• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2001년도 춘계학술발표논문집 (상)
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• pp.209-212
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• 2001

기존의 클라이언트 컴포넌트 기술로부터 EJB(Enterprise JavaBeans)와 마이크로소프트의 DCOM 모델을 기반으로 하는 서버 환경의 컴포넌트 기술이 발표 되고있다. 이에 따라 비즈니스 분야에서 활용할 수 있는 비교적 규모가 큰 컴포넌트가 개발되고 있어 이들 컴포넌트를 새로운 소프트웨어 개발에 활용할 수 있도록 컴포넌트를 재정의(Customization)하고 합성하는 과정을 지원하는 도구의 개발이 필요하다. 본 연구에서는 컴포넌트 기반 소프트웨어 개발시 컴포넌트 저장소에 구축되어 있는 컴포넌트를 검색하여 사용자의 요구사항에 맞게 재정의 하고 기존 컴포넌트 패키지에서 컴포넌트를 조립 및 삭제할 때 컴포넌트간의 종속성을 유지할 수 있도록 하는 방법 및 도구를 개발하였다. 본 도구는 재정의 도구를 관리하는 재정의기(Customizer), 컴포넌트 저장소에 구축되어 있는 컴포넌트 패키지를 보여주고 수정, 삭제를 지원하는 컴포넌트 브라우저, 컴포넌트 브라우저로부터 선택한 컴포넌트의 속성을 나타내고 수정, 삭제 등을 지원하는 속성 편집기와 컴포넌트 브라우저로부터 가져온 컴포넌트를 시각적으로 편집할 수 있게 하는 디자이너(Designer)로 구성되며, 컴포넌트의 조립 및 삭제를 할 매 컴포넌트 인터페이스의 종속성을 확인할 수 있게 하는 종속성 브라우저(Dependency Browser), 종속성 유지를 위하여 대체 컴포넌트 및 인터페이스를 선택할 수 있게 하는 인터페이스 편집기(Interface Editor)를 제공한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 춘계학술발표대회
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• pp.500-503
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• 2020

특허를 통해 기술의 권리를 정의하고 보호하는 일이 매우 중요해짐에 따라 특허 문서를 분석하는 연구 또한 중요해지고 있다. 특히 특허의 청구항을 종속항과 독립항을 구분하고, 관련된 인용을 찾아내는 일은 관련 특허들을 분석하는데 매우 중요하다. 본 연구는 최근 텍스트 분석 분야에 획기적 성능 개선을 이끈 BERT(Bidirectional Encoder Representations From Transformers) 언어 모델을 사용하고 Neural Network 의 파인 튜닝 과정을 통해 청구항의 독립과 종속을 구분하였고, 인용하는 항의 번호와 인용 문구로 이루어진 인용 패턴을 통해 종속항의 인용 항을 찾아내었다. 이 방법을 2003 년 이후의 xml 형식의 미국 특허 데이터에 사용한 결과, 정확도 99% 의 성능을 확보하였다.

• 한국산업정보학회:학술대회논문집
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• 한국산업정보학회 1997년도 추계학술대회 발표논문집:21세기를 향한 정보통신 기술의 전망
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• pp.353-363
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• 1997

중첩 루프의 전체적인 병렬화를 하기 위해서 자료 종속을 효과적으로 제거하는 알고리즘이다. 즉 순차 루프를 중첩된 DOALL루프로의 자동 변환에 대한 절차이다.

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제30권4호
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• pp.419-426
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• 2007

본 논문에서는 맛 인식을 위한 입력패턴벡터를 추출하고 패턴인식을 위한 맛(쓴맛, 단맛, 신맛, 짠맛)학습 알고리즘을 설계하였다. 입력패턴벡터의 구성을 위해 맛 활성화 신호의 세기가 사용되었고, 맛 패턴인식을 위한 알고리즘은 초기 참조벡터의 학습을 위해 SOM을 이용하였고, 종속 부류층의 출력뉴런의 부류지정을 위하여 out-star 학습법을 사용하였다. 제안된 알고리즘의 입력 층과 종속 클래스 층 사이의 연결강도는 SOM과 LVQ 알고리즘을 이용하여 초기 참조벡터의 설정 및 학습이 가능하게 하였다. 패턴벡터는 종속 부류층의 뉴런에 의해 종속 클래스로 분류하고, 종속 클래스 층과 출력 층 사이의 연결강도는 분류된 종속 부류를 클래스로 지정하는 학습을 하게 하였다. 패턴 분류를 위하여 제안된 학습알고리즘을 이용하여 시뮬레이션 되었고 기존의 LVQ 학습방식보다 우수한 분류성공률을 확인하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제5권3호
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• pp.331-341
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• 2002

