상용 ORDBMS 개발사들은 자신의 DBMS에 사용자 정의 타입과 사용자 정의 함수를 추가하는 확장 방법을 제공하고 있다. 이러한 확장은 상위 레벨 인터페이스를 사용하여 이루어진다. 이러한 기법을 소결합(loose-coupling)이라 부른다. 소결합의 장점은 구현하기 쉽다는 것이나, 높은 성능이 요구되는 대용량 데이타베이스에서 새로운 데이타 타입과 연산을 추가하기에는 적합하지 않다. 본 논문에서는, 이러한 요구 조건.을 충족하기 위해 밀결합(tight-coupling)이라는 개념을 사용하는 것을 제안한다. 밀결합에서 새로운 데이타 타입과 연산은 DBMS의 엔진 내부에 통합된다. 따라서, 새로운 데이타 타입과 연산이 높은 성능으로 일관성 있게 제공된다. 이 밀결합 아키텍처는 정보 검색 기능과 공간 데이타베이스 기능을 한국과학기술원/첨단정보기술연구센터에서 개발 중인 객체 관계형 DBMS 오디세우스/IR에 통합하기 위해 사용되고 있다. 본 논문에서는, 오디세우스/1R을 소개하고 오디세우스/IR과 밀결합된 정보 검색 기능(미국 특허 등록)을 설명한다. 다음으로, 오디세우스/1R을 사용한 단일 시스템(non-parallel) 설정에서 2,000만건의 웹 페이지를 관리할 수 있는 웹 검색 엔진을 보인다.

컴퓨터 클럭은 자체의 불안정한 요소, 물리적 특성, 외부 환경의 요인, 사용자의 개입 및 시스템의 오류 요소로 인해 정확도와 안정도에 한계를 갖는다. 따라서 정밀한 시각 관련 처리가 필요한 시스템의 경우 표준 시각에의 동기화가 요구된다. 시각 동기의 목적은 분산 처리 시스템 상에 전역 시각 기저를 제공하는데 있다. 일단 이러한 시각 기저가 존재하게 되면, 분산 시스템 상에서 처리되는 일련의 작업들은 시각을 바탕으로 제어가 가능하기 때문이다. 본 논문은 인터넷 기반 분산 환경에서 시각 동기를 위한 임베디드 시스템의 설계 및 구현에 대해 제시한다. 시스템은 참조 시각원으로 GPS(Global Positioning System)를 사용하고, NTP(Network Time Protocol)를 통해 표준시(UTC: Universal Time Coordinated)를 제공함으로써 분산 시스템의 시각 동기를 이룬다. 이를 위해 안정적인 시각 유지 및 정확하고 정밀한 표준 시각 제공 요건을 만족하는 클럭 모델을 설계, 적용하였다. 네트워크 관리를 위해SNMP(Simple Network Management Protocol) 기반 private MIB(Management Information Base)를 정의하였고, 전체 시스템의 구현 및 성능 평가 결과도 제시하였다.

인터넷의 성장과 더불어 네트워크 관련 기술의 발전으로 인해 인터넷의 사용량 및 사용인구가 폭발적으로 증가하고 있는 추세이다. 이런 추세에 대학의 전산망도 노드 수의 급속한 증가와 다양한 서비스로 인해 네트워크에 대한 트래픽이 증가하고 있다. 이에 반해 사용자에 대한 서비스 품질은 낮아지고 있는 실정이다. 이에 따라, 대학 네트워크에 대한 네트워크 관리, 네트워크 설계 및 증설, 요금정책 등에 사용될 수 있는 매우 핵심적인 문제점이 나타나고 있다 이러한 문제점을 효율적으로 분석하여 관리를 하기 위해서는 많은 기술인력과 장비 및 예산이 소요된다. 그러나, 규모가 적은 대학 네트워크는 인력 부족과 네트워크 환경에 대한 지속적인 투자로 인해 실행하기 어려운 부분이다. 이러한 네트워크에 대한 투자 비용을 감소하고 최적화된 환경을 조성하기 위해서는 구성변경 및 장비의 대체나 용량계획에 대한 성능분석이 필수적이다. 따라서, 본 논문에서는 네트워크 관리와 분석을 위하석 관리 및 분석대상과 관련된 모든 항목을 프레임워크 기반 성능관리 도구를 이용하였다. 주요 연구방법으로는 세부 항목별로 현황 데이터를 수집, 가공, 분석하여 각 항목을 상세하게 분석하여 문제점에 대한 해결책을 제시하였다. 이러한 결과 네트워크, 서버, 애플리케이션 관리를 체계적으로 관리할 수 있었으며, 장애 및 성능저하 둥으로 업무영역에 미치는 영향을 파악하고 예방에 효과적으로 대응할 수 있었다. 또한, 과학적이고 체계적인 분석을 통해 전체 시스템의 운영관리비용을 최적화하여 관리의 효율성을 높여주었다.

