최근 자가 적응 시스템의 개발을 용이하게 하기 위해 적응 관련 요소와 시스템의 행동을 분리한 MADAM, DiVA, Rainbow들이 제안되었다. 하지만 기존의 자가 적응 시스템을 개발하는 방법들은 개발 과정에서 요구사항과 아키텍처간의 상호 영향을 수용하는 체계적인 방법을 제공하지 않는다. 이는 요구사항의 변경이 미치는 영향을 판단하기 어렵고, 개발 과정에서 발생하는 변화에 대해 빠른 대처가 어려우며, 이해관계자들이 시스템에 대해 낮은 이해도를 가지게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위하여, 본 논문은 SAS의 개발에서 요구사항과 아키텍처 사이의 추적 가능성을 이용한 체계적인 인터위빙 방법을 제안한다. 제안한 방법은 요구사항과 아키텍처의 각 구성요소 사이의 관계를 통해 제공되며, 제공된 관계는 요구사항의 변경이 영향을 미치는 요소들을 추적하고, 아키텍처의 구성에 대한 근거를 추적하여 시스템에 대한 이해도를 높여준다. 본 논문은 스마트 그리드에서 적응형 협력 시스템의 개발과 변화 과정을 통해 제안한 방법의 유용성을 보여준다.

소프트웨어 제품라인은 제품들 간의 공통성 및 가변성을 전체 개발라이프사이클에 걸쳐 체계적으로 계획하고 재사용하여 생산성 향상, 비용절감, 시장적시성 향상을 꾀하는 소프트웨어 개발 패러다임이다. 소프트웨어 제품라인이 가져다 주는 이익을 최대화하기 위하여 시험은 도메인 공학과 어플리케이션 공학의 두 라이프사이클을 구성하는 프로세스들과 일관된 방식으로 통합되어야 하며, 더불어 시험 노력을 절감할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 조합 시험 설계를 적용하여 제품라인 플랫폼을 시험할 시험항목을 생성함으로써 시험항목 개수를 상당히 줄이면서 동시에 재사용이 용이한 시험항목 생성을 지원하여 시험노력을 절감할 수 있는 조합 시험 설계를 이용한 제품라인 시험항목 생성 방법을 제안한다. 또한, 사례연구를 통하여 제안한 방법이 조합 설계를 이용하거나 그렇지 않은 기존의 다른 방법들 보다 효율적임을 보인다.

지구 온난화 문제와 화석 연료 양의 한계 때문에 재생 가능한 전력 생산에 대한 관심이 증가하고 있다. 특히 재생 에너지 중 태양광 에너지의 전력 생산 비율은 점차 증가함에 따라 집광형 태양광발전 시스템은 높은 전력 생산량으로 각광받고 있다. 하지만 이 시스템은 태양광 중첩률이 높을 때 가장 높은 발전 효율을 내기 때문에 허용 오차 범위가 작은 정밀 태양 추적 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 복잡한 환경에 대응할 수 있는 베이지안 네트워크와 나이브 베이즈 분류기를 이용한 계층적 추적 시스템을 제안한다. 베이지안 네트워크는 불완전하고 불확실한 상황을 모델링 하는데 강력한 모델로 충분한 양의 데이터가 없을 경우에도 도메인 지식을 바탕으로 네트워크를 설계할 수 있다는 장점이 있다. 제안하는 계층적 확률 시스템에서는 불확실한 하늘 상황을 9개로 분류하고 모듈형 베이지안 네트워크를 이용하여 현재 날씨 상황을 추론한다. 또한 나이브 베이즈 분류기를 이용하여 추론된 날씨 상황을 고려한 효율적인 추적 방법을 분류하고 선택한다. 베이지안 네트워크의 유용성을 평가하기 위해 실제 날씨 데이터를 수집하였고 평균 93.9%의 정확도(Accuracy)를 보였다. 또한, 제안하는 시스템과 핀홀 카메라 시스템의 태양광발전 효율을 비교한 결과 약 16.58%의 성능이 향상됨을 확인하였다.

