비디오 스트링의 표준이라 할 수 있는 MPEG은 데이터 발생량의 변화가 심한 군집성(bursty) 트래픽으로 망의 대역폭을 효율적으로 사용하는 전송방식을 구현하기가 매우 어렵다. 본 연구에서는 최소한의 품질을 보장하면서도 망 자원의 효율적 이용을 위하여 2계층 구조의 새로운 대역폭 할당 기법을 제안하였다. 사용자에게 최소한의 품질을 보장하면서 망에 대역폭의 여유가 있는 경우 보다 고품질의 서비스가 가능토록 하는 방안으로 ATM망의 CBR 클래스와 VBR 클래스를 복합적으로 사용하는 방법을 제안하였다. 이의 구현을 위하여 2계층 구조의 MPEG 부호화기를 설계하였고 모의실험으로 기존의 단일 계층 CBR 클래스와 비교 평가하였다.
본 논문에서는 최근 많은 이슈가 되고 있는 공급사슬경영과 관련하여 공급사슬의 객체지향 모델링 방법론을 제시하고 이를 시뮬레이션 방법론을 이용하여 구현하고자 한다. 공급사슬의 객체지향 모델링을 위해 필요한 클래스들과 이들 클래스에 필요한 속성 및 메소드를 제안하고 각 클래스들간의 관계에 대해서 살펴보았으며 객체지향 언어인 Smalltalk의 이산사건 시뮬레이션 프레임웍을 이용하여 가상 모델을 시뮬레이션 하고자 한다.
병행적 프로그램 개발을 위한 Java 언어의 기능은 저수준의 기능으로 프로그래밍이 불편하고 오류를 범할 가능성이 높다. 본 논문에서는 병렬 알고리즘에서 빈번히 활용되는 세마포어, 여러 유형의 버퍼와 버퍼그룹, 베리어 작업 영역등의 동기화 제어구조를 클래스 라이브러리의 형태로 개발하였다. 이 라이브러리를 활용하면 동기화 기능의 구현에 관한 복잡한 내용이 제어구조 클래스에 효과적으로 은폐되고, 병렬 알고리즘의 구조와 이를 구현하기 위한 제어가 분리될 수 있다. 단일 목적의 동기화 기능을 위하여 복수 구현이 제공되므로 알고리즘의 구조를 수정하지 않으면서도 보다 적절한 구현을 선택하도록 프로그램을 변경할수도 있다.
자바는 임베디드 시스템을 프로그램 하기에 매력적인 언어와 플랫폼으로 인식되어져 왔다. 그러나 잉베디드 자바의 메모리와 프로세서 한계점을 가지고 임베디드 자바에 표준 자바 클래스 파일을 적용하기에는 적당하지 않다. 본 논문에서는 타겟디바이스에서 바이트 코드를 수행하기 전에 심볼레퍼런스 정보를 실제 주소로 바꾸기 위해 프리레졸루션을 사용하여 실행시간을 줄일 수 있는 효율적인 메소드를 제안하였다. 클래스 파일에서 컨스턴트풀의 사이즈를 알기 위해서 13개의 클래스 파일들을 시험하였다. 본 프리레졸루션은 원래 사이즈의 92% 정도 전체적인 메모리 footprint를 줄였다. 또한, 메모리 참조 횟수도 감소시켰다.
최근 무선 기기 사용자가 급증하고 있다. 이에 따라 교통제어 시스템과 같은 모니터링 및 제어 응용이 무선 기기에서 활발히 사용될 것으로 예상된다. 본 논문에서는 모바일 응용 중 M/VC(Model/View Controller) 응용의 신속한 작성을 지원하는 모바일 M/VC 응용 프레임워크를 소개한다. 모바일 M/VC 응용 프레임워크는 무선 통신 환경에서 클라이언트와 서버 객체의 상호작용을 자동 처리하기 위해, Java의 관찰자/피관찰자(Observer/Observable)를 확장한 모바일 관찰자/피관찰자 패턴과 Multiplexer, Demultiplexer 클래스들을 지원한다. 개발자는 이 프레임워크를 이용하여 Observable과 MobileObserver 클래스들로부터 필요한 객체를 생성한 후, 이들을 Multiplexer와 Demultiplexer 클래스가 생성한 객체에 구성적으로 상호 연결하여 응용을 생성한다. 즉, 개발자는 무선 환경을 고려하지 않고 모바일 M/VC 응용 프레임워크가 제공하는 Multiplexer나 Demultiplexer 클래스의 객체에 무선 관찰자/피관찰자 객체들을 조립식으로 연결함으로써 피관찰자의 상태 변화가 관찰자에게 전달되고, 관찰자를 통한 사용자의 입력이 피관찰자에게 전달되어 반영되는 모바일 응용을 신속하게 생성할 수 있다. 따라서, 모바일 M/VC 응용 프레임워크는 무선 통신 환경하의 컴포넌트 재사용성을 개선하고, 모바일 M/VC 응용의 생산성을 향상시킨다.
