최근 S/W관련 산업계에서는 조직의 프로세스 개선 요구가 증대되고 있다. 이는 수준 높은 소프트웨어의 품질과 개발, 유지 보수 비용의 최소화, 제품 출하시간의 단축을 위하여 소프트웨어 프로세스에 대한 예측, 통재 가능성을 증가시키기 위함이다. 따라서 SPICE / CMM와 같은 표준을 사용하여 조직의 프로세스 능력 수준을 평가하고 수준향상을 꾀하고, 기업이 최고도의 높은수준에 도달하기 위해서는 조직의 비젼에 대응한 정량적인 모델에 의한 프로젝트 관리가 필요하다. 본 논문에서는 목표기반 (GQM) 방법을 도입하여 소프트 웨어 프로세스 개선 (SPI)을 추진하고, 경험공장(EF)를 구축하는 기반이 되는 프로젝트 정보 구축 모델을 설계하고 이 과정의 방법론과 모델을 UML로 표현하여 검증하고, 사례연구를 통한 모델의 신뢰성을 확인하고자 한다. 목표기반 방법을 사용하여 조직의 목표를 도출해 내고, 구축된 조직의 목표를 SPA에서 나온 개선사항에 프로젝트의 목표로 투영하여 조직전체의 프로세스가 조직의 목표에 맞추어 나아감으로서, 조직의 프로세스 개선과 최적화를 성취할 수 있게 한다.

최근 소프트웨어 산업에서는 개발 기간의 지연, 비용 증대와 같은 위험관리를 하기 위한 방법으로, SPI 전략이 활발히 진행되고 있다. 사실표준인 CMM이나 국제표준인 SPICE 등이 SPI의 참조적인 모델로 사용된다. 그러나 이들 모델은 특정환경을 가진 소프트웨어 개발 조직에 대한 품질 개선을 위해서 필요한 구체적인 개선 절차와 방법을 기술하고있지 않다. 특히 SPI를 위해서 SPA가 선행되는 경우가 많은데, 효율적인 SPA를 위해서는 심사절차에 대한 정형화가 필요하며 이를 통하여 심사의 일관성을 유지할 수가 있다. 본 논문에서는 심사의 정형화를 위해 SPA의 각 단계들을 UML을 사용하여 표현하고, 모델의 신뢰성을 ISO/IEC 9126의 6가지 품질 특성의 테두리 안에서 검증하고자 한다. 또한 결함들(Defect)간에 연관성을 분석하여, SPA의 등급평가 절차에서 사용되도록 제안한다.

최근 소프트웨어 사용자의 요구사항이 빠르게 변화하고 있으며, 그에 따른 소프트웨어 규모도 커지고 있다. 소프트웨어 개발 업체들은 적은 개발비용으로 사용자의 기대를 만족시키는 고품질의 소프트웨어를 단기간에 출시하고자 많은 노력을 기울이고 있으며, 소프트웨어 제품과 프로세스들에 대해서 제언하고 예측할 수 있는 능력을 확보하고자 노력하고 있다. SPICE 모델에 따른 소프트웨어 프로세스 개선은 소프트웨어 개발 업체의 개발 및 관리 문제점을 해결하는데 사용되고 있으나 개선을 위한 지침의 부족으로 개선 실행에 어려움을 보이고 있다. 이어 본 논문에서는 SPICE 모델에 따른 소프트웨어 프로세스 심사 결과의 개선 항목을 잠재적인 결함으로 간주하고, GQM 방법론에 의해서 소프트웨어 프로세스 개선을 수행함으로써 조직의 비전과 목표 프로세스 능력을 달성할 수 있도록 제안한다. 또한, 결함 제거를 위한 트리거를 구축하고, 개선 사항과 타 프로세스와의 연관성을 분석하여 효과적인 프로세스 개선을 유도하고자 한다.

