발달된 인터넷 환경과 데이터 교환 표준 언어로서 확정되고 있는 XML을 기반으로 하여 대량의 웹 문서들이 생산되면서 정보 추출의 대상은 자연스럽게 웹 문서로 이동하게 되었다. 이에 따라 급속히 증가하고 있는 XML 문서에 대한 구조, 통합 및 검색을 위한 연구들이 있다. 이 논문에서는 XML 문서들에 대한 질의 처리, 검색 등을 효율적으로 처리하기 위한 기반으로써 빈발구조 중심의 XML 문서를 클러스터링 하는 방법을 제안한다. 첫째 XML 문서를 트리 구조로 표현하여 분리하고 분리된 구조들을 대상으로 빈발하게 발생하는 구조들을 추출한다. 둘째 각 XML 문서에서 추출된 빈발 구조들을 트랜잭션의 항목으로 취급하여 클러스터링을 수행한다. 클러스터링을 수행할 때 각 클러스터의 생성 및 생성된 전체 클러스터의 응집도를 함께 고려하는 주요항목 가중치를 이용한다. 셋째 기존연구와의 비교 실험을 통해 제안하는 방법의 우수성을 증명한다.

유전자들의 그룹은 복잡한 상호작용들을 통해 세포의 기능이 조절되며 이러한 상호작용을 하는 유전자 그룹들을 유전자 조절 네트워크 (GRNs: Gene Regulatory Networks)라고 한다. 이전의 유전자 발현 분석 기법인 군집화와 분류는 단지 상동성에 의한 유전자들 사이의 소속을 결정하는 데에는 유용하나 분자 활동에서의 같은 클래스에서 발견되어지는 유전자들 사이의 조절 관계를 식별할 수 없다. 더욱이 유전자들이 어떻게 연관되는 지와 유전자들이 서로 어떻게 조절하는지에 대한 매커니즘의 이해가 필요하다. 따라서 이 논문에서는 시계열 마이크로어레이 데이터로부터의 유전자들의 조절 관계를 발견하기 위해서 빈발 패턴 마이닝과 연쇄 규칙을 이용한 새로운 접근법을 제안하였다. 이 기법에서는 먼저, 빈발 패턴 마이닝 적용을 위한 적절한 데이터 변환 방법을 제안하였고 FP-growth을 이용하여 유전자 발현 패턴들을 발견한다. 그런 다음, 연쇄 규칙을 이용하여 빈발한 유전자 패턴들로부터 유전자 조절 네트워크를 구축하였다. 마지막으로 제안된 기법의 검증은 공개된 유전자들의 조절 관계와 실험 결과의 일치함을 보임으로써 평가하였다.

최근 메인 메모리 가격이 하락하고 용량이 크게 증가함에 따라 메인 메모리 데이터베이스에 기반한 응용이 급격히 증가하고 있다. 캐시 미스 (cache miss)는 CPU에서 액세스하고자 하는 데이터가 캐시에 존재하지 않아 메모리로부터 읽어 들이는 과정이며, 메인 메모리 데이터베이스의 성능 감소의 중요한 원인이다. 메인 메모리 데이터베이스에서의 캐시 미스를 줄이고 캐시를 최대한 활용하기 위하여 여러 가지 캐시 인식 트리들(cache conscious trees)이 제안되었다. 이러한 캐시 인식 트리들은 각각 특성이 다르므로 하나의 응용에서 둘 이상의 캐시 인식 트리들이 동시에 관리될 수 있다. 또한, 만약 기존의 캐시 인식 트리가 응용에서의 요구를 만족시키지 못하면 새로운 캐시 인식 트리를 구현하여야 한다. 본 논문에서는 캐시 인식하는 일반화된 검색 트리(Cache-Conscious Generalized Search Tree, CC-GiST)를 제안한다. CC-GiST는 디스크 기반의 일반화된 검색 트리 (Generalized Search Tree, GiST) [HNP95]를 캐시 인식하도록 확장한 것이며, 포인터 압축(pointer compression)과 키 압축(key compression) 기법을 비롯하여 임의의 캐시 인식 트리의 공통적인 기능 및 알고리즘들을 동시에 제공한다. CC-GiST를 기반으로 특정 캐시 인식트리를 구현하려면 그 트리에 해당된 기능만을 구현하면 된다. 본 논문에서는 CC-GiST를 기반으로 기존의 대표적인 캐시 인식 트리인 CSB+-트리, pkB-트리, CR-트리를 구현하는 방법을 기술한다. CC-GiST를 이용함에 따라 메인 메모리 데이터베이스 응용에서 여러 개의 캐시 인식 트리를 관리하는 번거로움에서 벗어날 수 있고, 응용의 요구에 따른 새로운 캐시 인식 트리를 최소한의 노력으로 효율적으로 구현할 수 있다.

