프랙탈 영상 압축은 영상의 일부 영역이 같은 영상의 다른 영역과 거의 유사한 모양을 하고 있다는 자기유사성에 기초하고 있다. 이 압축 방법은 높은 압축률과 빠른 복원력을 제공하지만 매우 긴 압축 시간을 갖는 단점이 있다. 압축 시간을 단축하기 위해, 가장 많은 시간이 소요되는 레인지 블록과 도메인 블록간의 비교탐색 과정을 줄이 는 연구가 꾸준히 이루어 져 왔다. 이 연구들은 도메인 블록과 레인지 블록의 유사성에 기초한 탐색시간의 단축 연구가 주를 이루고 있고, 레인지 블록들간에 존재하는 유사성을 적절히 이용하지 못하고 있다. 그리하여 본 연구에서는 레인지 블록간의 유사성을 이용한 압축 알고리즘의 개발을 위해 레인지 영역간의 유사성에 대한 분석을 수행할 것이다. 레인지 블록의 유사성을 결정하는 유사성 척도와 문턱치에 따른 유사성 정도를 비교 및 분석할 것이다. 이 제안방법은 다른 프랙탈 영상 압축 기법의 사전 작업으로 활용되어 더욱 큰 효과를 볼 것으로 기대된다.
전기 임피던스 단층촬영법은 주입 전류와 측정 전압을 기반으로 관심 도메인 내부의 도전율/저항률 분포를 복원하는 비파괴 영상 복원 기법이다. 본 논문에서는 역문제 계산시간을 줄이고 더불어 공간 해상도도 향상시키기 위해, 적응 문턱치 기반의 ROI(region of interest) 방법을 제안하였다. INTERMODES 방법에 의해 적응 문턱치가 계산이 되고 이 값을 기반으로 전체 도메인으로부터 ROI가 결정된다. 그리고 영상 복원의 계산 도메인을 ROI 내로 국한시켜 반복적 가우스-뉴턴 방법을 적용하여 저항률 분포를 추정하였다. 제안한 방법의 성능을 평가하기 위해 수치실험을 수행하고 그 결과를 비교분석하였다.
VOD 서비스는 일반 유료방송가입자들 사이의 보편적인 인기뿐만 아니라 가입자 기반 수신료, 광고료와 같은 기존 방송사의 수익 외의 추가 수익을 제공하고 있다. 이와 같은 이유로 각 방송사들은 자신의 VOD 서비스를 개발하고 매출을 높이기 위해 잦은 개선 작업을 수행하기 때문에 개발업체는 이런 개발 요구들에 효과적으로 대응할 방법이 필요한 실정이다. 이 에 본 연구는 사례연구들을 통해 그 효율성이 입증된 대표적 피처지향 분석모델인 FODA (Feature-Oriented Domain Analysis)를 VOD 서비스 개발에 적용하였다. FODA는 카네기멜론대학 SEI에서 개발한 피처지향 분석모델로서 특정 도메인에 해당하는 소프트웨어의 피처모델을 개발하고 이를 기반으로 고객이 원하는 소프트웨어 형상을 결정하는 도구를 제공한다. 본 연구는 개발업체와 함께 VOD 서비스 도메인의 피처모델을 개발하고 VOD 서비스 개발 프로세스 향상을 위한 피처모델 기반의 VOD 서비스 기능과 테스트케이스들을 개발하였다.
현재 소프트웨어 개발 공정이 복잡해짐에 따라 개발하는 소프트웨어의 요구사항 역시 복잡해지고 있으며 요구사항 관리에 많은 노력이 소요되고 있다. 그러나 소프트웨어의 요구사항을 처음부터 모두 정의하는 것은 사실상 불가능하며, 개발이 진행되면서 환경은 변하기 마련이다. 또한 요구사항 변경은 개발보다 많은 비용이 소요되므로 체계적인 변경 관리를 통해 변경에 민첩하게 대응하고 관리되어야 한다. 본 논문에서는 소프트웨어 프로덕트 라인에서 요구사항 변경 관리 프로세스를 기반으로 체계적인 요구사항 변경 관리 방법을 제시한다. 소프트웨어 프로덕트 라인(software product lines)에서 어플리케이션의 요구사항은 도메인 요구사항과 밀접하게 관련되어 있으므로 어플리케이션 공학(application engineering) 단계에서 요구사항 변경이 발생했을 경우 도메인 공학(domain engineering) 단계를 이용하여 변경을 분석하고 관리하는 방법을 제시한다. 이러한 일관된 변경 관리를 통해 변경 범위를 분석하고, 변경 대처방안을 제시함으로써 변경 처리 결정을 내리는데 도움을 주며 한번 요청된 변경이 완벽하게 처리되도록 도와주어 같은 변경의 반복 요청을 막을 수 있기 때문에 잠재된 변경 비용을 절약할 수 있다.