기존의 슬라이싱 기법들은 슬라이스를 생성하며 생성된 슬라이스의 정확성을 위해 종속 그래프를 사용한다. 그러나, 기존의 많은 슬라이싱 기법들은 동적 슬라이싱 기법에 바탕을 두고 데이터 통신 링크를 표현하기 때문에 많은 정점들(vertices)과 간선들(edges)을 필요로 한다. 그러므로 그 그래프는 매우 복잡하다. 어떤 프로그램 시스템에 대한 소프트웨 어 슬라이싱을 처리하기 위해 본 논문에서는 동적 시스템 종속그래프를 제안한다. 그리고, 소프트웨어 시스템의 동적 슬라이스를 산출하기 위해 관련 테이블들의 관계도를 이용한 효율적인 슬라이싱 알고리즘을 제안한다. 동적 슬라이스의 생성을 위한 동적시스템종속그래프는 제안된 알고리즘으로부터 얻어진 마킹테이블을 사용해서 얻어진다. 슬라이스의 최종 결과는 이 그래프를 추적함으로써 얻어진다. 결론적으로 제안된 동적시스템종속그래프 기법의 효율성을 기존의 종속그래프 기법과 비교하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.593-602
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• 2018

본 논문에서는 GNSS 단일기선해석과 망조정을 통한 측량기준점 성과 산정에서 종속기선 포함여부가 미치는 영향을 분석하기 위해 망조정 이론을 바탕으로 실험적인 연구를 수행하였다. 이를 위해 국토지리정보원 운영 위성기준점 50 개소의 관측데이터를 이용하여 종속기선 포함여부에 따라 3가지 형태의 기준점 측량망 구성 및 조정실험을 수행하고, 그 결과를 정확도 표현과 산정성과의 차이 측면에서 분석 하였다. GNSS 망조정에 종속기선을 포함하는 경우 조정성과 차이는 밀리미터 수준으로 매우 제한적이었으나, 망의 자유도와 기하강도 왜곡으로 그 정확도가 과대평가되는 결과를 얻었다. 3가지 경우에 대한 조정성과를 국토지리정보원 고시좌표와 비교했으며, 그 결과 독립기선으로만 이루어진 망의 성과가 가장 높은 일치성을 보였다. 그러나 종속기선을 포함한 조정결과는 상대적으로 큰 차이를 나타내어 성과의 정확도 표현에 왜곡이 있음을 확인할 수 있었다. 이와 같은 분석결과에 따라 GNSS 단일기선해석으로 얻어진 기선벡터의 망조정에서는 기존 성과와의 일치성, 현실적인 정확도 표현 그리고 과대한 데이터 처리에 따른 시간 및 비용 부담을 고려할 때 종속기선을 제외하는 것이 타당할 것으로 판단된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권11호
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• pp.30-37
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• 2010

특정 제품이나 서비스에 대한 네티즌의 의견들은 고객뿐만 아니라 기업 입장에서도 마케팅이나 경영전략을 수립하기 위한 중요한 자료가 될 수 있기 때문에 온라인 고객리뷰를 분석하는 것은 매우 중요하다. 본 논문에서는 온라인 고객리뷰를 분석하기 위한 도구인 종속성 네트워크 모델을 제안하였고 종속성네트워크 모델을 기반으로 한 분석시스템을 설계하고 개발하였다. 종속성 네트워크모델은 고객리뷰 내의 주관적 문장과 객관적 문장을 분석대상으로 하며, 명사들 사이의 상대적 중요성과 연관성을 나타낼 수 있다. 시스템구현 결과, 종속성네트워크 모델은 오피니언마이닝 기술에 의하여 도출할 수 없는 새로운 정보 즉, 추출된 특징들 사이의 상대적 중요성 및 연관관계 등을 추출할 수 있음을 알 수 있었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.369-377
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• 2010

