World Wide Web의 대중화로 인해 전자 정보량이 급속하게 증가하였고, 이러한 많은 양의 다양한 정보에 대한 효율적인 검색 시스템의 필요성이 증대되었다. 정확한 검색 결과를 제공하기 위해 사용자 요구 사항의 올바른 분석과 서술이 중요하게 인식되고 있으며, 분산 환경에서의 요구 사항 추출 및 분석의 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 웹 검색 방법에 있어서 목표 검색어만을 가지고 검색을 수행하는 기존 검색 방법과 달리 검색어가 나타나는 문맥 정보를 추가하여 검색하는 방법을 제안하고 구현하였다. 또한 본 논문에서는 제안된 새로운 키워드 추출 방법으로 추출된 키워드를 기반으로 키워드 마이닝 프로파일에 기반한 웹 검색 시스템을 제안하고 구현하였다. 이는 원하는 정보를 대표하는 목표 검색어만 가지고 검색을 수행하는 기존의 검색방법과 달리 검색어가 포함된 문맥정보를 추가하여 검색하기 때문에 기존의 검색방법보다 정확하고 효율적인 정보를 제공한다. 특정 도메인으로부터 순위가 매겨진 도메인 키워드 리스트를 작성하여 이를 기준으로 기존의 출현빈도기반의 차이를 실험을 통하여 보였으며, 예제 기반 질의를 바탕으로 키워드 마이닝 프로파일을 만들어 검색을 수행하는 검색 방법으로 이의 효용성을 실험을 통해 검증하였다.
최근 성능향상과 개발의 편리성을 주요 특징으로 보완한 EJB 3.0 명세가 발표되었다. 이에 따라 개발자들은 EJB 3.0 기반의 애플리케이션 환경에서 EJB 2.1 컴포넌트 전체를 EJB 3.0 컴포넌트로 완전 대체하기보다는 성능향상이 요구되는 컴포넌트부터 점진적 변환하는 방법을 주로 고려하게 되었다. 그러나 기존 연구는 애플리케이션의 서비스를 고려하지 않기 때문에 점진적 변환을 하는데 문제가 있고, 상이한 명세의 변환 방법으로 EJB 3.0 완전 대체 시 컴포넌트의 호환의 문제와 재사용을 하는데 어려움이 있다. 본 연구에서는 기존 애플리케이션에서 제공하였던 서비스를 고려하며, EJB 3.0 완전 대체 시에서도 컴포넌트의 호환과 재사용이 가능한 세가지 변환 기법을 제안한다. 제안하는 변환 기법은 직접 컴포넌트 연결을 하는 직접 변환 기법 EJB 커넥터를 사용하는 간접 변환 기법 그리고 간접 변환 기법에 템플릿 패턴을 적용하는 간접 템플릿 변환 기법으로 점진적 변환을 위한 기법들이다. 이에 제안하는 변환 기법을 재사용과 초당 처리량이라는 평가 기준으로 비교 검증하며, 본 연구를 통해 도출된 EJB 3.0 변환시의 특성들을 기반으로 기법 선택의 기준을 제공한다.
대표적인 재사용 패러다임 중 하나인 서비스 지향 컴퓨팅 (Service-Oriented Computing, SOC)는 독립적으로 실행가능하며 외부 인터페이스를 통해서만 접근 가능한 서비스를 재사용 단위로 사용한다. SOC는 서비스 지향 아키텍처 개념과 클라우드 컴퓨팅의 개념을 통칭하는 용어이다. 서비스는 서비스 제공자에게는 높은 재사용성으로 인해 수익을 내도록 하며, 서비스 소비자에게는 서비스를 재사용하여 보다 빠른 시간 내에 적은 노력으로 애플리케이션을 개발할 수 있는 경제성과 생산성을 제공한다. 디자인 패턴 (Design Patterns)는 객체 지향 소프트웨어 설계시에 자주 발생하는 문제들을 해결하기 위한 범용적이며 재사용 가능한 방법들이며, Open/Closed 원칙을 이용하여, 가변성 및 여러 설계 이슈를 보다 쉽게 처리할 수 있는 설계 구조를 제안한다. 그러나 객체지향 패러다임의 객체와 SOC의 서비스는 구별되는 차이점을 가지고 있어, 기존의 디자인 패턴을 그대로 SOC에 적용하는 것은 어렵다. 서비스 제공자의 입장에서는 서비스 소비자마다의 가변적인 기능을 허용하며, 서비스의 고유 특징을 반영하는 서비스를 설계하고, 서비스 소비자 입장에서는 서비스가 제공하는 기능을 목적에 변경하여 빠른 시간 내에 목표 애플리케이션을 개발하도록 디자인 패턴이 SOC에 맞게 특화되어야 한다. 그러므로 본 논문에서는 서비스 제공자가 재사용성을 비롯한 서비스 고유의 특징을 반영하도록 서비스를 설계하고, 서비스 소비자는 제공되는 서비스를 목적에 맞게 특화하여 목표 애플리케이션을 개발하기 위해, SOC의 특성을 고려하여 특화된 디자인 패턴을 제안한다.
