본 논문에서는 유전자 사이의 상관계수가 높은 마이크로어레이 데이타에 대하여 제안하는 알고리즘을 통해 상관계수가 낮은 유전자들의 부집합을 만들고, 이에 대해 적합 함수를 통한 평가로 기존 방법론이 가지는 한계를 극복할 수 있도록 하였다. 기존 방법론은 개별 특징의 평가를 통해 중복 특징을 제거하며, 상관계수에 대한 고려가 없어 선택된 유전자 부집합들의 상관계수가 논은 문제가 있었다. 이에 따라 제안하는 알고리즘은 특징간의 관계를 평가하는 Feature Wrapping 기법을 활용하여, 추출된 유전자 부집합에 포함된 유전자 사이의 상관관계가 낮고, 클래스 구분력이 높은 특징을 갖도록 하였다.

오늘날 소비자의 요구사항이 빠르고 다양한 형태로 변화함에 따라 기업의 자산인 비즈니스 프로세스도 이러한 변화에 민첩하게 대처할 수 있는 능력이 요구되고 있다. 이러한 요구를 만족시키기 위해서는 비즈니스 프로세스 모델의 생성 단계에서부터 발생할 수 있는 변화에 대하여 분석 및 표현이 가능한 핵심 자산이 존재해야 하며 이러한 핵심자산의 재사용을 통해 특성 변화를 만족하는 비즈니스 프로세스모델의 자동 생성이 가능해야 한다. 본 논문에서는 동일한 목적을 가지는 여러 비즈니스 프로세스 모델에 대하여 공통적인 특징을 공통성으로, 차별적인 특징을 가변성으로 분석하고 표현할 수 있는 비즈니스 프로세스 패밀리 모델을 설명한다. 그리고 비즈니스 프로세스 패밀리 모델의 공통성을 재사용하고 가변성에 대한 의사결정 정보를 반영하여 특정한 변화를 만족하는 비즈니스 프로세스 모델의 자동 생성을 지원하는 도구에 대하여 설명한다.

가상 대장 내시경을 위해서 환자 대장 CT 프로파일을 이용한 전자적 장세척 방법을 제안한다. 제안된 방법은 관강 영역을 cubic seeded region growing(SRG) 방법을 이용하여 추출하고, 이에 인접한 tagged material(TM)을 제거한다. TM의 경계에서 Air-TM의 partial volume(PV) 효과로 발생한 찌꺼기를 제거하고, TM-soft tissue(ST)의 PVE에 의해서 제거된 ST는 환자 CT 프로파일을 이용해서 복원한다. 제안된 방법을 16명의 가상 내시경 환자 CT 데이타에 적용해서 임상의의 주관적인 평가와 computer-aided diagnosis(CAD)의 정량적 평가에서 매우 고무적인 결과를 획득했다.

프로브(probe) 디자인은 성공적인 DNA 마이크로어레이(DNA microarray) 실험을 위해서 필수적인 작업이다. 프로브가 만족시켜야 하는 조건은 마이크로어레이 실험의 목적이나 방법에 따라 다양하게 정의될 수 있는데, 대부분의 기존 연구에서는 각각의 조건에 대하여 각자 독립적으로 정해진 한계치(threshold) 값을 넘지 않는 프로브를 탐색하는 방법을 취하고 있다. 그러나, 본 연구에서는 프로브 디자인을 두가지 목적함수를 지닌 다중목적함수 최적화 문제(multiobjective optimization problem)로 정의하고, ${\epsilon}$-다중목적함수 진화 알고리즘(${\epsilon}$-multiobjective evolutionary algorithm)을 이용하여 해결하는 방법을 제시한다. 제시된 방법은 19종류의 고위험군 인유두종 바이러스(Human Papillomavirus) 유전자들에 대한 프로브 디자인과 52종류의 애기장대 칼모듈린 유전자군(Arabidopsis Calmodulin multigene family)에 대한 프로브 디자인에 각각 적용되었다. 제안한 방법론을 사용하여 기존의 공개 프로브 디자인 프로그램인 OligoArray 및 OligoWiz에 비해 목표유전사에 더 적합한 프로브를 찾을 수 있었다.

웹 기반 정보 서비스는, 웹 정보 서버와 상호작용하는, 다양한 인터넷 웹-브라우징 기기들과의 접근성과 사용성을 위해서 평가되어야 한다. 다양한 웹-브라우징 장치로(예: 풀부라우징 휴대폰) 접근 및 사용가능하며, 신뢰할 수 있는 유비쿼터스 웹 정보서버는 유비쿼터스 웹 정보 서비스뿐만 아니라 개인화된 광고기반의 비즈니스 모델을 위한 통합센터가 되어야 한다. 개인화된 유비쿼터스 웹 정보 서비스를 위한 웹 상호작용의 접근성과 사용성을, 실시간 평가를 위한 메트릭으로서, 연구하였다. 시험용 웹사이트 ('ktrip.net')와 1자 한글 도메인명(예: 김.net, 이.net, 박.net, 최.net, ㄱ.net, ㄴ.net ... ㅎ.net, ㅏ.net ... ㅔ.net, ㄱ.com, ㄴ.com ... ㅎ.com)을 사용하여, 구현 및 한국, 일본 및 중국에서의 실험을 바탕으로 한 실험적 결과를 소개한다.

토픽맵에서 사용자의 토픽 선택에 따라 제공되는 정보는 개별 사용자의 관심과 배경지식이 고려되지 않고 최초 도메인 전문가에 의해 구축된 토픽맵 상의 토픽(Topic)과 연관되는 관계(Association), 자원(Occurrence)만을 이용하여 사용자에게 토픽맵 정보를 제공하고 있다. 이에 토픽맵은 개인화된 정보제공 측면의 단점을 보완하고자 개별 사용자를 위한 개인화 기능으로 개인 선호항목 설정, 필터링(Filtering), 범위제한(Scope) 등 사용자가 직접 관심정보를 사전에 설정하는 기능을 제공하고 있으나 토픽맵 사용자를 위한 개인화 측면에서 만족스럽지 못하다. 따라서 본 논문에서는 특정 도메인 토픽맵에서 사용자가 원하는 개인화된 정보를 제공하기 위해 사용자 클릭정보 수집을 통한 프로파일 정보와 이를 이용한 토픽 선호도 백터(Topic Preference Vector), 토픽맵 지식층의 기본요소인 토픽(Topic)과 관계(Association)를 이용한 개인화된 토픽맵 랭킹 알고리즘(PTR)을 제안한다. 사용자는 PTR 알고리즘을 이용하여 개인 선호도가 고려되어 랭킹된 토픽맵 정보를 제공받을 수 있게 됨으로써 개인화된 정보 제공 측면에서의 성능 향상을 가져올 수 있는 장점을 가진다.