본 논문에서는 신뢰성 있는 소프트웨어 개발을 위한 위험분석 방법을 모색한다. 기존의 프로세스 능력 결정(PCD: Process Capability Determination)결과의 차이를 이용한 전체 위험결정 방법의 취약점을 보안하기 위해 MBASE(COCOMOII)I에서 제시하는 위험분석 방법을 이용한다. 이 과정에서 필수적으로 수행되어야 할 과제는 레벨의 MP(Management Practice)단위 속성과 cost driver를 매핑함으로써 개별 위험항목(risk item)을 얻는 것이다. SPICE 레벨4 단계를 예로 cost driver를 추출하고 rating 결과를 입력하여 위험요소의 우선순위를 결정하며, 결정된 위험 우선순위에 따라 위험을 제거할 경우 전체 위험이 급격히 감소되어 RE(Risk Exposure) 그래프의 하강 곡선을 따름을 증명하였다. 이러한 산정결과를 통해 레벨에 영향을 미치는 위험 속성 및 위험 제거시 전체위험의 감소율을 예상할 수 있다.

오늘날 소프트웨어는 개발 방법론을 이용하여 양적으로나 질적으로 많은 발전이 이루어졌다. 이와 더불어 소프트웨어에 대한 소비자들의 요구와 지식 수준 또한 같이 높아짐으로써 소프트웨어 인증에 대한 관심과 인식도 같이 높아지고 있는 추세이다. 본 논문에서는 소프트웨어 품질 인증을 위한 메타 모델의 필요성을 알아보고 기존 연구[1]되었던 메타 모델의 개념 수준을 더욱 발전시켰다. 그리고 간단하지만 실질적인 예제를 통해서 메타 모델과 인증 모델, 인증 프로그램과의 관계를 명확하게 정립하고자 한다.

컴포넌트 시스템은 잘 정의된 아키덱처를 기반으로 개발되어야 한다. 소프트웨어 아키텍처를 정확하고 엄밀하게 설계, 분석하기 위해서는 아키텍처 기술언어(ADL)의 사용이 필요하다. 컴포넌트 시스템의 아키텍처 모델링에 ADL을 효과적으로 사용하기 위해서는ADL로 기술된 명세 수준의 아키텍처 모델로부터 목표한 플랫폼에 부합하는 컴포넌트 시스템을 효율적으로 구현할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 C2 스타일의 아키텍처에 기반한 컴포넌트 합성을 지원하는 ADL을 설계, 구현한 결과와 이를 EJB 컴포넌트들의 조립을 지원하는도구의 아키텍처 기술 언어로 사용한 사례를 설명한다.

Writing requirements in formal notation for a safety-critical system can improve software quality and reduce the errors that may arise later on in the software development life cycle. In this paper, we propose a formal specification approach used to describe the nuclear control system. The approach is based on the existing AECL approach that was the only formal specification technique applied to nuclear control systems in the past. Although the approach is AECL-based, the complex descriptions of certain requirements have been reduced by using different specification techniques. We discuss the differences and how the proposed approach provides not only specification but also verification environment.

아키텍쳐 기술 언어(ADL : Architecture Description Language)는 상위 추상화 수준에서의 소프트웨어 시스템의 구조와 행위를 기술하는데 필요한 아키텍쳐 모델 요소들에 대한 직접적인 표현 수단을 제공한다. ADL온 특히 명세 수준의 논리적인 아키텍처를 모델링, 분석하는데 유용하다. 그렇지만 ADL로 기술된 상위 수준의 아키텍쳐 명세가 하위 수준의 구현 시스템으로 어떻게 상세화 되는지 알기가 쉽지 않다. 즉, 상위 수준의 아키텍쳐 명세와 하위 수준의 아키텍쳐 구현 사이에 의미적 차이가 존재한다. 본 논문은 이러한 의미적 차이를 효율적으로 줄일 수 있는 방법을 찾기 위한 일차적인 연구 결과로서, C2 스타일 기반의 ADL로 기술된 아키텍쳐 모델을 Java 구현 코드로 자동 변환하는 방법을 제안한다.

반응형 실시간 시스템의 특성을 가진 원자력 발전소 제어시스템은 안정성이 크게 중요시되며, 소프트웨어의 오류가 많은 인적 물질적 피해를 줄 수 있는 시스템이므로 높은 신뢰도를 가지고 있는 소프트웨어가 요구된다. 높은 신뢰도를 뒷받침하기 위해 내장되는 소프트웨어는 적합한 정형명세기법과 정형검증기법의 적용이 필요하다. 소프트웨어 개발시 적용되는 정형기법은 명세의 모호성을 제거하고 검증을 수행하기에 용이하게 하므로, 높은 신뢰도를 요구하는 반응형 실시간 시스템인 원자력 분야의 소프트웨어 개발에 유용하다. 그러므로, 본 논문에서는 반응형 실시간 시스템의 특성을 가진 원자력분야의 소프트웨어 개발시 유용하게 적용할 수 있는 정형기법을 기반으로 한 소프트웨어 개발 방법론을 제시하고자 한다.