본 연구는 수시로 변경 및 갱신되는 국가 직무능력 표준 (NCS; national competency standards) 학습모듈을 제공하는 시스템을 제안하였다. 제안 시스템의 프로비저닝(provisioning)서버는 학습모듈을 제공하며, 관리서버는 장애관리, 빌링, 요청관리, 통계 및 집계등을 수행하며, 타겟서버는 도메인을 통하여 프로비저닝서버에 학습모듈을 요청한다. 제안 시스템은 프로비저닝서버와 타겟 서버의 도메인 일치 여부를 판단하는 CORS (cross-origin resource sharing) 기반 필터를 이용하여, 학습모듈의 제공을 결정하였다. 제안 시스템은 신규 갱신 또는 삭제되는 NCS기반 학습모듈에 대해 원격으로 패치 및 유지 보수할 수 있다. 또한, 기존 교육 관련 시스템과 연계하여 콘텐츠를 제공할 수 있으며, 타겟서버 도메인에 대한 관리가 가능하여 향후 확장기능을 도입하여 활용할 수 있다.
본 연구에서는 X-선 영상을 이용한 비산란 그리드의 검사 자동화 시스템에서, 결함후보 ROI에 대한 판단정확도를 향상시킬 수 있는 최적영상 획득을 위한 임계치결정 기법을 제안한다. 주파수 도메인에서 영상히스토그램을 분석 및 재구성한 후 최적임계치의 결정에 필요한 요소를 추출하며, 재구성 히스토그램으로부터 영상패턴을 판단하여 각 유형에 따른 최적 임계치를 결정한다. 50개의 영상에 적용한 실험 결과 제안된 방법은 4.8/5.0의 성능 (Inter-class correlation, ICC: 0.985, 95% CI, p-value<0.05)을 보였다.
소프트웨어 프로덕트 라인 공학의 목표는 일련의 유사한 소프트웨어 시스템의 공통성과 구별되는 특성을 이해하고 제어함으로써 시스템의 체계적인 개발을 지원하는 것이다[1]. 이것은 소프트웨어 개발 시 나오는 산출물들을 핵심 자산으로 만들어 놓고 이를 체계적으로 재사용 할 수 있도록 지원하기 위한 프레임웍 역할을 한다. 현재 많은 기술들이 프로덕트 라인 공학 관련하여 연구되고 있지만, 그 초점이 소프트웨어 아키텍쳐나 상세 설계 또는 코드에 맞추어져 있다[2]. 소프트웨어 프로덕트 라인 공학에서는 컴포넌트의 공급, 조립뿐만 아니라 조립공정까지 특정 요구나 변화에 신속히 적응할 수 있도록 관리하는 것이 중요한데, 이는 요구사항 분석 단계에서부터 이루어져야 한다. 소프트웨어 프로덕트 라인 공학에서 요구사항은 전통적인 시스템 개발에서와 마찬가지로 모든 개발의 기초가 되는 부분이며, 다른 핵심 자산의 공통성과 가변성의 성질을 결정짓게 만들 수 있는 기준이 된다. 그러나 요구사항들을 다 반영하기도 전에 변경이 발생하는 수많은 경험을 해 온 것처럼, 올바른 요구사항을 획득하고 이를 분석, 관리한다는 것은 결코 쉬운 일이 아니다. 특히, 여러 개의 시스템을 개발할 때 사용할 요구사항은 공통성과 가변성의 속성을 가지게 된다. 그러므로 계획할 수 있는 변화에는 충분히 안정적이면서, 반면에 예측하지 못하는 변화에 잘 적응하고 개조될 수 있도록 유연성을 지닌 핵심 요구사항을 개발, 관리하기 위한 체계적인 방법이 필요하다. 본 논문에서는 소프트웨어 프로덕트 라인에서 핵심 자산의 하나인 도메인 요구사항을 관리하는 방법에 대하여 제안한다. 이를 통해 도메인 요구사항에 대한 재사용성을 중대시키고 시스템의 목표를 정확히 세우는 데 투자되는 많은 시간과 노력을 감소시켜 준다. 이는 결과적으로 소프트웨어 개발 시간과 비용을 줄이고, 생산성을 향상시키는 등의 장점을 가져다준다.
