최근, 신경망 모델의 적응성과 학습성을 이용한 음성인식 연구가 진행되어 왔다. 그러나, 기존의 신경망 모델로는 한국어 음성의 조음결합의 처리 및 유사 음소간의 경계 분류가 용이하지 않다. 또한, 한 개의 형상지도를 이용하는 경우 이질적인 음성자료의 처리를 위한 학습속도의 급격한 증가와 균일한 학습 및 판별방법의 적용이 갖는 부정확성이 야기될 수 있다. 이에따라, 본 논문에서는 계층적 자기조직화 분류기(HSOC)를 이용한 신경망타자기를 설계하고, 관련 알고리즘들을 제안한다. 본 HSOC는 Kohonen의 자기조직화형상지도(SOFM)를 이용하여 학습시 입력되는 음소 데이타를 계층적인 구조를 갖는 다수의 형상 지도(map) 즉 음성자판에 배치한다. 또한 본 논문에서는 자판의 수효, 각 자판의 크기, 소속될 음소의 선택과 배치, 적합한 학습 및 인식기법의 자동 결정을 위한 알고리즘을 제시하고 실험하여 자기조절식인 음성자판을 구성하였다. 자판을 분류하는 방식을 언어학적 사전지식에 의존할 경우 언어학적 지식의 습득과 적용방법(예를 들면, 확장 음소의 처리)등을 결정하는 어려움을 가지는 반면, 본 HSOC를 이용하면 주어진 입력 데이타에 적합한 다수의 음성자판을 자기 조절식으로 구성할 수 있는 장점이 있다. 제안된 방식에 따라 최종 생성된 세 개의 한글 음성자판은 최적 자판과 최적 전처리기법을 갖추고있으며, 기존의 언어학적 지식과도 부합됨을 확인할 수 있었다.
지식을 효과적으로 표현하고 검색하는 방법에 대한 관심이 증가함에 따라, 토픽맵을 비롯한 지식 표현 기법들이 점점 중요해지고 있다. 토픽맵은 지식을 구조화하여 표현하게 되는데 지식은 매우 복잡한 의미적 관계를 포함하고 있기 때문에 이를 의미적으로 일관성 있게 유지, 관리하는 것은 매우 중요한 문제가 된다. 현재 토픽맵 무결성 검사를 위하여 TMCL을 비롯한 여러 토픽맵 제약 조건 언어와 시스템들이 제안되었다. 그러나 이들은 단순한 의미적 제약들에 대해 지원하고 있지만, 의존성과 같은 복잡한 제약들에 대한 것들은 다루고 있지 못하다. 또한, 단순히 응용 레벨에서 제약들을 검사함으로써 좋지 않은 성능을 보인다. 이에 본 논문에서는 기존의 정보 시스템 분야 및 관련 분야에서 제공하고 있는 제약 언어들의 특성을 기반으로 TMCL을 확장하였다. 또한 이를 효율적으로 지원하기 위한 관계형 데이타베이스기반의 토픽맵 무결성 검사 기법을 제안하고 구현하였다. 구현한 시스템에서는 TMCL에서 제공하고 있는 기본적인 토픽맵 제약 조건들뿐만 아니라 의존성과 같은 복잡한 형태의 제약도 다루고 있다. 그리고 각각의 제약 조건을 검사할 때 템플릿을 이용하여 질의를 생성시켜 효율적인 무결성 검사가 가능하게 함으로써 기존 시스템들의 검사 방식에 비해 높은 성능을 보임을 확인하였다.
