일반화 LR(Generalized LR, 이하 GLR) 파싱은 선형 스택을 사용하는 전통적인 LR 파싱 방식의 한계를 극복하도록 만들어진 LR 파싱 기법의 하나로서, LR 기법에 여러 가지 매커니즘을 통합하여 자연어 파싱에 응용하는 작업의 토대가 되어 왔다. 본 논문에서는 기존의 확률적 LR 파싱 기법이 가지고 있는 문제를 개선한 조건부 연산 모델(Conditional Action Model)을 제안한다. 기존의 확률적 LR 파싱 기법은 그래프 구조 스택의 복잡성으로 인해 상대적으로 제한된 문맥 정보만을 사용하여 왔다. 제안된 모델은 부분 생성 파스의 표현을 위하여 표층 구문 타입(Surface Phrasal Type)을 사용하여 그래프 구조 스택에 들어 있는 구문 구조를 기술함으로써 좀 더 세분된 구조적 선호도를 파서에 반영시킬 수 있다. 실험 결과, 어휘를 고려하지 않고 학습한 조건부 연산 모델로 구현된 본 GLR 파서는 기존의 방식보다 약 6-7%의 정확도 향상을 보였으며, 본 모델을 통해 풍부한 스택 정보를 확률적 LR 파서의 구조적 중의성 해결에 효과적으로 사용할 수 있음을 보였다.
소셜 네트워크, 웹 페이지 링크, 교통 네트워크 등과 같은 최근의 네트워크들은 노드와 에지의 수가 방대한 빅 데이터이다. 소셜 네트워크 서비스나 네비게이션 서비스와 같이 이와 같은 네트워크를 이용하는 애플리케이션이 많아지고 있다. 대용량 네트워크는 전체를 메모리에 적재할 수 없어, 기존의 네트워크 분석 기술을 활용할 수 없다. 최근 대용량 그래프의 효율적 탐색을 제공하는 RDB 기반 연산자들이 프레임워크(Frontier-expand-merge framework, FEM)로 제안되었다. FEM은 효율적인 최단 경로 탐색을 위해 부분 최단 경로를 저장하는 RDB 기반의 인덱스 테이블을 구축하였다. 그러나 FEM의 인덱스 테이블은 최단 경로에 포함될 확률보다 인덱스의 거리에 의해 결정되기 때문에 인덱스 테이블 참조율이 떨어진다. 본 논문에서는 효율적인 최단 경로 탐색을 지원하는 인덱스 참조율이 높은 차수가 큰 노드들을 이용한 인덱스 테이블 구축 기법을 제안한다. 실험을 통하여 제안하는 인덱스 테이블 구축 기법이 실세계 데이터 셋에서 효율적인 최단 경로 탐색을 지원함을 보인다.
시맨틱 웹에서는 메타데이터와 온톨로지를 이용해 정보 리소스의 개념을 정의하고 의미적 연관성을 표현함으로써 지능적인 정보 검색과 자동화된 웹 서비스의 제공이 가능하다. 이러한 시맨틱 웹의 핵심적인 기능을 구현하기 위해서는 온톨로지와 메타데이터와 같은 시맨틱 웹 데이터를 효율적으로 관리하는 것이 무엇보다 중요하다. 따라서 본 논문에서는 시맨틱 웹 데이터의 의미와 구조적인 특성을 고려하여 보다 정확한 질의 결과의 검색과 효율적인 질의 처리를 지원할 수 있는 인덱스 구조를 제안한다. 특히 시맨틱 웹 데이터의 의미와 구조적인 특성을 그대로 표현하기 위해 그래프 데이터 모델을 이용하고 다양한 질의 형태를 그래프 모델 기반의 경로식으로 처리한다. 본 논문에서 제안한 인덱스는 1차적으로 추출 가능한 구조적 경로 정보는 물론 온톨로지를 이용한 추론을 통해 2차적으로 추출 가능한 구조적 경로 정보에 대한 질의를 처리 대상으로 하여 기존연구들과 차별화하며 시맨틱 웹의 개념을 온전히 반영하는 것을 목표로 한다. 또한 실험적 평가를 통해 본 논문에서 제안한 인덱스 구조가 정확성과 효율성 측면에서 우수하며 시맨틱 웹의 다양한 애플리케이션 개발에 적용 가능함을 보인다.