네트워크 기술의 발달에 힘입어 인터넷이 국가와 사회의 중요한 기반 시설로 자리잡고 있으며, 이를 통한 범죄적 동기를 갖는 해킹 사고의 증가 추세로 인해, 우리 사회 전반적으로 정보에 대한 보호가 시급한 문제로 대두되고 있다. 최근 침입의 형태는 기존 공격자의 직접적인 시스템 침입 및 악의적 행위들의 행사와는 달리 침입 자동화 도구들을 사용하는 형태로 변모해 가고 있다. 알려지지 않은 공격의 유형 또한 변형된 이들 도구들의 사용이 대부분이다. 이들 공격 도구들 대부분은 기존 형태에서 크게 벗어나지 않으며, 침입 도구의 산출물 또한 공통적인 형태로 존재한다. 본 논문에서는 멀티 에이전트 기반의 침입자 역 추적 시스템의 설계 및 구현에 관하여 기술하였다. 본 연구의 시스템은 우선, 알려지지 않은 다양한 공격을 기존 유사한 공격군으로 분류하기 위하여 SOM(Self-Organizing Maps)을 적용하였고, 침입 분석 단계에서는 공격 도구들의 패턴을 지식베이스로 정형화하였다. 이를 기반으로 에이전트 기반의 역 추적 시스템이 활성화 되고, 피 침입 시스템으로부터의 침입 흔적을 발견하여 이전 침입 경유 시스템으로의 경로를 자동으로 역 추적 하게 된다.

규칙 기반 패러다임은 복잡한 프로세스를 처리할 수 있는 정형성과 융통성을 제공하기 때문에 여러 프로세스 중심 소프트웨어 공학 환경에 도입되어 왔다 그러나, 기존의 규칙 기반 패러다임을 채택한 시스템들의 경우 프로세스 모델을 작성하거나 이해하기 어렵고 프로세스 모델링 언어가 확장 또는 개선될 때마다 추론 엔진을 수정하거나 최악의 경우에는 새로 개발하여야 한다. 본 논문에서는 빈번히 발생하는 프로세스 변경에 유동적으로 대처할 수 있으며 프로세스 모델을 규칙기반 언어의 사실로 직관적으로 맵핑함으로써 프로세스의 병렬성을 효과적으로 제어할 수 있다는 규칙 기반 패러다임의 장점을 살리면서 기존 규칙 기반 PSEE의 단점인 사용의 용이성과 추른 엔진의 안정성 문제를 해결한 PRAiSE 시스템을 기술한다. PRAiSE에서는 RAiSE라는 그래픽 프로세스 모델링 언어를 제공하며 작성된 프로세스 모델은 규칙 기반 전문가 시스템 도구인 CLiPS로 구현한 프로세스 엔진에 의해 해석되고 실행된다.

