본 논문에서는 입력된 FISH 세포영상을 군집세포영역과 독립세포영역으로 분류하고, 군집세포영역에 대해서는 하나의 세포를 분리하는 알고리즘을 제안한다. 먼저 입력된 영상에 대해서 가우시안혼합모델과 세포의 명암도 값에 대한 최대 우도 함수를 사용하여 세포영역과 배경영역을 분할해줄 임계값을 정의하게 된다. 이렇게 얻어진 전경세포영역에 대해서 보다 정확한 세포 분석을 위해서 군집세포와 독립세포를 분류하게 된다. 세포 영역의 분류과정을 위해서는 베이지안 네트워크와 확률밀도함수를 사용한다. 학습데이터로부터 밀집도(compactness), 평활도(smoothness), 후-모멘트(Hu-moment)에 대한 형태학적 특징값을 추출하여 확률밀도함수를 구성하고, 이를 기반으로 베이지안 네트워크를 사용하여 두 영역을 분류하게 된다. 군집세포로 분류된 영역에 대해서는 그 군집세포를 구성하고 있는 독립세포로 각각 분리한다. 먼저, 명암도 기울기 변환(intensity gradient transform) 영상과 워터쉐드 알고리즘을 이용하여 군집세포 영역을 작은 영역으로 분할하게 된다. 작게 분할된 영역을 하나의 세포영역으로 병합시키기 위해서, 군집세포에 존재하는 독립세포의 수만큼의 마커를 결정 침식 연산을 사용하여 추출하고, 추출된 마커를 중심으로 단계적 병합 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안한 방법은 166개의 FISH 세포를 사용하여 테스트한 결과 99.29%의 정확한 분리결과를 보여줬으며 기존의 다른 알고리즘보다도 뛰어난 성능과 빠른 실행시간을 보여주었다.
서비스 지향 아키텍처(Service-Oriented Architecture, SOA)는 여러 어플리케이션들에서 사용될 수 있는 범용적인 서비스를 개발하여 배포(Publish)하고 동적으로 발견(Discover), 조립(Composition)하여 어플리케이션을 만드는 기술이다. 따라서 SOA는 Publish-Discover-Invoke 형태의 컴퓨팅 방식을 사용하고 있으며, 이는 기존의 객체지향, CBD의 컴퓨팅 방식과 상당한 차이를 보인다. SOA의 서비스는 절차적 프로그래밍의 함수, 객체지향의 객체, CBD의 컴포넌트와는 다른 구성 단위(Unit)이며, 재사용성과 보편성이 서비스의 기본적인 요구사항이 된다. 또한 서비스 제공자와 소비자 간의 사전 상호인지나 정보의 공유없이, 서비스 제공자가 재사용을 고려하여 서비스를 개발하고, 서비스 사용자는 이를 검색한 후 사용하는 방식이므로 제공자와 소비자 간의 결합도가 매우 낮은 특징을 가지고 있다. SOA에서 필요한 서비스를 실행시간에 검색, 선택하여 사용하는 방식도 기존 컴퓨팅 방식에는 적용되지 않은 개념이다. 따라서, 객체지향 프로그래밍에서처럼 사용자 인터페이스를 만들고 서버의 기능을 JSP, RMI 등을 사용하여 호출하는 방식은 SOA 서비스 클라이언트 프로그램을 설계 하는데 잘 적용될 수 없다. SOA 서비스 클라이언트 개발을 위해서는 서비스의 특징과 SOA의 서비스 사용 절차를 설계 단계에서 적용할 수 있어야 하며, 이를 위하여 서비스 클라이언트 개발을 위한 실용적이고 체계적인 개발 프로세스가 정의되어야 한다. 그러나 아직까지 서비스 제공자 측면의 SOA 서비스 개발을 위한 프로세스조차 정의가 부족하고, 서비스 사용자 측면의 클라이언트 개발 프로세스는 소수의 가이드라인을 제외하고는 전무한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 효율적인 서비스 검색과 실행을 위한 실용적이고 체계적인 개발 프로세스와 각 단계별 지침을 정의하고, 호텔 검색 및 예약 서비스 시스템을 통하여 제시된 개발 프로세스를 적용한다.
