임베디드 시스템은 어플리케이션, OS 커널, 디바이스 드라이버, HAL, 하드웨어와 같은 이질적 계층들이 매우 밀접히 결합되어 있다. 임베디드 시스템은 제품 목적과 탑재된 하드웨어에 따라 맞춤 제작된다. 또한 점점 짧아지는 제품 주기 때문에 여러 업체의 소프트웨어, 하드웨어가 불안정한 상태에서 통합된다. 따라서 모든 계층에 결함 발생 확률이 높다. 임베디드 소프트웨어 개발자는 자신의 코드를 결함이 내재된 다른 계층들과 통합된 상태에서 테스트하며, 이 때문에 테스트해야 할 모든 영역을 테스트하였는지, 자신의 코드가 잘못된 건지, 통합된 다른 소프트웨어나 하드웨어에 문제가 있는 건 아닌지를 확신하기 힘들다. 본 논문은 임베디드 소프트웨어 개발자가 다양한 계층에 내재된 결함 위치와 원인을 추적할 수 있도록 하는 임베디드 소프트웨어 인터페이스 테스트 방안과 이를 구현한 자동화 도구 Justitia를 제안한다. 제안하는 기술은 개발자를 돕기 위한 이뮬레이터를 이용한 디버깅을 전문적인 테스팅으로 승화시킨 자동화 방안이다.

본 논문에서는 동적 타임 워핑(DTW) 거리를 사용하는 범위 서브시퀀스 질의 처리 방법을 제안한다. 본 논문에서는 제안하는 방법은 데이타 시퀀스를 디스조인트 윈도우로 분할하고, 질의 시퀀스를 슬라이딩 윈도우로 분할하는 방법을 사용하는 DualMatch의 범위 서브시퀀스 질의 처리 방법을 이용한다. DualMatch는 유클리디언 거리 하에서 동작하는 것으로 알려져 있다. 그러나, 유클리디언 거리는 견고하지 못한 유사 모델이기 때문에 DualMatch는 반드시 DTW 거리를 지원해야 한다. 본 논문에서는 제안하는 방법의 정확성을 입증하기 위해서 중요한 정리를 유도하고, 이에 근거한 알고리즘을 제안한다. 광범위한 실험을 통해 본 논문에서 제안하는 방법이 순차 스캔 알고리즘 보다 효율적으로 동작함을 보였다.

웹의 크기가 폭발적으로 증가함에 따라 인터넷에서 정보를 얻는 수단으로서 검색 엔진의 중요성이 부각되고 있다. 검색 엔진은 사용자에게 최신의 정보를 검색 결과로서 제공하기 위해 웹 페이지를 주기적으로 수집하고 이를 데이타베이스에 저장한다. 웹 크롤러는 이러한 목적으로 웹 페이지를 수집하는 프로그램이다. 대부분의 검색 엔진은 제한된 시간 내에 많은 수의 웹 페이지를 수집하기 위해 다수의 머신을 사용하는 병렬 웹 크롤러를 이용한다. 그러나, 병렬 웹 크롤러의 아키텍처와 세부 구현 방법이 잘 알려져 있지 않기 때문에 실제로 병렬 웹 크롤러를 구현하는 데에 어려움이 많다. 본 논문에서는 병렬 웹 크롤러(parallel web crawler)의 아키텍처와 세부 구현 방법을 제시한다. 병렬 웹 크롤러는 다수의 머신에서 웹 페이지를 병렬적으로 수집하기 위해 조정자(coordinator) 대리자(agent) 구조의 2-티어(tier) 모델을 사용한다. 조정자/대리자 모델은 각 머신에서 웹 페이지를 수집하기 위한 다수의 대리자들과 이 대리자들을 관리하기 위한 하나의 조정자로 구성된다. 병렬 웹 크롤러는 웹 페이지를 수집하기 위한 크롤링(crawling) 모듈, 수집한 웹 페이지를 데이타베이스 로딩 포맷으로 변환하기 위한 컨버팅(converting) 모듈, 수집된 웹 페이지의 중요도를 계산하기 위한 랭킹(ranking) 모듈로 구성된다. 본 논문에서는 병렬 웹 크롤러의 각 모듈들을 설명하고, 세부 구현 방법을 설명한다. 마지막으로, 실험을 통해 병렬 웹 크롤러의 성능을 평가하였다. 실험 결과, 제안된 병렬, 웹 크롤러가 수집해야할 웹 페이지 개수와 머신 개수에 따라 확장 가능함을 보였다.

