• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제29권5호
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• pp.326-335
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• 2002

최근에 지연 계산 함수형 언어를 자바 프로그램으로 변환함으로써 지연 계산 함수형 언어 프로그램에 대해 코드 이동성을 제공하려는 연구가 있었다. 이러한 연구들은 자바와 지연 계산형 함수형 언어의 추상 기계가 가지는 구조적 유사성에 바탕을 두고 있다. 지연 계산 함수형 언어에 대한 추상 기계인 STGM(Spineless Tagless G-machine)과 자바 언어에 대한 추상 기계인 JVM(Java Virtual Machine)은 기억장소 재활용 체계와 스택 기계 구조를 가진다는 점에서 공통된 특징을 가지고 있다. 그러나 현재가지의 지연 계산 함수형 언어로부터 자바로의 변환 구조는 이와 같은 추상 기계 구조상의 공통점을 충분히 이용하지 못하였다. 본 논문에서는 STGM의 계산 모델을 eval-apply 모델로 새로이 정의함으로써 STGM과 JVM의 공통점을 충분히 이용하는 새로운 변환 구도를 제안한다. 새로이 제안된 변환 구도에서는 자바 스택(Java Virtual Machine Stack)을 사용하여 함수 계산을 수행하도록 함으로써 스택 시뮬레이션으로 인해 나타나는 자바에서의 배열 접근 부담을 제거하였다. 본 논문의 변환 구도에 의해 자바로 변환된 벤치마크 프로그램들은 기존의 변환 구도에 의해 변환된 경우보다 JDK 1.3에서 빠르게 동작한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제29권9호
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• pp.605-618
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• 2002

컴포넌트 기반 어플리케이션 개발(CBD: Component Based Development)은 Time-To-Market을 위한 필수적인 기법이며 컴포넌트를 이용해 다양한 도메인의 어플리케이션을 개발하기 위해서는 재사용성이 높은 컴포넌트가 제공되어야만 한다. 컴포넌트의 재사용성을 높이려면 다양한 도메인의 요구사항을 분석하여 개발해야 한다. 그러나 개발하려는 컴포넌트에 해당하는 다양한 도메인의 모든 요구사항을 분석해 컴포넌트 내에 포함한다는 것은 많은 부하를 주며, 또한 여러 도메인의 공통 기능을 가진 일반적인 컴포넌트만 제공하는 것은 개발자가 개발해야 하는 다른 영역이 존재하므로 Time-To-Market을 이루기가 쉽지 않다. 이와 같이, 컴포넌트 개발(CD : Component Development) 시점에 다양한 도메인의 요구사항 분석을 통해 일반적인 컴포넌트를 개발하는 것이 재사용성이 높다고는 볼 수 없으며 이러한 컴포넌트는 공통적인 기능을 가지고 있는 컴포넌트 일뿐이며 공통 영역 외의 영역은 또 다른 개발의 부담을 준다. 따라서 본 논문에서는 공통 컴포넌트를 포함하여 특정 영역의 컴포넌트를 재사용하기 위한 컴포넌트 커스터마이제이션 기법을 제안한다. 컴포넌트의 데이터 속성(Attribute), 기능(Behavior), 그리고 메시지 흐름(Message Flow)에 대한 변경 가능성을 제공하여 컴포넌트의 재사용성을 높일 수 있다. 본 커스터마이제이션 기법은 개발된 컴포넌트들을 통합하거나 컴포넌트 내에 새로운 기능을 제공할 수 있도록 컴포넌트 내의 메시지 흐름을 변경할 수 있다. 또한 컴포넌트 내에 존재하는 클래스를 다른 클래스로 교환하거나 통합된 컴포넌트를 다른 기능의 컴포넌트로 교환할 수 있는 기법을 제공하여 다양한 도메인의 요구 사항을 수용할 수 있도록 한다. 이와 같이 본 커스터마이제이션 기법은 공통 기능의 컴포넌트 뿐만 아니라 특정 영역의 컴포넌트에 대한 재사용성도 확보할 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제28권5호
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• pp.389-401
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• 2001

