오늘날 소비자의 요구사항이 빠르고 다양한 형태로 변화함에 따라 기업의 자산인 비즈니스 프로세스도 이러한 변화에 민첩하게 대처할 수 있는 능력이 요구되고 있다. 이러한 요구를 만족시키기 위해서는 비즈니스 프로세스 모델의 생성 단계에서부터 발생할 수 있는 변화에 대하여 분석 및 표현이 가능한 핵심 자산이 존재해야 하며 이러한 핵심자산의 재사용을 통해 특성 변화를 만족하는 비즈니스 프로세스모델의 자동 생성이 가능해야 한다. 본 논문에서는 동일한 목적을 가지는 여러 비즈니스 프로세스 모델에 대하여 공통적인 특징을 공통성으로, 차별적인 특징을 가변성으로 분석하고 표현할 수 있는 비즈니스 프로세스 패밀리 모델을 설명한다. 그리고 비즈니스 프로세스 패밀리 모델의 공통성을 재사용하고 가변성에 대한 의사결정 정보를 반영하여 특정한 변화를 만족하는 비즈니스 프로세스 모델의 자동 생성을 지원하는 도구에 대하여 설명한다.
Mobile Agent는 네트워크 환경에서 관리자의 작업을 자율적으로 대신 수행하는 이동이 가능한 소프트웨어 프로그램으로 현재 여러 분야에서 응용되어지고 있는 기술이다. 본 논문에서는 분산환경에서 mobile agent 기술을 이용한 네트워크 관리 구조를 제안하였다. Mobile agent를 생성한 후 네이밍 서비스에 의해 분산 객체인 SNMP 대리자 프록시를 찾아내고 이후 mobile agent와 프록시 사이의 통신을 통해 필요한 관리정보를 획득하여 관리 시스템으로 전달하게 하였다. 분산환경에서 투명성 제공을 위해 CORBA를 기반으로 하였다. 또한 SNMP 대리자를 위한 프록시를 두어 SNMP 대리자와 CORBA 객체인 mobile agent 간의 통신을 가능하게 하였다. 제안된 구조에서 mobile agent는 자동화된 관리 기능 수행이 가능하며 새로운 관리 기능 추가 및 변경을 용이하게 하므로 효율적인 관리 방식을 제공함을 알 수 있었다.
본 연구에서는 문맥 정보를 함께 고려해야만 인식할 수 있는 단어 오류에 대하여 오류 인식 방법과 수정 후보 생성 방법을 제안한다. 이 문제는 기존의 영어권에서 이미 많이 다룬 연구 주제이다. 본 연구에서는 영어 자동채점 시스템에서 사용하도록 특화된 방법을 제안한다. 문맥 정보를 고려한 단어 오류 검사에서는 자주 혼동되어 사용되는 단어집합(confusion set)을 활용한다. 비영어권 사용자의 작문 특성을 반영하기 위해 기존의 영어권에서 구축한 혼동집합 이외에 자동으로 혼동집합을 구축하여 실험해 보았다. 또한 품사 중의성으로 인해 기존의 구문오류 검사기가 다루지 못하는 오류를 정의하고 오류 인식과 오류수정 후보를 생성하는 방법을 제안한다. 실제 한국어가 모국어이면서 초/중급 작문 수준의 수험생들이 작성한 영어 문장에 대해 평가해 본 결과, 약 70.48%의 f1 값을 얻어 기존의 영어권 결과에 비해 뒤지지 않는 성능을 보였다.
역 사회공학 기반 스팸공격은 공격자가 직접적인 공격을 수행하는 것이 아니라 피해자가 문제 있는 사이트 주소, 문자, 이메일 수신 및 친구 수락 등을 통해 유도하기 때문에 온라인 소셜 네트워크에서 활성화되기 쉽다. 스팸 탐지 관련 기존 연구들은 소셜 네트워크 특성을 반영하지 않은 채, 관리자의 수동적인 판단 및 라벨링을 바탕으로 스팸을 정상 데이터와 구분하는 단계에 머물러있다. 본 논문에서는 소셜 네트워크 데이터 중 하나인 Twitter spam데이터 셋을 실제로 분석하고 소셜 네트워크에서 다양한 속성들을 반영하여 정상 (ham)과 비정상 (spam)을 구분할 수 있는 탐지 메트릭을 제안한다. 또한, 관리자의 관여 없이도 실시간 및 점진적으로 스팸의 특성을 학습하여 새로운 스팸에 대해서도 탐지할 수 있는 비지도 학습 기법(unsupervised scheme)을 제안한다. 실험 결과, 제안하는 기법은 90% 이상의 정확도로 정상과 스팸을 구별했고 실시간 및 점진적 학습 결과도 정확함을 보였다.
