소프트웨어 재공학 툴은 소프트웨어 유지보수 생산성과 그작업의 품질 향상에 기 여한다. 재공학은 프로그램의 구성요소에 대한 기능 변경이 아닌 행위 변경(객체의 이 름과 정의, 재구성프로세스 논리)을 일반적으로 관리한다. 본 논문은 객체 지향 프로 그램언어(C++)로 작성된 원시 코드의 유지 보수를 위한 소프트웨어 재공학 툴인 InMaC++(Interactive Maintenance for C++)의 개발에 대해 서술한다. InMaC++ 는 원시 코드와 다이어그램(설계정보) 형태 모두를 표현할 수 있고 편집 기능이 가능 하며 원시 코드에서 다이어그램으로 다이어그램에서 원시 코드로의 변형이 가능하다. 따라서 이들 변형을 통해 기존 코드의 유지보수와 재공학이 가능하다. 특히 시스템의 검색기능은 그래픽 인터페이스로 구현되었으며 InMaC++는 객체 지향 프로그램의 메 소트, 속성, 클래스등의 구성 요소를 기반한 데이터베이스를 포함 하고 있으며, 이 모 델은 구현과 사용의 편리성과 툴의 구성을 용이하게 하기 위해 4가지의 객체 클래스와 3가지 관계를 정의하고 이들 객체 클래스의 검색을 위해 시스템 제공 단순 질의어가 제공한다.
본 논문에서는 동영상 압축 부호화에 대한 표준안인 MPEG 기반의 압축 비디오 스트림으로부터 DCT DC 계수를 추출하구 이들로 구성된 DE 영상으로부터 장면 전환 검출을 수행한 후 대표 프레임을 추출한다. 또한 추출된 대표 프레임을 PCA(Principal Component Analysis) 방법을 이용하여 데이터베이스의 색인 정보로 저장한 후 입력된 질의 영상과 가장 유사한 대표 영상들을 검색하는 방법에 대해 제안한다. 즉, 추출된 대표 프레임에 대해 주성분해석 기법을 적용하여 통계적인 특성을 가진 데이터를 특징으로 추출함으로써 코드워드의 수에 따른 코드북을 생성하고 이를 데이터베이스의 색인 정보로 저장한다. 실험 결과 제안된 방법이 검색에 있어 우수한 성능을 나타내고 또한 통계적인 데이터의 특성을 이용하기 때문에 처리 시간과 상당한 양의 메모리 공간을 줄일 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 개념 기반 검색엔진 시스템(Concept-based Search Engine System)의 검색 정확도를 향상시키기 위한 방법으로 MeSH를 이용하였다. MeSH는 Medical Subject Headings의 약자로서 MEDLINE 논문의 원활한 검색을 위하여 주제어를 코드화한 것으로 이를 개념 그래프의 시소러스로 사용하여 개념 그래프의 가장 중요한 부분인 개념 추출의 정확성을 보장하도록 하였다. 본 논문은 2003년 MeSH의 Descriptor Data의 Term 항목을 사용하여 개념과 관련이 있는 유의어를 추출했다. 추출된 유의어로 개념 그래프를 구성한 것과 문서 내에서의 단어 빈도수에 의하여 개념 그래프를 구성한 것의 검색 결과를 비교한 결과 MeSH 를 시소러스로 사용하여 개념 그래프를 구성한 것이 훨씬 더 정확한 결과를 내는 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 영상의 내용을 나타내는 색상과 체인 코드에 기반한 복잡도와 영역 색정보를 이용한 내용 기반 영상 검색을 결합한 시스템을 구현하였다. 실험 대상으로 선택한 꽃 영상의 경우 대부분의 인식 대상 객체가 중앙에 있을 경우를 고려하여, 영상을 중앙 영역과 전체 영역으로 구분하고, 각각의 영역에서 두 개의 히스토그램을 생성한다. 그리고 전체 영역에 대한 기준치를 구하고 chain code글 이용한 복잡도를 구하였다. 중앙영역과 전체영역의 히스토그램 인터섹션을 이용한 검색을 실험하였고, 영역 색상과 복잡도를 결합한 검색도 또한 실험하였다. 기존의 히스토그램 인터섹션의 경우 Precision/Recall이 0.370/0.60인데 비해 영역 색상 히스토그램을 인터섹션한 경우의 Precision/Recall은 0.69/0.76이고 복잡도를 결합한 경우의 Precision/Recall은 0.92/0.80를 얻음으로써, 제안된 방식의 검색이 비교적 효율적임을 보였다.