최근 멀티미디어 데이터의 급격한 양적 팽창은 원하는 데이터를 빠르고 정확하게 검색해야 한다는 새로운 과제를 안겨주었다. 이러한 효율적 검색을 위해서 가장 중요한 기반이 되는 것이 바로 멀티미디어 데이터의 적절한 표현이다. 국제 표준으로 제정된 MPEG-7은 바로 이러한 이유로 멀티미디어 데이터의 표현에 대한 표준화를 다루고 있다. 본 논문에서 메타데이터 생성을 위한 새로운 접근법을 제안한다. 사용자는 주어진 멀티미디어 컨텐츠를 작은 단위들로 분해를 하고, 분해된 단위들에 시간, 위치 둥과 같은 추가적인 기본정보뿐만 아니라 MPEG-7표준을 따르는 사건, 관계 등과 같은 분류정보를 쉽게 주석할 수 있다. 이 주석의 목적은 자동적으로 의미기술을 만들기 위한 것이고, 이 의미기술에서 노드들은 사건들이고, 링크는 그들 사이의 관계인 하나의 그래프이다. 마지막으로 제안된 기법을 기반으로 의미기술을 위한 주석도구(SMAT)를 구현하였고, 실제 실험을 통하여 성능을 평가하였다. 최종적으로, 제안 도구는 재사용성과 확장성의 두 개의 중요한 타당의 특징이 있다고 말할 수 있다.

지식 기반 사회가 구축되면서 처리해야 할 업무 프로세스의 규모가 커지고 분석할 정보의 양이 증가함으로 인해 프로세스 관리와 개선에 대한 필요성이 높아지고 있다. 이에, 각 기업은 비즈니스 모델에 적합한 프로세스 모델을 조직 환경에 구축하고자 노력하고 있다. 본 논문에서는 기업의 생존 전략을 성공적으로 실현할 수 있도록 프로세스 관리 및 개선 환경을 제안하고 이를 구현한다. 프로세스 관리 및 개선 방법으로 프로세스 개선 방법론인 6시그마 프로세스를 적용하여 프로세스 상에서 생성되는 프로세스 정보 및 구조의 상호작용을 파악할 수 있게 하였다. 이를 기반으로 기업은 가치사슬 관점에서 베스트 프랙틱스 프로세스를 전개할 수 있게 된다. 그리고 프로세스 수행 활동에 대한 데이터 측정을 위해 PSP의 일정 관리 기법을 도입하여 프로세스 수행의 주체인 업무 담당자의 역량에 대한 정확한 데이터의 수집과 반영이 가능하도록 했다. 이를 기반으로 개인은 프로세스의 정확한 수행과 예방적 결함 관리가 가능하게 되어 업무 생산성을 향상시킬 수 있게 된다.

소프트웨어 산업의 발전에 따라 소프트웨어 개발조직에서는 소프트웨어 품질이 중요한 이슈로 부각되었다. 특히 여러 종류의 테스트 성숙도 모델을 통해 조직의 소프트웨어 테스트 성숙도 향상에 대해 다양한 방면으로 시도하고 있다. 하지만 현재 테스트 성숙도를 측정할 수 있는 모델들은 기존의 개발 성숙도 측정 모델을 기반으로 개발하여 테스트 부분에 대한 언급이 부족하고 단지 테스트 성숙도 레벨만을 측정하였다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 소프트웨어 개발프로세스와 한께 테스트 프로세스를 수행할 수 있도록 이중 V모델과 테스트 성숙도의 용이한 평가를 위한 테스트 평가 속성과 레벨을 정의한 테스트 속성과 상호관련 매트릭스를 제안하였다. 테스트 프로세스 개선(Test Process Improvement: TPI)의 개선제안(Improvement Suggestion) 방법을 통해 테스트 성숙도 모델 확장하고, 측정된 성숙도를 향상시킬 수 있는 개선방향을 제시한다. 또한, 본 연구에서 제안하는 테스트 성숙도 상호관련 매트릭스는 테스트 성숙도를 정량적으로 평가하기 위해 사용하였다. 결과적으로는 확장된 테스트 성숙도 모델을 통해 조직의 테스트 성숙도를 높이는데 기여 할 수 있으리라 생각한다.