컴파일러 교과목에서 수행하는 컴파일러 개발 프로젝트는 많은 경험과 기술을 얻을 수 있다. 그러나 한 학기에 이수하기 부족한 강의 시간과 컴파일러 개발의 높은 난이도 때문에 수업에 어려움을 겪는다. 그리고 컴파일러 목적시스템은 대게 인터프리터로 구현되기 때문에 학생의 흥미를 유도하기도 어렵다. 이에 따라서 컴파일러 교육은 이론 위주의 교육이 되기 쉽다. 이러한 한계를 극복하기 위하여 본 논문에서는 컴파일러의 이론과 실제를 보다 쉽게 습득할 수 있는 통합개발환경을 제시한다. 개발된 통합개발환경에는 마인드스톰 NXT 로봇을 목적시스템으로 하는 레퍼런스 컴파일러와 컴파일러 제작 도구, 목적언어 테스트 도구, 코드생성 시각화 도구가 포함되며 이클립스 플러그인 기반으로 개발되어 편의성과 확장성이 뛰어나다. 개발된 통합개발환경은 학생들이 컴파일러를 보다 쉽게 이해하고 개발할 수 있도록 도와준다.
최근 지식경영의 중요성이 부각됨에 따라 데이터웨어하우징에 대한 관심이 집중되고 있다. 특히 온라인 분석 처리(On-Line Analytical Processing : OLAP) 시스템은 데이터 데이터하우징의 효과적인 활용 방안으로 많은 종류의 OLAP 제품들이 공급되어 왔다. 그러나 OLAP 기술은 실제로 아무런 표준 없이 매우 오랫동안 사용되어 왔으며, 이러한 다양성은 여러 OLAP 제품들 간에 데이터 교환과 인터페이스를 매우 어렵게 했다. 이에 본 논문에서는 서로 다른 OLAP 제품들간에 공통적으로 사용할 수 있는 OLAP 메타데이터 교환 모델을 설계하고, 그 메타데이터를 기반으로 생성된 큐브들을 교환할 수 있도록 하는 OLAP 메타데이터 교환 시스템을 구현하였다. OLAP 메타데이터 교환 모델의 설계는 XML을 사용하였고, 시스템의 사용자 인터페이스는 웹기반으로서 여러 OLAP 제품들과 메타데이터를 주고받을 수 있는 환경을 제공하였다. 사용자는 OLAP 제품들의 복잡한 큐브 생성 과정을 특별히 습득할 필요가 없으며, 하나의 큐브로 여러 제품들이 제공하는 서로 다른 분석 환경을 경험할 수 있다. 본 연구를 확장하여 OLAP 제품들이 공통으로 사용될 수 있는 질의 언어를 설계하고 적용 할 수 있다면 OLAP 제품들간의 원활한 의사소통이 이루어질 수 있을 것으로 전망한다.
본 논문은 사용자가 웹 검색을 위해 입력한 키워드와 그 키워드에 의해서 접근한 웹문서의 URL을 이용하여 연관키워드(relevant keyword)를 수집하는데 목적이 있다. 서로 다른 키워드들이라 할지라도 각각의 키워드들이 동일하게 링크된 URL의 수가 많다면, 그 키워드들은 서로 관련성이 높을 것이라는 것이 본 논문의 주된 가정이다. 실제로 이를 검증하기 위해 사용자가 입력한 키워드와 이 키워드를 이용하여 접근한 URL의 정보가 담겨있는 포털사이트의 클릭로그 데이터를 이용하여 URL과 키워드들의 쌍을 추출한 후, 연관키워드 집합을 생성하였다. 그 결과, 실험에서는 최소지지도(minimum support)가 10일 때, 유사어휘 수준에서의 정확도는 89.32%를 보였으며, 유사 어휘는 아니나 관련성이 있는 어휘 수준에서는 99.03%의 정확도를 보였다. 본 논문에서 제안하는 접근 방법은 언어에 독립적이고, 실세계의 데이터로부터 관련성이 있는 단어를 수집할 수 있다는 장점이 있다.