본 논문에서는 한글 인덱스를 구현할 때 글자 단위를 기본으로 하는 경우 적용될 수 있는 검색유형 (search pattern) 들은 어떠한 것들이 존재할 수 있는지에 대해 살펴보고, 검색 알고리즘에 적용시켜 본다. 이 때 부호계와의 연관성과 효율성을 따져보기 위해서 $KS\;{\times}\;1001$의 두 바이트 조합형과 두 바이트 완성형, 그리고 유니코드 3.0의 조합형 부호계와 완성형 부호계 등 여러가지 부호계를 사용할 때에 대해 기본 검색 알고리즘을 적용해 본다.
본 논문에서는 영상의 영역과 넓이를 이용하는 변형된 체인 코드에 기반한 복잡도와 영역 색상 정보를 이용한 내용 기반 영상 검색을 결합하여 WWW상에서 검색하는 시스템을 구현하였다. 입력된 영상을 이용하여 검색하는 방법을 사용하였으며, 색상 정보 추출은 RGB 신호를 256칼라로 양자화하였다. 보통의 정지 영상의 경우 대부분의 객체가 중앙에 있을 경우를 고려하여, 영상을 중앙 영역과 배경 영역으로 구분하고, 각각의 영역에서 두 개의 히스토그램을 생성한다. 중앙 영역과 배경 영역의 색상 히스토그램 인터섹션을 이용한 검색 및 물체의 복잡도를 결합한 방법도 제시하였다. 기존의 색상 히스토그램 인터섹션의 방법의 경우보다 물체의 복잡도를 결합한 제한된 방법이 실험결과에 더 좋은 결과를 얻을 수 있다.
본 논문에서는 영상 데이터 베이스의 색인화를 위해 영상의 색상과 객체가 갖는 복잡도를 이용한 내용기반 영상 검색 방법을 제시하였다. 일반적으로 색상 특징을 이용한 검색방법은 영상내 객체의 모양에 대한 공간 정보 특성을 고려하지 않으므로 검색 효율이 저하되었다. 본 논문에서는 기존의 방법인 색상특징과 제안한 체인코드에 의한 객체의 복잡도를 특징으로 하는 공간정보를 결합한 방법을 제안하였다. 실험결과 영상의 모양 특징도 고려한 제안한 방법이 내용기반 검색에서 색상 특징만을 고려한 기존의 방법보다 우수하였다.
소프트웨어 재사용은 이전의 개발 경험을 새로운 소프트웨어 개발 과정에서 재적용 하는 것으로, 소프트웨어 개발 환경 및 관리 과정에서 생산성 향상에 기여할 수 있다. 본 논문에서는 객체지향 언어로 개발된 프로그램에서, 하나의 클래스에 있는 여러 메소드들 안에 중복된 코드가 있는 경우 이러한 중복된 코드의 검출을 통해 재사용의 근거로 제시하고자 한다. 그 방법으로 McCabe의 유사도 분석 기법을 이용하였고, 그 과정에서 나타난 문제점을 해결하고자, 새로운 검색 요소로 구성된 최적의 유사도 분석 기법을 제안하였다. 그리고 분석 결과를 재사용하기 위한 문서와 작업의 기준도 마련하였다. 기준에 맞게 작성된 문서들은 코드 수준의 재사용 가능 라이브러리로 저장하여 다음 개발에 직접 적용한다면, 비용 및 시간을 절약하는 효과를 기대할 수 있다.
출입국 관리 시스템은 위조 여권 소지자, 수배자, 출입국 금지자 또는 불법 체류자 등의 출입국 부적격자를 검색하여 출입국자를 관리하고 있다. 이러한 출입국 관리 시스템은 위조 여권 판별이 중요하므로 위조 여권을 판별하는 전 단계로 퍼지 RBF 네트워크 제안하여 여권을 인식하는 방법을 제안한다. 제안된 여권 인식 방법은 소벨 연산자와 수평 스미어링, 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 코드의 문자열 영역을 추출한다. 추출된 문자열 영역을 사다리꼴 타입의 소속 함수를 이용한 퍼지 이진화 방법을 제안하여 이진화하고 이진화된 문자열 영역에 대해서 개별 코드의 문자들을 복원하기 위하여 CDM 마스크를 적용한 후에 수직 스미어링을 적용하여 개별 코드의 문자를 추출한다. 개별 코드의 인식은 퍼지 ART 알고리즘을 개선하여 RBF 네트워크의 중간층으로 적용하는 퍼지 RBF 네트워크를 제안하여 적용한다. 제안된 방법의 성능을 확인하기 위해서 실제 여권영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 여권 인식에 우수한 성능이 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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