본 논문에서는 미술치료 이론을 기반으로 하는 아동심리 진단용 컴퓨터 장치를 제안하고 그에 대한 연구 결과를 소개하고자 한다. 제안된 시스템에서는 진단 대상 아동이 그린 그림으로부터 색상과 관련된 요소뿐만 아니라 사용된 선의 특성, 필압(pen pressure), 그림의 위치, 크기 등의 다양한 정보를 컴퓨터로 구현된 장치를 이용하여 측정하며, 측정 후 분석된 결과를 기반으로 치료사에게 치료 대상자에 대한 보다 많은 유용한 정보를 제공하여 진단의 신뢰성을 높이고자 한다. 미술치료는 근본적으로 진단 대상자의 그림을 평가하는 치료사의 주관이 개입될 수 있다는 단점이 존재한다. 대상자의 그림으로부터 어떤 정보를 어떻게 추출할 것인지부터 추출된 정보로부터 대상자의 심리 상태에 대한 해석에 이르기까지 전적으로 치료사가 어떤 이론을 적용하는지에 따라 달라지며, 치료사의 학문적 깊이에 따라서도 달라지게 된다. 따라서 본 논문에서는 여러 정보 중에 '무엇'을 치료 대상자의 그림에서 얻어낼 수 있는지와 '어떻게' 읽어낼 것인지를 알아보고, 치료 대상자의 심리 상태를 객관적으로 판단 하기 위한 기준을 마련하는데 유용한 시스템을 제공하고자 한다. 이를 위해 컴퓨터를 기반으로 한 심리 진단용 시스템을 제안하며, 대상자가 제안된 장치에 그리게 되는 그림을 통해 주제 색, 선의 특성, 필압, 그림의 위치 등의 의미 있는 데이터를 추출해 내며 이를 수치화함으로써, 미술심리치료 분석에 새로운 가능성을 제시하고자 한다.

복합 웹 서비스를 이용하고자 하는 사용자의 요구가 늘어나고 있지만 유비쿼터스 환경에서 일반 사용자들이 쉽게 복합 웹 서비스를 사용할 수 있는 환경은 마련되지 않고 있다. 본 논문에서는 웹 서비스에 대한 기술적인 지식이 없는 일반인들도 쉽게 자신의 요구사항을 표현 가능한 자연어 기반의 사용자 친화적인 인터페이스를 제안한다. 특히 사용자의 표현을 효율적으로 분석하기 위해 사용자의 문장으로부터 정교한 수준의 복합적인 워크플로우를 추출하고, 문장 분석을 통해 적합한 서비스를 찾는 방법을 제안한다. 특히 많은 제어 구문과 구절로 이루어진 복잡한 문장으로부터 정교한 수준의 추상 워크플로우를 추출한다.

기존의 세금계산서 발급 및 전송 방식은 많은 비용이 들고, 분실이나 위조 등의 보안상의 문제점이 존재한다. 개정된 부가가치세법은 이러한 단점을 보완하고 보다 안전한 방법을 통해 세금계산서를 주고 받을 수 있도록 하는 제도를 시행하도록 하고 있다. 웹 환경에서의 전자 세금계산서 시스템은 전자세금계산서의 발급 과정보다는 그 전송 과정이 중요하다. 따라서 보다 효율적이고 안전하게 국세청에 세금계산서를 제출할 수 있는 메시징 시스템이 개발되어야 한다. 본 연구에서는 전자 문서 메시징을 위한 오픈소스 프레임워크인 Hermes 2를 기반으로 전자세금계산서 메시징 시스템을 구현하였다.

조직의 데이터를 효과적으로 관리하는 대표적 방법은 기존 데이터의 공유와 재사용을 촉진하여 데이터의 중복 생산을 방지하는 것이다. 데이터 공유와 재사용의 촉진을 위해서 기존 데이터의 체계적 구조화와 효율적인 검색이 지원되어야 한다. 이러한 점이 고려되지 않은 조직간 단절된 데이터 개발은 데이터 중복을 양산하고 데이터의 품질을 저하시킨다. 데이터 분류는 관리하는 데이터에 대한 체계적 정리로 원하는 데이터 요소의 빠른 검색을 가능하게 한다. 본 논문에서는 데이터 공유, 재사용과 통합을 극대화하고 MDR과 시멘틱 웹에서 효과적으로 사용될 수 있는 본질기반 데이터 분류 방법론을 제안한다. 본질기반 데이터 분류 방법론은 데이터 본질을 기반으로 데이터 분류 구조를 구성하여 업무분류에 독립적인 데이터 분류가 가능하다. 또한 제시된 데이터 분류 구조를 지원하는 데이터 분류 절차를 제시하여 다양한 데이터 요소들을 데이터 분류 구조에 따라 배치하는 방법을 보인다. 사례연구에서는 제안된 데이터 분류 구조와 데이터 분류절차가 효과적으로 실제에 적용 될수 있음을 보였다.

