소프트웨어는 비가시적 특성과 기존 개발자들의 나쁜 코딩 습관인 중복된 코드, 불필요한 코드 등이 많아 복잡도가 높아져 소프트웨어의 고품질화가 저해된다. 그러므로 개발자가 소스코드의 복잡도를 쉽게 자동 식별하는 코드 가시화가 필요하다. 이를 위해, 공개 소스 기반의 가시화 도구를 구축하였다. 특히 나쁜 코드 패턴들을 식별하기 위해, 다양한 파서를 plug-in하는 방법을 제안한다. 또한 객체지향 관점에 맞는 결합도와 응집도 재정의를 통해, 자유로운 패턴을 입력하여 개발자가 원하는 나쁜 패턴을 추출하고자 한다.
객체지향 모델링에서 컴포넌트기반 방법을 사용하는 목적은 반복되는 시간 및 공간 복잡성을 줄여 연산능력을 높이는 것이다. 이러한 컴포넌트기반 방법의 많은 성과에도 북구하고 디자인 패턴과 그 표준화로 컴포넌트기반 방법의 재사용성을 놀이는 연구가 필요하다. 그러나 디자인 패턴을 표준화하는 방법으로 성급하게 메타패턴언어나 패턴저장소를 구축하는 방법은 오히려 소프트웨어 개발에 패턴을 적용하는 것을 더욱 복잡하고 어렵게 만들 수가 있다. 본 연구는 환경분야의 TMDL(오염총량제) 소프트웨어의 선계에 GoF 디자인 패턴을 적용함으로써, 과도하게 추상화된 메타패턴언어나 부가적인 패턴저장소를 두지 않고도 적용패턴을 검색, 추적할 수 있도록 설계단계에서 클래스이름에 패턴이름을 명시하는 방법을 제안하였다. 따라서 본 연구결과는 환경소프트웨어 개발과정에서 빈번하게 발생하는 반복과 중복을 줄일 수 있는 이점이 있다.
본 논문은 설계 패턴의 효율적인 관리와 재사용을 위하여 패싯 방식을 이용한 패턴 분류와 패싯 항목과 패턴간의 관련성을 이용한 패턴 검색 시소러스를 구축하였다. 저장소에 패턴들의 관계성을 정의하고 새로운 패턴을 삽입 시 임의의 패턴과의 관계성을 지정해주면 시스템은 이 패턴에 연관된 패턴들을 보여주고 사용자는 패턴과의 관계성을 지정해 준다. 패턴 검색은 입력한 질의를 추론하여 검색할 수 있도록 부울 질의 형식을 사용하였다. 그리고 기존의 시소러스의 중복성과 복잡한 비교시간을 최소화하기 위하여 "Gamma 확장 + 패싯" 분류방법을 이용하여 패턴들을 분류하였고, 본 연구의 검색 결과가 보다 더 정확한 패턴이 검색될 수 있도록 하였다.
초등학교 6학년 학생을 대상으로 소프트웨어교육이 실시되고 있다. 본 연구에서는 초등학생의 알고리즘 구성 패턴에 대해 탐색하였다. 초등학교 6학년 학생을 대상으로 알고리즘을 구상하는 문항을 투입한 후 구조적 프로그래밍 기법에 기반한 MacCabe의 사이클로매틱 복잡도를 산출하여 학습자의 알고리즘 구성 패턴을 탐색하였다. 학생들은 문제 해결을 위해 주로 1~2가지의 선택구조를 사용하며, 이는 문제의 출발점, 도착점에 편중되는 경향이 있다. 또한 선택 구조 사용에 있어 소극적인 모습을 보인다. 알고리즘 구성에 있어서는 눈에 보이는 구체물과 자신의 배경지식에 의존하는 모습을 보인다. 따라서 초등학교 소프트웨어교육에서는 알고리즘 구성 패턴에 따라 학생들의 경험과 친숙한 문제 상황에서 알고리즘 구조를 복합적으로 사고할 수 있는 과제를 제시할 필요가 있으며, 구체적 조작물을 활용하여 지도하는 것이 유효할 것으로 보인다.
움직임 추정은 비디오 영상 압축에 있어서 중요한 역할을 하지만 최적의 움직임 벡터를 추정하기 위해 많은 계산량을 요구한다. 다시점 비디오는 하나의 3차원 장면을 여러 시점에서 다수의 카메라로 촬영한 동영상으로 다시점 비디오 부호화를 위한 움직임 추정의 계산량은 카메라 수에 비례하여 증가한다. 본 논문에서는 다시점 비디오 부호화를 위한 움직임 추정의 계산량을 줄이면서 영상 화질을 유지하는 저 복잡도 움직임 추정 기법을 제안하였다. 제안한 기법은 계층적인 탐색 기법으로 4-그리드 다이아몬드 탐색 패턴, 2-그리드 다이아몬드 탐색 패턴 그리고 TZ 2 point 탐색 패턴으로 구성되었다. 이들 탐색 패턴들은 움직임 벡터의 분포 특성을 이용하여 탐색 점들을 배치함으로써 적은 계산량으로 움직임 벡터를 추정할 수 있다. 제안한 기법의 성능을 JMVC의 고속 움직임 추정 기법인 TZ 탐색 기법의 성능과 비교하였을 경우, 영상 화질 면에서 약 0.01~0.24(dB) 화질 저하를 보였지만 움직임 추정의 계산량을 약 42%~80% 줄임으로서 약 1.8~4.5배 속도 향상을 보였다.