구조 조인은 XML 경로 질의를 처리하기 위한 대표적인 방법 중의 하나이다. 최근의 연구에서는 B+트리 등에 색인된 가로 방향의 엘리먼트 분포 정보를 이용하여 조인 결과에 포함되지 않는 엘리먼트들을 조인 연산에서 배제하는 방법에 초점을 맞추고 있다. 하지만, 이러한 방법은 조인 연산 자체가 매우 복잡해지며 분포 정보를 위한 색인의 부담으로 항상 좋은 성능을 보장하지는 못한다. 본 논문에서는 레벨 정보를 이용하여 조인 결과에 참여하지 못하는 엘리먼트들을 효과적으로 걸러내는 구조 조인 기법을 제안한다. 제안하는 기법의 레벨 정보는 엘리먼트의 세로방향의 분포정보라는 점에서 기존의 기법과 차별화되며 조인 연산을 위한 별도의 색인을 필요로 하지 않는다는 장점을 가진다. 본 논문에서는 실험을 통하여 제안된 기법의 효율성을 보인다.

오늘날 모바일 기기들의 발전과 통신망의 고속화, 광역화와 함께 사용자의 중요한 정보를 유출하거나 특정 기기의 사용을 방해하는 보안 위협도 점점 증가하고 있다. 모바일 기기에서 널리 사용될 것이라 예상되는 임베디드 리눅스 또한 이러한 보안 위협으로부터 안전하지 못하다. 본 논문에서는 임베디드 리눅스를 위협하는 악성 프로그램의 특징에 대해 알아보고 그에 대한 대응책으로 임베디드 시스템의 특성을 고려한 서명 검증 방식을 이용한 악성 프로그램 차단 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 악성 프로그램 검사 엔진 서버와 LSM 기반의 커널 모듈로 구현된 시스템으로 구성되며, 메모리에 상주하여 악성 프로그램을 감시하는 일반적인 실시간 감시 프로그램과는 달리, 커널 레벨에서 프로그램이 실행되는 순간 파일의 변조 여부를 검사하여 악성 프로그램의 실행을 사전 차단한다. 실험을 통해 제안한 시스템이 적은 오버헤드로 악성 프로그램의 실행을 효과적으로 사전 차단하는 것을 확인하였다.

본 논문에서는 임베디드 리눅스를 운영체제로 사용하는 개인용 휴대 임베디드 기기에서 부팅 시간을 단축시키기 위해 기존의 snapshot boot을 개선한 기법을 소개한다. Snapshot boot는 현재 수행중인 컴퓨팅 작업들에 대한 suspend/resume 작업을 기반으로 부팅 시간을 단축하고자 하는 기법인데, resume수행 시 bootloader가 기본적인 device 초기화 작업을 수행하고 직접 snapshot image를 원래 주소로 복사시켜 시스템을 복원함으로써 부팅 시간을 단축시켰다. Snapshot boot 기법의 문제점으로는 resume 동작을 수행할 때 snapshot image를 원래 주소로 복사하는데 많은 시간이 소요된다. Improved snapshot boot 기법은 suspend 작업 수행 시 모든 페이지를 대상으로 snapshot image를 만들지 않고 일부 페이지를 대상으로 snapshot image를 만들고 나머지 페이지들은 별도의 Swap area에 따로 저장함으로써 부팅 시 전체 페이지를 복사하지 않고 snapshot image로 만들어져 있는 일부의 페이지만을 복사하게 되어 전체 부팅 시간을 단축한다. 실험을 통해 suspend image가 2982 페이지일 때 약 30%의 부팅시간이 단축됨을 보였다. 이는 swap-out 시킨 페이지의 양에 비례하여 단축된다.

플래시 메모리는 기존 저장 매체와는 달리 읽기 연산에 비해 쓰기 연산의 수행비용이 매우 크고, 저장된 데이타에 대한 직접 갱신이 불가능한 고유의 특성이 있다. 본 논문에서는 플래시 메모리 환경이 클러스터링 방법과 비클러스터링 방법에 미치는 영향을 분석한다. 이를 통해 디스크 환경과는 달리 플래시 메모리 환경에서는 비 클러스터링 방법이 더 적합하다는 것을 보인다. 또한, 플래시 메모리 환경에서 비 클러스터링 방법이 가진 문제점을 지적하고, 이를 기반으로 플래시 메모리 환경에서 레코드 관리방법의 설계 시 고려해야 할 사항들을 제안한다.

TFT-LCD영상은 불균일한 휘도 변화를 어느 정도 허용하고 있으며, 영상 전반에 걸쳐 나타나는 큰 휘도 변화는 국부적으로 주변 영역과 차이가 나는 결함 영역을 찾는데 방해가 된다. SQI(Self Quotient Image)는 얼굴 인식 분야에서 저주파에 해당하는 조명성분을 제거 하는데 사용되어 왔으며, 일종의 High Pass Filter(고주파 통과 필터) 형태이다. 본 논문에서는 SQI가 신호의 저주파 성분을 평활화 하는 효과를 가지면서 국부적인 변화를 유지하는 특성을 가지는데 착안하여, TFT-LCD영상에 존재하는 결함을 강조하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 방법을 기존의 TFT-LCD영상 전처리 방법들과 비교하였을 때, 평활화 효과 및 결함 영역 강조 효과가 우수함을 확인할 수 있었다.

