본 연구에서 우리는 모듈의 의존관계와 저자 엔트로피(Author Entropy) 정보를 이용하여 소프트웨어 모듈-뷰를 복원하는 새로운 소프트웨어 클러스터링 기법을 제안한다. 해당 기법은 우선 구조적 및 논리적 의존관계 정보를 기준으로 소프트웨어 모듈을 클러스터링한 후, 모듈 별 저자 엔트로피를 이용하여 일부 선택된 모듈을 클러스터 결과로부터 이전한다. 제안된 기법의 평가를 위해 참(ground-truth) 모듈-뷰가 알려진 오픈소스 프로젝트들에 적용하여 MoJoFM 값을 구하였다. 이와 함께 기존에 연구된 모듈-뷰 복원 기법들의 MoJoFM값과 비교하여, 제안된 기법이 소프트웨어 모듈-뷰 복원에 보다 효과적임을 보였다.
본 논문은 소프트웨어 클러스터링 기법과 커뮤니티 검출 기법의 비교를 통하여 아키텍쳐 모듈 복원 프로세스에 커뮤니티 검출 알고리즘의 적용가능성을 제시한다. 또한, 대표적인 클러스터링 알고리즘과 커뮤니티 검출 알고리즘의 값과 나눠진 모듈간의 상관관계와 차이점을 분석한다. 이를 통하여 커뮤니티 검출 알고리즘이 소프트웨어 아키텍쳐 모듈 뷰 복원에 활용되어질 수 있다는 몇 가지 근거를 제시하였고, 기존의 클러스터링 결과와 커뮤니티 알고리즘의 결과치를 비교함으로써, 서로의 결과 데이터가 어떠한 연관성을 가지는지 제시하였다.
본 논문은 MPEG-7 BiM 규격에 따라 XML 스키마 정의를 기반으로 바이너리 형태로 압축하고 복원하는 시스템의 구현에 관한 것이다. MPEG-7 BiM 압축기 및 복원기의 세부 모듈과 기능을 서술하고, 설계 및 구현방법을 제안한다. 구현된 MPEG-7 BiM 압축기 및 복원기는 대역폭의 제약이 심한 방송 분야에서 메타데이터 전송을 위한 핵심 모듈로 사용 될 수 있다.
본 논문에서는 wavelet을 이용한 워터마크 삽입 시스템 구현을 제안한다. wavelet 변환 기법은 JPEG2000 이나 MPEG-4와 같은 차세대 데이터 압축 표준의 기본적 연산으로서 DCT연산에 비해 주파수 해상도와 시간해상도를 모두 만족시킨다. 제안한 시스템은 크게 DWT 변환모듈, 워터마크 삽입모듈, IDWT 복원모듈, Main Controller모듈로 구성된다. DWT 변환모듈은 Haar 웨이블렛 변환알고리즘을 기반으로 설계 됐으며 1차 신축을 통해 변환된 주파수 영역에서 중간주파수 대역(LH 및 HL)을 선택하여 워터마크를 삽입하는 워터마크 삽입 모듈, IDWT를 이용 신호를 복원하는 모듈, 전체시스템 구성 블록을 제어하는 Main Controller모듈로 구성된다.
본 연구에서는 한국형 e-Navigation 선내시스템 원격 모니터링 서비스(SV20) 중 복원성 및 화재 판정 모듈의 개발과 운용개념에 대해서 소개하였다. 구체적으로는 선박의 복원성(안정성)과 관련된 메타센터 높이(GM), 복원성지수, 운동성지수 그리고 선체-파랑 동조위험성의 산출 및 표출에 대한 방안과 선내 화재정보의 표출 방안을 설명하고, 개발 진행사항 그리고 향후 연구 등을 기술하였다.
수학 통계용 그래픽 계산기와 통계 자료 분석용 소프트웨어를 활용하는 외국과 국내의 통계 교육의 ·추세를 소개한다. 그리고 통계 자료 분석용 소프트웨어인 Statistica의 특징을 요약한 다음 통계학을 효과적으로 교육하기 위하여 Statistica에서 제공되는 Statistica Basic Language로 프로그램한 세 가지 모듈을 제시한다. 프로그램을 입력하는 과정을 간단히 설명한 후 각 모듈을 소개한다. 처음 모듈은 숫자 값으로 표현되는 계량 자료에 대한 단순 통계량들을 구하기 위하여 분석하려는 원시 자료를 Sprea-dsheet에 입력한 다음 Statistica Basic Language로 프로그램한 모듈을 실행시킴으로써 한 번에 입력 자료에 대한 단순 통계량의 결과들을 볼 수 있도록 하였다. 둘째로 1에서 100까지 숫자들을 단순 랜덤 비복원 추출하는 과정을 프로그램한 모듈을 제시하였다. 마지막으로 프로그램한 모듈에서 제시되는 윈도우에 균일 분포에서 단순 랜덤 복원 추출하기 위한 표본의 크기와 샘플링 반복 횟수를 입력하면 표본 평균의 도수분포표와 도수분포도가 작성되어 표본 평균의 분포가 중심극한정리를 따르는가를 확인하였다.