광선-다각형 교차 계산은 광선 추적법 계산의 상당 부분을 차지하는 중요한 구성요소로서, 보편적으로 정적인 장면에 대해서는 kd-트리와 같은 공간 자료구조를 사용하여 교차 계산을 가속하여왔다. 최근 CPU에 비해 상대적으로 제한된 계산구조를 가지는 GPU에 적합하도록 변형된 kd-트리 탐색 기법이 몇 가지 제시되어 왔는데, 본 논문에서는 이러한 기존 방법을 보완할 수 있는 두 가지 구현 기법을 제안한다. 첫째, 트리 탐색을 위한 스택을 전역 메모리에 할당할 경우 전역 메모리 접근으로 인한 비용을 줄이고자 하는 캐쉬 적용 스택 방법과 둘째, 기존의 로프 방법의 문제점인 상당한 메모리 요구량을 줄이고자 하는 적은 깊이의 스택(short stack)을 사용한 로프 방법을 제시한다. 제안된 방법의 효용성을 보이기 위하여 기존의 GPU용 탐색 방법과의 성능 비교 분석을 수행한다. 이러한 실험 결과는 향후 GPU용 광선추적법 소프트웨어 개발자들이 상황에 맞는 적절한 kd-트리 탐색 방법을 선택할 수 있도록 해주는 중요한 정보를 제공하게 될 것이다.

전역 조명(global illumination) 효과를 사실적으로 렌더링하기 위해서는 복잡한 경로를 통해 입사하는 빛의 정보 해당하는 직접 조명 및 간접 조명을 정확하게 계산해주어야 한다. 이 과정에서 주어진 물체 표면 지점에 대해 계산되는 간접 조명 정보는 주변 환경의 기하적인 형태에 큰 영향을 받게 된다. 조화 평균 거리(harmonic mean distance)는 3차원 공간상에서 주어진 한 지점에서 보이는 물체들과의 거리를 나타내는 척도로 많이 사용되는 수학적 도구로서, 광휘 캐시(irradiance/radiance cache)나 환경 폐색(ambient occlusion) 등의 렌더링 효과를 생성하는데 주요하게 사용된다. 본 논문에서는 대표적인 고품질 전역 조명 렌더링 알고리즘인 최종 수집(final gathering) 방법 및 포톤 매핑(photon mapping) 기법을 통해 다양한 환경에서 계산되는 조화 평균 거리에 대한 근사값의 정확성에 대해 분석한다. 이러한 분석 결과를 기반으로 효과적인 조화 평균 거리 계산의 근사화 기법 개발에 있어서 고려해야 할 점들과 방향을 제시한다.

발전소와 임베디드 시스템, 지능형 빌딩과 같은 현대의 대부분의 시스템은 PLC 라는 특수목적 컴퓨터를 이용하여 자동제어된다. PLC 프로그래밍 언어 중에서 가장 많이 사용하는 것은 LD 프로그램이다. LD 프로그램의 검증은 시뮬레이션과 테스팅등을 통해 이루어지는데 이러한 방법은 프로그램 검증에 한계가 있다. 본 논문에는 LD 프로그램의 검증시 모델 체킹을 사용할 수 있도록 주어진 LD 프로그램을 모델 체커의 입력으로 자동으로 변환하는 방법을 기술한다. LD 프로그램과 SMV 모델의 의미구조를 정의 하고 이를 바탕으로 의미가 보존되는 변환 함수를 정형적으로 나타낸다.

스토리지 클래스 메모리 (SCM)는 비휘발성 속성과 바이트 단위의 임의 접근이 가능한 속성을 동시에 보유하고 있는 차세대 메모리 기술로써 그 활용 방안에 있어서 귀추가 주목된다. 기존 시스템에 SCM을 도입하면 시스템의 수행 속도와 안전성을 크게 향상할 수 있을 뿐만 아니라 기존의 시스템에서는 불가능했던 새로운 특징들을 제공할 수 있다. 본 연구는 혁신적인 용도로의 SCM 활용 가능성에 주목하며, 그 일환으로 SCM을 메인 메모리로 활용하여 종료 상태의 시스템에 전원이 인가되는 즉시 종전의 시스템 상태로 되돌아갈 수 있는 SOONN을 제안한다. 본 논문에서는 실제 임베디드 시스템 환경에서 프로토타입 시스템을 개발함으로써 SOONN의 실현 가능성을 제시한다.