소프트웨어의 지적 재산권 보호 및 인증에 대한 관심과 중요성이 커지면서 소프트웨어에 대한 표절 탐색 및 보호, 판단에 대한 연구가 활발 하게 진행되고 있다. 지금까지 표절에 대한 연구는 주로 속성 계산, 토큰 패턴, 프로그램 파스트리, 유사도 측정 알고리즘 등을 이용해 두 프로 그램을 비교하는데 초점을 두었다. 이와 더불어, 표절과 협동(collaboration)을 구분하는 것은 표절연구에서 매우 중요하다. 본 논문에서는 극단 치 분포 확률 모델을 이용한 소스코드 클러스터링을 위한 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서는 먼저 두 프로그램 먼저 두 프로그램 $P_a$와 $P_b$ 의 유사도를 측정하는 비대칭거리측정함수 pdist($P_a$, $P_b$)를 제안하고, 모든 소스코드 쌍에 대해 pdist($P_a$, $P_b$)를 통해 측정된 유사도를 간선무게로 하는 표절방 향그래프(PDG)를 생성한다. 그리고 본 논문에서는 표절방향그래프를 굼벨거리그래프(GDG)로 변환한다. pdist($P_a$, $P_b$) 점수 분포는 극단치 확률 분포로 잘 알려진 굼벨분포(Gumbel distribution)와 매우 유사하다. 또한, 본 논문에서는 의사표절(pseudo- plagiarism)을 새롭게 정의한다. 의사표절은 프로그램의 강한 기능적 제약사항으로 인해 발생하는 가상 표절의 한 종류이다. 본 논문에서는 ICPC(International Collegiate Programming Contest)와 KOI(Korean Olympiad for Informatics) 대회에 제출된 18개 프로그램 그룹의 700개 이상의 소스코드에 대해 실험을 진행하였다. 실험결과 프로그램 그룹에 포함된 표절 프로그램들을 찾았으며, 소스코드 클러스터링 알고리즘은 의사표절과 실제표절 프로그램 그룹을 효과적으로 구분하였다.
스마트 홈(smart home)은 인간과 홈의 컨텍스트(context) 정보를 이용하여 인간에게 자동적인 홈 서비스(Home service)를 제공해줄 수 있는 미래의 환경이다. 인간의 위치와 모션은 스마트 홈에서 굉장히 중요한 컨텍스트이다. 본 논문은 스마트 홈에서 인간의 위치와 모션을 예측할 수 있는 실시간 휴먼 트랙커(tracker)를 연구하였다. 실시간 휴먼 트랙커를 위해 4개의 네트워크 카메라를 사용하였다. 본 논문에서는 실시간 휴먼 트랙커의 구조를 설명하고, 인간의 위치와 모션을 자동적으로 예측 및 판단하는 알고리즘을 제안하였다. 인간 위치를 위해서 3개의 배경 이미지를 이용하였다(이미지1: 빈 방 이미지, 이미지2: 거주자가 제외 된 가구 및 가전 이미지, 이미지3: 전체 이미지). 실시간 휴먼 트랙커는 3개의 이미지를 비교하여 각 이미지로부터 추출되는 특징 값을 결정하고, 이들 특징 값을 SVM(Support Vector Machine)을 이용하여 각각의 모션을 예측하였다. 3개의 배경 이미지를 이용한 인간 위치 인식실험은 평균 0.037 초가 소요 되었다. SVM을 이용한 모션 인식 요소에서, 각 동작에 대하여 1000번씩 측정했고, 모든 모션의 정확도 평균은 86.5% 의 정확도를 보였다.