이동 분산 실시간 시스템(MDRTS:Mobile Distributed Real-time Systems)은 분산 네트워크 상에서 협력 동작하며 특정 시간 내에 요구하는 정보를 제공하는 이동 시스템이다. MDRTS는 시간, 이동성, 분산성 등을 표현하기 때문에 명세 복잡도가 높고, MDRTS의 성공적인 동작을 보장하기 위해 보다 정확하고 효율적인 시스템의 설계가 중요하다. 특히 시스템의 분산성과 이동성에 의해 발생하는 다양한 종류의 제약 사항을 표현한 수 있는 정형기법이 필요하다. 본 논문에서는 MDRTS을 명세하기 위해 PATM(Probabilistic Abstract Timed Machine)[1]을 확장하여 정의한 DATM(Distributed Abstract Timed Machine)에 대해 기술한다. DATM은 PATM에서 표현하기 힘들었던 이동하는 기계의 분산 정보를 명세할 수 있도록 하였고, 시간, 거리, 확률, 보안에 대한 제약 사항을 명세할 수 있도륵 정의하였다. MDRTS가 가진 제약사항들은 영역을 정의하여 표현하였다. 영역의 종류에는 시간영역, 거리영역, 확률영역, 보안영역이 있다. 각 영역의 속성에 시간적인 제약을 표현할 수 있으며, 시간과 공간 논리를 사용하여 모델링하였다.

이동 분산 실시간 시스템(MDRTS:Mobile Distributed Real-Time System)은 특정 시간 내에 분산 네트워크를 통한 정보 교환 및 요구된 동작을 실행한다. 그리고 경로, 시간 및 속력에 관한 제약사항에 따라 머신이 이동하는 시스템이다. 본 논문은 MDRTS에서 발생되는 머신의 이동을 분석하기 위해, PATM[1]에 위치 공간 개념을 추가하여 확장한 DATM(Distributed Abstract Timed Machine)을 정의한다. 머신의 이동과 이동을 제약하는 사항들, 경로, 시간 및 속력 등을 나타내는 표현법을 정의하며, 각 제약 사항에 따른 이동에 관한 규칙을 기술한다.

Statecharts는 복잡한 Reactive System의 행위적인 부분을 가시적으로 명세하는데 효과적이다. CCS에 근간을 둔 ACSR은 실시간 시스템을 명세하기 위하여 시간, 우선순위, 자원의 개념을 추가하여 엄격한 명세가 가능하다. 본 논문에서는 Statecharts와 ACSR의 공통점과 차이점을 보이고, 동기적인 시간을 적용한 Statecharts를 ACSR로 변환할 수 있음을 보인다. 또한, 변환된 ACSR에 공유자원에 대한 명세를 추가함을 보인다.

정형 언어 OCL은 UML의 한 부분으로써 클래스 다이어그램과 상태 기계의 조건을 표현하는데 많은 장점을 가지고 있다. 그렇지만, OCL을 이용하여 상태 기계를 메타모델링 하는데는 적지 않은 한계가 있다. UML/OCL은 모델의 정적인 구조를 강조하지만, 시스템이나 서브 시스템의 시간과 환경에 대한 반응을 고려는 미흡하다. 또한, 시스템의 변화에 있어 시그널은 오퍼레이션과 유사하지만 상태 기계에서만 다루어진다. 결국, 시스템의 변화에 대한 고려는 상태 기계를 통하여 보다 명확하게 명세 될 수 있으며, 현재 OCL의 확장으로써 이러한 문제를 해결 할 수 있다.