본 논문은 중간언어 기반 이중언어 사전 구축 방법에서 문맥벡터의 정제 방법을 제안한다. 중간언어 기반 이중언어 사전 구축 방법은 두 언어 간의 사전이나 병렬말뭉치 등 언어 자원이 부족한 언어쌍에 매우 효과적인 방법이다. 본 논문은 두 가지 정제 방법을 통해서 성능을 개선한다. 첫 번째 방법은 양방향 번역확률을 통하여 문맥벡터를 정제하였고 두 번째 방법은 품사 정보를 이용하여 문맥벡터를 정제하였다. 본 논문은 두 개의 서로 다른 언어 쌍으로 한국어-스페인어 그리고 한국어-프랑스어 양방향에 대해서 각각 이중언어 사전을 추출하는 실험을 하였다. 높은 빈도수를 가지는 어휘에 대한 번역 정확도는 최상위에서 최소 48.5%를, 상위 20에서 최대 88.5%의 정확도를 얻었고, 낮은 빈도수를 가지는 어휘에 대한 번역 정확도는 최상위에서 최소 26.5%를, 상위 20에서 최대 66.5%의 성능을 보였다.

이진 변환은 특정 장치에서 동작하도록 구성된 프로그램을 다른 장치에서 동작할 수 있도록 재구성하는 과정을 말한다. 이진 변환을 수행하기 위해서는 두 장치 사이의 변환 규칙을 생성하는 것이 매우 중요하다. 변환 규칙을 생성하는 방법은 직접 매핑과 간접 매핑으로 나뉜다. 직접 매핑은 성능을 위한 방법인 반면, 간접 매핑은 재목적성을 위한 방법이다. 본 논문에서는 임베디드 시스템에 적합한 직접 매핑 기반의 이진 변환을 수행한다. 그렇지만 재목적성 역시 중요한 요구사항이기 때문에, 재목적성을 고려한 직접 매핑 기반의 이진 변환 방법을 제안한다. 또한 제안된 방법을 바탕으로 자동으로 변환 규칙을 생성하는 도구를 구현한다. 이 방법을 통해서 성능과 재목적성을 모두 고려한 변환 규칙을 생성할 수 있으며, 더 나아가 이진 변환을 수행하는데 소요되는 비용을 줄일 수 있다.

단일 상태 파싱 오토마톤은 오토마톤의 행동이 과거 전이 경로에 의존하지 않고 현 상태로만 결정가능하다는 특징을 가진다. 이런 특징으로부터 대표적인 오토마톤인 LR 오토마톤과 비교시에, 단일상태 파싱 오토마톤은 구문 분석에 관한 시간 단축과 메모리 용량의 감소라는 장점을 가진다. 한편 단일상태 파싱 오토마톤을 생성하는 문법 클래스에 관해서는 현재까지 알려진 바가 없다. 본 논문에서는 단일상태 파싱 오토마톤을 생성하는 문법 클래스에 관한 연구 결과를 제시한다. 또한 이들 문법 클래스에 대한 단일 상태 파싱 오토마톤의 생성 방법을 제시한다.

본 논문에서는 래티스상의 구조적 분류에 기반한 한국어 형태소 분석 및 품사 태깅을 수행하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 입력문이 주어질 때 어휘 사전(lexicon)을 참조하여, 형태소를 노드로 취하고 인접형태소간의 에지를 갖도록 래티스를 구성하며, 구성된 래티스상 가장 점수가 높은 경로상에 있는 형태소들을 분석 결과로 제시하는 방법이다. 실험 결과, ETRI 품사 부착 코퍼스에서 기존의 1차 linear-chain CRF에 기반한 방법보다 높은 어절 정확률 그리고 문장 정확률을 얻었다.