임베디드 시스템에서는 모듈간의 상호작용으로 데이터를 주고 받는다. 이때 오류가 포함된 리소스 데이터를 전달하면 시스템의 실행 오류를 유발할 수 있다. 상호작용에 활용되는 리소스들은 모듈간의 의존관계를 만들며 의존관계에 있는 모듈의 변화가 다른 모듈의 기능에 영향을 미치게 된다. 몇몇 임베디드 시스템 조사 자료에 따르면 모듈간의 상호작용 오류가 심각한 소프트웨어 실패의 원인이 되기도 한다. 상호작용 테스팅 단계에서는 이러한 상호작용 오류를 검출하여 시스템 실패의 위험을 낮추고자 한다. 모듈간의 상호작용은 직접 또는 간접적으로 일어난다. 직접적인 상호작용은 모듈의 직접 호출을 통해 이루어지며, 간접 상호작용은 직접호출 이외에 리소스 데이터의 의존성을 통해 나타난다. 이 연구에서는 직접 상호작용에 의한 오류 검출 방식에서는 발견되지 않는 간접 상호작용과 연관된 오류를 검출하고자 한다. 먼저 상호작용 패턴을 분석하여 상호작용 모델을 생성하고 이를 기반으로 상호작용 오류를 검출하는 테스트 케이스 디자인 방법을 제안한다. 마지막으로 결함 주입 기법을 이용하여 제안된 방법의 효용성 및 실효성을 분석한다.
버스정보시스템은 버스도착시간 예측과 같은 버스와 관련한 여러 정보를 제공한다. BIS는 우리나라 거의 모든 도시에 구축되어 있고 대중교통의 편의성 개선에 능동적인 역할을 하고 있다. 현재 BIS 시스템에서 버스 도착 예정시간을 예측하기 위하여 사용되는 대표적인 방법으로는 이동평균필터, Kalman Filter, 회귀 모형 등이 있다. 버스 도착 시간 예측의 정확성은 BIS 시스템에서 고려하고 있는 교통 상황이나 예측 알고리즘에 따라 차이가 크다. 현재 BIS에서 사용하는 예측 기법은 구간 통과 시간과 거리만을 이용한다. 그러나 도착시간 예측은 교통흐름, 신호주기, 이상 상황, 데이터 결측 등에 큰 영향을 받는다. 버스 도착 시간 예측의 정확도를 높이기 위해서는 위의 문제를 고려하여 모델링해야 하는 어려움이 있다. 은닉 마르코프 모델은 이와 같은 다양한 상황을 효과적으로 모델링 할 수 있다. 따라서 버스 도착 시간 예측의 정확도를 높이기 위해 도착시간에 대한 HMM 예측 모델을 구축했다. 이 모델에서는 순천시의 2015년 한 해 동안 수집한 데이터가 이용되었으며, 순천시에는 2298개의 정류장과 217개의 노선이 있다. 모델은 주중과 주말의 패턴을 다르게 적용하며, 다른 구간과 시간에 대해 모델이 적용된다. 본 논문에서는 버스정보시스템에 은닉 마르코프 모델 적용방법과 검증을 통해 버스정보시스템에서 사용 중인 이동평균필터, Kalman Filter, 회귀 모형을 사용한 예측 방법 보다 정밀한 정확도를 얻는 방법을 제안한다.