당 대사에 관여하는 Pyruvate dehydrogenase phosphatase (PDP)는 해당과정에서의 대사 산물인 pyruvate 를 acetyl CoA로 만들어 구연산 회로로 진입시켜주는 효소인 Pyruvate dehydrogenase complex(PDP)의 활성을 조절하는 중요한 효소이다. PDP의 catalytic subunit는 PDP의 dihydrolipoamide acetyltransferase(E2), PDP regulatory subunit (PDPr), 그리고 칼슘 결합 도메인 등으로 구성되어 있는 것으로 추측되어지고 있다. 본 연구에서는 PDP 단백질을 분리정제하고 결정화 하고자하였다. PDP는 catalytic subunit(PDPc, Mr 52,600 Da)과, regulatory subunit (PDPr, 95,600 Da)으로 구성되어 있으며 칼슘 존재하에 PDPc는 dihydrolipoamide acetyltransferase(E2) component와 결합하여 기질인 인산 E1 component의 탈인산화율을 증가시킨다. PDPc는 intrinsic 칼슘 결합부위를 가지며 두 번째 칼슘 부위는 E2 존재 하에 형성된다. 이러한 특이한 상호반응을 이용한 GSH-Sepharose-GST-L2 matrix를 이용하여 약 1000 U/mg의 specific activity를 갖는 순수 PDPc를 약 80%의 yield로 얻어 결정화에 사용하였다.
지능형 로봇은 사용자의 요구에 따라 상황에 맞는 작업을 선택하여 서비스를 수행할 수 있어야 하며, 다양한 상황에 대해서 현재 가장 적합한 작업이 무엇인지 비교하고 선택할 수 있어야 한다. 이를 위해 절차적 추론 시스템을 활용하는 기존의 지능형 로봇시스템은 작업 모델 내부에 우선도 함수를 정의하고 이를 활용하여 작업 간 우선도를 비교하는 방법으로 작업관리 기능을 제공하고 있었다. 하지만 이러한 기존의 방법은 다중 도메인 서비스를 수행하는 데에 있어, 우선도 결정 함수가 명시적이지 않아 일반적인 상황에 대한 우선순위를 결정할 수 없고, 유용성을 비교하기 위한 표준적인 기준이 존재하지 않아 각 서비스 간의 우선도를 비교하는 방법이 범용적이지 않으며, 이를 재사용하거나 확장할 수 없다는 한계점이 존재했다. 우리는 이를 개선하기 위해 작업관리를 위한 정책 모델과 이를 활용하여 작업의 우선도를 계산하는 방법인 정책 모델 주도 메타-플래닝을 제안한다. 정책 모델은 메타-플래닝 과정에서 작업의 유틸리티를 명시적으로 계산할 수 있는 기능을 제공하며, 기초 모델을 통해 다양한 서비스 간의 유용성을 비교할 수 있게 해준다. 또한, 모델의 구성을 온톨로지를 활용함으로써 확장성을 가지는 특징이 있다. 실험을 통해 동적 환경에서 정책 모델에 따라 로봇의 행동이 변화하는 것을 관찰할 수 있었고, 이를 통해 서비스가 필요에 따라 우선도의 비교를 통해 선택되는 것을 확인할 수 있었다.
트래픽 공학(Traffic Engineering)의 목적은 서비스에 대한 QoS의 보장과 네트워크 자원의 사용을 최대화함으로써 가능한 한 많은 데이터 스트림을 처리하고자 하는 것이다. 이를 위한 경로 배정은 MPLS 도메인을 구성하는 네트워크 자원의 가용성 여부를 바탕으로 결정되어야 하므로 네트워크 자원의 운용 상태에 대한 정보들이 경로결정이 일어나는 노드로 전달되어야 한다 또한 경로 결정에 있어서 원하는 바에 맞게 다양한 라우팅 알고리즘이 복합적으로 적용되어야 한다. 본 논문에서는 트래픽 공학을 위하여 네트워크 자원의 운용 상태를 수집하는 방법과 이를 바탕으로 적용되어야 할 여러 라우팅 메커니즘을 제시하고 트래픽 공학을 위하여 이들이 어떻게 상호 연관성을 갖고 협력하여야 할 것인가를 제시한다
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[게시일 2004년 10월 1일]
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