추적이란 개념은 모델 중심의 개발에서만이 아니라 테스트를 위하여 매우 중요한 요소이다. 수직적인 추적은 모델로부터 테스트와 디버깅 단계에 이르기까지 시스템을 잘 관리할 수 있게 한다. 또한 테스트 단계에서 발견한 결함에 대한 오류를 추적할 때 발생하는 추상 수준의 오르내림을 추적가능성으로 극복하게 한다. 이 논문에서는 시스템 테스트 수준과 통합 테스트 수준에서 UML을 이용하여 수직적으로 연결하여 더욱 엄격한 테스트가 되는 방법을 제안한다. 실험을 통하여 추적이란 개념이 어떻게 작동하며 오류 부분을 찾아내는지 얼마나 효과적인지 보이며 모델에서 코드까지의 구체적인 사례를 이용하여 방법을 소개한다.
추적성 개념은 모델 중심의 개발에서만이 아니라 테스트를 위하여 매우 중요한 요소이다. 어떤 기능을 중심으로 높은 추상수준에서부터 낮은 수준의 프로그램까지 수직적인 추적은 모델로부터 테스트와 디버깅 단계에 이르기까지 시스템을 잘 관리할 수 있게 한다. 또한 테스트 단계에서 발견한 결함에 대한 오류를 추적할 때 발생하는 단계별 추상 수준의 분리를 추적가능성으로 극복하게 한다. 이 논문에서는 XML을 기반으로 모델과 시험사례 그리고 소스코드를 수직적으로 추적하여 더욱 엄격한 테스트가 되는 방법을 제안한다. 실험을 통하여 추적이란 개념이 어떻게 작동하고 오류 부분을 찾아내는지 보이며 구체적인 사례를 이용하여 방법을 소개한다.
단위 시험은 모듈의 소스 코드를 면밀히 검토하면서 논리적 오류나 문장 오류 등이 있는지 분석하는 화이트박스 시험이 가능하다. 반면 시스템 수준의 기능 시험은 규모가 크기 때문에 시험 데이터를 입력한 후 출력된 결과가 예상 결과와 같은지 비교하는 블랙박스 시험이 주를 이룬다. 이러한 시스템 시험 단계에서 사용하는 블랙박스시험은 오류를 발견하더라고 수정을 위해 소스 코드를 추적하기 어려운 문제점이 있다. 뿐만 아니라 시스템 시험 단계에 화이트박스 시험을 사용하는 것은 시험 대상의 추상 수준 달라 쉽지 않다. 이에 본 논문에서는 시스템의 기능처럼 높은 추상 수준을 시험 대상으로 하되 소스 코드 수준까지 화이트박스 스타일로 시험할 수 있는 현실적이고 통합된 시스템 수준의 수직적 시험에 대해 제안한다. 그리고 어떻게 수직적 시험을 적용하는지 UML명세 모델에서 소스코드까지 오류를 추적하는 방법을 사례를 통해 설명하고 더불어 오류 추적의 효과성을 보였다.
공모자 추적기법에서의 임계치는 추적기법에 의해서 신원이 밝혀질 수 있는 공모자들의 최대 수를 의미한다. 본 논문의 대상이 되는 선형오류수정부호를 이용한 공모자 추적기법에서는 기반이 되는 오류수정부호의 오류수정능력에 의해서 임계치가 결정된다. 본 연구에서는 공모의 규모가 임계치를 넘었을 경우에 발생하는 현상을 추적기법의 조합론적인 특성을 중심으로 분석하고, 이를 기반으로 동일한 불법 복호화 키를 만들어 낼 수 있는 두 개의 상호 독립적인 사용자 그룹의 존재 가능성을 보인다.
수위자료는 유량을 판단하기 위한 기초적인 수문자료이다. 하지만 관측자료는 항상 오류 가능성이 있으므로 이에 대해 지속적인 품질관리가 요구된다. 일반적으로 수위자료는 단일 지점에서 시간에 따라 수집되므로 시간에 따른 변화 등을 이용하여 수위자료의 오류 여부를 판단한다. 하지만 실제 수위자료는 상류와 하류가 공간적으로 연결되어 있으므로 상 하류의 관계를 비교함으로써 수위자료의 오류 여부를 판단하는 것도 가능할 것이다. 이에 본 논문에서는 하천의 수위자료를 해발수위 자료로 변환하여 하구로부터의 거리를 이용해 도시함으로써 수위 프로파일을 시각화하고 그 변화를 고찰함으로써 수위자료의 시공간적인 변화를 이용해 수위 오류를 찾을 수 있는 시각화 기법을 개발하였다. 그림 1에서 보는 것과 같이 각 관측소 수위의 정상 경사와 역 경사를 시간별로 구분하고 이를 연속적으로 추적함으로써 수위자료의 오류와 수위관측소 제원 정보의 오류 등을 찾는데 도움을 줄 수 있으며, 수위자료에 대한 향상된 품질관리를 가능하게 할 것이다.