마이크로프로세서의 온도 관리를 위해 사용되는 대표적인 기술인 동적 온도 관리 기법이 적용되면 임계온도 이상의 발열 발생시 온도를 제어하기 위해 성능이 저하되는 단점이 있다. 따라서 마이크로프로세서의 발열 온도를 낮추면 동적 온도 관리 기법을 통해 온도를 제어하는 시간이 줄어들면서 성능 저하를 최소화 시킬 수 있다. 본 논문에서는 유닛의 발열 제어를 위해 사용되는 연산 이관시 유닛을 선택하는 기준에 대한 다양한 기법들을 모의 실험을 통하여 비교 분석함으로써 유닛의 발열 현상으로 인한 마이크로프로세서의 성능 저하를 최소화시킬 수 있는 방안을 도출하고자 한다. 모의 실험 결과, 동적 연산 이관 기법에서 임계 온도와 유닛 온도 사이의 차이를 기준으로 동작할 유닛을 선택하는 기법이 발열에 가장 효과적으로 대응하여 성능이 우수하다는 것을 확인할 수 있다.

다양한 종류의 새로운 모바일 기기의 등장과 이들 기기들의 사용자의 증가에 따라 모바일 P2P 시스템과 관련된 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 모바일 환경에서 double-layered 슈퍼 피어 시스템을 위한 새로운 검색 알고리즘을 제안한다. 제안한 검색 알고리즘에서는 전체 실험 영역을 그리드 셀로 분할하며 셀들은 같은 크기를 가지고 있다. 그리드는 모바일 기기의 통신 반경과 피어들의 수를 고려하여 적절히 구성된다. 제안한 검색 알고리즘은 방향 분할 플러딩으로서 검색시 셀들의 검색 방향을 포함하는 방법을 기반으로 한다. 이 방법은 성공적으로 네트워크의 부하를 줄였으나 낮은 검색 성공률을 보여준다. 성공률을 보다 개선하기 위해 슈퍼 피어를 위한 bridge-peer table과 n-way 검색을 활용하였다. 그 실험결과 제안한 알고리즘은 기존의 double-layered 시스템에 비하여 평균 20~30%의 메시지 패킷수가 감소되었음을 보여주었다. 성공률 역시 double-layered 시스템에 비해 약2~5% 개선되었다.

급속한 전자상거래의 발전으로 인하여 온라인상으로 상품을 구매하고 그에 대한 평가를 작성하는 것이 일반적인 구매 패턴이 되었다. 구매자들의 상품평은 다른 잠재적인 소비자들의 상품 구입을 이끌어내는데 큰 동기가 된다. 하지만 온라인 쇼핑몰에서는 상품평의 성질에 부합하는 순위를 부여하지 않기 때문에, 사용자가 구입 결정을 위하여 수많은 상품평에 포함된 의견들을 효과적으로 검토하기는 쉽지 않다. 일반적으로 상품평은 감정적이며 주관적인 의견을 포함하고 있다. 그래서 이러한 상품평에 순위를 부여하는 방법은 일반 웹 검색과는 달라야 한다. 본 논문에서는 오피니언 마이닝 기술을 이용하여, 사용자의 의도에 따라 상품평 데이터에 대해 순위를 결정하는 기법을 제안한다. 제안된 기법은 사용자의 검색어뿐만 아니라 상품평 내에 주관적인 의견의 포함 여부 및 감정 극성의 엔트로피 등을 고려하여 상품평의 가치를 판단하였다. 또한 실험을 통하여 제안된 기법의 우수성을 검증하였다.

TFRC(TCP Friendly Rate Control)는 비디오 스트리밍 응용의 요구 조건을 만족시키는 혼잡제어 기법으로써, 손실 사건률과 왕복 지연 시간 등의 정보를 이용하여 전송률을 조절한다. 그런데 TFRC는 무선 네트워크에서 발생하는 손실을 모두 혼잡 손실로 판단하고 혼잡제어를 수행하기 때문에 성능이 저하되는 문제가 있다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 ECN(Explicit Congestion Notification) 정보를 이용하는 새로운 손실 구별 기법을 제안하였다. 실험을 통해 제안한 기법이 무선 네트워크에서 TFRC의 성능을 향상시킴을 확인하였다.

최근의 모바일 단말기 사용자들은 많은 양의 멀티미디어 콘텐츠를 가지고 있다. 또, 인터넷과 컴퓨터 기술의 발전으로 언제 어디서든 모바일 단말기를 가지고 이를 이용할 수 있다. 하지만 현재 파일 시스템 기반의 방식에서 사용자는 원하는 멀티미디어 콘텐츠를 찾고 관리하기 위해 많은 시간을 소비해야 한다. 특히, 모바일 단말기의 작고 불편한 인터페이스는 멀티미디어 콘텐츠 검색 및 관리를 더욱 힘들게 한다. 따라서 다량의 멀티미디어 콘텐츠를 보다 효과적으로 사용하기 위한 지능형 멀티미디어 콘텐츠 관리 기법이 필요하다. 본 논문에서는 개인화된 모바일 멀티미디어 콘텐츠를 제공하기 위해서 사용자의 상황과 심리를 이용한 방법과 이를 적용한 개인화된 모바일 멀티미디어 콘텐츠 제공 시스템(Personalized Mobile Multimedia Contents Provider)을 제안한다.