객체지향 기술은 단위가 되는 클래스가 지나지게 세밀하고 한정적이어서 재사용의 효용이 떨어진다. 컴포넌트는 객체보다 큰 단위로서 복잡도를 효율적으로 관리해주고 품질과 재사용성을 향상시킨다. 또한 MDA나 SOA와 같은 새로운 프레임워크가 등장하면서 컴포넌트 기술의 중요성은 더 커지게 되었다. 따라서 객체지향 시스템을 분석하여 새로운 환경에 적합한 컴포넌트로 재공학하는 기술이 필요하다. 본 논문에서는 객체지향 시스템으로부터 컴포넌트를 식별하기 위한 모델 기반의 정량적 재공학 방법을 제안한다. 본 방법에서는 이전 연구를 확장하여 시스템모델과 프로세스를 상세히 정의하고 정형화하였다. 객체지향 시스템으로부터 시스템 모델을 구성하고 이 모델을 사용하여 정량적 방법으로 컴포넌트들을 추출하고 정제한다. 또한 지원 도구를 개발하여 현재 존재하는 객체지향 시스템에 적용하여 유효성을 확인한다.

본 논문에서는 MDA(Model Driven Architecture) 기반의 임베디드 소프트웨어 컴포넌트 개발 방법을 소개한다. 이 방법은 이종의 임베디드 시스템에서 소프트웨어의 재사용성에 관한 문제점을 해결하고자 MDA기법을 임베디드 소프트웨어 개발에 적응한 것이다. 제안한 방법을 통해 하나의 메타 모델(Target Independent Model)을 각각의 다른 도메인에 맞는 타겟 종속적 모델(Target Specific Model)들을 만들고, 그에 따른 소스 코드(Target Dependent Code)를 개발하는 것이다. 이때 기 개발된 메타모델은 이종의 임베디드 시스템 개발에 재사용하려는 것이 목적이다. 우리는 이 방법에 따른 도구에 기존 xUML의 동적 모델링에서 표현되지 못하는 부분(병렬성, 실시간 등)을 보완하기 위해 확장하여 채택하였다. 확장된 xUML 노테이션을 기반으로 구현한 모델링 도구를 소개한다. 이는 임베디드 또는 병렬/실시간 소프트웨어의 모델링이 가능하다. 제안한 방법의 적응사례로서 이종 임베디드 시스템의 모델링을 통한 필드 개발을 보여준다.

컴포넌트 재사용을 위해 다양한 분류 방법들이 개발되어 왔다. 이러한 분류 방법들은 사용자가 필요로 하는 컴포넌트들을 쉽고 빠르게 접근하는 것을 돕는다. 전통적인 분류 방법들은 분류 구조 생성을 위한 도메인 분석 노력, 컴포넌트 사이의 관계 표현, 도메인 진화에 따른 분류 구조 유지 보수의 어려움, 그리고 한정된 도메인 적용과 같은 문제들을 포함한다. 본 논문은 이러한 문제들을 언급하기 위해 복합 클러스터 분석 기반의 컴포넌트 분류 방법에 대해 묘사한다. 안정적인 분류 구조 자동 생성을 위해 계층 클러스터 분석 방법과 새로운 컴포넌트의 자동 분류에 대해 비계층 클러스터 분석 개념은 결합된다. 제안된 방법에 의해 생성된 클러스터 정보는 관련 컴포넌트들에 대한 도메인 분석 과정을 지원할 수 있다.