5G 및 B5G(Beyond 5G) 네트워크의 등장으로 기존 네트워크 한계를 극복할 수 있는 네트워크 가상화 기술이 주목받고 있다. 네트워크 가상화의 목적은 효율적 네트워크 자원의 활용과 다양한 전송요구 서비스에 대한 솔루션을 제공하기 위함이다. 이와 관련하여 여러 가지 휴리스틱 기반의 VNE 기법이 연구되고 있으나 네트워크 자원할당 및 서비스의 유연성이 제한되는 문제점을 지니고 있다. 본 논문에서는 다양한 응용의 서비스 요구사항을 충족하기 위해 GNN 기반의 네트워크 슬라이싱 분류 기법과 최적의 자원할당을 위한 RL 기반 VNE 기법을 제안한다. 제안된 기법에서는 Actor-Critic 네트워크를 이용하여 최적의 VNE를 수행한다. 또한 성능 평가를 위해 제안된 기법과 기존의 Node Rank, MCST-VNE, GCN-VNE 기법과의 성능을 비교분석하고 서비스 수용률 제고 및 효율적 자원 할당 측면에서 성능이 향상됨을 보인다.
인공지능과 인터넷의 발전으로 인한 데이터의 증가로 데이터 관리의 중요성이 부각되고 있는 상황에서, 데이터 검색과 메모리 공간의 효율적 활용이 매우 중요한 시대가 도래하였다. 본 연구에서는 메타데이터를 기반으로 데이터 구조를 분석하여 검색 속도와 메모리 효율을 최적화하는 방안을 연구한다. 연구방법으로는 사진 이미지의 메타데이터를 활용하여 배열, 연결리스트, 딕셔너리, 이진 트리, 그래프의 데이터 구조에 대한 성능을 시간적, 공간적 복잡도를 중심으로 비교하고 분석하였다. 실험을 통해 대규모의 이미지 데이터를 다루는 상황에서 딕셔너리 구조는 수집속도에서, 그래프 구조는 검색 속도에서 가장 우수한 성능을 보여주는 것을 확인할 수 있었다. 본 논문의 결과는 이미지 데이터 검색 속도와 메모리 효율을 최적화하기 위한 데이터 구조를 선택하는데 실용적인 가이드라인을 제시할 것으로 기대한다.
프로그래머블 로직 컨트롤러(PLC: Programmable Logic Controller)가 안전성이 중요한 실시간 시스템 구현에 많이 사용되면서, PLC 프로그램에 대한 테스팅의 중요성이 날로 높아지고 있다. 본 논문에서는 PLC 프로그래밍 언어 중 하나인 함수 블록 다이어그램(FBD: Function Block Diagram)에 대한 구조적 테스팅 방안을 제안한다. FBD를 테스트하기 위해 먼저 타이머 함수 블록을 비롯한 각 함수 및 함수 블록에 대한 흐름그래프 템플릿을 정의하고, 템플릿을 기반으로 한 변환 알고리즘을 제안하며, 알고리즘을 따라 FBD로부터 변환된 흐름그래프에 기존의 제어 흐름 테스팅 커버리지와 데이타 흐름 테스팅 커버리지를 적용한다. 기존 FBD 테스팅은 테스트 케이스 생성시 FBD 내부 구조를 고려하지 않으며, FBD 프로그램으로부터 특정 중간단계 모델을 생성해 낼 수 있는 경우에만 적용될 수 있는 단점을 가진 반면, 본 논문에 제안된 방법은 FBD 내부 구조를 고려한 체계적 테스트 케이스 생성이 가능하며, 중간단계 모델의 형식에 관계없이 어떤 FBD에도 적용될 수 있다는 장점을 가진다. 특히 제안된 기법은 여러 실행주기에 걸쳐 테스트 되어야 하는 타이머 함수 블록을 포함한 FBD에 대한 철저한 테스팅을 가능하게 한다. 제안된 기법을 현재 원전계측제어시스템 개발사업단에서 개발 중인 디지털 원자로 보호계통 비교논리 프로세서 트립 논리에 적용하여 그 효과를 확인하였다.
소프트웨어 보안 사고의 약 75%는 소프트웨어 취약점으로 인해 발생한다. 또한, 제품 출시 후 결함 수정 비용은 설계 단계의 수정 비용보다 30배 이상 많다. 이러한 배경에서, 시큐어 코딩은 유지 보수 문제를 해결하는 방법 중 하나로 제안되었다. 다양한 연구 기관에서는 소프트 웨어 보안 약점의 표준 양식을 제시하고 있다. 새로운 한글 프로그래밍 언어 새싹은 언어 수준에서 보안 약점 해결 방법을 제안하였다. 그러나 이전 연구의 새싹은 API에 관한 보안 약점을 해결하지 못하였다. 본 논문에서는 API에 의한 보안 약점을 해결하는 방법을 제안한다. 이 논문에서 제안하는 방법은 새싹에 위험한 메소드를 검사하는 정적 분석기를 적용하는 것이다. 위험한 메소드는 오염된 데이터 유입 메소드와 오염된 데이터 사용 메소드로 분류한다. 분석기는 위험한 메소드 탐색, 호출 그래프 구성, 호출 그래프를 바탕으로 유입 메소드와 사용 메소드간의 경로 탐색, 검출된 보안 약점 분석 순으로 4단계에 걸쳐 보안 약점을 분석한다. 이 방법의 효율성을 측정하기 위해 정적 분석기를 적용한 새로운 새싹을 이용하여 두 가지 실험을 실행하였다. 첫 번째 실험으로서 이전 연구의 새싹과 개선된 새싹을 Java 시큐어 코딩 가이드를 기준으로 비교하였다. 두 번째 실험으로써 개선된 새싹과 Java 취약점 분석 도구인 FindBugs와 비교하였다. 결과에 따르면, 개선된 새싹은 이전 버전의 새싹보다 15% 더 안전하고 개선된 새싹의 F-measure는 68%로써 FindBugs의 59%인 F-measure와 비교해 9% 포인트 증가하였다.