본 논문은 구조적, 의미론적 이질성을 가진 분산 XML 문서의 통합 검색을 위해 반자동으로 생성된 인터페이스를 통해 각 지역 문서에 대한 질의를 생성하여 검색하는 방법을 제안한다. 본 시스템에서는 데이타 통합을 위한 메타데이타 인터페이스인 DDXMI(Distributed Documents XML Metadata Interface)를 정의하고, 분산 데이타에 대한 DTD를 입력으로 받아 사용자로 하여금 전역 DTD와 각 지역 DTD 간의 의미 차이를 극복하기 위한 사용자 인터페이스 생성 방법을 제안하였다. 전역 DTD와 지역 DTD의 특성을 고려하여 인덱스 매핑과 그에 필요한 함수 이름의 매핑 정보를 기반으로 DDXMI가 자동으로 생성된다. XML 질의 언어인 Quilt를 사용하여 생성된 DDXMI를 통해 각 지역 문서에 적합한 질의를 생성, 수행한다 사용자는 검색 대상 문서의 스키마와 통합스키마의 구조를 잘 알고 있다고 가정하였다. XML로 만들어진 석박사 논문, 논문지, 연구보고서에 대한 소규모, 중규모 전역 DTD를 만들어 실제로 질의를 생성하여 검색 결과를 검증할 수 있도록 하였다. 본 시스템은 JavaCC와 Java 서블릿을 이용하여 개발하였다.
Global Environment Laboratory at Yonsei University in Seoul ($37.57^{\circ}N$, $126.95^{\circ}E$) has carried out the ozone layer monitoring program in the framework of the Global Ozone Observing System of the World Meteorlogical Organization (WMO/GAW/GO3OS Station No. 252) since May of 1984. The daily measurements of total ozone and the vertical distribution of ozone amount have been made with the Dobson Spectrophotometer (No.124) on the roof of the Science Building on Yonsei campus. From 2004 through 2006, major parts of the manual operations are automated in measuring total ozone amount and vertical ozone profile through Umkehr method, and calibrating instrument by standard lamp tests with new hardware and software including step motor, rotary encoder, controller, and visual display. This system takes full advantage of Windows interface and information technology to realize adaptability to the latest Windows PC and flexible data processing system. This automatic system also utilizes card slot of desktop personal computer to control various types of boards in the driving unit for operating Dobson spectrophotometer and testing devices. Thus, by automating most of the manual work both in instrument operation and in data processing, subjective human errors and individual differences are eliminated. It is therefore found that the ozone data quality has been distinctly upgraded after automation of the Dobson instrument.
수치사진측량은 1960년대 처음으로 도입되었지만 당시 컴퓨터 및 수치영상처리 기술의 한계로 발달할 수 없었다. 그러나 최근에는 컴퓨터기술과 영상처리 기술의 발달에 힘입어 사진측량분야에서 그 영역을 구축하기 시작했다 또한 인공위성과 CCD카메라, 사진의 수치정사(스캐닝)등에 의해 대량의 수치데이타를 얻을 수 있게 됨으로써 수치사진측량에 관한 많은 연구가 이루어지고 있다. 전통적 인 사진측량과 수치사진측량은 초기의 입력데이타(아날로그/수치)에 따라 확연히 구분된다. 즉 수치사진측량은 컴퓨터를 이용하여 수치영상처리의 완전자동화가 가능하다. 그러나 수치사진측량은 아직 걸음마 단계이고 실제로 이론과 기술에 대한 이해부족으로 해결해야 할 문제가 많다. 효율적인 수치지도제작과 경제적인 GIS 데이타베이스구축에 대한 수요가 점차 증가하고 있는 현실을 감안할때, GIS와 수치사진측량기법의 연계는 필연적이다 이 논문에서는 수치 영상과 수치사진측량 워크스테이션 등 수치사진측량의 현재수준과 GIS에서 수치사진측량의 역할에 대해서 논의 하였다.