대형 시스템은 각 컴포넌트가 여러 다른 개발자에 의하여 개발된다. 개발 과정에서 컴포넌트간의 인터페이스 관리의 효율성은 전체 개발 효율에 큰 영향을 미친다. 특히, 개발 초기 과정에서는 컴포넌트가 새롭게 정의되거나 변경되는 경우가 많다. 컴포넌트의 새로운 정의나 변경은 컴포넌트간의 인터페이스의 생성이나 변경을 필요로 한다. 이러한 인터페이스의 변경에 대한 관리가 효율적으로 이루어지지 않는 경우, 관련된 컴포넌트를 개발하는 서로 다를 개발자들이 서로 다른 인터페이스를 기반으로 개발을 진행하는 경우가 발생한다. 이는 개발의 효율이 저하되는 문제를 일으킨다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 메시지 관리시스템은 메시지 기반의 인터페이스 관리를 위한 수단을 제공한다. 또한, 메시지에 대한 코드 생성을 통하여 구현의 편의성을 제공해 주며, 메시지 관리 시스템 내에 정의된 메시지 정보를 이용하여 인터페이스 설계 명세서(IDD)를 자동으로 생성해 준다. 문서 자동 생성은 메시지 변경으로 인한 실제 인터페이스와 문서와의 불일치를 방지한다. 또한, 메시지 관리 시스템은 전체 시스템의 각 컴포넌트 간 메시지를 관리함으로써 각 컴포넌트 간 메시지 흐름에 대한 종합적인 정보를 수집하는 것이 가능하다. 이러한 정보는 컴포넌트간 메시지 흐름의 병목 현상의 발생을 미리 방지하거나. 전체 시스템 성능의 조율을 지원하는데 응용할 수도 있다.

인터넷 서비스의 급속한 발전으로 멀티미디어 데이타의 양이 크게 증가함에 따라, 이를 분석하여 유용한 정보를 얻기 위해 사용자 개개인에 초점을 맞춘 효율적인 검색기술이 필요하게 되었다. 하지만 최근 웹사이트에서 제공하는 사용자 모델링 서비스는 텍스트 기반 페이지 구성이나 추천 검색 등에만 국한되어 있는 단점이 있다. 본 논문에서는 사용자 모델링 기법을 동영상 검색에 적용하기 위해 사용자의 선호도를 베이지안 네트워크로 모델링하고, 추론된 확률 값을 검색에 반영하는 방법을 제안한다. 이를 위해 실제 연구실 환경 내에 존재하는 컨텍스트 정보를 정의하였고, 설치된 카메라로부터 얻어진 동영상이 포함하는 컨텍스트 정보를 텍스트의 형태로 주석을 달았다. 사용자로부터 입력받은 사용자 개인의 정보는 설계된 베이지안 네트워크 모델의 증거 값으로 사용되어, 그로부터 사용자의 선호도를 추론하도록 하였다. 베이지안 네트워크의 추론 결과로 얻어진 확률 값은 검색에 반영되어 각 사용자의 선호도에 맞는 검색 결과를 보여준다. 사용자 평가 결과, 제안하는 모델을 사용하여 선택된 결과의 만족도가 일반적인 검색의 결과에 비해 높음을 확인하였다.

차선검출시스템은 지능형 차량 시스템의 중요한 요소이다. 차선검출 시, 주변 환경과 날씨의 변화 때문에 차선검출은 다양한 어려움에 직면하게 된다. 본 논문에서는 차선검출 및 추적을 위해 다양한 환경에서도 안정적으로 동작하는 간단하면서 효율적인 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 차선을 추적하고 차선의 기울기를 수정하기 위해 확률적 허프 변환(Probabilistic Hough Transform, PHT)과 최소자승법(Least-square method, LSM)를 이용한다. 일반적으로 차량의 내부에 설치된 카메라로부터 획득된 영상은 영상의 하단부분에서 차선이 비교적 뚜렷이 나타나고, 주변의 간섭을 적게 받는다는 가정 하에 제안된 방법에서는 차선검출 및 추적의 효율성을 증대시키기 위해 영상의 하단부분에 관심의 대상이 되는 두 개의 영역을 설정한다. 제안된 방법의 효율성을 입증하기 위해 정지영상과 비디오영상을 사용하여 실험하였고, 실험결과 제안된 방법이 강건하고, 신뢰성있는 결과를 얻었음을 보였다.