소프트웨어 제품 라인 개발 패러다임은 관련 제품들 사이의 공통점과 차이점을 이용해 보다 전략적인 재사용을 가능하게 함으로써 소프트웨어 개발 생산성을 높여 주는 개발 방법론이다. 공통점과 차이점을 분석하고 모델링하기 위해 가장 중요한 모델이 특성 모델이다. 특성 모델은 규모가 커짐에 따라 오류를 포함할 가능성이 커지며 이를 검증하기 위한 자동화된 도구가 필요하다. 본 논문에서는 온톨로지를 자바 언어로 구현 가능하게 해주는 Protege API, OWL기반의 시맨틱 웹 규칙 언어인 SWRL, 규칙 추론 엔진인 Pellet Reasoner 등의 기술을 이용한 특성 모델 검증 도구를 제안한다.
번역 품질 예측은 기계번역 시스템이 생성한 번역문의 품질을 정답 번역문을 참고하지 않고 예측하는 과정으로, 번역문의 사후 교정을 위한 번역 오류 검출의 역할을 담당하는 중요한 연구이다. 본 논문은 문장 수준의 번역 품질 예측 문제를 HTER 구간의 분류 문제로 간주하여, 번역 품질 말뭉치의 HTER 분포 불균형으로 인한 성능 제약을 완화하기 위해 인조 사후 교정 말뭉치를 이용하는 방법을 제안하였다. 결과적으로 HTER 분포를 균등하게 조정한 학습 말뭉치가 그렇지 않은 쪽에 비해 번역 품질 예측에 더 효과적인 것을 보였다.
제어 흐름 그래프(CFG : Control Flow Graph)는 제어 흐름상의 오류나 문제점을 찾아내고 흐름에 대해 한눈에 파악할 수 있기 때문에 소프트웨어공학 분야에서 많이 사용되고 있다. 현재 여러 테스팅 분야에서 다양한 제어 흐름 분석 기법들이 연구, 소개되고 있는데 본 논문에서는 XML 문서를 이용하여 CFG를 나타내고자 한다. XML은 트리구조를 가진 문서 모델로 C 언어 소스 코드를 구조적으로 나타냄으로써 좀 더 쉽게 코드를 분석하고, 제어 흐름 요소를 추출하여 제어 흐름 그래프를 나타내는 데에 유용하다. 따라서 중간 분석 파일로 XML을 이용하여 보다 빠르고 쉽게 CFG를 나타내는 기법을 제안한다.
토양유실량을 산정하기 위한 모델로 Universsal Soil Loss Equation(USLE)가 전 세계적으로 가장 많이 사용되고 있다. USLE 모형은 농경지에서 면상침식(Sheet erosion)과 세류침식(Rill erosion)을 모의할 수 있는 시험포단위 모형(Field-scale)으로 농경지에서 유실된 토양이 하류 하천으로 얼마나 흘러 들어가 하류 수계의 탁수발생과 이에 따른 수질악화에 얼마나 기여하는지, 즉, 유역단위의 토양유실량을 평가하는데 이용될 수 없다. 이러한 단점을 극복하기 위하여 Sediment Assessment Tool for Effective Erosion Control (SATEEC) ArcView 시스템이 개발되어 사용되고 있다. SATEEC ArcView 시스템은 USLE모형의 입력자료와 DEM만으로 유역면적에 따른 유달률을 산정하여 유역에서 유실된 토양이 얼마만큼 하류로 유달되는지를 모의할 수 있으며, 유역 경사도에 의한 유달률도 산정할 수 있어 지형적인 특성을 좀 더 다양하게 분석 할 수 있게 개발 되었다. 그러나 ArcView는 출시한지 오래되어 사용자가 많지 않고, 프로그램상의 오류가 많고, 대용량의 데이터 처리가 가능한 64비트 운영체제에서는 설치가 불가능한 단점이 있다. 또한, ArcView의 프로그래밍 언어인 Avenue는 클래스를 정의한다거나 상속을 한다거나 하는 문법을 제공하지 않기 때문에 객체지향 언어로 보기에는 부족하다고 할 수 있다. 또한, 최근의 ArcGIS 기반의 많은 모델들이 서로 연계하여 사용하고 있으나, Avenue는 기타 다른 프로그래밍 언어와 연계하여 사용하기가 쉽지 않은 단점이 있다. 그러나 최근 ArcGIS 버전들의 프로그래밍 언어인 Python은 간결하고 확장성이 좋으며, 다른 언어와의 연계가 쉽다. 또한, ArcGIS 10.x버전부터 제공되는 arcpy 모듈은 사용자와의 접근성이 매우 향상되었다. 따라서 SATEEC ArcView 버전을 ArcGIS 10.1 기반의 Python 으로 재개발하여 기존의 불편한 접근성과 대용량 데이터의 처리가 불가능했던 부분을 개선하였다.