모바일 디바이스는 크기가 작기 때문에 PC에 비해 컴퓨팅 자원이 부족하여, 높은 복잡도를 가진 애플리케이션을 설치 및 운영하기 어렵다. 그러나, 모바일 디바이스는 풍부한 네트워크 연결 능력이 있어 외부 자원을 사용하기가 용이하므로, 모바일 클라우드 컴퓨팅 (Mobile Cloud Computing, MCC) 연구가 활발히 진행되고 있다. MCC에서는 주로 기능 컴포넌트를 다른 노드로 오프로딩 (Offloading) 시킴으로써, 모바일 노드의 자원 문제를 해결하는 접근법을 적용한다. 그러나, 현재 진행되고 있는 MCC에 대한 연구는 사전에 결정된 노드로 오프로딩하는 연구만 위주로 진행되고 있으며, 모바일 디바이스가 구독하는 서비스 문제를 해결할 수 없는 한계점이 있다. 본 논문에서는 자율 안정화할 수 있는 MCC를 구현하기 위한 실용적인 프로세스와 품질 안정화 기법을 제안한다. 먼저, 효과적으로 품질을 관리하기 위한 MCC 메타모델을 제시하고, 이를 기반으로 8개의 활동으로 구성된 품질 관리 프로세스를 제안하며, 핵심 활동에 대한 상세 기법을 정의한다. 그리고, 실용적 수준으로 연구가 많이 진행되지 않은 오프로딩 기법을 MCC 메타모델에 제시된 여러 요소들과 상호작용하여 QoS 문제를 효과적으로 해결할 수 있도록 설계한다. 마지막으로 실험을 통해 품질 자율 관리 프로세스의 적절성을 증명한다. MCC의 품질 자율 안정 관리 프로세스와 품질 향상 기법들을 채택함으로써, 클라우드 서비스를 구독하는 모바일 애플리케이션의 품질을 관리하는데 여러 기술적 이슈를 효과적으로 해결할 수 있다. 그리고, MCC에 속한 여러 애플리케이션과 서비스들은 관리자의 개입없이 자율적으로 일정 수준의 품질을 유지할 수 있게 된다.
본 연구에서는 상용 CIS 소프트웨어인 ARC/INFO에 구축되어 있는 지하 시설물 데이터를 3차원 공간 객체로 변환하기 위하여 3차원 공간 객체의 형식과 객체 저장 구조를 정의하고, 2차원의 지하 시설물 데이터를 정의된 3차원 공간 객체로 변환하는 공간 데이터 변환 시스템을 객체 지향 개발 기법인 Booch의 방법을 사용하여 개발하였다. 이를 위하여 ARC/INFO의 관계형 데이터 모델과 저장 구조를 분석하고, 지하 시설물의 3차원 시각화를 위한 요구 조건들을 분석하였다. 그리고 ARC/INFO에 저장된 2차원 지하 시설물 데이터는 내부적인 전처리 과정을 통하여 ASCII 파일로 변환 후, 변환 시스템의 입력 자료로 사용하였고, 변환 시스템의 개발을 위한 개발 방법으로 Booch의 방법을 선정하여 시스템의 분석과 설계 과정에 적용하였다. 마지막으로 분석과 설계의 결과를 ARC/INFO의 매크로 언어인 AML과 객체 지향 프로그래밍 언어인 C++를 사용하여 구현하였다. 본 연구의 결과, 지하 공간에 존재하는 2차원 시설물들을 3차원으로 시각화 할 수 있는 3차원 공간 객체를 얻을 수 있었으며, 시스템의 개발 과정에 객체 지향 개발 기법을 적용함으로써 효율적인 개발을 수 행할 수 있었다.
서울시는 2001년부터 실시간 신호제어시스템(COSMOS)를 운영하고 있으며, 도시부 신호교차로의 신호운영 자료인 포화도 및 대기길이의 산출을 위하여 검지기를 설치해 차량으로부터 기초자료를 습득하고 있다. 현재 가장 보편적으로 사용하는 것은 유도성 루프검지기로 도로의 노면에 매설하는 방식이라 유지 보수가 용이하지 않고 비용이 많이 드는 단점이 있다. 또한 대기길이의 산정시 검지기를 통과하는 차량의 속도만으로 계산해야하기 때문에 속도측정 오차 발생시에 대기길이의 값에 영향을 미치게 된다. 제안하는 알고리즘은 카메라, 센서 및 이미지처리 장치와 같은 추가적인 장치 없이, VANETs(Vehicular Ad-hoc Networks)의 차량 간의 통신을 이용하고 각 방향별 그룹을 설정하여 교차로에서 원활한 교통 흐름을 가능케 하는 실시간 교통신호 제어 시스템을 제안한다. 본 연구에서 제안한 알고리즘은 GLD(Green Light District) Simulator를 기반으로 단일교차로 모델에서 AJWT(Average Junction Waiting Time)와 TQL(Total Queue Length) 에 대해서 확인하였으며 그 결과를 무작위(Random) 제어방식 및 최상우선(Best first) 제어방식과 비교하여 더 나은 결과를 보였다. 향후 VANETs를 활용한 실시간 제어방법이 보편화 될 경우 무선 통신기술을 이용한 교차로의 교통제어기술을 제안한 본 연구는 그 활용가치가 높을 것으로 판단된다.