오늘날 복잡해져 가는 컴퓨팅 환경에서 시스템에 발생하는 다양한 문제를 시스템 관리자가 직접 처리하는 것은 한계가 있다. 이 한계를 해결하기 위해서 시스템 스스로 상황을 인식하여 적절한 대응하는 능력을 갖는 것이 중요한 이슈가 되고 있다. 그러나 자가 적응 시스템을 생성하기 위해서는 많은 경험과 지식이 필요하다. 따라서 자가 적응 시스템 구축의 어려움이 문제가 되고 있다. 본 논문에서는 그러한 자가 적응 시스템의 구축을 용이하게 하기 위하여 자가 적응 시스템의 코드를 자동 생성하는 기법을 제안한다. 본 자가 적응 시스템은 기존 관련 연구에서 문제가 된 시스템의 리소스 과다 사용을 통한 비효율성과 바이러스와 같은 외부 요인에 의한 부정확한 동작에 대한 문제를 부분적으로 해결한다. 본 논문에서는 평가를 위하여 비디오 회의 시스템에서 사용하는 파일 전송 모듈에 제안 방법론을 적용하였다. 개발자가 추가로 작성한 코드의 길이, 개발자가 만든 클래스의 수, 개발 시간을 제안 방법론 적용 전과 후를 비교하여 그 유효성을 확인하였다.
에스테렐은 반응형 시스템 설계에 적합하도록 디자인 된 명령형 동기언어이다. 시스템 개발 시에는 디버깅을 위해 다양한 테스트가 필요하다. 반응형 시스템을 테스트 하려면 일련의 입력을 시간의 흐름에 따라 순서대로 나열하여야 한다. 하지만 원하는 목적에 적합한 테스트 데이터를 생성해 주려면 많은 노력이 필요하며, 이 과정에서 오류가 발생하기도 한다. 따라서 디버깅의 특성상 빠르면서 원하는 목적의 테스트 데이터를 쉽게 표현할 수 있는 도구가 필요하다. 본 연구에서는 디버깅에 도움을 줄 수 있는 테스트 데이터 자동 생성기를 개발하였다. 본 연구는 개발자가 원하는 테스트 데이터를 쉽게 표현할 수 있고, 빠르게 테스트 데이터를 만들어내는 것에 초점을 두었다. 또한 사례 연구를 통해 실제 시스템 개발에 우리의 테스트 데이터 생성기를 적용한 예를 보여준다.
디지털 형태의 문서가 널리 퍼지고 끊임없이 증가함에 따라 이를 자동으로 가공하고 처리하는 문서 자동분류의 중요성이 널리 인식되고 있다. 최근의 문서 자동분류는 k-최근접 이웃, 결정트리, Support Vector Machine, 신경망 등의 다양한 기계학습 기법을 이용하여 연구되고 있다. 그러나 많은 연구가 잘 조직된 데이타 집합을 이용하여 연구결과를 보여주고 있으며, 실제 문제에의 응용성에는 큰 비중을 두지 않고 있다. 본 논문에서는 문서분류의 응용시스템인 질의 자동응답시스템에 적용할 수 있는 다중분류기 결합 방법을 제안하고 실제 전자우편 문서의 분류문제를 해결한다. 첫째로, 다중신경 망을 이용한 문서분류를 제안한다. 제안한 방법은 최대값 결합, 신경망 결합을 통해 성능의 향상을 가져온다. 둘째로, 여러 분류기의 결합을 통해 문서분류의 성능을 개선한다. 본 논문에서는 투표 결합방법, Borda 결합, 신경망 결합방법 등을 적용하여 여러 분류기의 결합을 수행하였다. 실용 가능성을 분석한 실험결과 90%이상의 정확율을 보여 제안한 방법이 실용적일 수 있음을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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