스토킹과 같은 장시간 동안의 이상행위를 추적하기 위해선 네트워크로 연결된 다중 CCTV환경하에서 객체간의 관계를 지속적으로 추적하는 시스템이 매우 필요하다. 그러나 추적과정에서 자주 발생하는 객체의 겹침문제가 해결되지 않는다면 객체 추적이 중단되거나 다른 객체로 대체되는 등의 치명적인 오류가 발생할 가능성이 농후하다. 본 연구는 기 설치된 CCTV를 최대한 활용하기 위해 투시적 투영깊이 및 객체특성을 활용하여 겹침문제를 해결함으로써 중첩된 객체 관계를 지속적으로 추적가능하게 한다. 객체간 겹침문제 뿐만 아니라 배경에 포함된 객체 즉 벽이나 기둥 등의 객체와의 겹침문제도 함께 다룬다.
본 연구는 고려시대 및 조선시대 고문헌에 출현한 녹나무의 기록을 고찰한 논문이다. 녹나무의 한자 표기인 '장(樟)' 자를 바탕으로 녹나무의 정의와 용도를 살펴보았고, 현대적 개념과의 오류 사례를 분석하여 다음과 같은 가능성을 제시하고자하였다. 첫째, 녹나무에 대한 정의와 사례를 분석한 결과, 현재 녹나무로 해석되는 남(枏) 남(楠) 예(豫) 장(樟) 가운데, '장(樟)'이 현대적인 개념의 녹나무에 가장 부합한 것으로 나타났다. 둘째, 과거의 기록에서 녹나무가 생육 불가능한 지역에 출현하는 모습을 확인하였는데, 녹나무는 대표적인 남부수종이니 녹나무가 아닌 다른 나무를 녹나무라 지칭한 오류로 사료된다. 셋째, 다른 수종과 오인한 사례들을 추적하여 기록을 고찰한 결과, 이규경의 "오주연문장전산고" 중 "침뇌변증설"에서 모감주나무와 혼동했을 가능성이 확인되었다. 이상 본 연구에서 살펴본 녹나무의 경우 외에도 여타 문헌에 나타난 오류 사례의 검증이 요구된다. 또한 현대의 성상별 기준과 문헌의 대조를 통해 선별하는 과정을 병행하여, 녹나무에 대한 새로운 가능성을 도출할 후속연구를 기대하는 바이다.
소프트웨어 개발시 요구사항의 일관성 및 완전성을 검증하기 위해 다양한 방법으로 산출물을 추적하는데, 기존 연구에서는 추적메타모델 또는 자동화된 도구를 제시하되 구체적인 추적산출물 및 추적요소 선정이 미흡하며, 추적요소를 제시하는 추적테이블 연구의 경우는 전체공정이 아닌 일부 공정만을 대상으로 추적하고 있다. 이에 본 연구는 일부 공정만 추적한 저자의 이전 추적테이블연구에 이어 프로젝트시작단계에서 아키텍쳐단계, 인도단계까지의 산출물을 추적한 확장된 요구사항추적테이블을 제시하였다. 또한 추적테이블이 확장됨에 따라 추적필드가 많아져서 추적이 복잡해지는 문제점을 해결하기 위해 개발프로세스단위로 통합/분리할 수 있는 추적테이블의 정규화 방안을 제시하였다. 본 연구를 D사의 H시스템개발프로젝트에 적용함으로써 연구의 적용가능성을 검증하고 요구사항의 오류를 쉽게 발견하는 추적의 효과를 확인하였다. 이에 연구를 통해 요구사항의 일관성과 완전성을 검증하는 추적의 정확성을 높여 소프트웨어 개발의 실패를 최소화하고자 하였다.
축삭(axon), 가지돌기(dendrite), 신경세포체(cell body)와 같은 뉴런의 소기관을 분리하는 작업은 신경학적 현상의 분석에 도움을 준다. 최근에 딥러닝 기술을 이용하여 이를 수행하고자 하는 시도들이 있지만, 데이터의 노이즈, 훈련 데이터와의 차이 등으로 인해 결과에 오류를 포함할 가능성이 있다. 따라서, 이러한 기술을 실제 분석에 활용하기 위해서는 결과를 교정하는 과정이 필수적이지만, 이는 전문가가 수작업으로 수행해야 하기 때문에 많은 노력과 시간이 소요된다. 우리는 딥러닝 결과에 존재하는 오류들을 보다 손쉽게 교정할 수 있는 대화형 뉴런 구조 교정 방법을 제안한다. 이 방법은 구조적 일관성을 지니는 뉴런의 특성을 기반으로 뉴런 구조를 교정하여 적은 사용자의 인터랙션으로도 높은 정확도의 교정 결과를 얻을 수 있도록 한다.
본 논문에서는 영역기반의 MAD(Mean Absolute Difference) 알고리즘과 변형된 PID(Proportional Integral Derivative) 기반의 팬/틸트 제어기를 이용하여 적응적인 스테레오 물체추적을 수행함으로써 물체추적 시스템의 오류검출 및 안정도를 분석하였다. 즉 순차적인 스테레오 입력영상에 영역기반의 MAD 알고리즘과 스테레오 카메라의 기하학적 정보를 이용하여 좌, 우측 표적물체의 위치정보를 추출해 낸 다음, 이 값으로 변형된 PID 제어기에 사용하여 잡음들이 존재하는 환경에서도 스테레오 카메라의 팬/틸트를 효과적으로 제어할 수 있었다. 따라서 본 논문에서 제시된 알고리즘을 이용할 경우 3D 로봇비전과 같은 정밀시스템에서 이동하는 추적물체에 대한 적응적인 제어와 실질적인 로봇 시각 시스템의 구현 가능성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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