조합에서 모든 경우의 수를 생성하는 체계적인 방법 중 하나는 조합 트리를 구성 하는 것이며 조합 트리를 구성하는 시간 복잡도는 O($2^n$)이다. 조합 트리는 그래프 동형 문제나 빈발 항목집합을 계산하는 초기 모델 등 다양한 목적으로 활용된다. 그러나 조합의 모든 경우의 수를 탐색해야 하는 알고리즘은 높은 시간 복잡도로 인해 현실적으로 활용되기 어렵다. 그럼에도 불구하고 데이터의 양이 방대해지고 이를 활용하기 위한 다양한 연구가 진행되면서 모든 경우의 수를 탐색해야만 하는 경우가 늘고 있다. 최근 GPU환경이 보급되고 쉽게 접할 수 있게 되면서 직렬 환경에서 높은 시간 복잡도를 가지는 알고리즘들을 병렬화 하여 시간을 줄이려는 다양한 시도가 이루어지고 있다. 조합에서 모든 경우의 수를 생성하는 방법은 순차적으로 진행되고 하부 작업의 크기가 편향되기 때문에 병렬 구현에 적합하지 않다. 병렬 알고리즘의 성능은 모든 스레드가 비슷한 크기의 작업을 가질 때 극대화될 수 있다. 본 논문에서는 모든 경우의 수를 구하는 문제를 병렬화하기 위하여 CPU와 GPU가 효율적으로 협업하기 위한 방법을 제안한다. 제안한 알고리즘의 성능을 검증하기 위하여 이론적인 측면에서 시간 복잡도를 분석하고, CPU와 GPU환경에서 다른 알고리즘과 본 연구에서 제안한 알고리즘의 실험 시간을 비교한다. 실험 결과 본 연구에서 제안한 CPU와 GPU의 협업 알고리즘은 이전 알고리즘에 비하여 CPU의 수행시간과 GPU의 수행시간의 균형을 유지하였고 아이템의 개수가 커질수록 괄목할 만한 시간 개선을 보였다.
PCI 2.2 마스터 디바이스가 타겟 디바이스로부터 데이터를 읽어 오고자 할 때 타겟 디바이스는 내부적으로 데이터를 준비해야 함으로 인해 PCI 버스가 데이터 전송 없이 점유되는 상황이 발생한다. 이를 위해 PCI 2.2 사양에서는 지연전송을 제안하여 전송 효율을 향상시켰지만 이 역시 타겟 디바이스가 얼마의 데이터를 미리 준비 해둘지를 알 수 없어 버스 사용 및 데이터 전송 효율을 떨어뜨리는 원인을 제공한다. 이에 앞선 연구에서는 이를 해결하기 위한 프리페치 요구를 이용하는 새로운 방법을 제안하였다. 본 논문에서는 이 방법을 지원하는 PCI 타겟 컨트롤러와 로컬 디바이스를 설계하였다. 설계된 PCI 타겟 컨트롤러는 간단한 로컬 인터페이스를 가질 뿐 아니라 PCI 2.2를 전혀 모르는 사용자도 쉽게 PCI 인터페이스를 지원할 수 있도록 설계되었다. 또한 설계된 하드웨어를 효과적으로 검증하기 위한 방법으로 기본 동작 검증, 설계 기반검증, 그리고 랜덤 테스트 검증을 제안하였다 이러한 검증을 위해 테스트 벤치와 테스트 벤치를 동작시키는 위한 명령어를 제안하였다. 그리고 랜덤 테스트를 위해 참조 모델, 랜덤 발생기, 비교 엔진으로 구성된 테스트 환경을 구축하였으며 이를 이용해 코너 케이스를 효과적으로 검증할 수 있다. 또한 제안된 테스트 환경을 통해 시뮬레이션 한 결과, 프리페치 요구를 이용한 제안된 방법이 지연 전송에 비해 데이터 전송 효율이 평균 $9\%$ 향상되었다.