국제결혼 및 이민으로 인한 급격한 인구학적 변화로 우리나라는 다문화 사회로 이미 이행되고 있으며 이에 따라 다문화 학생을 위한 교육적 관심의 필요성이 야기되었다. 특히, 모국어가 타언어이면서 한국어로 학습하는 한국어학습자(Korean Language Learners)를 위한 교과학습 지원의 필요성이 절실한 상황이다. 본 연구는 영어학습자(English Language Learners)를 위해 미국에서 개발된 SIOP 모델 중 우리나라의 교실 상황에 적합한 전략을 선택하고 이를 한국어학습자에게 적용하여 수학적 의사소통의 특징과 수학적 오류의 변화 가능성에 대해 분석하는 것을 목적으로 한다. 구체적으로 5학년 2학기 합동과 대칭 단원의 7차시에 걸쳐 SIOP 모델을 적용한 후에 나타나는 한국어학습자의 수학적 의사소통 양상과 수학적 오류를 분석하였다. 본 연구의 결과는 한국어학습자의 특성을 파악하고 향후 교과 학습에 대한 방향성을 설정하는 데 시사점을 제공할 것으로 기대된다.
해상에서 발생하는 선박 간 음성통신의 문제점을 보완하기 위한 방법으로, 언어적 오류와 VHF 사용제한 및 잡음 등에 영향을 받지 않는 텍스트 기반의 통신시스템을 AIS의 통신기능과 ECDIS의 화면전시 및 입력기능을 연계하는 방법에 착안하여 설계하였다. 개발된 문자통신시스템은 메시지를 이용해 정확한 의사전달이 가능하며, 사용자 편의성 향상을 위한 다양한 UI들을 소프트웨어를 통해 구현하였다. 하드웨어의 추가적인 설치와 개조 없이 구현되고, Message Banner Interface를 이용해 통신문장을 키보드 입력 없이 선택만으로 송신할 수 있으며, 자체 메시지 코딩과 디코딩을 통해 처리속도를 향상시키는 장점을 가진다. 문자통신시스템의 실선적용은 사용자의 언어적 한계와 인식오류를 감소시킬 수 있고, 다양한 VHF 음성통신의 문제를 해결할 수 있는 가장 실용적인 대안으로 판단된다. 또한 해상교통량이 많은 수역에서의 VHF 통신량 감소와 텍스트 기반의 정확한 의사전달과 협력동작 요청으로 선박 간 충돌사고 예방에 도움이 될 것이다.
일반적으로 컴파일러가 프로그램 번역시 메모리 사용 오류에 대한 검사도 병행하지만, 코드 레벨에서는 검사가 불가능한 함수 포인터는 정상적인 검사가 매우 힘들다. 이에 본 논문에서는 실행 프로그램을 역어셈블하여 만들어진 어셈블리 언어 프로그램을 구문 분석하여 함수 포인터 사용의 형태(패턴)를 어셈블리 명령어 전이도를 기반으로 "Invalid Function Pointer Access Error"에 대한 오류 가능성을 검출한다. 검사대상인 3개 프로그램은 약 10,000개의 함수와 1,000,000 개의 어셈블리 명령어로 구성되어 있으며, 본 논문에서 제안한 방법을 사용하여 함수 포인터의 사용 오류를 검출한 결과 1,100개의 함수 포인터 사용 중 약 500개의 비정상적 함수 포인터의 사용을 검출하였으며 검출에 걸린 시간은 총 82초 정도가 소요되었다.