본 논문은 비즈니스 프로세스와 업무 로직을 분리하여 비즈니스 프로세스를 손쉽게 모델링하고 이를 바탕으로 협업을 가능하게 하는 B2Bi 협업 워크플로우 모델링 시스템을 설계 및 구현하였다. 협업 워크플로우 모델링 시스템은 비즈니스 프로세스 모델링 도구, 실행 엔진, 모니터링 도구 3개의 컴포넌트로 구성되어있다. 첫째, 비즈니스 프로세스 모델링 도구는 애플리케이션의 비즈니스 로직을 신속, 정확하게 반영하는 프로세스 맵을 구축하는데 사용된다. 둘째, 실행 엔진은 비즈니스 프로세스 인스턴스를 위한 실시간 실행 환경을 제공한다. 셋째, 모니터링 도구는 현재 진행되고 있는 비즈니스 프로세스에 대한 실시간 모니터링 기능을 제공한다. 또한 기존 시스템인 레거시 시스템과의 연동을 위해 XML 및 J2EE 기반으로 유연성, 확장성을 지원할 수 있도록 하였으며 새로운 기업 전략과 운용에 필요한 해결책을 제시한다.

IT 투자는 기업의 일반적인 투자와는 달리 직접적인 효과를 계량화하기 어려운 부분이 있기 때문에 경영자가 IT에 투자 의사결정을 내리기가 어렵다. IT 투자에 대한 타당성을 입증하기 위해서는 정보 제공자와 수혜자가 공감할 수 있는 객관적인 평가 체제의 수립과 신규 IT 투자에 대한 경제적 효과에 대한 계량적인 척도 및 측정 방법을 포함한 정량적인 분석 틀을 제시하는 것이 필요하다. 따라서 본 논문은 기존의 투자에 대한 타당성을 입증하기 위한 모델들의 장점을 수용하고 단점을 보완한 IT 투자와 그 투자에서 얻어지는 IT 효과를 분석하여 투자타당성을 입증할 수 있는 IT ROI 방법론을 개발하여 5개 업종 21개 기업에 적응한 결과를 반영한 IT ROI 시스템을 구축하였다. 이 시스템에 의해 정보시스템이 기업의 활동에 기여하는 효과에 대한 객관적인 타당성을 확보하여 IT 투자 의사결정을 도와주고, IT 투자를 보다 합리적으로 결정할 수 있어 효율적인 IT 투자가 이루어질 수 있는 체계를 제시한다.