현대의 소프트웨어공학 관련 연구 중에서, 산업계가 궁극적으로 추구하는 수준의 생산성을 제공할 수 있는 기술은 아마도 프로덕트라인 공학이 될 것이다. 지금까지의 소프트웨어공학 기술로는 소프트웨어 개발 분야에 프로덕트라인 기법을 실질적이고 실용적으로 적용하기에는 아직 충분히 성숙하지 못한 것이 사실이다. 본 논문에서는 저자가 산업체에서 접한 과거 3년 동안의 PDA 스마트폰 개발 경험을 바탕으로 실용적 수준의 프로덕트라인 기법을 Model-Driven Architecture(MDA) 접근 방법을 통해 제안한다. 이동 단말 시스템의 경우 단말기 제조사, 목적 사용자 층, 이동 단말 사업자 등에 따라 다양한 형태의 소프트웨어가 존재한다. 특히, 최근에는 단말기 사용자가 직접 느낄 수 있는 지원 기능 구성 및 인터페이스 형식은 매우 다양한 형태가 존재하며, 같은 제조사에 시리즈 제품으로 개발하더라도 이 부분에 대한 변이성이 매우 큰 특징이 있다. 하지만, 전형적인 폰 관련 기능 모듈 즉, 음성호 및 화상전화 기능, 메시지, 주소록, 데이터통신, 카메라 및 멀티미디어 기능, 웹 브라우징 과 같은 큰 기능 묶음에 대한 피처(Feature)들은 자체의 다양한 기능적 요구사항과 함께 피처 간 상호 연관성을 크고 다양한 형태로 구성될 수 있는 특성이 있다. 본 논문에서는 이동 단말기에서 구현해야 하는 다양한 형태의 사용자 소프트웨어의 요구사항에 대해 사용 시나리오 상에서 구분 가능하고 의미 있는 장면의 연속 관계로 정의하여 추후 설계, 구현, 시험 단계에서도 소프트웨어 아키텍쳐 역할을 할 수 있는 개발 기법을 제안한다. 따라서, 요구분석 단계에서도 사용자 인터페이스 관점에서 전반적인 소프트웨어 아키텍쳐에 대해 검증할 수 있게 될 뿐만 아니라 소프트웨어 개발 주기 전 과정에서 그 구조를 사용자 인터페이스 관점에서 유지, 관리 할 수 있는 핵심적인 방법을 제공한다.
제한된 훈련장안에서 실전에 대비한 훈련이 되려면, 다양한 전투상황이 부여된 현실감 있는 모의훈련이 필수적이다. 본 논문에서는 현실감 있는 모의훈련을 위해 가상영상이 아닌 지상기반 CCD 카메라영상에 지정된 시나리오대로 가상표적을 전시하는 방법을 제안한다. 이를 위해 고해상도 GeoTIFF(Geographic Tag Image File Format) 위성 영상과 DTED(Digital Terrain Elevation Data)를 이용하여 현실감 있는 3차원 모델을 생성(운용자용)하고, 입력된 CCD 영상(운용자, 훈련자용)으로부터 도로를 추출하였다. 위성영상과 지상기반 센서영상은 관측위치, 분해능, 스케일 등에 많은 차이가 있어 특징기반 정합이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 영상 워핑함수인 TPS(Thin-Plate Spline) 보간 함수를 일치하는 두개의 제어점 집합에 적용하여 3차원 모델에 표시된 이동경로를 따라 CCD 영상에서도 표적이 전시되는 이동 동기화 방법을 제안하였다. 실험환경은 Pentium4 1.8MHz(RAM 512M)의 PC 2대를 사용하였으며, 실험 영상은 대전지역의 위성영상과 CCD 영상을 이용, 제안한 알고리즘의 유효성을 입증하였다.
이 논문에서는 GPS L1/L2 이중 주파수 반송파 위상 관측값을 사용하여 100km 이상의 장기선을 가지는 저궤도 편대비행위성의 상대위치결정 기법을 연구하였다. 더욱 다양한 응용분야로의 유연한 확장을 위해 위성의 동역학 모델을 고려하지 않았고 이중 주파수 GPS 관측값과 오차 모델링을 기반으로 확장칼만필터를 통해 구하고자 하는 미지의 변수를 추정하였다. 편대비행위성 간 기선의 증가로 인해 공통오차로 소거되지 않고 남아있는 전리층 지연 오차는 전리층 매핑 모델을 사용하여 계산하였다. 정수형 미지정수 검색은 정수 최소 자승 조건을 만족하는 미지정수를 보다 빠르고 효율적으로 검색할 수 있는 MLAMBDA 기법을 적용하였다. 결정된 정수형 미지정수의 검정은 비율 테스트를 통해 판정하였다. 제안된 기법의 검증을 위해 편대비행위성 간 상대 기선 거리가 100 km 이상 떨어져 있는 가상의 편대비행위성 시나리오를 구성하여 상대위치결정 정확도를 분석하였다. 분석된 결과를 통해 제안된 기법은 장기선에서의 반송파 위상 미지정수 결정과 mm 수준의 정밀한 상대위치결정이 가능함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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