LR 문법의 부분 클래스인 k-transformable 문법, PLR 문법, 확장된 PLR 문법은 LL 문법으로의 커버링 변환이 존재하는 클래스이다. 한편 이들 클래스에 대한 LL 커버링 변환 방법은 모두 다른 정형식에 근거하기에, 제시된 LL 커버링 변환간의 관련성은 명확하지 않다. 본 논문에서는 LL 커버링 변환에 관한 통합 모델을 제시한다. 기존 클래스에 대한 변환 방법들은 제시된 모델의 특정한 예로서 생성된다.
안드로이드 앱 시장이 활성화되면서, 안드로이드 앱의 불법복제나 역공학 공격으로 인한 피해가 증가하고 있다. 앱 불법복제는 앱 판매 수익의 저하뿐만 아니라 개발자의 의지를 뺏고 개발 노력에 대해 상대적 박탈감을 주게 된다. 자바 프로그램의 경우 역공학으로 인해 바이트 코드에 존재하는 핵심 알고리즘이 쉽게 노출되어 지적재산권이 유출될 수 있다는 점에서 개발자나 개발사에게 심각한 위협이 되고 있다. 본 논문에서는 안드로이드 환경에서 앱에 대한 역공학 공격의 위협을 보이고, 역공학 방지 기법인 RACC를 제안한다. RACC는 보호할 핵심 클래스를 앱으로 부터 추출하여 바이트 코드 형태로 안전한 원격 서버에 관리하여 수행하며, 스마트폰(클라이언트)에는 저장하지 않는다. 스마트폰 앱이 해당 핵심 클래스를 호출하면, 그 호출이 원격 서버로 전송되어 수행된 후 결과가 스마트폰에 반환된다. 이처럼 핵심 클래스 코드가 클라이언트에 직접 노출 없이 원격지에서 관리되고 수행됨으로써 역공학 공격을 원천적으로 방지한다.
본 연구에서는 기존의 통계 이론에 근거한 음성 검출 기법을 제안하는 음성 스펙트럼 모형화기법을 통해 개선시키고자 한다 기존의 방법과는 달리 음성을 하나의 단일 모형이 아닌 여러 클래스(class) 모형의 결합체로 간주한다. 각 클래스 모형의 추정을 위해 신호원 부호화(source coding)의 클러스터링(clustering)과 유사한 기법을 제안하고, 이를 이용한 두 가지의 검출 기법을 제안한다. 하나는 각각의 클래스에 대해 LRT(likelihood ratio test)를 수행하고, 이를 최종적으로 통합하는 기법이고 다른 하나는 각 클래스의 모형으로부터 혼합모형(mixture model)을 구하여 이를 이용하여 LRT를 수행하는 방법이다. 제안한 두 가지 방법 모두 비교적 적은 연산량 증가에도 불구하고 실험 결과 기존 방법에 비해 매우 우수한 성능을 보였다.
여러 사람에게서 생체신호를 측정하여 특징을 추출하는 경우 피실험자마다 다른 신체적 또는 생리학적 특징에 의해 같은 클래스로 분류하고 싶어도 다른 클래스로 잘못 분류되는 경우가 발생한다. 이와 같이 N 명의 사람에게서 얻은 생체신호로 M 개의 클래스를 분류하도록 훈련하여 새로운 사람의 생체신호를 M 개의 클래스로 분류하고자 할 때 발생하는 문제를 해결하기 위한 방법으로 피실험자 독립적인 클러스터링 방법을 제안하고자 한다. 이를 위한 수학적 기반으로 동치관계들의 교집합과 합집합에 근거한 새로운 연산자를 정의하고 이를 이용하여 최대 공통 클러스터(Largest Common Cluster, LCC)라는 새로운 개념을 정의한다 이는 여러 사람에게서 얻은 정보에서 최대한 공통의 성질을 갖는 것들을 찾아내는 수학적이고 체계적인 방법이라 할 수 있다. 따라서 일단 LCC를 찾아내면 이를 특징(feature)으로 삼아 패턴분류기를 설계하면 여러 사람에게 적용가능한 생체신호 인식기를 설계할 수 있게 된다.
기존의 객체지향 데이터베이스에 학습 객체에 기반을 둔 새로운 클래스를 도입한 확장된 객체 지향 데이터 베이스의 모델을 설계한다. 이를 구현하기 위해 기존의 객체 데이터 베이스에 학습객체클래스를 도입하였으며, 이 클래스들을 연산하기 위한 학습객체 연산 클래스를 설계하였다. 그리고 확장된 객체 지향의 데이터 모델상에서 데이터베이스에 저장된 학습객체의 경험적 분류 모델에 기반을 둔 검색이 가능한 질의어를 설계하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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