소프트웨어 제품 생산 라인(Software Product Line) 공학은 새로운 소프트웨어 개발 패러다임으로 각광받고 있다. SPL에 FORM(Feature-Oriented Reuse Method) 방법론을 적용하면, 휴대전화나 디지털TV 같이 공통점이 많은 제품군의 다양한 소프트웨어를 휘처 모델링을 통해 만들어진 재사용 가능하고 유연한 컴포넌트를 조합하여 생산해 낼 수 있다. 한편, MDA(Model Driven Architecture) 방법론은 PIM(Platform Independent Model) 을 통해 다양한 개별 플랫폼을 위한 소프트웨어를 생산할 수 있게 하는 새로운 기술을 제공한다. 위 두 가지 방법론의 장점을 조합하면 공통점을 공유하면서 다양한 플랫폼에서 동작하는 제품군의 소프트웨어를 생산하는데 도움이 된다. 이 논문에서는 FORM 방법론과 MDA 방법론을 조합하기 위해 먼저, 프로파일링 기법을 통해 UML2.0을 확장하여 FORM 아키텍처와 Parameterized Statechart 모델링이 가능하게 한다. 다음으로, 휘처가 휘처 모델과 Parameterized Statechart사이에서 일관성 있게 element의 형태로 위치하고 있는지 검증하는 일관성 규칙을 제공한다. 몇 가지 규칙은 FORM 아키텍처와 Parameterized Statechart 사이의 일관성을 검사하기 위해 고안되었다. 마지막으로, 엘리베이터 시스템의 사례연구를 통해 이 논문에서 제안하는 모델링 기법과 일관성 검사 법칙의 유효성을 제시한다.

시스템 개발 초기 단계에 시스템의 기능적 요구사항이 제대로 반영되었는지를 검사하기 위해 시뮬레이션 기법을 이용한다. 일반적으로 시뮬레이션은 순차도에 나타난 추상적 시나리오를 바탕으로 상태머신을 직접 또는 랜덤으로 수행하는 행태로 진행된다. 시뮬레이션은 분석자가 직접 수행해야 하므로 많은 시간과 노력이 소요된다. 이 논문에서는 순차도 기반의 상태 머신의 시뮬레이션의 자동화 기법을 제공한다. 일반적으로 순차도와 상태머신의 추상화 레벨이 달라서 순차도에서 상세 시뮬레이션 트레이스를 추출하기가 쉽지 않다. 이 연구에서는 상태 머신을 LTS 모델로 변환하여 합성적 분석, 트랜지션 축약 등의 분석 방법을 적용하여 순차도와 동일한 추상화 레벨로 변환한 다음, 시나리오 포함여부를 검사한 후 해당 시나리오의 상세 시뮬레이션 트레이스를 생성한다. 이러한 시뮬레이션 트레이스는 순차도에 기술된 시나리오를 기반으로 시뮬레이션을 자동으로 수행할 뿐만 아니라, 특정 시스템 상태까지 자동 시뮬레이션할 수 있으므로 시뮬레이션을 효율적으로 진행할 수 있다.

적응적 랜덤 테스팅(Adaptive Random Testing, ART)은 테스트 케이스의 효율적인 선택을 통해 순수 랜덤 테스팅(Random Testing, RT)보다 더 적은 수의 테스트 케이스를 이용해 입력 도메인 내의 오류를 찾는 것을 목적으로 한다. ART 기법 중 하나인 입력 도메인 반복 분할 기법(ART through Iterative Partitioning, IP-ART)은 초기 ART 기법의 단점인 많은 연산량을 입력 도메인 분할에 의해 효율적으로 개선되도록 하였으며, 입력 도메인 확장을 이용한 IP-ART(IP-ART with Enlarged Input Domain, EIP-ART)는 IP-ART의 테스트 케이스 분포 특징을 이용하여 추가적인 성능 향상과 확장성을 제공하였다. 하지만 EIP-ART는 입력 도메인 확장에 따라 발생하는 부하로 인해 테스트 케이스 생성에 오랜 시간을 요구하기 때문에 이의 개선이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 두 가지의 추가 부하를 유발하지 않는 테스트 케이스 분포 조절 기법을 제안하고, 이들의 성능 개선 가능성을 실험을 통해 확인하였으며, 실험 결과, 제안된 두 기법 중 입력 도메인 타일링 기법이 모든 환경에서 더 우수한 성능 및 확장성을 갖는 것으로 확인되었다.

본 연구에서는 시각장애인이 실외에서 목적지까지 안전하게 보행할 수 있도록 하는 착용형 단말 시스템을 제안한다. 보행자가 원하는 목적지를 설정하면, GPS에 기반한 측위 정보와 경로탐색 알고리즘을 사용하여 목적지로 안내한다. 다수의 초음파 센서를 이용하여 측정한 장애물까지의 거리 데이터를 이용하여 전방의 공간 구조를 몇 가지 패턴으로 분류하고, 이를 기반으로 안전한 보행 방향을 결정한다. 본 시스템은 시각장애인이 타인의 도움 없이 현재 자신이 위치한 곳에 대한 공간 정보를 얻고 원하는 목적지까지 안전하게 보행 할 수 있도록 한다.