2D-to-3D 비디오 변환 기술은 2D 비디오 속에 내재하는 깊이 단서를 이용하여 스테레오 영상을 생성함으로써 2D 비디오에 3D 효과를 부여한다. 이 기술은 완전한 3D 비디오 시대로 가는 과도 기간 동안 3D 콘텐츠의 부족문제를 해결할 수 있는 유용한 기술이다. 본 논문은 2D-to-3D 비디오 변환의 저 복잡도 구현을 위한 새로운 깊이 생성 방안을 제시한다. 제안 기법에서는 전역 깊이의 시방향 일관성을 위하여 패턴 기반의 전역 깊이 생성 기법을 제안하였다. 뿐만 아니라 객체 영역의 3D 입체감 개선을 위한 저 복잡도의 객체 깊이 개선 알고리즘도 추가적으로 제시하였다. 실험을 통해 제안 알고리즘이 복잡도와 주관적 화질 측면에서 기존 방식들에 비해 우수한 성능을 나타냄을 보인다.
필기 한글의 문자나 단어 인식에 있어 패턴을 구성하는 획 성분을 추출하는 작업은 매우 중요하다. 세선화와 직선근사에 기반한 고전적인 방법은 원래 패턴을 크게 왜곡한다는 단점을 가지고 있다. 우리는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 한글 패턴에 적합한 모양 분해 알고리즘을 제안한다. 한글 패턴은 T-접점과 B-접점이라는 두가지 모양 특징을 중심으로 분할할 수 있다고 관찰에 근거하여 알고리즘을 설계하였다. 또한 세 개 이상의 획이 복잡한 형태로 만나는 결합 지점을 강전하게 처리하는 방법도 제시한다. 제안한 알고리즘을 PE92 데이터베이스에 적용한 결과를 제시한다.
대용량 데이터베이스로부터 순차 패턴을 발견하는 문제는 지식 발견 또는 데이터 마이닝(Data Mining) 분야에서 주요한 패턴 추출 문제이다. 순차 패턴은 추출 기법에 있어 연관 규칙의 Apriori 알고리즘과 비슷한 방식을 사용하며 그 과정에서 시퀀스는 해쉬 트리 구조를 통해 다루어 진다. 이러한 해쉬 트리 구조는 항목들의 정렬과 데이터 시퀀스의 지역성을 무시한 저장 구조로 단순 검색을 통한 다수의 복잡한 포인터 연산수행을 기반으로 한다. 본 논문에서는 이러한 해쉬 트리 구조의 단정을 보완한 다단게 선형 배치 트리(MLLT, Multi-level Linear Location Tree)를 제안하고, 다단계 선형 배치 트리를 이용한 효율적인 마이닝 메소드(MLLT-Join)를 소개한다.
본 논문에서는 고유얼굴 특성과 배경에 기반한 얼굴인식 기술을 제안한다. PCA를 이용한 얼굴 인식은 학습영역과 실험영역으로 나뉘는데, 학습영역에서 고유얼굴을 생성시키고 모든 학습영역을 이 얼굴 공간에 투영시켜 몇 개의 성분값을 저장한다. 그 후 각각의 사랑마다 저장된 성분들의 평균을 대표값으로 가지고 유클리디안 거리를 비교하여 얼굴을 인식하는 것이다. 하지만, 복잡한 배경에 있는 얼굴들을 인식할 때 EFR 방법은 얼굴인식에는 강하지만, 단정으로 조영과 환경변화에 민감하게 반응한다. 복잡한 배경에서 얼굴인식을 위해 배경 패턴을 학습하며, 배경영역은 배경패턴으로부터 생성되어 얼굴영역과 함께 얼굴 인식을 위하여 사용된다. 본 논문에서 제안한 방법이 EFR 방법보다 성능과 복잡한 배경하에서 매우 좋은 곁과를 나타냄을 확인할 수 있었다.
DTW는 길이가 서로 다른 시퀀스 사이의 간격을 제거하고 패턴의 유사성을 알아낼 수 있지만, 시공간 복잡성 때문에 대규모 데이터셋에서 많은 계산 비용이 필요로 한다. 본 논문에서는 계산 비용을 줄일 뿐만 아니라 결괏값의 오차도 없는 DDTW 알고리즘을 제안한다. 그리고 시퀀스의 길이에 따른 연산 시간을 측정하여 DTW와 DDTW의 알고리즘 복잡도를 비교한다. 시뮬레이션 결과 DTW에 비해 DDTW에서 연산 시간이 눈에 띄게 줄어듦을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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