실시간 운영체제 개발 환경에서 제공하는 도구 중에 하나인 RTOS 시뮬레이터는 타겟 H/W가 호스트에 연결되어 있지 않은 상태에서도 호스트에서 응용 프로그램의 개발과 디버깅을 가능하게 해주는 타겟 시뮬레이션 환경을 제공해 줌으로써, 하드웨어 개발이 완료되기 전에도 응용 프로그램의 개발이 가능하도록 해준다. 그러한 이유로 현재 대부분의 상용 RTOS 개발환경에서는 RTOS 시뮬레이터를 제공하고 있다. 그러나 그들의 대부분은 RTOS의 기능적인 부분들만 호스트에서 시뮬레이션 하도록 구현되어 있어서, RTOS 및 응용 프로그램이 실제 타겟 UW에서 실행될 때의 실질적인 시간 추정이 불가능하다. 실시간 시스템은 정해진 시간 내에 프로그램 실행을 종료해야 하기 때문에, 실행시간 추정 기능도 가지는 RTOS 시뮬레이터가 필요하다. 본 연구에서는 RTOS 및 응용 프로그램이 실제 타겟 H/W에서 처리될 때의 실행시간 추정이 가능하고 구현도 용이한 기계명령어-레벨(machine instruction-level)의 RTOS 시뮬레이터를 개발하고, 실제 프로그램을 실행하여 기능과 정확도를 검증하였다.

페이지랭크 알고리즘은 웹 문서들을 효과적으로 랭킹(ranking)하는 것으로 알려져 있다. 페이지랭크 알고리즘은 그 유용함에도 불구하고 경우에 따라 문서의 페이지랭크 값을 본래 값보다 작게 계산하는 현상을 유발한다. 본 논문에서는 이러한 현상을 놈-누수(norm-leak)라 명명하고, 웹 문서의 페이지 랭크 값을 정확히 산출하는 개선된 페이지랭크 알고리즘과 효율적인 구현방법을 제시한다. 또한, 약 67,000,000개의 실제 웹 문서들에 기존의 페이지랭크 알고리즘과 개선된 페이지랭크 알고리즘을 적용하여 그 결과를 비교 평가한다.

시맨틱 웹이나 지식기반 시스템에서 지식 검색의 핵심 컴포넌트는 온톨로지이다. 하지만 현재 실용적인 온톨로지가 구축된 경우를 찾아보기는 어렴다. 실용적인 온톨로지 구축을 위해서는 특정 도메인의 지식 전문가에 의한 지식의 개념화와 온톨로지 설계자에 의한 지식의 명세화가 필요하며 이를 바탕으로 개발 팀원들 사이에 공유할 수 있는 자세한 온톨로지 생성 가이드라인이 필요하다. 그러나 기존의 온톨로지 생성 방법론은 은톨로지 구축 프로세스의 단계들을 상위 수준에서 나열하는 절차 중심의 방법론이다 본 논문에서는 철학 학문의 지식을 구조화하는 실용적인 온톨로지를 구축하는 방법으로서 텍스트 내용에 들어있는 지식을 온톨로지로 생성하는 토픽맵 기반의 덱스트 온톨로지 방법론을 제시하였다. 이 방법론은 지식 자원으로부터 지식을 분석하고 추출하는 온톨로지 모델링 단계와 형식 언어와 데이타 모델을 이용하여 온톨로지를 생성하는 온톨로지 구현 단계로 구성된다. 방법론과 함께 본 논문에서는 철학 온톨로지에 기반한 철학 지식 검색의 효율성을 보이기 위해 철학 지식 포털을 구현하였다.

본 연구에서는 학습한 표정 패턴을 기반으로 비디오에서 사람의 얼굴을 검출하고 표정을 분석하여 분류하는 프레임워크를 제안한다. 제안 프레임워크는 얼굴 표정을 인식하는데 있어 공간적 정보 외시간에 따라 변하는 표정의 패턴을 표현하기 위해 표정 특성을 공간적으로 분석한 PCA와 시공간적으로 분석한 Hidden Markov Model(HMM) 기반의 표정 HMM을 이용한다. 표정의 공간적 특징 추출은 시간적 분석 과정과 밀접하게 연관되어 있기 때문에 다양하게 변화하는 표정을 검출하여 추적하고 분류하는데 HMM의 시공간적 접근 방식을 적용하면 효과적이기 때문이다. 제안 인식 프레임워크는 현재의 시각적 관측치와 이전 시각적 결과간의 사후 확률 방법에 의해 완성된다. 결과적으로 제안 프레임워크는 대표적인 6개 표정뿐만 아니라 표정의 정도가 약한 프레임에 대해서도 정확하고 강건한 표정 인식 결과를 보인다. 제안 프레임 워크를 이용하면 표정 인식, HCI, 키프레임 추출과 같은 응용 분야 구현에 효과적이다