본 연구는 분리막 성능 저하로 기능을 상실한 역삼투막의 힐링을 통한 복원의 가능성을 알아보고자 하는 데에 목적이 있다. 손상된 막은 양이온고분자인 poly(styrene sulfonic acid) sodium salt (PSSA)와 음이온고분자인 polyethyleneimine(PEI)를 염석법을 이용하여 이중으로 코팅했으며 또한 소재의 순서를 바꿔 코팅을 수행했다. 그리고 농도, 시간, 이온세기 등에 따라 코팅된 역삼투막의 투과도와 배제율을 측정하여 손상된 막으로부터 복원된 정도를 알아보았다. 또한 역삼투 평막에서 복원이 우수한 조건을 가정용 정수기 모듈에 적용하여 손상된 역삼투막 모듈에 또한 대하여 복원 가능성을 알아보았다. 이로부터 PEI 30,000 ppm (IS = 0.1)/PSSA 20,000 ppm (IS = 0.7) 코팅 조건에서 역삼투막 모듈에 적용했을 때 염 배제율은 69%에서 86% (손상 전 모듈의 경우 90%)까지 복원되었다.
최근에 유포되고 있는 악의적인 소프트웨어로 Melissa와 Love letter와 같은 전자우편 바이러스가 있는데, 이들은 단순히 전자우편을 열기 만해도 메일 주소록에 등록된 모든 사용자에게 자신을 유포함으로써 막대한 피해를 유발시킨다 본 논문에서는 메일 주소 변형모듈 및 복원모듈을 전자우편 송신부에 추가 도입함으로써 전자우편 바이러스에 의한 바이러스 전파를 차단하는 시스템을 제안한다. 변형모듈은 송신자 행위에 의해서만 수행되어 수신자의 메일 주소를 변형하며, 복원모듈은 송신부의 서버 단에서 전자우편 전송 시마다 수행되어 역변형 과정을 거쳐 메일 주소를 복구한다. 변형모듈은 전자우편 바이러스에 의해서는 실행되지 않도록 구현되며, 전자우편 수신부에서는 추가로 하는 작업이 전혀 없다. 제안한 시스템에서는 새로운 전자우편 바이러스 공격에 대응하기 위해서, 다형성(polymorphism) 기법도 적용한다.
영상 흐려짐은 피사체의 움직임, 카메라의 흔들림 등의 요인으로 발생하는 현상이다. 최근 합성곱 심층신경망(Convolution Neural Network, CNN)을 활용하여 흐려짐 현상을 복원하는 연구가 활발하게 진행되었으며, 원본과 정답 영상의 차이를 이용하여 복원 과정을 가이드하는 방법이 뛰어난 성능을 보였다. 본 논문에서는 왜곡 정보를 기반으로 흐려진 영상 복원 성능을 개선하는 방법을 제안한다. 이를 위해 학습 시, 원본과 정답 영상 차이에 대한 이진화를 수행하여 복원 과정을 가이드 할 수 있도록 하는 트랜스포머(Transformer) 기반 신경망 모듈을 설계하였다. 제안하는 방법은 학습 과정에서 잠재 특징을 기반으로 전역적 추론을 통해 예측한 왜곡 위치 정보 분포를 흐려짐 복원 과정에 반영한다. 다양한 영상 흐려짐 복원 신경망에 제안하는 모듈을 적용하여 복원 성능을 효과적으로 향상시킬 수 있음을 확인하였다.
방대한 볼륨 데이터의 가시화는 상당히 많은 계산 비용과 메모리 공간을 필요로 하는 작업이다. 본 논문에서는 방대한 볼륨 데이터를 효과적으로 압축할 수 있는 웨이블릿에 기반을 둔 3차원적인 압축 기법을 제안하고, 이 기법으로 압축된 데이터를 인터렉티브하게 가시화할 수 있는 네비게이션 시스템의 구현에 대해 설명한다. 본 압축 기법은 방대한 볼륨 데이터를 효과적으로 압축함으로써, 64∼128MByte 정도의 제한된 메인 메모리를 갖는 목표로 한다. 따라서, 개발된 압축 스킴은 데이터 전체에 대한 복원없이 가시화가 필요한 부분의 데이터만을 빠르게 복원할 수 있는 랜덤 액세스가 가능하도록 설계되었으며, 적은 계산 비용으로 복원이 가능하다는 장점을 갖는다. 개발된 네비게이션 시스템은 가시화 속도 향상을 위한 여러 가지 효과적인 렌더링 모듈과 사용자 인터페이스 모듈로 구성되며, 현재 성능 향상을 위한 연구가 계속 진행되고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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