소프트웨어 개발에 있어서 구현에 앞서 아키텍처를 설계하는 일은 프로젝트의 성공을 위해 필수적이다. 본 논문은 한국원자력연구소 내에서 가동 중인 하나로 원자로의 방사선감시시스템 소프트웨어 개발과정에서 품질속성 기반 설계방법을 적용하여 소프트웨어 아키텍처를 설계한 사례를 보여준다. 품질속성 기반 설계방법은 Bass[1]가 제시한 속성 기반 설계방법을 변형한 것이다. 이는 먼저 시스템의 기능요건 및 품질요건을 아키텍처 드라이버(driver)로서 도출하고, 이를 만족하기 위한 전술(tactic)을 선택하고, 선택된 전술에 근거하여 아키텍처를 결정하고, 결정된 아키텍처를 구현 및 검증하는 과정으로 이루어진다. 하나로 원자로 방사선감시시스템의 개발요건으로부터 가용성, 유지보수성, 호환성과 같은 품질요건이 추출되었으며, hot-standby 서버 이중화와 약결합의 모듈화와 같은 전술이 선택되었으며, 이중화 서버에 다수의 클라이언트가 연결되는 클라이언트-서버 구조와 객체지향적 데이터 처리 구조가 방사선감시시스템을 위한 아키텍처로 결정되었다. 상용도구인 Adroit를 이용하여 아키텍처가 구현되었으며, 아키텍처 검증은 기능 중심의 시험을 통해 이루어졌다. 적은 예산과 단기간 내에 완수해야 하는 방사선감시시스템 개발에 품질속성, 기반 설계방법을 적용함으로써, 보다 효율적으로 과제를 성공시킬 수 있었다. 방사선감시시스템 개발에서 설계된 아키텍처는 한국원자력연구소 내 다른 설비의 방사선감시시스템 개발에 재사용할 예정이다. 추가적으로 방사선감시시스템 아키텍처를 정량적으로 평가하는 작업이 필요하다.B-트리, CR-트리를 구현하는 방법을 기술한다. CC-GiST를 이용함에 따라 메인 메모리 데이터베이스 응용에서 여러 개의 캐시 인식 트리를 관리하는 번거로움에서 벗어날 수 있고, 응용의 요구에 따른 새로운 캐시 인식 트리를 최소한의 노력으로 효율적으로 구현할 수 있다.에 따라 증가한다. 에틸렌 함량이 50 wt% 보다 많을 경우, 혼합용매들의 극성인력 효과가 밀도 효과보다 커서 온도가 낮아짐에 따라 cloud-point 압력은 증가하였다. 에틸렌 함량이 50 wt% 보다 적을 경우, 혼합용매들의 극성인력 효과가 밀도 효과보다 작아서 온도가 낮아짐에 따라 cloud-point 압력은 감소하였다. 2번 150.2 cGy, 200 cGy, 환자 3번 150.5 cGy, 211.4 cGy, 환자 4번 155.5 cGy 198.6 cGy의 결과를 얻었다. 결 론: 본 원에서 변형 근치적 유방절제술 후 흉벽 방사선치료의 가장 적절한 볼루스 적용 횟수는 전 치료횟수의 $50{\sim}60%$ 적용이다.적인 기준을 마련하고 환자들이 치료과정에서 실질적으로 알고자 하는 의문점들을 체계적으로 교육해 나간다면 지금까지 보다 훨씬 더 나은 환자 만족과 치료 결과를 얻을 수 있으리라 기대된다.적 교육 훈련이 더 엄격하게 진행되므로, 부서 관의 협력으로 방사선사 보수교육에 합산하는 방안이 필요할 것이다. 임신이 확인된 방사선관계종사자의 피폭관리도 새로이 반영되어야 할 것이다. 따라서 업무의 특성상 사용되는 특별한 용어 외에 공통적으로 사용되는 용어의 통일은 반드시 필요하며, 방사선분야의

본 연구는 정보환경에 있는 기업에서 근무하는 개인의 정보역량 측정을 위한 효율적인 측정모형을 개발하였다. 본 모형은 4 개의 측정영역과 12개의 측정요인 그리고 구체적인 측정항목을 포함한다. 개발된 모형의 타당성과 신뢰성은 SPSS software 를 적용한 Pilot Test 를 통한 Factor Analysis and Reliability Analysis 에 의해 검증되었고, 개인 정보역량을 효율적으로 측정할 수 있는 구체적인 측정항목들을 제시하였다. 개발된 측정모형의 실용성과 활용성을 검증하기 위해 실제 기업에서 근무하는 264 명의 인력에 대해 개인 정보역량을 측정하여 그 결과를 제시하였다. 본 측정모형은 산업현장에 있는 인력의 정보역량 향상에 기여할 것이다.

본 논문에서는 상황인지 시스템의 작업 부하를 줄이고 추론 성능을 향상시키기 위하여 개선된 역전파 알고리즘을 사용하는 진보된 학습 메커니즘을 위한 새로운 프레임워크를 제안한다. 학습 메커니즘은 상황인지 시스템의 전체 성능을 좌우하는 매우 중요한 부분이지만 현재까지 사용자들의 상황 정보를 대상으로 학습 메커니즘의 개선을 통한 상황인지 시스템의 성능을 향상하려는 연구는 많이 진행되지 않았다. 역전파 알고리즘은 상황 인식 시스템의 학습 메커니즘을 위한 가장 적합한 알고리즘 중에 하나로서 제안된 프레임워크는 기존의 역전파 알고리즘을 개선하고, 시스템 캐싱을 이용하여 작업 부하를 효율적으로 관리함으로써 추론 성능을 향상시켜 상황인지 시스템의 전체 성능을 향상시킨다. 성능평가를 통하여 제안된 프레임워크가 상황인지 시스템의 전체 성능을 향상시키는 것을 보인다.