도로 보수 및 도로 개발에 투자되는 비용이 증가세에 놓여있다. 그러나 포트 홀이나 지반 침하와 같은 사고들로 인하여 운전자들의 안전에 대한 위험성과 사고들로 인해 발생하는 물질적인 피해 역시 증가하고 있다. 이러한 추세에 따라 주행 시 발생하는 진동의 크기에 따라 운전자가 직접적인 개입 없이 도로 파손 여부를 판단하기 위한 시뮬레이션 시스템을 개발했다. 본 논문에서는 시스템을 개발하는 과정에서 실제 차량을 사용할 수 없는 환경의 제한으로 인하여 RC카 (Remote Control Car, 이하 RC카) 시뮬레이터를 사용하여 시스템을 구현하였다. 또한, RC카 시뮬레이터 차체에 진동 센서와 GPS 센서를 부착하여 주행하는 동안 실시간으로 차량의 움직임으로 발생하는 진동 수치와 위치 정보를 측정, 해당 데이터들을 서버로 전달하였다. 이로서 외부 사용자가 데이터를 기반으로 도로 파손 여부와 보수가 진행된 도로의 점검을 기존 방법보다 용이하게 파악할 수 있도록 응용을 구현하였다. 본 논문에서 설계 및 구현한 시스템을 통하여 향후 도로 파손에 대한 조기 대처 및 데이터를 기반으로 패턴 예측을 할 수 있을 것이며, RC카 시뮬레이터의 경우 평평도가 요구되는 다른 분야의 사업과 접목시켜 상용화가 가능할 것으로 예상된다.
본 논문에서는 정합 과정에서 계산량, FAR(False Acceptance Rate), 그리고 FRR(False Rejection Rate)을 증가 시켜 자동 지문 인식 시스템의 성능을 저하시키는 원인이 되고있는 의사 특징점(False Minutiae)을 제거하기 위한 후처리 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 우선 전처리 과정을 통하여 얻은 세선화된 지문 화상에서 이웃 화소의 교차수를 검사하여 후보 특징점들을 추출한다. 추출된 후보 특징점에서 지문의 구조적 특성을 고려하여 복원 가능 영역에 속하고, 의사 특징점이라고 간주되는 특징점을 선택한다. 이와 같이 선택된 특징점이 세선화 화상에 위치하는 영역은 잡음에 의해 잘못 세선화된 부분이기 때문에 해당 영역을 올바르게 재구성하고, 후보 특징점 목록에서 선택된 특징점을 삭제한다. 마지막으로 지문 원화상의 부 영역별 융선 방향(Direction map)과 지문의 구조적 특성을 근거로, 재구성된 세선화 화상에서 후보 특징점이 위치한 영역의 패턴을 검사하여 진짜 특징점만을 선택함으로써 의사 특징점을 제거하게 된다. NIST Special Database 14의 지문 화상에 적용한 결과는 제안 알고리즘이 정추출율에는 적은 영향을 미친 반면 오추출율을 상당히 개선하고, 자동 지문 인식 시스템의 인식 성능도 향상 시켰음을 나타내고 있다.
Journal of the Korean Academy of Child and Adolescent Psychiatry
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제8권2호
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pp.242-255
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1997
본 연구는 비엔나 검사총집의 전산화된 검사를 포함한 다양한 주의력검사도구를 통해 주의력결핍/과잉운동장애의 특징적인 주의력결핍유형을 알아보기 위해 시행되었다. 총 9가지의 검사를 실시하여 얻어진 결과를 통해 다음과 같은 사실을 알 수 있었다. 주의력결핍/과잉운동장애아동들이 정상대조군에 비해 전반적인 경계도가 낮으며 시간이 흐름에 따른 경계도의 저하가 심하며 반응에 대한 준비도 역시 감퇴되어 있었다. 또한 감시력 검사를 통해 주의력결핍/과잉운동장애아동이 선택적 주의력의 결함을 가짐을 알 수 있었으나 지속적 주의력의 결함은 관찰되지 않았다. 이들은 정보처리용량을 초과하는 자극이 주어지는 상황에서 정상 아동들에 비해 충동적으로 반응하여 오경보오류수가 증가하였다. 전두엽기능부전에 민감한 세 가지 신경심리검사를 통하여 주의력결핍/과잉운동장애아동들의 실행능력에 결함이 있음을 알 수 있었다. 주의력결핍/과잉운동장애아동에서 나타나는 다양한 주의력의 측면에서의 결함은 이 장애가 뇌간 망상체 형성및 전두엽을 포함한 뇌의 여러 부위의 통합적인 기능이상에 의한 것이라는 가설을 지지하는 것이라고 하겠다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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