HMM(Hidden Markov Model)을 사용하는 어휘 인식 시스템에서 인식 시 훈련 중에 나타나지 않는 모델들로 인해 인식률의 저하를 가져오며 인식 대상 어휘가 변경되거나 추가되면 데이터베이스의 수집과 훈련 과정을 수행하여 모델을 재생성해야 하고 그에 따른 시간과 추가 비용이 초래된다. 본 논문에서는 결정 트리 방법과 모델 공유 방법을 사용하여 효율적인 문맥 종속 프로세스 모델링 방법을 제안하였다. 제안한 방법은 생성된 모델들로부터 모델 공유 방법을 이용하여 모델의 재생성 과정을 줄이고 강인하고 정확한 문맥 종속 음향 모델링을 제공한다. 또한, 모델의 수를 줄이고 훈련 중에 나타나지 않는 모델들에 대해 문맥 종속 유사 음소 모델을 제공하여 훈련 중에 나타나지 않는 모델의 문제점을 해결하고 훈련성을 확보하였다. 제안된 방법으로 6종류의 음성 데이터베이스를 이용하여 어휘 종속 인식과 어휘 독립 인식 실험을 수행한 결과 어휘 종속 인식 실험에서는 98.01%의 성능을 보였고, 어휘 독립 인식 실험에서 97.38%의 성능을 보였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제1권1호
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• pp.105-113
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• 2000

절차적 프로그램의 표현방법은 클래스, 객체, 계승, 동적 바인딩 등으로 이루어진 객체지향 프로그램 표현에 그대로 적용될 수 없다. 더군다나 기존의 프로그램 종속성은 변수간이 아니라 문장간의 종속성을 나타내고 있다. 즉, 주어진 변수에 어떠한 변수들이 영향을 미치고 있는가 하는 문제를 해결할 수 없다. 따라서 본 연구는 객체지향 프로그램에서 변수간의 종속성을 포함한 구현 수준의 정보를 나타내는 메소드 종속성 모델을 제시하고자 한다. 또한 객체지향 프로그램의 테스트 적합성 기준에 근거한 구현기반 클래스 테스팅 방법을 제안한다. 데이터 멤버간 종속성과 테스트 데이터 적합성에 대한 공리들을 고려하여 흐름 그래프 기반 테스팅 기준을 만족시키는 테스트 케이스인 메소드의 시퀀스를 생성시킨다. 파생 클래스 테스팅을 위해서 유산관계와 실험을 통해 테스트 비용 절감을 검증한 부모 클래스에 대한 테스팅 정보의 재사용성을 고려한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.95-103
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• 2006

본 논문에서는 뇌파인식을 위한 입력패턴벡터를 추출하고 패턴인식을 위한 뇌파 학습 알고리즘을 설계하였다. 입력패턴벡터의 구성을 위해 알파리듬과 베타리듬의 주파수와 진폭이 사용되었고, 뇌파패턴인식을 위한 알고리즘은 초기 참조벡터의 학습을 위해 SOM을 이용하고, 종속 부류층의 출력뉴런의 부류지정을 위하여 out-star 학습법을 사용하였다. 제안된 알고리즘의 입력 층과 종속 클래스 층 사이의 연결강도는 SOM과 LVQ 알고리즘을 이용하여 초기 참조벡터의 설정 및 학습이 가능하게 하였고, 패턴벡터를 종속 부류층의 뉴런에 의해 종속 클래스로 분류하고, 종속 클래스 층과 출력 층 사이의 연결강도는 분류된 종속 부류를 클래스로 지정하는 학습을 하게 된다. 뇌파 패턴 분류를 위하여 제안된 학습알고리즘을 이용하여 시뮬레이션 되었고 기존의 LVQ 학습방식보다 우수한 분류성공률을 확인하였다.