탈놀이는 무언극 형태와 유언극 형태가 혼합되어 있음에도 불구하고 기존의 연구에서 연극적·미학적 논의가 유언탈놀이 중심으로 전개된 사실을 반성하고, 무언극을 본격적으로 논의하여 유언극과 변별되는 연극미학을 정립하려고 하였다. 먼저 텍스트의 문제로 기존의 채록본을 검토하여 무언탈놀이를 기록함에 있어서 개괄적·설명적·해석적 기록을 한 오류를 지적하고, 객관적·묘사적 기록방법을 취하고, 무보(舞譜)를 작성하고, 동선(動線)까지 표시할 것을 주장하였다. 그리고 영상기록의 필요성도 재확인하였다. 다음으로 무언극을 '인상의 미믹(mimic)적 묘사와 몸짓에 의해 모방하는 표현예술'로 규정하고 물리적 신체동작과 기호화된 신체언어에 의한 미믹에 대하여 하회별신굿탈놀이의 무동춤·걸립놀이, 봉산탈춤의 노장·소무놀이와 사상좌놀이, 수영들놀음의 사자춤놀이를 집중적으로 분석하였다. 마지막으로 등장인물이 동일한 무언극과 유언극, 동일한 마당의 무언탈과 유언탈을 대조하여 유언극이 음성언어매체를 이용하여 무언극보다 표현영역을 확장하고 표현력을 강화한 사실을 구명하였다. 그리고 탈놀이가 무언극으로 시작하여 유언극 시대로 이행하였지만 무언극이 여전히 존재하여 발달 단계가 상이한 두 연극양식이 적층·혼합되어 있는 연극사적 사실을 확인하였다.
이 논문에서는 정적 프로그램 분석(static program analysis)과 통계적 분석(statistical analysis)의 조합을 가지고 실제적인 C 프로그램을 검증한 경험을 보고한다. 정적 분석과 통계적 분석의 조합은 입력 프로그램에 제한을 두지 않는 정적 분석기에서 발생하는 불가피한 허위 경보를 줄이기 위한 것이다. 우리는 ANSI C 프로그램이 실행 중에 겪을 수 있는 모든 배열 참조 오류(buffer overrun)를 찾아주는 정적 프로그램 분석기 아이락(Airac, Array Index Range Analyzer for C)을 고안하고 구현하였다. 분석의 안전성(soundness)을 유지하면서 프로그램 분석 분야에서 오랫동안 축적된 기술들을 활용하여 분석 비용 절감 및 정확도 향상을 달성했다. 대상 프로그램에 제한을 두지 않는 안전한 분석은 정확도에 한계가 있으므로 불가피한 허위 경보가 존재할 수 있다. 이러한 허위 경보(예를 들어 530만 줄짜리 상용 C 프로그램에 대한 분석 결과 아이락은 970개의 배열 참조 오류 경보를 발생시켰으나 그 중 737개는 허위 경보였다.)에 대처하기 위해 우리는 통계적 사후 분석을 시도하였다. 통계적 사후 분석은 주어진 경보가 실제 오류를 가리킬 확률을 계산한다. 이렇게 계산된 확률은 두 가지 방법으로 사용된다. 1) 경보를 걸러내거나, 2) 실제 오류에 대한 경보일 가능성이 높은 것들을 우선적으로 사용자에게 보여준다. 우리는 리눅스 커널 프로그램과 알고리즘 교과서의 프로그램들을 대상으로 실험을 수행했다. 우리 실험에서 실제 오류를 놓칠 위험이 허위 경보의 위험의 3배라고 설정한 경우 74.83%의 허위 경보를 걸러낼 수 있었고, 참일 확률이 높은 경보부터 검증하는 경우 15.17%의 허위 경보만이 실제 오류 50%와 섞여 있었다.
대용량의 연속된 음성을 인식하는 데에는 형태소 사이의 음운변동과 언절과 어절 사이의 불일치 등으로 인한 어려움이 따른다. 그러므로 언어학적인 지식을 이용한 자연어 처리 기술과의 결합이 필수적이라 할 수 있다. 본 논문에서는 문장 단위의 연속 음성 문자열을 올바른 어절로 띄어주는 시스템을 제안한다. 먼저 띄어쓰기 발음열 사전을 이용하여 어절의 경계를 추정한다. 이 때 보다 정확한 띄어쓰기 위치를 추정하기 위하여 2음절 이상의 최장 조사 어미와 음절 분리가능빈도가 이용된다. 이렇게 해서 분리된 어절들은 음절 복원기를 거친 뒤, 형태소 분석을 행하여 올바른 어절인지를 검사한다. 분석에 실패한 어절은 띄어쓰기 오류 유형에 따라 교정을 한 후 형태소 분석을 재시도한다. 제안한 시스템을 테스트해 본 결과 96.8%의 정확도를 보였다. 본 시스템은 음운 변동 처리기와 함께 말소리를 음성 그대로 인식하는 인식기의 후처리로 이용할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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