아키텍쳐 기술 언어(ADL : Architecture Description Language)는 상위 추상화 수준에서의 소프트웨어 시스템의 구조와 행위를 기술하는데 필요한 아키텍쳐 모델 요소들에 대한 직접적인 표현 수단을 제공한다. ADL온 특히 명세 수준의 논리적인 아키텍처를 모델링, 분석하는데 유용하다. 그렇지만 ADL로 기술된 상위 수준의 아키텍쳐 명세가 하위 수준의 구현 시스템으로 어떻게 상세화 되는지 알기가 쉽지 않다. 즉, 상위 수준의 아키텍쳐 명세와 하위 수준의 아키텍쳐 구현 사이에 의미적 차이가 존재한다. 본 논문은 이러한 의미적 차이를 효율적으로 줄일 수 있는 방법을 찾기 위한 일차적인 연구 결과로서, C2 스타일 기반의 ADL로 기술된 아키텍쳐 모델을 Java 구현 코드로 자동 변환하는 방법을 제안한다.
지식정보화 사회로의 진입으로 언어처리의 필요성은 점차 확대되고 있으나, 현재의 언어처리 기술은 의미분석에 기반하지 않음으로써 많은 한계를 가지고 있다. 본 논문에서는 의미분석의 일환으로 접미사의 중의성 해소를 위해 한국어 사용자 어휘지능망(U-WIN)을 이용한 접미파생명사 분석 방법을 제시한다. 세종 말뭉치에서 중의성 접미사를 포함한 32,647개의 문장을 대상으로 접미사 앞의 어근을 추출하여 U-WIN과 매핑되는 노드에 가중치를 부여한 뒤 이를 접미사 중의성 해소에 사용한다. 동형이의 접미사 49종 중 세종말뭉치에 나타난 25개의 동형이의접미사만을 대상으로 실험한 결과 91.83%의 정확률을 보였다.
비디오 데이터에 대한 의미적 검출을 위해 이벤트 표현에 대한 많은 방법론이 연구되고 있지만, 아직도 저차원 특징을 이용한 내용기반 검출과 각 데이터에 주석을 정의한 주석기반 검출 방법이 대부분이다. 본 논문은 기존의 방법보다 의미적인 검색을 위해 객체 움직임 단위 생성과 이를 통한 이벤트 검출 기법을 제안한다. 첫째, 이벤트 단위로 움직임을 분류한다. 둘째, 분류된 객체 움직임에 대한 의미적 단위를 정의하고 이를 이벤트 검출에 이용하기 위해 저차원 특징과 매핑 가능한 규칙을 생성한다. 이를 통해 비디오 샷 단위의 의미적 이벤트 검출을 가능하게 한다. 제안된 내용의 유용성 평가를 위해 우리는 비디오 영상 이벤트 검출을 실험한 결과 약 80%의 정확률을 얻었다.
도시 내 거주하는 인구의 분포는 다양한 연구에 활용될 수 있는 기초자료로서 중요한 의미를 지닌다. 그러나 이와 관련한 데이터는 정보기밀성 등을 이유로 일정한 공간단위로 집계되어 제공된다. 때문에 제공되는 것과 다른 공간단위나, 더 세밀한 공간분석을 요하는 연구와 활용이 제한된다. 이에 본 연구는 인구분포 데이터가 가지는 한계를 극복하여, 행정구역을 기준으로 한 인구데이터 제공단위보다 세밀한 인구분포를 현실적으로 재현하고자 대시매트릭 매핑 기법을 활용하였다. 대시메트릭 매핑은 주 데이터와 연관된 공간적 보조 데이터를 사용하여 주 데이터의 공간적 분포를 세밀하게 나타내는 지도화 방법이다. 본 연구에서는 서울시 집계구별 인구센서스 자료를 주 데이터로, 건축물 대장을 보조 데이터로 사용하였으며, 모든 인구가 주거용 건축물에 거주한다고 가정하여 주거용 건축물 단위에서 인구분포를 재현하였다. 주거용 건축물을 공간적으로 추출하기 위해 바이너리기법이 활용되었으며. 이후 회귀분석 기법을 활용하여 건물 용도와 층수를 고려한 가중치를 부여해 입체적인 거주인구밀도를 재현하는데 성공하였다. 이를 통해 전체 토지 및 용도구역을 기반으로 한 기존의 방법론보다 현실적용오차를 줄였다. 또한 주거가능 건축물의 주택유형과 층수가 반영된 3차원적 공간자료를 활용하여 주거용 건축물에 거주하는 인구를 추정하는 모델을 도출하여, 정확도가 높고 세밀화 된 인구분포지도를 제작하였다. 본 연구를 통해 도출된 개별 건물 단위의 인구 데이터는 일정한 공간단위로 집계를 재가공한 것으로 정보기밀성의 문제가 없는 세밀한 단위의 인구분포 정보를 제공한다. 따라서 이후 도시 내 재난재해 발생에 따른 영향 인구 파악과 같은, 지역인구를 활용한 다양한 연구에 활용될 수 있는 중요한 자료로써 의미를 지닌다.