컴포넌트 기반 개발은 시스템을 이해하고 분석하기 위한 컴포넌트 모델링 방법이 중요한 부분을 차지하고 재사용성을 높이는 방안으로써 받아들여지고 있다. 컴포넌트는 일반적으로 컴포넌트를 개발하는 사람과 그것을 조립하여 사용하는 사람의 관점이 다르며 이에 따른 내용과 목적이 다르기 때문에 대규모의 컴포넌트 시스템을 개발하는데 있어서 그 역할에 따라 두 가지 유형으로 구분하는 것이 중요하다. 이것이 현실화 되기 위해서는 명확한 컴포넌트와 인터페이스 명제가 필요하며 조립자와 개발자 간의 서로 다른 관점에서의 컴포넌트 모델이 필요하다. 이에 본 논문에서는 조립자 관점과 생성자 관점이라는 서로 다른 역할에 따라 두 가지 유형의 컴포넌트 모델을 제안하며 이를 위해 UML을 확장한다. 또한 제안한 모델을 작성, 관리하며 모델간의 자동변환을 위한 툴을 개발하여 적용해 봄으로써 그 효율성을 검증한다.
객체지향 언어의 등장과 함께 재사용의 중요성이 증대되면서, 개발자는 기존에 있는 프레임워크를 재사용하기 위해 핫 스팟(Hot Spot)을 수정하여 개발자의 의도에 적합한 시스템을 구축함으로써 개발기간 단축은 물론 견고하고 안정적인 개발을 하고자 한다. 이러한 작업을 하기 위한 환경을 제공하는 도구가 RAD(Rapid Application Development) 도구이다. 객체지향 프로그램 개발자라면 RAD 도구의 필요성을 누구나 다 인식하고 있으며 여러 업체에서 이러한 RAD 도구를 개발하고 있다. 본 논문에서는 사용자 중심의 인트라넷환경 구축도구 기술개발의 일환으로 프레임워크를 기반으로 하는 프로그램 생성을 위한 모듈단위의 모델러를 설계 및 구현하였다. 본 모델러는 구현언어로 플랫폼에 독립적인 Java 언어를 사용하였고, 객체 다이어그래밍 기술을 포함하고 있는 OMT 에디터를 분석하여 기술을 적용하되 OMT 에디터에서는 지원하지 않았던 UML(Unified Modeling Language) 표기법을 지원하고 있으며, 기존의 MVC(Model-View-Controller) 구조가 가질 수 없었던 여러 뷰(View) 사이에 발생하는 메시지를 전달하는데 있어 Agent라는 설계 패턴을 개발하여 적용함으로써 본 도구를 이용하여 일관된 개발을 할 수 있도록 구조화하였다. 따라서 본 논문에서 설계 및 구현한 도구는 사용자의 요구사항 변경이나 기능확장시 보다 유연하게 대처할 수 있는 특징을 가지고 있다.
금융 및 재무정보를 포함한 기업정보는 복잡성과 다양성을 가지는 동시에 많은 정보를 포함 하고 있기 때문에 이를 교환하고 적절하게 가공하여 사용하는 일은 매우 중요하다. 특히 IT 기술이 발전함에 따라 이를 위한 다양한 접근 방법이 등장하게 되었으며, XBRL이 그 대표적인 예라 할 수 있다. XBRL은 컴퓨터가 데이터 간의 관계를 인식해서 처리할 수 있도록 설계된 XML 기반의 기업 업무보고용 언어이다. 이는 각 데이터에 정황적 요소를 포함하는 태그를 추가함으로써 정보수요자로 하여금 정확한 정보의 생성 및 이용할 수 있게 하고, 정보공급자와 수요자간의 효율적 정보이동을 가능하게 하는 국제표준이다. 하지만 XBRL은 단순히 데이터를 구조화하고 표현하기 위한 XML을 기반으로 하고 있기 때문에 의미 정보가 포함되어 있지 않다. 이에 본 논문은 의미기반의 웹 환경을 위한 시맨틱 웹 기술을 이용하여 XBRL 정보의 공유와 재사용, 그리고 지능화된 서비스를 가능하게 하고자 한다. 즉, XBRL로 표현된 정보에 의미정보를 추가하여 XBRL 지식의 공유와 재사용, 새로운 지식의 발견 및 추론을 수행할 수 있도록 온톨로지화하는데 그 목적이 있다. 이를 위해 XBRL의 분류체계와 그의 인스턴스 문서를 온톨로지화하기 위한 방법론을 제안하고, 이렇게 온톨로지화된 XBRL의 지식이 어떠한 장점을 가지고 있으며, 실제 비즈니스에서 어떻게 활용될 수 있는지를 보이고자 한다.
