한자(漢子)로 기술된 용어를 한글로 자동변환하여 색인어로 사용하는 경우에 한글의 음운체계나 해당 시스템의 색인정책에 맞지 않는 일이 생기게 된다. 이런 문제가 생기는 원인은 해당 한자에 대응하는 정확한 한글을 입력하지 않고 변환하였을 경우, 해당 한자의 음이 없거나 한자와의 음운체계가 달라 생기는 경우 및 별도의 색인정책이 있는 경우 등을 생각할 수 있다. 본고에서는 KS C 5601 표준코드(이하 표준코드라 한다)를 기준으로 한자(漢子)의 다음자(多音子)를 조사하였다. 다음자(多音子)가 포함되어 있는 사전용어와 다음자(多音子)파일을 이용하여 매핑파일을 구축함과 동시에 매핑파일을 보완함으로써 한자(漢子)로 기술된 용어의 바른 한글음을 자동생성하여 색인어로 사용할 수 있는 방안에 대하여 논한다.
전통적인 태스팅은 테스트케이스를 만드는데 많은 시간과 비용이 들기 때문에 시기적절한 출시를 해야 하는 휴대전화, TV와 같은 제품을 테스팅하는데 많은 어려움을 겪고 있다. 이러한 문제를 해결하려는 노력으로 관련 학계 및 산업체에서는 동적 심볼릭 수행을 이용한 커버리지가 높은 테스트케이스 자동생성 연구가 진행 중이다. 특히, Microsoft Research에서 만든 동적 심볼릭 수행도구인 PEX는 C#언어로 작성된 웹 또는 윈도우 프로그램의 테스트케이스를 자동 생성한다. 그러나 PEX의 사용자들로부터 테스트케이스가 부족하다는 피드백올 받았고, 그 결과로 경계 값 테스트케이스를 추가하는 연구를 진행하여 경계 값 테스트케이스를 추가하지 않았을 때 보다 더 많은 오류를 찾았다. 본 논문에서는 소프트웨어 오류가 있을 경우 엄청난 재산, 인명 피해가 발생하는 임베디드 소프트웨어 분야에서 자주 사용하는 언어인 C언어를 지원하는 동적 심볼릭 수행 도구 CREST를 수정하여 경계 값 테스트 케이스를 생생하는 연구를 진행한다.
오용행위와 비정상행위 그리고 알려지지 않은 공격을 탐지하기 위해 필요한 규칙들을 추출하는 방법이 계속 연구되고 있다. 기존의 네트워크 공격에 대한 침입탐지시스템의 탐지 패턴은 전문가의 수작업에 의해 생성되어 왔고, 수정이 필요할 경우 수작업을 필요로 했다. 그러나 네트워크 공격은 매시간 다양화되고 변형되기 때문에 적절한 대응이 필요하다. 본 논문에서는 이같은 문제를 결정트리를 사용하여 네트워크 패킷 내에서 공격형태를 패턴화하여 자동으로 탐지 패턴을 추출하는 방법을 제안한다.
최근에 전자상거래가 보편화되면서 전자경매를 통한 거래가 급증하고 있다. 그러나, 기존 전자경매시스템들은 낙찰 예정가를 판매자에게만 의존하고 있어 물품의 낙찰가가 낮게 결정되거나 유찰되는 경우가 많다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하고자 판매자에게 가장 적절한 낙찰 예정가를 자동으로 추천하는 XML기반의 경매 시스템을 구현하였다. 이 시스템은 과거의 경매 기록과 인터넷 전자상거래 사이트의 가격 정보로부터 사례 유사도를 적용하여 적합한 예정가를 자동으로 생성하므로 유찰을 줄이고 물품에 대한 낮은 평가를 방지할 수 있다. 또한 이 시스템은 최근의 웹 표준 기술들인 XML스키마, XSL, DOM 등을 이용하였으므로 기존의 시스템들에 비하여 표준화와 확장성의 측면에서 장점을 갖는다.
키프레임 방식의 3차원 애니메이션 시스템은 애니메이터가 관절을 가진 복합물체에 대해 주요 장면의 각 관절각을 지정하면 애니메이션 시스템이 보간을 이용하여 중간 동작을 생성한다. 이 경우 애니메이션 생성 작업이 애니메이터의 기술에 전적으로 의존하기 때문에 작업의 효율이 떨어지는 문제가 발생한다. 본 논문은 애니메이터가 몸의 주요 부위의 목표 위치나 목표 방향만 지정하면 중간동작을 자동적으로 생성하는 스크립트 기반의 목표지향적 애니메이션 시스템을 설계하고 구현하는 방법에 대해 기술한다.
항공기에 사용하는 제트엔진을 생산하기 위해서는 고도의 절삭가공 기술이 필요하다. 항공기 엔진 가공업체들은 가공 시 발생할 수 있는 오류들을 방지하기 위해, CAM(computer-aided manufacturing) 기술을 도입하였다. 그러나 CAM 모델 생성을 위해서는, 작업자가 수 일에서 수 주 동안 CAD 모델을 기반으로 가공 연산을 일일이 생성해야 하는 문제가 있다. 이러한 문제 해결을 위해 본 논문에서는 CAD 모델로부터 구멍 가공 부분에 대한 CAM 모델의 자동 생성 방법을 제안한다. 이를 위해 CAD 모델에서 구멍 특징형상을 인식하고 이를 CATIA 의 가공 연산으로 변환하는 방법을 적용하였다. 또한 프로토타입 시스템의 구현을 통해 제안한 방법을 실험 및 검증하였다.
