최근 GUI 컴포넌트는 소프트웨어의 중요한 성공 요소이다. 따라서 GUI 컴포넌트는 반드시 검증되어야 한다. 그러나 소프트웨어의 GUI 검증을 위한 테스트에는 많은 시간과 비용이 소요된다. 이러한 자원의 소비를 줄이기 위해서는 GUI 테스트의 자동화가 필연적이다. 본 논문에서는 GUI 테스트를 수행하기 위해 고려해야 할 문제를 논하고 기존치 Record & Play-back 기술을 기반으로 한 GUI 테스트 케이스 생성 기법을 보완한다. 이를 위해 스파이 기술을 이용한 이벤트 생성 방법과 이렇게 생성된 이벤트를 그룹화하여 다양하고 효과적인 시나리오 생성 방법을 제안한다. 그리고 이렇게 생성된 시나리오를 바탕으로 GUI 테스트 케이스 생성 방법을 기술한다.
시맨틱 웹 구현의 중요한 수단인 온톨로지는 검색, 추론, 지식표현 등 다양한 분야에서 사용되고 있다. 그러나 잘 구성된 온톨로지를 개발하는 것은 시간적, 물질적으로 많은 자원이 소모된다. 이러한 문제를 극복하기 위해 온톨로지를 자동으로 구축하는 시도가 있었다. 본 연구에서는 자연어 문장으로부터 직접 온톨로지를 자동적으로 생성하기 위해 형태소와 문장의 구조를 분석하고 자연어 문장의 서술어를 찾아 해당 온톨로지 서술어로 변환되게 하기 위하여 '서술어 온톨로지(predicate ontology)'를 두어서 분석된 자연어 문장의 서술어가 적절한 온톨로지 서술어로 변환될 수 있도록 한다. 인간 온톨로지 구축가와 제안한 방법을 비교한 실험 결과 정확도에서 나은 결과를 보였다.
우리는 등식으로 표현된 많은 정보들을 다룬다. 이러한 정보에 관한 가장 근본적인 문제중의 하나는 '어떤 주어진 등식이 한 가지 방법이다. Rewrite system은 주어진 항(term)에 rewrite 규칙(rule)들을 적용하여 단순화한다. 따라서 어떤 항이라도 단순화 과정이 무한히 계속되지 않아야 함은 rewrite system의 중요한 성질이다. Rewrite system의 이러한 종료(termination) 여부를 결정하는 방법들 중 하나가 다항식 순서(polynomial ordering)이다. 이 방법은 rewrite system의 함수기호에 적절한 다항식을 대응시켜주는 방법이다. 그러나, 주어진 rewrite system이 종료함을 보이는 다항식 순서를 자동적으로 생성하는 방법은 알려져 있지 않다. 본 논문에서는 유전자 알고리즘을 사용하여, 다항식을 자동으로 생성하는 방법을 제시한다.
최근 빠른 시간에 행동을 표현할 수 있는 장점을 가진 반응형 시스템과 최적화된 시퀀스를 생성할 수 있는 계획에 기반만 시스템을 통합하기 위한 하이브리드 시스템의 연구가 활발히 진행되고 있다. 행동 네트워크 구조는 센서와 목적에 대한 외부연결과 행동들 사이의 내부연결을 통해 수동적으로 설계되지만. 자동적으로 행동을 생성할 수 있고 복잡한 문제에 적용할 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서는 이동 에이전트의 행동을 생성하기 위한 최적화된 방법을 찾는 문제에 대해 이 행동 네트워크에 계획 기능을 부가함으로 행동 시퀀스를 최적화하는 방법을 제안한다. 행동 네트워크는 입력된 정보와 목적 정보를 가지고 다음에 수행할 행동을 선택하여 각 상황에 가장 높은 우선순위를 가지는 행동만을 선택한다. 이 행동 네트워크에서 선택된 모든 행동들을 몇 단계 앞서 수행시켜 가장 좋은 결과를 가져올 행동으로 다음의 행동을 선택하는 방법을 통하여 복잡하고 불확실한 환경에서 주어진 목표를 달성하기 위한 전체적인 최적 행동 시퀀스를 생성할 수 있다. Khepera 이동 로봇을 이용한 실험을 통해 제안한 행동 네트워크에 계획을 이용한 방법이 행동 네트워크 구조에서보다 더 적은 행동 시퀀스로 목적을 달성함을 알 수 있었다.