본 논문에서는 MPEG형식의 영화 데이터를 대상으로 폭발 장면 자동 추출을 위한 저급 수준 비디오 내용정보의 추상화 방법을 제안하고, 실제 구현을 통하여 그 유용성을 보인다. 제안한 추상화 방법은 폭발시 발생하는 불꽃의 색이 노란색 톤을 가진다는 사실과, 불꽃이 나타나는 프레임은 같은 tit에 속하는 이웃한 프레임과는 화면 구성이 달라지게 되므로 움직임 에너지 값이 커지게 된다는 사실을 바탕으로 한다. 이를 위해서 샷 단위의 인덱싱을 자동적으로 수행하고 각 샷의 첫 번째 프래임을 키 프레임으로 하다. 이를 위해서 샷 단위의 인덱싱을 자동적으로 수행하고 각 샷의 첫 번째 프레임을 키 프레임으로 선택한 후 영역별 주 색깔(Dominant Color)를 추출한다. 이때 색 공간은 양자화를 통한 512색 중 노란색 톤을 가지는 48 색 범위로 정의한다. 이후 매 샷마다 첫 번째 프레임과 이웃한 프레임의 에지 이미지(Edge Image)를 추출하여 이들의 차이로써 움직임 에너지(Motion Energy)를 얻는다. 이 두 가지 정보, 즉 노란색 톤을 가지는 색 정보와, 같은 장면 내의 다른 샷의 움직임 에너지에 비해 큰 값의 움직임 에너지를 갖는 샷을 폭발장면이 포함된 장면으로 검출한다. 실험 결과에 의하면 검색 결과는 주어진 임계값에 의존적이나, Recall과 Precision에서 80% 이상의 검출률을 보이고 있다. 그러나 일반적인 폭발 장면은 찾기에는 노란색 불꽃을 보이지 않는 예외적인 경우가 발생하여 이를 추출하는데 어려움이 있었다. 앞으로 이러한 문제점등은 기존의 오디오 정보를 이용한 폭발 장면 검출 방법과 함께 이용함으로써 해결되어질 수 있을 것이다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제29권1_2호
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• pp.30-41
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• 2002

분산 이형 환경에서 대용량의 정보를 검색하는 새로운 패러다임으로 이동 에이전트가 주목받고 있다. 검색을 수행하기 위해 많은 양의 데이터를 전송하는 대신 검색을 수행하는 에이전트를 검색을 수행할 서버로 직접 전달하는 방식을 이용하는 것이다. 본 논문에서는 분산 이형 환경에 독립적으로 존재하는 정보를 효율적으로 검색할 수 있는 이동 에이전트 기반의 정보 검색 모델을 제시하고 질의응답(Q&A)을 검색하는 시스템을 다지인하고 구현한다. 제안된 모델인 이동 에이전트 기반의 질의응답 검색 시스템(QASSMA : Q&A Search System using Mobile Agents)은 이형 분산의 환경에 존재하는 질의응답 게시판 및 뉴스그룹을 검색할 수 있는 모델이다. QASSMA의 특징을 요약하면, 우선, 최적의 검색 위치로 검색 코드 자체가 이동하여 검색을 수행하므로 기존의 정적인 검색 로봇에 비하여 고정된 네트워크 거리를 극복할 수 있고 단축된 원격 서버와의 네트워크 거리만큼 검색시간을 단축시킬 수 있다. 또한 출발서버에서 검색할 위치로 검색코드가 이동하여 실행되므로 중앙 집중적인 네트워크 트래픽 형성을 막고 출발서버의 부담을 줄일 수 있다. 마지막으로, QASSMA의 이동 검색 에이전트는 검색 환경에 맞는 클래스를 능동적으로 탑재하여 효율적으로 검색 환경의 변화에 대처할 수 있고 다양한 검색 방법을 지원할 수 있다. 본 논문에서는 실험을 통해 제안된 이동 에이전트 기반의 질의응답 시스템의 검색 방법이 기존의 정적인 검색 방법에 비해 효율적임을 보인다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제29권1_2호
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• pp.42-52
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• 2002