컴포넌트 재사용을 위해 다양한 분류 방법들이 개발되어 왔다. 이러한 분류 방법들은 사용자가 필요로 하는 컴포넌트들을 쉽고 빠르게 접근하는 것을 돕는다. 전통적인 분류 방법들은 분류 구조 생성을 위한 도메인 분석 노력, 컴포넌트 사이의 관계 표현, 도메인 진화에 따른 분류 구조 유지 보수의 어려움, 그리고 한정된 도메인 적용과 같은 문제들을 포함한다. 본 논문은 이러한 문제들을 언급하기 위해 복합 클러스터 분석 기반의 컴포넌트 분류 방법에 대해 묘사한다. 안정적인 분류 구조 자동 생성을 위해 계층 클러스터 분석 방법과 새로운 컴포넌트의 자동 분류에 대해 비계층 클러스터 분석 개념은 결합된다. 제안된 방법에 의해 생성된 클러스터 정보는 관련 컴포넌트들에 대한 도메인 분석 과정을 지원할 수 있다.
현대의 데이터베이스 서버는 거대하고 복잡한 소프트 시스템의 구조이다. 복잡한 SQL(Structured query language) 언어는 점점 늘어가고 ANSI 표준을 바탕으로 새로운 형태로 발달하고 있다. 데이터베이스 서버를 테스트하는 작업은 꾸준히 진행되어 왔으며 앞으로도 계속 도전하고 있는 과제중 하나이다. 그 과제에 적합한 새로운 테스트 기법의 개발을 위해서는 보편적으로 막대한 인력과 비용이 요구된다. 본 논문에서는 수동적인 테스트에서의 막대한 인력과 비용의 문제로부터의 해결책을 제공하기 위해서 자동화된 SQL 쿼리 테스트 프레임워크를 제시한다. 본 프레임워크는 SQL의 기본이 되는 SQL BNF(Backus-Naur Format) 문법을 기본으로 하여 문법적, 의미적으로 정확한 "지능적인" SQL 쿼리를 랜덤하게 자동적으로 생성 한다. 생성된 "지능적인" 쿼리는 논리적 모델에서 얻어지고, 통계적인 정보를 통해 사용자에게 유용한 체크리스트를 제공한다. 각각의 데이터베이스 개발업체는 그들의 데이터베이스와 새롭게 개발되는 데이터베이스를 통합적으로 테스트 환경을 제공함에 따라 테스트 과정에서의 인력과 비용의 문제를 해결하고, 데이터베이스의 장단점을 파악하는 기준을 제공하여 품질 향상에 도움이 될 것이다.
본 논문에서는 객관식 문항을 난이도에 따라 자동으로 생성하는 방법을 고안하여, 학습자 수준에 적합하도록 다양하고 동적인 형태로 문항 제시를 할 수 있는 시스템을 제안하였다. 이를 위해서는 주어진 문장에서 형태소 분석을 통해 키워드를 추출하고, 각 키워드에 대하여 워드넷의 계층적 특성에 따라 의미가 유사한 후보 단어를 제시한다. 의미 유사 후보 단어를 제시할 때, 워드넷에서의 어휘간 유사도 측정 방법을 사용함으로써 생성된 문항의 난이도를 사용자가 원하는 수준으로 조정할 수 있도록 하였다. 단어의 의미 유사도는 동의어를 의미하는 수준 0에서 거의 유사도를 찾을 수 없는 수준 9 까지 다양하게 제시할 수 있으며, 이를 조절함으로써 문항의 전체 난이도를 조절할 수 있다. 후보 어휘들의 의미 유사도 측정을 위해서, 본 논문에서는 두 가지 방법을 사용하여 구현하였다. 첫째는 단순히 두 어휘의 워드넷 상에서의 거리만을 고려한 것이고 둘째는 두 어휘가 워드넷에서 차지하는 비중까지 추가적으로 고려한 것이다. 이러한 방법을 통하여 실제 출제자가 기존에 출제된 문제를 토대로 보다 다양한 내용과 난이도를 가진 문제 또는 문항을 보다 쉽게 출제하게 함으로써 출제에 소요되는 비용을 줄일 수 있었다.
인터넷 환경에서의 B2B Market Place의 출현은 판매자와 구매자와의 다자간 거래를 가능하게 하였다. 이러한 기반에서 상품정보를 포함하는 전자 카탈로그의 활용은 나날이 증가하고 있다. 그러나 동일한 상품에 대한 분류체계와 기준이 다르므로 전자카탈로그에 대한 재분류는 고비용을 초래하는 필수 불가결한 문제로 남게 되었다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 기계학습 기법을 이용한 $Na\ddot{i}ve$ Bayesian classifier 모델을 사용하였다 학습 데이터를 생성해야 하는 $Na\ddot{i}ve$ Bayesian 알고리즘 적용 시 전자 카탈로그는 일반 문서보다 상대적으로 학습 정보가 적으므로 데이터 모델의 확장을 통해 학습 정보를 생성하여 이러한 단점을 보완하였다. 전자 카탈로그 자동분류에 있어서 효과적이고 풍부한 양의 학습 데이터를 생성하는 것이 분류 정확도 향상에 중요한 영향을 미침을 실험을 통해 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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