디자인패턴은 어플리케이션 개발 시에 고려된 문제들로부터 독립적이며 확장성과 유지보수성에 대한 문제를 해결하기 위한 디자인 지식이며 현재 광범위하게 이용되고있는 분야이다. 그러나 이러한 광범위한 디자인패턴의 활용에도 불구하고 디자인 패턴에 명세와 활용은 주로 개발자의 수작업에 의존하고 있다. 그 결과 일관된 형태의 분석과 활용이 어렵고 오류 발생 빈도를 높일 뿐 아니라 프로그램 개발에 많은 시간을 필요로 한다. 따라서 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 디자인 패턴을 구조화하기 위해 XML을 사용한 표현방법, 이를 이용한 디자인 패턴 활용시스템 구조를 제시한다. 또한 이러한 표기법과 활용구조를 통해 소스코드 자동생성 지원 시스템을 제시하고 적용 예를 보이고자한다. XML을 이용한 구조화된 문서활용은 소스코드 생성시 사용자들에게 더 작은 코드를 작성하게 만들고, 더 안정된 시스템을 구축할 수 있게 한다.
컴퓨팅 디바이스의 존재를 의식 하지 않고 원하는 서비스를 제공 받을 수 있는 유비쿼터스 환경하에서는 최소한의 HCI 또는 배제된 HCI 가 요구된다. 이러한 요구를 충족시키기 위해 효율적인 서비스를 제공하는 시스템들은 추론을 통해 사용자의 의도 파악 및 그에 따른 서비스를 제공 할 수 있으나 그것에 대한 정확한 판단은 실질적으로 달성하기 어렵다. 또 다른 접근 방법으로는 Event-Condition-Action (ECA) Rule 형태 기반으로써 명확한 Event Trigger 와 Event 발생시의 상황 조건을 기반으로 이미 기술된 서비스를 제공하는 것이다. ECA에 의한 서비스의 제공은 확률 기반의 추론을 통한 서비스 제공보다 더욱 명확한 서비스 제공의 판단이 가능하나 복잡한 환경에서 방대한 양의 발생 가능한 모든 Rule에 대한 기술은 많은 노력이 필요하거나 심지어는 그것이 불가능하다는 단점을 갖고 있다. 이에 본 논문은 이러한 문제를 해결하고자 효과적인 서비스 제공을 위한 ECA Rule 자동 생성 기법을 소개하고자 한다. 본 논고에서 제안하는 시스템은 사용자의 행동과 상황을 추적 및 저장하여 그 정보를 바탕으로XML 형태의 ECA Rule을 자동 생성하여 그를 바탕으로 동일한 조건 및 상황 발생시 이미 기술된 서비스를 제공한다. 이러한 과정은 ECA Rule 기반의 서비스 제공 운용에 있어 가장 취약점인 ECA Rule 작성에 대한 사용자의 노력을 Rule의 양에 상관없이 손쉽게 해결 할 뿐만 아니라 각 사용자 별 Rule을 생성함으로써 유비쿼터스 환경하에서의 개인화된 서비스를 효율적으로 제공할 것이다.
본 논문에서는 표본 기반 영상 인페인팅을 이용하여 틀린그림찾기 게임의 컨텐츠를 자동으로 생성하는 방법을 제안한다. 틀린그림찾기 게임은 원본 영상에서 특정 물체를 제거하거나 색상을 변경, 혹은 다른 물체로 대치시켜서 새로운 영상을 만든 후 두 영상의 차이점을 찾아내는 게임이다. 표본 기반 영상 인페인팅 기술은 정지 영상에서 의미가 없거나 관심 밖의 피사체를 영상에서 제거하는 역할을 한다. 본 논문에서는 표본 기반 영상 인페인팅을 이용해 물체 제거 문제를 자동화시키는 방법을 제안한다. 실제 구현 및 실험을 통해 틀린그림찾기 영상을 생성한 결과 제안하는 방법이 틀린그림찾기 컨텐츠를 자동 생성하는데 효과적임을 확인하였다.