정보추출은 한 문서에서 그 문서의 중심적 의미를 나타내는 특정 구성요소를 인식하여 추출하는 작업이다. 기존의 정보추출 시스템은 대부분 정보추출 규칙인 wrapper를 수동으로 구성하여 적용하였기 때문에 추출의 정확성은 높지만 유연성, 확장성, 효율성의 측면에서 문제점이 발생하였다. Wrapper를 자동으로 생성하는 일부 연구에서도 도메인 지식의 획득과 표현의 어려움, 그리고 여러 정보소스 사이에 나타나는 문서형태의 구조적 이질성 때문에 정확한 정보추출이 이루어지지 못했다. 본 논문에서는 이러한 이질적이고 복잡한 형태의 실세계 정보소스로부터의 정확한 정보추출을 추구하는 정보추출 에이전트인 XTROS를 제안한다. XTROS는 도메인 지식을 이용하여 준구조화된 형태의 정보소스에서 제공하는 문서를 분석하고 학습하여 wrapper들을 자동으로 생성하고, 이 wrapper들을 모두 XML 문서의 형태로 구성하는 새로운 표현기법을 제시함으로써 도메인 지식표현의 용이성과 wrapper 해석기 구현의 간결함, XML이 지닌 이식성 등을 최대한 활용하고자 하였다. Wrapper의 정보추출 규칙은 도메인 지식과 샘플 문서를 이용하여 자동으로 생성된다. 정보추출 규칙을 자동으로 생성하는 알고리즘의 핵심은 도메인 지식을 바탕을 샘플 문서의 각 논리 라인에 의미를 부여하고 이 논리 라인 의미의 나열로부터 반복되는 패턴을 찾아내는 것이다. 이 패턴의 위치와 구조를 XML 문서로 표현한 것이 wrapper가 된다. XTROS 시스템을 부동산 매물정보를 제공하는 다수의 실제 웹 정보소스에 대해서 테스트한 결과 이질성과 복잡성을 가진 대부분의 정보소스로부터 정확한 wrapper 생성과 정보추출이 가능하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제29권1_2호
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• pp.80-90
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• 2002

클러스터링이란 한 군집에 포함된 데이터들 간의 유사한 성질을 갖도록 데이터들을 묶는 것으로 패턴인식, 영상처리 등의 공학 분야에 널리 적용되고 있을 뿐만 아니라, 최근 많은 관심의 대상이 되고 있는 데이터 마이닝의 주요 기술로서 활발히 응용되고 있다. 클러스터링에 있어서 K-means나 FCM(Fuzzy C-means)와 같은 기존의 알고리즘들은 지역적 최적해에 수렴하는 것과 사전에 클러스터 개수를 미리 결정해야 하는 문제점을 개선하였으며, 클러스터링의 특성을 분산도와 분리도로 정의하였다. 분산도는 임의의 클러스터의 중심으로부터 포함된 데이터들이 어느 정도 흩어져 있는지를 나타내는 척도인 반면, 분리도는 임의의 데이터와 모든 클러스터 중심간의 거리의 비율로서 얻어지는 소속정도를 고려하여 클러스터 중심간의 거리를 나타내는 척도이다. 이 두 척도를 이용하여 자동으로 적절한 클러스터 개수를 결정하게 하였다. 또한 진화알고리즘의 문제점인 탐색공간의 확대에 따른 수행시간의 증가는 휴리스틱 연산을 적용함으로써 크게 개선하였다. 제안한 알고리즘의 성능 및 타당성을 보이기 위해 이차원과 다차원 실험데이타를 사용하여 실험한 결과 제안한 알고리즘의 성능이 우수함을 나타내었다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제5권11호
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• pp.593-606
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• 2016