시맨틱 웹의 확산을 위해 관계형 데이터베이스에 저장된 데이터를 온톨로지로 변환하는 연구가 활발히 진행 중이다. 관계형 데이터베이스에 저장된 데이터를 온톨로지로 변환하기 위한 연구들은 관계형 데이터베이스의 구성 요소와 RDF 구성 요소를 매핑하는 방식인 RDB to RDF 매핑 모델을 주로 사용한다. 하지만 지금까지 제안된 매핑 모델들은 그 표현방식이 서로 다르며, 이는 사용자의 접근성과 재사용성을 떨어트린다. 이로 인해 표준화된 매핑 언어의 필요성이 대두되었으며, W3C에서는 RDB to RDF 모델의 표준 매핑 언어로서 R2RML을 제안하였다. R2RML은 관계형 데이터베이스 스키마 정보만을 RDF로 변환하는 특징을 가진다. 이와 같은 이유로 관계형 데이터베이스의 테이블 명, 컬럼 명 사이의 관계정보에 대한 온톨로지를 추가할 수 없다. 이 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 관계형 데이터베이스 구성 요소의 의미 관계를 고려한 RDB to RDF 매핑 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 R2RML에서 정의한 관계형 데이터베이스의 스키마 정보에 RDFS 속성 정보를 확장하여 매핑 정보를 생성한다. 이러한 매핑 정보는 관계형 데이터베이스에 저장된 데이터를 RDFS 속성 정보가 포함된 RDF로 변환시킨다. 이 논문에서는 제안 시스템을 자바 기반의 프로토타입으로 구현하며, 비교 평가를 위해 관계형 데이터베이스에 저장된 데이터를 RDF로 변환하는 실험을 수행하고 결과를 D2RQ, RDBToOnto, Morph와 비교한다. 제안 시스템은 다른 연구들에 비해 변환한 온톨로지가 풍부한 의미관계를 표현하며, 데이터 변환 시간에서 가장 우수한 성능을 보인다.
본 논문에서는 VLSI 회로의 내장 자체 테스트(Built-In Self-Test)를 위한 효율적인 공간 응답 압축기의 설계 방식을 제안한다. 제안하는 공간 압축기의 설계 방식은 테스트 대상 회로의 구조와는 독립적으로 적용할 수 있다. 기존의 공간 응답 압축기는 하드웨어 오버헤드(hardware overheads)가 크고, 고장 응답을 비고장 응답으로 변환시키는 에일리어싱(aliasing)에 의해 고장 검출률(fault coverage)을 감소시켰으나, 제안하는 방식에 의해 설계된 공간 응답 압축기는 기존의 방법에 비해 하드웨어 오버헤드가 작고, 고장 검출률을 감소시키지 않는다. 또한, 제안하는 방식은 일반적인 N-입력 논리 게이트로 확장이 가능하여 테스트 대상 회로의 출력 시퀸스에 따른 가장 효율적인 공간 응답 압축기를 설계할 수 있다. 제안한 설계 방식은 SUN SPARC Workstation 상에서 C 언어를 사용하여 구현하며, ISCAS'85 벤치마크 회로를 대상으로 선형 피드백 시프트 레지스터(Linear Feedback Shift Registers)에 의해 생성된 의사 랜덤(pseudo random)패턴을 입력원으로 사용하여 시뮬레이션을 수행하므로써 그 타당성과 효율성을 입증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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