CORBA나 DCOM과 같은 개발환경을 기반으로 한 컴포넌트 기반 개발(CBD : Component Based Development)은 광범위한 소프트웨어 재사용을 유도한다. 하지만 컴포넌트의 개발 과정 중 영세 및 설계 단계에서 그 컴포넌트가 과연 실행이 가능한 것인지, 오류는 없는지를 명확하게 알 수 있는 방법이 없다. 컴포넌트의 개발 초기 단계에서 그에 대한 검증의 과정을 통하여 논리적 설계 오류를 초기에 피드백할 수 있는 기회를 얻을 수 있을 뿐만 아니라 개발하고자 하는 컴포넌트의 품질을 보장할 수 있게 된다. 본 논문에서는 비동기 시스템 컴포넌트 소프트웨어 개발에서 개발의 초기에 발생될 오류를 발견하기 위해 검증 언어인 PROMELA(Process Meta LAnguage)로의 변환과 LTL의 제약사항을 적용하여, SPIN을 통해 명세의 일관성을 검사하고 정확성을 검증하는 방법을 제안함으로써 생산비를 감소시키고 안정성과 정확성 그리고 신뢰성을 가진 컴포넌트 소프트웨어를 개발할 수 있다.

EJB는 컴포넌트 기반 개발(CBD)을 지원하는 컴포넌트 모델중의 하나이며 최근 특어 EJB를 이용한 활발한 어플리케이션이나 시스템 구축이 이루어지고 있다. 최근 증가하고 있는 EJB 컴포넌트들을 효율적으로 재사용 하기 위한 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 EJB 컴포넌트 타입 중 엔터티 빈들 간의 조립을 목적으로 Dual Persistent 엔터티 빈 괘턴을 이용한 효율적인 엔터티 빈 조립 방법을 제안하여 기존에 영속성에 대한 종속성이 강해 재사용이 쉽지 않던 BMP 엔터티 빈을 영속성이 독립적인 CMP 엔터티 빈으로 변환해 재사용 향상된 조립을 한다.

현재 소프트웨어 개발에서 증가적으로 채택되고 있는 컴포넌트 기반 소프트웨어 엔지니어링(CBSE)에서, 새로운 프레임 ？에서의 컴포넌트의 효율적인 동작을 위한 컴포넌트 변형이나, 컴포넌트 통합은 활발히 연구가 진행중이나, 변형이나 통합으로 인하여 발생 할 수 있는 오류들을 테스팅하는 방법이과, 툴은 부족한 현실이다. 본 논문에서는 컴포넌트의 통합, 변경시 발생할수 있는 에러들을 쉽게 검출하기 위하여 본 논문에서 제안한 CCG(Component Calling Graph)를 이용하여 컴포넌트간의 의존성을 추적하고 selection 알고리즘을 거친 테스트 케이스 추출을 통한 컴포넌트의 효율적인 테스팅 방법을 제안하였다.

소프트웨어 산업의 급속한 발전과 더불어 소프트웨어의 생산성의 향상과 재사용 측면이 매우 강조되면서 다양한 방법으로 접근이 되고 있다. 특히 J2EE의 EJB 기반의 컴포넌트 개발은 플랫폼에 독립적으로 운용이 가능한 시스템개발에 큰 영향을 미쳤다. 그리고 디자인 패턴의 개념을 도입함으로써 다시 발생될 수 있는 문제점들을 패턴으로 정리하고 해결점까지 제시하고 있어 소프트웨어의 재사용 측면에 발전을 가져오고 있다. 본 논문에서는 여러 디자인 패턴 중 Dual Persistent Entity Bean 디자인 패턴을 이용하여 엔티티 빈을 설계하는데 BMP와 CMP를 동시에 지원할 수 있는 환경을 이용한 모델을 제시하고 있다.

정보화 기술의 급속한 발전과 인터넷을 통한 세계적인 전자상거래 시장확대 및 B2B 비중의 증가 등 경제 패러다임이 변화하고 있다. 이러한 급변하는 시장환경과 B2B 거래 활성화에 따라 기업 간 비즈니스 프로세스 및 거래 문서의 표준화가 대두되었고, 이를 위해 XML을 이용한 인터넷 기반 글로벌 전자상거래 실현을 위한 지원 기술로서, ebXML이 국제 표준으로 등장하였다. 본 논문에서는 비즈니스 프로세스 모델링을 위한 UMM 모델링 방법론과 비즈니스 프로세스의 표준화를 위해 ebXML에서 제시하고 있는 워크시트를 이용하여 신발산업의 비즈니스 프로세스 표준화를 위한 모델링을 제안하였다.

