본 논문에서는 기존의, 3C-3D 구조의 반도체 Spinner 장비가 동시에 처리할 수 있는 웨이퍼의 양이 3개고 제한적이며 HP와 CP Unit이 따로 존재하기 때문에 웨이퍼의 생산성을 저하시키는 단점을 보완하기 위하여 6C-6D 형태의 구조를 갖고 HP와 CP의 Unit을 HCP와 PEB Unit으로 변경시킨 새로운 구조의 Spinner를 설계하였으며, 이 장비의 로봇들을 학습시키고 테스트하기 위한 GTP 개발에 관하여 논한다. 새로운 구조의 Spinner 장비에서 각 Unit 로봇들을 효과적으로 학습시키기 위하여 장비의 구성 요소에 따라 사용자 인터페이스용 레이아웃을 능동적으로 설계하도록 하였으며 구성 요소들 간의 관계를 정의하고 사용자 편의성에 적합한 구성 요소들을 유연성 있게 배치하도록 하였다.
본 논문에서는 코퍼스를 이용한 확률 의존문법 자동 생성 기술을 다룬다. 특히 의존 문법 생성을 위해 확률 재추정 알고리즘을 의존문법생성에 맞도록 변형하여 학습하였으며 정확한 문법 생성 및 회귀데이터(Data Sparseness)문제 해결을 위해서 구성요소의 대표 지배소들 간의 의존관계 만을 학습했던 기존 연구와는 달리 구성요소 내부의 의존관계까지 학습하는 방법을 제안한다. KAIST 의 트리 부착 코퍼스 31,086 문장에서 추출한 25,000 문장의 Tagged Corpus 을 가지고 한국어 확률 의존 문법 학습을 시도 하였다. 그 결과 초기문법을 10.97% 에서 23.73% 까지 줄인 2,349 개의 정확한 문법을 얻을 수 있었다. 문법의 정확성을 실험 하기 위해 350 개의 실험문장을 Parsing 한 결과 69.61%의 파싱 정확도를 보였다. 이로서 구성요소 내부의 의존관계 학습으로 얻어진 의존문법이 더 정확했으며, 회귀데이터 문제 또한 극복할 수 있음을 알 수 있었다.
본 논문에서는 클라이언트가 위치한 기관내의 intranet의 구성요소의 변경과 운영방식의 변경이 intranet 내에서의 실제 데이터 전송 속도와 intranet 밖으로의 실제 데이터 전송속도에 미치는 영향을 정량적으로 분석하였다. 본 연구에서는 서울시립대학교의 네트워크를 이용하여 다음의 세 가지 경우를 분석하여 비교하였다. 첫째, ATM과 비ATM을 상호 연동하여 운영하는 경우, 둘째, ATM과 비ATM을 분리하여 개별적으로 운영하는 경우, 셋째, 앞에 두 번째 경우에서 intranet의 기본구성요소를 Giga bps장비로 교체한 경우. 본 연구는 급속히 변화하는 네트워크 기술과 폭발적으로 증가하는 데이터 통신량에 대한 요구에 맞추어 서울시립대학교의 기반 컴퓨터 통신환경을 획기적으로 발전시키기 위한 기초연구로 수행되었다.
컴퓨팅 환경이 점점 분산되고 협업의 필요성이 점점 증대되고 시스템간에 상호작용(interaction)이 동적이고 복잡해지면서 기존의 협업 시스템 패러다임을 벗어난 커뮤니티 컴퓨팅을 구성하는 요소를 정의하고 커뮤니티 모델의 에이전트들의 상호작용 유형을 프로토콜의 형식으로 모델링 하는 방법과 지정된 프로토콜들을 실행하기 위한 방법으로소 에이전트 플랜(plan)을 이용하는 방안을 제안한다. 커뮤니티를 구성하는 요소들은 역할(role), 정책(policy), 구성원(member), 프로토콜(protocol)등이며 각각의 요소는 BDI 구조를 가지는 에이전트와 플랜, 목적(goal), 사실(fact)등의 결합으로 표현이 가능하다. 에이전트들은 프로토콜에 나타나는 유형을 서술한 플랜을 통해서 상호작용을 하게 된다. 본 논문에서는 이러한 프로토콜을 실행 가능한 플랜으로 변환하기 위한 4가지 유형을 파악하여 각각의 유형을 플랜으로 변환하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 시뮬레이션을 통하여 완전성과 유효성을 보인다.