컴퓨터 시뮬레이션은 전산유쳬역학, 나노 물리, 계산화학, 구조 동역학, 전산설계 등 여러 계산과학공학 분야에서 시스템의 움직임을 예측하기 위해 널리 사용되고 있다. 하지만 시뮬레이션의 정밀도와 복잡도가 점점 증가함에 따라 시뮬레이션을 수행하는 비용 역시 크게 증가하고 있다. 따라서 시뮬레이션의 수행비용을 줄이는 것은 특히 입력 변수들의 값을 변화시켜가며 시뮬레이션을 반복적으로 수행하는 경우, 시뮬레이션 수행 시간 단축을 위해 매우 중요하다. 본 논문은 어떤 시뮬레이션의 수행이 요청되었을 때, 해당 시뮬레이션을 실제로 수행하지 않고도 기존에 수행된 시뮬레이션의 결과를 저장하여 이전에 획득되거나 혹은 예측된 결과를 반환하는 시스템을 개발한다. 이를 위해 본 논문에서 개발된 시스템은 크게 다음 2가지 기능을 제공한다: (1) 수행이 완료된 시뮬레이션의 결과를 데이터베이스에 저장하는 기능, (2) 사용자가 요청한 시뮬레이션의 결과를 통계적 기계학습 기술을 사용하여 예측하는 기능. 본 논문에서 개발한 예측 시스템의 예측 성능을 실제 유체역학 시뮬레이션 데이터를 사용하여 평가한 결과, 출력변수에 따라 0.9%의 매우 낮은 평균 예측 오차율을 보였다. 본 논문에서 개발한 시스템을 통하여 사용자들은 계산 및 저장 자원에 큰 부하를 주는 시뮬레이션을 실제 수행하지 않고도, 수행을 원하는 시뮬레이션의 결과를 빠르게 예측해 볼 수 있다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제13C권4호
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• pp.427-434
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• 2006

광대역통합망(BcN: Broadband Convergence Network)은 통신과 방송을 융합하여 유무선의 고품질 멀티미디어 서비스를 제공하기 위한 중요한 기반구조이다. 그러나 망의 융합에 따라 개별 망에서 발생한 침해 사고의 피해가 확산될 위험이 있고 수직 및 수평적 이동이 가능한 다양한 서비스가 출현함에 따라 새로운 위협 요인들이 발생하게 된다. 이에 효과적으로 대응하기 위해서는 BcN의 취약성을 시스템 구조적으로 분석하고 체계적으로 분류하여 이 결과가 공격 대응 기술을 마련하는데 활용되도록 해야 한다. 이를 위하여 본 논문에서는 보안 아키텍처 구성요소를 정의한 ITU-T의 X.805 권고안을 기반으로 BcN 환경에 적합하게 확장한 새로운 취약성 분류 체계를 제안한다. 이 새로운 분류는 서비스 별로 보호해야 할 대상, 가능한 공격 수단, 그로 인한 피해 종류 및 위험도, 이를 막는데 효과적인 대응수단을 포함한다. 본 논문에서 제시하는 분류 체계를 기존의 CVE(Common Vulnerabilities and Exposures)와 CERT/CC(Computer Emergency Response Team/Coordination Center)의 취약성 정의 및 분류 방법과 비교하고, 체계 검증의 일환으로 BcN 서비스 중 하나인 VoIP(Voice over IP)에 적용한 사례와 취약성 데이터베이스 및 관리 소프트웨어 개발 결과에 대하여 논한다. 이 논문에서 제시한 연구 결과는 보안 지식을 집적하고 새로운 정보보호기술을 도출하는데 활용될 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제26권11호
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• pp.1314-1323
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• 1999