최근 다양한 3차원 콘텐츠 및 응용 프로그램의 개발되고, 컴퓨터 사용자 계층이 다양화됨으로 인하여 인터페이스에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구는 사용자가 손을 이용하여 윈도우를 효율적으로 제어할 수 있도록 하는 것을 목적으로 한다. 기존 인터페이스에 관한 연구들은 고가의 장비를 사용하거나 복잡한 제스처 인식, 또는 부가적인 도구인 마커 등을 사용하는 문제가 있다. 이러한 단점을 개선하기 위하여 새로운 시각적 비접촉 인터페이스를 제안한다. 손을 사용하여 윈도우를 제어하기 위하여 HSV 색상공간을 이용하여 손 영역을 검출한다. 그리고 거리변환 행렬과 손 외곽선의 곡률을 이용하여 손의 중심과 손가락의 위치를 파악한다. 손의 중심과 손가락 위치를 이용하여 본 논문에서 제안하는 7가지의 제어 동작 중 사용자가 의도하는 동작을 파악하여 인터페이스로써 활용한다. 제안하는 인터페이스는 스테레오 카메라를 사용함으로써 사유자가 3차원 공간에서 거리감을 가지고 제어할 수 있도록 하였다. 그리고 간단한 손동작으로 제어하고자 하는 객체를 시각적으로 접촉할 수 있도록 함으로써 직관적인 제어가 가능하도록 하였다. 마지막으로 제안하는 인터페이스를 활용한 응용을 통해서 효율성을 확인한다.

여러 가지 실세계 문제들은 마르코프 결정 문제(Markov decision problem) 들로 형식화하여 풀 수 있으나, 풀이 과정의 높은 계산 복잡도 때문에 실세계 문제들을 직접적으로 다루는 데 많은 어려움이 있다. 이를 해결하기 위해 많은 시간적 추상화(Temporal abstraction) 방법들이 제안되어 왔고 이를 자동화하기 위한 여러 방법들 또한 연구되어 왔으나, 이들 방법들은 명시적인 효율성 척도를 갖고 있지 않아 이론적인 성능 보장을 하지 못하는 문제가 있었다. 본 연구에서는 문제의 크기가 커지더라도 좋은 성능이 보장되는 자동적인 시간적 추상화 구현 방법에 대해 제안한다. 이를 위하여 네트워크 척도(Network measurements)를 이용하여 마르코프 결정 문제의 풀이 효율과 상태 궤적 그래프(State trajectory graph)의 위상 특성간의 관계를 분석하고, 네트워크 척도들 중 평균 측지 거리(Mean geodesic distance)가 마르코프 결정 문제의 풀이 성능과 밀접한 관계가 있다는 사실을 알아내었다. 이 사실을 기반으로 하여, 낮은 평균 측지 거리를 보장하는 복잡계망 모델(Complex network model)을 사용하여 시간적 추상화를 만들어 나가는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 사실적인 3차원 게임 환경을 비롯한 여러 문제에 대해 테스트되었고, 문제 크기의 증가에도 불구하고 효율적인 풀이 성능을 보여 주었다.

본 논문은 한국어 문서감정 분류에서 각 문장의 감정 정도의 차이를 고려하여 자질의 가중치를 계산하는 방법을 제안한다. 감정자질은 어휘 자원으로서 감정을 가지는 단어들의 집합이며, 학습데이터를 이용하여 이 감정자질의 카이제곱 통계량 값(${\chi}^2$ statistic)을 얻을 수 있다. 이렇게 얻어진 카이제곱 통계량 값으로 문서에서 출현한 각 문장의 감정강도를 수치화 할 수 있다. 각 문장의 감정강도는 문서에서 가장 강한 감정을 가진 문장에 근한 비율로 계산되며, 이 값을 TF-IDF 가중치 기법에 적용하여 최종적인 자질의 가중치를 결정하게 된다. 그리고 일반적으로 문서 분류에서 뛰어난 성능을 보여주는 지지벡터기계(Support Vector Machine)를 사용하여 기계학습을 수행한 후 성능을 평가한다. 성능평가에서 제안된 기법은 문장감정의 강도를 고려하지 않은 내용어(Content Word) 기반의 자질을 사용한 경우보다 약 2.0%의 성능향상을 얻었다.

프로그래밍 언어 학습이 논리적 사고력에 미치는 영향에 대한 선행 연구는 부족한 실정이며, 각 연구 결과마다 연구 대상, 방법과 학습 주제 등에 따라 논리 향상 정도와 영역이 다르므로, 일반화 과정에 어려움이 있다. 또한 논리적 사고력의 향상이 학습자의 인지 발달에 의한 것인지 프로그래밍 언어 학습에 의한 것인지 분명하지 않아 프로그래밍 언어 학습의 필요성이 증명되었다고 할 수 없다. 본 연구에서는 초등 6학년생들에게 교육용 프로그래밍 언어 학습을 7차시 동안 실시한 후, 메타인지 수준별로 논리적 사고력에 미치는 영향을 조사하고, 컴퓨터 활용 교육의 효과와 비교하였다. 실험 결과에 따르면, 두리틀과 로고, 그리고 파워포인트 학습 집단 모두에서, 상위 수준의 메타인지를 지닌 학생들은 논리적 사고력에 유의미한 신장 효과를 나타낸 반면, 하위 수준의 학생들은 두리틀과 로고 학습 후에만 유의미한 논리적 사고력의 신장을 나타냈다. 그러나 메타인지 수준에 상관 없이 세 학습 집단 간에 논리적 사고력 향상 정도의 유의미한 차이는 없었다.