본 연구는 정보보안 거버넌스(Information Security Governance)의 구성 요소인 리더십과 거버넌스, 보안 관리 조직, 보안 정책, 보안 프로그램 관리, 사용자 보안 관리, 기술적 보안과 조직 구성원의 보안 인식과 보안 행위 간의 관계를 가설 검증과 최적 모델 분석을 통해 요소간의 관계를 검증하였으며, ISG 확립을 위한 효과적인 방향을 제시하였다.
본 연구에서는 글의 구성요소를 추측하는 가장 높은 성능을 나타내는 알고리즘을 제시한다. 실험 방법은 글의 각 문장에 대한 자질을 추출, 자질 선택, 그리고 데이터에 대해 여러 기계학습 알고리즘을 학습시킨 후 성능을 비교하여 진행하였다. 또한 이 중 가장 높은 성능을 보이는 CRF를 기존에 연구되어 있는 성능과도 비교하였다. 마지막으로 CRF가 구성요소를 추측하는 데 있어서 가장 높은 성능을 보이는 이유에 대해 분석하였다. 국내의 유명 어학원 및 토플 웹사이트를 통해 1969개의 토플 에세이를 수집했으며 2명의 전문 평가자를 통해 각 문장을 8개의 분류로 나누었다. 이를 CRF를 적용한 결과 87.2%의 F score가 나왔으며 기존 연구결과, 그리고 다른 알고리즘보다 높은 성능을 보였다.
복잡한 배경의 컬러 이미지에서 시점불변의 얼굴 탐지 방법이 제안되었다. 얼굴과 그 구성요소는 바라보는 각도에 따라서 다른 형태를 갖기 때문에 복잡한 배경 이미지에서 시점불변의 탐지를 위해서 얼굴의 컬러 정보를 이용하여 얼굴의 위치를 찾는 방법을 제안한다. 찾아진 얼굴은 눈과 입 등의 구성요소들의 기하학적 정보를 이용하여 검증된다. 제안된 방법은 크기, 이동, 방향에 불변한다. 또한 몇 십장의 화상을 이용한 실험 결과를 제공한다.
이기종간의 실행 환경에 적합하도록 설계된 자바 바이트코드는 각 플랫폼에서 인터프리터 방식으로 수행되므로 효율성에서 단점을 가지고 있다. 따라서 바이트코드의 효율적인 실행을 위해 목적 코드로의 변환 과정이 요구된다. 목적 코드로 변환 과정에서 자바의 실행 환경 또한 목적 기계의 실행 환경으로 이전이 이루어져야 한다. 본 논문에서는 자바 실행 환경을 SPARC 실행 환경으로 이전하는 방법을 제시한다. 먼저, 자바 가상 기계의 구성 요소를 분석한 후 이에 대응하는 SPARC 실행 환경에 필요한 각각의 구성 요소들을 제시하고, SPARC 실행 환경에 맞는 모델을 구축한다. 마지막으로, 자바에서 제공하는 표준 클래스 라이브러리에 대해서는 SPARC 라이브러리 형태로 변환하여 제공하게 된다.
이 논문에서는 정형적 명세를 이용하여 테스트 데이터를 추출하는 방법을 제안한다. 복잡하고 구성요소가 다양한 웹 프로그램의 기능을 Object-Z 정형 명세 언어를 이용하여 핵심적으로 나타낸다. 이로부터 상태 모델을 구성하고 최상위 레벨의 STD 에서 세부적으로 STD 를 추가하여 테스트 시나리오를 추출한다. 실험 대상은 웹 뱅킹 업무로 정하고 계좌개설 과정의 테스트 데이터를 추출하였다. 제안한 방법은 사용기반 테스트 기법과 결합하여 웹 소프트웨어의 테스트 자동화에 중요한 요소가 될 것이다.
제어 시스템 보안을 위하여 보안 적합성 확인과 유효성 검사 및 사고 발생 시 제어 시스템의 피해 상황 및 영향 범위에 대해 실제의 제어 시스템 구성 요소를 분석하는 환경이 필요하며, 실제 기기와 시뮬레이션을 이용하여 취약성을 검증하기 위한 환경 및 제어 시스템 구성 요소의 취약성을 발견하는 도구가 필요하다. 본 논문에서는 제어 시스템 보안 및 국내 제어 시스템 테스트 베드 구축을 위하여 선진국들의 제어 시스템 테스트 베드 구축 현황 및 사례에 대하여 설명하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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