소프트웨어 산업이 발달됨에 따라, 텍스트 위주의 정보보다는 시각적 정보의 요구가 점차적으로 증가하게 되었다. 이로 인해, 실세계에 존재하는 다양한 원시 정보를 사용자가 원하는 시각적인 설계 표현으로 나타내기 위해 자동화된 툴이 필요하게 되었다. 본 논문에서는 추상 정보를 의미 분석을 통해 파싱을 하고, 시각화 구조의 매핑을 통해 시각적 언어를 추출하는 방법론 및 툴에 대해 논한다. 이 툴은 정규 규칙을 사용하여 관계적 구조로 표현하고, 이를 시각화 구조로 매핑하여 시각 정보를 제공한다. 원시코드의 추상 정보를 시각 정보로 변환하는 제안 툴인 VOLS(Visual Object Layout System)는 문서를 시각화하여 사용자에게 이해성을 향상시키며, 기존 원시코드의 유지보스 측면에서 사용자에게 도움을 제공한다.
대전시 쪽방밀집지역의 주거환경 문제점 및 주거환경이 주민들의 사회적 배제에 미치는 영향을 알아보기 위해 GIS(지리정보시스템)기반 커뮤니티매핑 및 주민 대상의 설문조사를 실시하였다. 지역주민들의 지리정보 및 기타 속성을 지도화한 결과, 여성과 고령자가 중심지역에 밀집하는 현상이 나타났으며 2009년과 2016년의 자료비교를 통해 빈곤밀집지역이 다소 분산되는 경향을 살펴볼 수 있었다. 또한 이 지역의 실내외 모습을 담은 252장의 사진을 대상으로 의미단위별 유목화, 범주화 작업을 실시, 주거환경문제를 미관-위생, 협소-주택기능미비, 안전-사생활노출, 낙인의 4가지 범주로 분류하였다. 사진자료를 통한 커뮤니티매핑실시 결과 이 지역이 4곳의 구역으로 구분되며 주택형태, 주거형성의 역사, 비빈곤지역과의 접촉면, 폐쇄와 개방 등의 특징으로 주거문제가 달라진다는 점을 발견하였다. 또 주민대상 설문조사를 실시, 구역별로 일자리참가여부, 이웃만족도, 낙인, 사회적 배제에 의미있는 차이가 있음을 발견하였다. 마지막으로 회귀분석 결과, 주거만족도가 사회적 배제에 가장 큰 요인임이 드러났다. GIS기반의 본 연구를 통해 향후 이 지역에 대한 주거환경 개선에 있어서 구체적 접근과 문제별 대응이 이루어질 것을 제언하는 바이다.
XML을 기반으로 지리 정보의 저장 및 전송을 위한 인코딩 표준으로 제안된 GML은 점차 그 활용도가 증가하고 있다. 이에 웹 환경에서 지리 정보의 상호 운용성을 제공하기 위해 다양한 모델링, 저장 및 질의에 관한 연구가 수행되어 왔으며, 특히 구조적인 특성을 갖는 GML 문서를 효율적으로 저장하는 연구는 필수적이다. 따라서, 본 논문에서는 GML 스키마를 기반으로 작성된 GML 문서를 공간 데이터베이스로 저장하기 위한 GML 문서 변환 기법을 제안한다. 제안 기법에서는 GML 스키마를 방향성을 갖는 그래프 구조로 변환하고 이를 기반으로 공간 스키마로의 매핑에 대해 기술한다. 그리고 GML 문서를 공간 데이터베이스로 변환할 때 발생하는 의미적 손실을 보상하기 위해 GML 스키마에 존재하는 제약 조건을 변환된 공간 스키마에서 유지하기 위한 규칙을 제안한다. 또한 제안 기법은 공간 데이터베이스를 GML 문서의 저장소로 활용할 수 있도록 함으로써 이질적인 지리 정보의 상호 운용성 제공뿐 아니라 대량의 GML 문서에 대해 효과적인 저장과 관리가 가능하게 한다.