심장 질환을 예방하기 위해서는 정기적인 검진을 통해 심장 기능을 분석하고 관찰하는 것이 중요하다. 정기적인 검진에서 심장 기능은 심장을 촬영한 후에 관측자가 이를 수작업을 통하여 처리하여 혈류량과 심박구출률 등을 분석함으로서 이루어지나, 시간도 오래 걸리며 관측자에 따른 변이성이 문제가 된다. 본 논문에서는 심장 단축 자기공명영상에서 좌심실 영역을 분할하는 자동화된 알고리즘을 제안한다. 코일 위치에 따른 왜곡을 보정하고, K-평균 클러스터링 기법을 이용하여 좌심실 내부를 분할한다. 영상의 왜곡 및 잡음에 의하여 발생하는 분할 오류는 그래프 탐색 기법을 적용하여 수정하였다. 제안하는 알고리즘의 성능을 평가하기 위하여 38명의 지원자 그룹에 대하여 혈류량과 심박구출률을 계산하였고, 전문가에 의한 수동윤곽검출 결과와 GE MASS 소프트웨어와 비교하였다. 결과에 따르면 제안한 알고리즘의 수동윤곽검출과 혈류량의 차이는 평균적으로 이완기에 6.2mL${\pm}$5.6 및 수축기에 2.9mL${\pm}$3.0, 심박구출률의 차이는 2.1%${\pm}$1.5로 높은 정확성을 보였다. 특히 제안한 알고리즘은 기존 알고리즘에서 발생하던 사용자 간섭률을 최소화하여 자동화 성능을 향상하였다.
본 연구에서는 포인터 네트워크 모델을 의존 구문 분석에 맞게 확장한 스택-포인터 네트워크 모델을 이용하여 한국어 의존 구문 분석기를 구현한다. 스택-포인터 네트워크 모델 기반 의존 구문 분석기는 인코더-디코더로 구성되어 있으며 다른 의존 구문 분석기와 달리 내부 스택을 갖고 있어 루트부터 시작하는 하향식 구문 분석이 가능하다. 디코더의 각 단계에서는 의존소를 찾기 위해 부모 노드뿐만 아니라 이미 파생된 트리 구조에서 조부모와 형제 노드를 참조할 수 있다. 기존 연구에서는 단순하게 해당 노드들의 합을 계산하여 입력으로 사용하였고, 형제 노드의 경우에는 가장 최근에 방문했던 것만을 사용할 수 있었다. 본 연구에서는 그래프 어텐션 네트워크를 도입하여 이미 파생된 부분 트리를 표현하고 이를 스택-포인터 네트워크의 입력으로 사용하도록 구문 분석기를 수정한다. 세종 코퍼스와 모두의 코퍼스를 대상을 실험한 결과 레이어 2의 그래프 어텐션 네트워크를 이용하여 부분 트리를 표현했을 때 특히 문장 단위의 구문 분석 정확도에서 많은 성능 향상을 확인할 수 있었다.
본 논문은 시각 장애인이 보행 중 장해물의 위치와 거리를 판단할 수 있는 보행안전장치 개발을 위해 소프트웨어와 하드웨어, 기구설계를 진행하였다. 첫 번째 소프트웨어 구현은 초음파센서 측정 거리 대 전압의 비에 대한 그래프를 알고리즘으로 구현 방법을 제시하였다. 그리고 정확한 거리측정을 할 수 있도록 시뮬레이션을 통해 정확한 거리 측정 파라메타 값을 추출하여 하였다. 두 번째 하드웨어 구현은 시각장애인의 보행보조를 위한 비교적 단순한 센서 기반으로 장애물을 감지할 수 있도록 회로를 설계하였다. 또한 배더리 충전의 편리성을 위해 고성능의 스위칭 레귤레이터 IC를 사용하여 리튬-이온(Li-ion) 배터리 3.7V를 5V로 승압하여 사용할 수 있도록 설계하였다. 세 번째 기구설계는 지팡이 지면 각도와 센서 각도를 분석하여 기구설계를 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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