영상으로부터 고해상도 얼굴 영상을 복원하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 예제 기반 복원과 얼굴 영상을 형태 정보와 질감 정보로 나누어 표현하는 변형 가능 얼굴 모형에 기반한다. 먼저, 예제 기반 복원 방법의 성능을 개선하기 위하여, 전역 복원 결과와 국부적 복원 결과를 결합하는 영역 기반 복원 방법을 제안한다. 또한, 변형 가능 얼굴 모형의 장점을 해상도 복원에 적용하기 위하여, 확장된 변형 가능 얼굴 모형을 정의한다. 제안된 모형에서 얼굴 영상은 저해상도 얼굴 영상, 보간법을 통해 개선한 고해상도 얼굴 영상, 그리고 원래의 고해상도 얼굴 영상의 쌍으로 구성되며, 이는 다시 확장된 형태 정보와 확장된 질감 정보로 나뉜다. 다양한 실험을 통하여, 제안된 방법이 저해상도 얼굴 영상으로부터 고해상도 얼굴 영상을 효과적으로 복원함을 입증하였으며, 이 방법을 사용하여 원거리 감시 시스템에서 획득된 저해상도 얼굴 영상을 고해상도 얼굴 영상으로 합성함으로써, 얼굴 인식 시스템의 성능을 높일 수 있는 가능성을 확인하였다.

고성능 다중 이슈 DSP의 하드웨어 리소스 사용률을 높이기 위해서, 제공되는 상용 컴파일러는 일반적으로 반복 모듈로 스케쥴링(Iterative Modulo Scheduling)을 포함하고 있다. 하지만, 통신 및 미디어 처리 응용의 루프에 존재하는 과도한 순환 데이타 의존관계는 모듈로 스케쥴링 자유도를 제한하고 있다. 결과적으로, 멀티 이슈를 위한 DSP의 병렬 기능 유닛들은 완전히 사용되고 있지 못하다. 이러한 하드웨어 리소스 저사용 문제를 해결하기 위하여, 이 논문은 효율적인 모듈로 스케쥴링을 위한 새로운 컴파일러 전처리 기법을 기술하고 있다. 제안하는 전처리 기법은 두 가지로서 클로닝과 디스맨틀링으로 불리우며, 이 두가지 기법들은 StarCore SC140 DSP 컴파일러에 구현하여 검증하였다.