최근 서버시스템 에너지 절감이 중요하게 대두되고 있다. 서버시스템에서 스토리지는 에너지 사용량이 매우 큰 서브시스템이지만, RAID와 같은 스트라이핑 기법과 하드디스크의 물리적 특성 때문에 실용적인 에너지 절감기법 개발에 어려움이 따른다. 본 연구팀의 관찰에 따르면 데이터 센터에서 전체 데이터 셋의 크기에 비해 하루 또는 몇 시간과 같이 짧은 기간의 풋프린트는 매우 작다. 본 논문은 이러한 관찰에 기반하여 SSD를 그러한 풋프린트를 감당하기 위한 커다란 캐시로 활용하여 에너지를 절약하는 새로운 아키텍처와 기법을 제안한다. 제안된 기법을 Linux 환경에서 네 개의 하드디스크와 한 개의 SSD로 구성된 RAID5에 구현하고 전력 사용량 측정 장치를 이용해 실제 전력 소모량을 측정한 결과 널리 사용되는 서버 트레이스에서 최대 14%의 저장장치 에너지 절감 효과를 얻었다.

본 논문에서는 사용자 인증시스템에서 인식결과에 대한 예측이 가능한 품질평가모델을 설계하고 분석한다. 제안하는 품질평가기법은 다중고유얼굴 정보에 T-검정과 같은 소표본 분석법을 적용하여 CIMR(Confidence Interval Matching Ratio)이라는 품질 값이 결과로 나타나도록 설계하였으며, 이 CIMR 기반의 품질평가기법을 이용하여 서로 다른 바이오정보간의 차별성이 잘 나타나는지 향후 보편화될 멀티바이오정보 환경을 고려하여 실험하였다. 또한 획득한 바이오정보의 인증결과에 대한 예측가능성 실험은 T-검정기반의 CIMR에 내포되어있는 평균 $\bar{X}$ 와 분산 $s^2$을 이용하였으며, 사용자인증 결과에 대한 예측은 최대 88%정도의 정확도를 보인다.

최근 등장한 비휘발성 속성과 램의 속성을 동시에 제공하는 스토리지 클래스 메모리(SCM)는 스토리지 시스템의 입출력 성능과 안정성 향상을 위한 시스템 소프트웨어 연구에 있어 새로운 가능성을 열어준다. 이에 본 연구에서는 트랜잭션 단위 쓰기를 보장하는 SCM 버퍼 캐시를 통하여 스토리지 시스템의 안전성과 성능을 동시에 향상 시키는 한편 시스템 붕괴 시 즉각적인 복구를 가능하게 한다. 본 연구에서 제안하는 트랜잭션 단위 쓰기를 보장하는 SCM 버퍼 캐시 기법은 리눅스 저널링 블록 디바이스(JBD)의 트랜잭션 메커니즘을 기반으로 하므로 JBD 만큼의 안정성을 제공 한다. 동시에 실제 시스템에서의 성능 평과 결과에서 트랜잭션 단위 쓰기를 보장하는 SCM 버퍼 캐시를 적용한 EXT3 파일 시스템은 높은 수준의 안정성을 보장하는 동시에 최소한의 안정성만을 제공하는 파일시스템보다 더 좋은 수행성능을 보여주었으며, 시스템 붕괴 시 시스템을 즉각적(약 0.2초)으로 복구함을 보여주었다.

구조적 조인은 효율적인 XML 질의 처리를 위한 핵심 연산자 중의 하나이다. 구조적 조인은 대용량의 XML 노드들을 대상으로 계층관계(조상-자손 및 부모-자식관계)를 형성하는 쌍을 효율적으로 계산한다는 측면에서, 경로패턴으로 표현된 질의를 처리하는 데 주로 사용될 수 있다. 하지만 구조적 조인 알고리즘은 XML의 경로 처리과정에서 많은 오버헤드를 야기 시킨다. 이에 대한 개선된 연산자인 구조적 세미조인은 효율적인 처리를 위하여 XML 노드간의 조인 결과를 조상노드 혹은 자손노드로 한정시키는 새로운 연산자이다. 본 논문에서는 구조적 세미조인 알고리즘을 소개하고, 구조적 세미조인을 이용한 경로처리 알고리즘을 제시한다. 실험을 통하여 개선된 방식의 구조적 세미조인 알고리즘이 XML 경로처리에 있어서 매우 효율적임을 보여준다.