본 논문에서는 새로운 칼라 모폴로지 피라미드를 제안하고. 제안된 칼라 모폴로지의 유용성 평가를 위해 이미지에서 중요한 에지를 검출하고자 한다. 여기서 이미지 피라미드 구조는 최초 컬러 이미지의 반복적인 필터링과 샘플링의 순차적인 실험 과정의 단계를 본 논문에서 제안한 CMP를 이용하여 연속적인 필터링 처리로 불필요한 크기의 물체 및 잡음을 제거하여. 효율적인 특징 추출의 유효성을 검증하고자 한다.
웹이 대중화됨에 따라. 교사의 자료 수집에 있어서도 웹 사용의 필요성은 점차 증대되고 있으나. 정보의 양미 급증하고 적절한 사용기술의 부족으로 인해 현실적으로 많은 어려움이 있다. 본 논문에서는 교수-학습에 필요한 다양한 자료와 교사의 지식을 체계적으로 관리할 수 있는 교수-학습안 관리 시스템을 설계 구현하였다. 교수-학습안에 필요한 정보는 웹에서 간단한 입력으로 생성되어 데이터베이스에 저장되고. 생성된 교수-학습안은 웹 환경에서 다른 교사도 공유한다. 또한. 교수-학습안 DTD를 설계하고 각 교수-학습 안을 이에 유효한 XML 문서로 표현함으로써 문서교환의 편리성을 제공하고 다양한 형태로 출력될 수 있도록 하여 교육에 관련된 다른 시스템으로의 확대적용이 용이하도록 하였다.
본 연구에서는 VHDL을 이용하여 16-비트의 파이프라인 SIC를 함수적 레벨에서 기술하여 구현하고. 그 프로세서의 동작을 확인하였다. 구현된 파이프라인 SIC를 시뮬레이션할 때 그 프로세서 내에서 실행되는 테스트 벡터를 기호로 표시된 명령어로 먼저 설정하여 규정하고, 구현된 명령어 세트를 프로그래밍하여 입력하였다. 따라서 본 연구에서 제시된 테스트 벡터를 이용한 시뮬에이션 방법은 프로세서의 동작을 쉽게 확인할 수 있었으며, 정확한 시뮬레이션을 할 수 있었고, VHDL을 이용하므로써 구현시 프로세서의 동작을 문서화하는 것이 간편하였다.
본 논문에서는 웹과 XML을 이용하여 학습자가 원하는 문항만을 검색하고 평가할 수 있는 문제은행 시스템을 구현하였다. 문항의 구성은 4지선다형, 5지선다형, 단답형으로 구성하였고 난이도 및 출제빈도를 고려하여 변별력을 가지도록 문제은행화 하였다. 문항검색은 데이터베이스에 저장된 정보를 단순히 검색하는 것이 아니라 저장된 정보를 XML문서로 변환한 후 XML 데이터에 대하여 Xpath를 이용하여 검색하였다 검색된 결과는 XSL을 이용하여 브라우저상에 나타나도록 하였다. 문항평가는 학습자가 원하는 과목. 단원에 대해서 난이도 및 출제빈도 그리고 문항유형별로 문항수를 입력하여 평가 문항을 생성하였다. 또한 실시간으로 학습자에게 학습결과를 제공하였고 학습자가 오답으로 응답한 문항에 대해서는 반복학습을 할 수 있도록 하였다.
소프트웨어 신뢰성을 향상시키는 방법에는 소프트웨어 결함 허용기법 중에서 가장 객관적이고 정량적으로 평가받는 것이 NVP(N-Version Programming)기법이다. 이 기법에서 신뢰도를 추정하는 모델로 이항분포를 사용하는데 이 모델은 각 컴포넌트 신뢰도의 값들이 동일하다는 한계점이 있었다. 본 연구에서는 기존 모델의 한계점을 해결하기 위하여 NVP 신뢰도 분석을 위한 새로운 접근 방법으로 유전자 알고리즘(Genetic Algorithms)을 적용하였고. 또한 적용 모델과 기존 모델을 서로 비교 검토하였다. 그 결과 전체시스템 신뢰도를 일정 수준이상 유지하면서 각 컴포넌트 신뢰도의 값들을 최적화 할 수 있었고. 또한 비용을 최소로 하는 최적의 수를 추정할 수 있었다. 그리고 적용 모델과 기존 모델을 비교 및 평가하여 타당성을 증명하였다.
다품종 소량 생산으로 제조 업체의 전산 업무 관리가 매우 복잡해지고 있고, 전산 시스템이 급속히 변하며 환경이 복잡해지고 있으며. 전산에 입력해야 할 데이터들은 많아지고 있다 그래서 제조 업체의 근태 및 입출고 전표, 작업 일보 데이터를 사람이 일일이 입력하기엔 많은 전산 단말기와 용량이 큰 시스템을 요구하고 있으며, 현장 데이터의 실시간 처리 및 확인이 어려운 상태이다. 본 논문에서 제안된 P.O.P(Point Of Production) 단말기를 이용한 생산통신관리 시스템은 제조 업체 현장에 P.O.P 단말기를 설치하여 현장에서 일어나는 모든 입출고 및 생산 데이터를 생산 시점에서 입력 할 수 있는 기능을 가진 시스템을 설계하고 구현한다.
최근에 이용 가능한 데이터의 양이 폭발적으로 증가하고 있다 따라서 이들 데이터로부터 유용한 지식을 발견하는 자동화된 기법이 주목을 받고 있다. 데이터 마이닝이란 지식 발견의 중요한 단계로서, 데이터로부터 유용한 패턴을 발견하는 방법이다. 본 논문에서는 데이터 마이닝 기법을 조사한다 이러한 조사과정을 통하여 실세계에서 보다 효율적으로 적용 가능한 데이터 마이닝 기법을 찾아내고. 이들 기법에 대한 적절한 응용 영역과 앞으로의 연구방향을 제시한다.