컴퓨터의 사용이 일반화됨에 따라 데이타를 생성하고 수집하는 것이 용이해졌다. 이에 따라 데이타로부터 자동적으로 유용한 지식을 얻는 기술이 필요하게 되었다. 데이타 마이닝에서 얻어진 지식은 정확성과 이해성을 충족해야 한다. 본 논문에서는 데이타 마이닝을 위하여 퍼지 결정트리에 기반한 효율적인 퍼지 규칙을 생성하는 알고리즘을 제안한다. 퍼지 결정트리는 ID3와 C4.5의 이해성과 퍼지이론의 추론과 표현력을 결합한 방법이다. 특히, 퍼지 규칙은 속성 축에 평행하게 판단 경계선을 결정하는 방법으로는 어려운 속성 축에 평행하지 않는 경계선을 갖는 패턴을 효율적으로 분류한다. 제안된 알고리즘은 첫째, 각 속성 데이타의 히스토그램 분석을 통해 적절한 소속함수를 생성한다. 둘째, 주어진 소속함수를 바탕으로 ID3와 C4.5와 유사한 방법으로 퍼지 결정트리를 생성한다. 또한, 유전자 알고리즘을 이용하여 소속함수를 조율한다. IRIS 데이타, Wisconsin breast cancer 데이타, credit screening 데이타 등 벤치마크 데이타들에 대한 실험 결과 제안된 방법이 C4.5 방법을 포함한 다른 방법보다 성능과 규칙의 이해성에서 보다 효율적임을 보인다.Abstract With an extended use of computers, we can easily generate and collect data. There is a need to acquire useful knowledge from data automatically. In data mining the acquired knowledge needs to be both accurate and comprehensible. In this paper, we propose an efficient fuzzy rule generation algorithm based on fuzzy decision tree for data mining. We combine the comprehensibility of rules generated based on decision tree such as ID3 and C4.5 and the expressive power of fuzzy sets. Particularly, fuzzy rules allow us to effectively classify patterns of non-axis-parallel decision boundaries, which are difficult to do using attribute-based classification methods.In our algorithm we first determine an appropriate set of membership functions for each attribute of data using histogram analysis. Given a set of membership functions then we construct a fuzzy decision tree in a similar way to that of ID3 and C4.5. We also apply genetic algorithm to tune the initial set of membership functions. We have experimented our algorithm with several benchmark data sets including the IRIS data, the Wisconsin breast cancer data, and the credit screening data. The experiment results show that our method is more efficient in performance and comprehensibility of rules compared with other methods including C4.5.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제2권3호
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• pp.187-194
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• 2013

최근 여러 분야에서 키워드네트워크의 구조 분석을 통해 연구동향의 특징을 분석하는 시도가 있어 왔다. 하지만 대부분의 기존 연구는 주로 정적인 네트워크의 구조 분석에 집중하였으며 시간에 따라 네트워크 구조가 어떻게 변화하는지에 대한 연구는 부족하였다. 본 논문에서는 2002년부터 2011년까지 컴퓨터 공학 분야의 해외 학술지에 게재된 논문들의 데이터베이스를 활용하여 연도별 키워드네트워크를 구축하고, 구조적 변화를 조사하였다. 그 결과, 키워드네트워크에서 대부분의 키워드는 다음 연도에서도 잔존하며 제거되는 키워드에 비해 연결(부속된 간선)의 차수는 크지만 평균 강도는 약한 특징을 보였다. 또한, 다음 연도의 키워드네트워크로 변화할 때, 키워드들 사이의 연결은 잔존되기보다 제거되는 비율이 높았으며 제거되는 연결들의 강도가 더 큰 특징을 보였다. 이러한 결과들은 연구 분야를 대변하는 키워드 자체의 변화는 작지만 그들 사이의 관계는 크게 변화하며 잔존 또는 제거되는 키워드 및 간선 그룹 사이에는 연결의 차수나 강도 측면에서 큰 차이가 존재함을 뜻한다. 본 논문의 분석결과들은 10년 동안의 데이터에 대해서 일관되게 관찰되었으며 이는 컴퓨터공학 분야 키워드네트워크 변화를 이해하는 데 중요한 원리임을 암시한다.