현재 전국적으로 도시 철도의 각 호선별 열차 운행은 차량기지에서 출고된 열차가 기점과 종점의 두 지점 사이를 여러 차례 왕복한 후 정해진 차량기지로 입고방식을 취하는 것이 대부분이다. 그리고 매일 열차 운행이 개시되기 전 각 차량기지의 보유 열차 수는 전날과 동일해야 하는데 차량 기지가 복수로 존재할 경우 열차 운행계획 수립 시 어느 기지에서 출고한 어떤 차량이 어느 기지로 입고해야 하는지를 결정하는 문제가 더욱 어려워진다. 승객 수송을 위한 여러 가지 요구조건 또한 모두 만족시키면서 이 입출고 제약도 만족시키는 것은 쉬운 문제가 아니다. 하지만 열차 운행 계획 수립을 자동으로 생성하는 방법에 대한 연구는 매우 부족한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 차량기지가 복수로 존재하는 상황에서의 현실 제약을 모두 만족하는 도시철도 운행 계획을 자동으로 생성하는 방법을 제시한다. 본 논문에서 제시하는 방법으로 실험 한 결과 기존의 방법으로 해결이 어려운 차량기지가 복수로 존재하는 상황에서의 현실제약을 모두 만족하는 계획을 빠른 시간 내에 수립 할 수 있음을 확인 하였다.
풍부한 주소 공간 이외 IPv6 프로토콜이 가지는 주요한 장점 중의 하나는 호스트들의 주소 자동설정 기능이다. 하지만 IPv6 호스트들의 주소 자동설정 기능에 비해 IPv6 라우터는 수동 설정이 필요하기 때문에 IPv6 네트워크는 여전히 수동으로 설정되어야 한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 여러 개의 라우터와 LAN들로 구성되는 소규모 IPv6 네트워크 상의 모든 라우터들을 자동 설정할 수 있는 새로운 프로토콜을 제안한다. 제안된 라우터 자동설정 프로토콜은 네트워크의 모든 라우터들을 논리적인 계층 구조로 구성하고, ISP에서 할당된 IPv6 네트워크 프리픽스를 사용하여 내부 라우터들의 모든 프리픽스와 라우팅 정보를 자동 생성하고 전달할 수 있는 기능을 가진다. 본 논문에서 제안된 라우터 자동 설정 기능은 특히 홈 네트워크이나 여러 개의 LAN들로 구성되는 소규모 사무실 등의 전문 네트워크 관리자를 두기 힘든 환경에서 네트워크의 자동 설정을 위해 많이 활용되리라 기대된다.
웹에서 정보를 찾고자 하는 사용자들을 돕기 위해서는 조직화된 방법으로 검색 결과들을 제시하는 것이 바람직하다. 이러한 목적을 위해, 문서 클러스터링 기법들이 제안되었다. 문서 클러스터링은 사용자들이 관심의 대상이 되는 문서들을 더욱 쉽게 배치할 수 있게 하고, 검색된 문서집합에 대한 개관을 손쉽게 얻을 수 있게 한다. 클러스터링 결과로 주어지는 각 클러스터의 주제를 사용자들이 빠르게 파악할 수 있게 하려면 클러스터 제목을 표현하는 문제가 중요시 된다. 본 연구에서는, 웹 디렉토리의 계층적 구조를 사용하여 자동으로 클러스터 제목을 생성하는 방법을 제안한다. 이 방법은 대상이 되는 클러스터에 있는 문서들의 내용과 부합되는 계층상의 노드를 계층구조 상에서 찾아내어, 계층구조의 루트로부터 그 노드에 이르는 경로명을 클러스터의 제목으로 사용자에게 제시하도록 한다. 본 연구에서 제안한 모델은 '야후' 디렉토리를 사용하여 실험되었다. 실험 결과, 실험대상 클러스터의 본래 제목과 정확하게 일치하는 제목을 찾을 수 있는 경우의 정확률이 57.5% 의미적으로 본래 제목에 부합되는 제목을 찾을 수 있는 경우의 정확률이 대략 90%에 이른다는 것을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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