본 논문은 구조적, 의미론적 이질성을 가진 분산 XML 문서의 통합 검색을 위해 반자동으로 생성된 인터페이스를 통해 각 지역 문서에 대한 질의를 생성하여 검색하는 방법을 제안한다. 본 시스템에서는 데이타 통합을 위한 메타데이타 인터페이스인 DDXMI(Distributed Documents XML Metadata Interface)를 정의하고, 분산 데이타에 대한 DTD를 입력으로 받아 사용자로 하여금 전역 DTD와 각 지역 DTD 간의 의미 차이를 극복하기 위한 사용자 인터페이스 생성 방법을 제안하였다. 전역 DTD와 지역 DTD의 특성을 고려하여 인덱스 매핑과 그에 필요한 함수 이름의 매핑 정보를 기반으로 DDXMI가 자동으로 생성된다. XML 질의 언어인 Quilt를 사용하여 생성된 DDXMI를 통해 각 지역 문서에 적합한 질의를 생성, 수행한다 사용자는 검색 대상 문서의 스키마와 통합스키마의 구조를 잘 알고 있다고 가정하였다. XML로 만들어진 석박사 논문, 논문지, 연구보고서에 대한 소규모, 중규모 전역 DTD를 만들어 실제로 질의를 생성하여 검색 결과를 검증할 수 있도록 하였다. 본 시스템은 JavaCC와 Java 서블릿을 이용하여 개발하였다.
온톨로지 통합은 두 소스 온톨로지들을 통합하여 하나의 새로운 온톨로지를 생성하는 과정으로서 시맨틱 웹, 데이타 통합, 지식관리시스템 등 여러 온톨로지 응용 시스템에서 중요하게 다루는 연구주제이다. 그러나 과거의 연구들은 대부분 두 소스 온톨로지들 사이에 의미적으로 대응되는 공통 요소를 효과적으로 찾기 위한 온톨로지 매칭 기법에 집중되어 있으며 매핑 요소들을 통합하는 과정에서 발생하는 문제를 정의하고 해결하는 방법에 대해서는 간과하고 있다. 본 논문에서는 매칭 프로세스에 의해 주어진 매핑 결과에 기반하여 두 소스 온톨로지들을 통합해 나가는 상세한 통합 프로세스를 정의하고 매핑 요소들 사이에 존재하는 통합 충돌의 유형에 대한 분류 체계 및 충돌을 탐지하고 해결하기 위한 기법을 제안한다. 또한 충돌의 탐지 및 해결을 포함하여 통합 과정을 캡슐화하는 T-MERGE 연산자와 통합 과정의 기록과 오류 복구를 위한 MergeLog를 설계 및 구현한다. 제안하는 통합 모듈의 성능을 보이기 위해 동, 서양 철학 온톨로지들과 야후 및 네이버 백과사전의 일부를 온톨로지로 구현하여 실험 데이타로 활용하였으며 그 결과 전문가의 수작업에 의한 온톨로지 통합과 동일한 결과를 적은 시간과 노력으로 얻을 수 있음을 보인다.
과학적 가시화의 한 분야인 볼륨 가시화는 3차원, 혹은 그 이상의 차원의 공간에서 정의된 추상적이고 복잡한 볼륨 데이타로부터 의미 있고 가시적인 정보를 효과적으로 추출하도록 도와주는 다양한 기술에 관한 연구 분야로서, 기상학, 의학, 계산 유체 역학 등 여러 학문 분야에서 점차 그 중요성을 더해가고 있다. 한편 가상 현실은 컴퓨터가 만든 가상의 세상에 사용자가 몰입하여 시각, 청각, 촉각 등의 감각을 이용하여 세상을 경험하고 대화식으로 정보를 주고받을 수 있도록 도와주는 여러 기술에 관련된 연구 분야로서 국내외적으로 활발한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 CAVE라 불리는 몰입형 3차원 가상 환경 시스템 환경에서 인체 볼륨 데이타를 보다 개선된 볼륨 가시화 방법을 사용하여 실시간으로 입체 영상을 생성해주는 시스템을 설계하고 구현하였다. 이 시스템은 기존 3차원 텍스처 매핑 기반 볼륨 렌더링 방법의 느린 속도를 보완하고자, 영상 기반 렌더링에 기반을 둔 향상된 텍스처 매핑 기법을 사용하여 실시간 볼륨 입체 가시화 기능을 지원하며, 사용자를 위하여 다양한 인터페이스 기능들을 제공한다. 본 시스템의 효용성을 증명하기 위한 테스트 데이터로서 Visible Korean Human 데이타를 사용하였다. 본 논문에서는 실시간 입체 영상 시스템에 필요한 가시화 기법과 라이브러리, 그리고 구체적인 구현 내용에 대해서 설명한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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