IT 기술이 급격히 변화하더라도 새롭게 개발되는 대부분 소프트웨어의 핵심 부분은 기존에 존재하는 소프트웨어를 재사용하여 구현되어지는 경우가 많다. 그러나, 소프트웨어가 최초로 개발된 후 시간이 흐르고 빈번한 수정이 가해지게되면 소프트웨어는 필연적으로 최초의 형상과 많이 달라져 소프트웨어의 효과적인 재사용을 어렵게 한다. 이러한 레거시 소프트웨어를 재사용하기 위해 Refactoring을 적용하여 레거시 소프트웨어를 컴포넌트화하고 이를 재사용하고자 한다. 또한, Refactoring에 관련된 일련의 활동을 Activity로 보고 변경 관리의 대상으로 선정하여 이를 관리함으로써 Refactoring 활동을 평가하고자 한다.

최근 XML 문서가 급증함에 따라 웹-기반 XML 응용 문서의 중요성이 많이 부각되고 있는 실정이다. 웹-기반 XML 응용 문서의 대표적인 예로 OSD, CDF가 있다. OSD 포맷은 소프트웨어 패키지와 그들간의 관계를 정의하는 것으로 CDF 문서 등에서 많이 사용되고 있다. 그러나 아직까지 이에 대한 객체 모델링이 제안된 바 없어, 소프트웨어를 재사용하려는 사람들마다 별도의 양식으로 이들 관계를 표현하고 있는 실정이다. 따라서, 본 논문은 UML의 다양한 관련성을 이용하여 OSD와 CDF 문서를 클래스 다이어그램으로 표현하고자 한다. 이를 위한 CDF와 OSD로부터 글래스 다이어그램 구성 요소로의 사상 규칙과 알고리즘을 제안한다. 본 연구의 의의는 소프트웨어 패키지간의 구현과 실체 관계를 UML 형태로 일관되게 표현하고 클래스 다이어그램 형태로 출력하여, 객체지향적인 문서 관리의 기반이 되도록 하는 것이다.

복잡한 하드웨어 및 소프트웨어를 설계함에 있어 그 안정성에 대한 보장이 매우 중요하다. 이를 위해 정형 검증이나 테스팅과 같은 많은 기법을 활용하고 있다. 그러나 안정성 검증을 위해 시스템을 모델링하고 데스트 케이스를 만드는 과정에서 상태 폭발에 따른 메모리의 한계에 부딪히게 된다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하고, 메모리를 효율적으로 이용할 수 있는 탐색방법을 이용한 데스트 케이스 생성 알고리즘을 제안한다.

HLA(High Level Architecture)를 기반으로 한 시뮬레이션들은 분산 환경에서 수행되는 특징을 갖는다. 이러한 시뮬레이션들은 지난 몇 년 동안 계속해서 그 규모가 커지고, 복잡해지고 있다. 이런 분산 시뮬레이션을 실행시킬 때 페더레이트(federate)들의 오동작으로 네트워크의 혼잡을 유발하는 등의 문제점이 생길 수 있다. 이러한 문제점을 효율적으로 해결하기 위해서는 이와 같은 분산 시뮬레이션을 관리 할 수 있는 수단이 필요하게 되었다. HLA 개발자들은 페더레이션(federation)의 내부를 알기 위해서 객체 모델을 개발했고, 이것을 Management Object Model(MOM) 이라고 한다. HLA MOM은 페더레이션을 모니터링과 컨트롤하며 관리 할 수 있게 한다. HLA RTI는 페더레이트간에 효율적으로 정보를 교환하게 하는 분산 운영 시스템이며 MOM을 통해서 RTI의 운영정보에 접근하고, 수행을 통제 할 수 있는 방법을 제공하고 있다. MOM을 이용할 경우 RTI 운영 정보들은 기존의 RTI 서비스를 이용해서 전달될 수 있으며, 이런 특성으로 인해 시스템 관리를 목적으로 하는 어플리케이션을 용이하게 구현 할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 HLA MOM을 이용한 페더레이션을 관리 하는 FMS(federation Management System)을 개발하고자 한다.

레거시 시스템은 수년간 기업에서 많은 노력과 투자하여 개발되어 왔으며 현재는 기업의 중요한 자산으로 여겨지고 있다. 하지만 수많은 수정을 거치면서 시스템은 점차 비구조화 되어지고 그에 따른 문서화 작업이 제대로 이루어지지 않았으며, 과거의 중앙 집중적인 메인 프레임환경을 웹과 같은 분산 환경으로 이전하고자 하는 비즈니스 요구사항이 점차 증대되고 있다. 본 논문에서는 레거시 시스템을 컴포넌트 래핑 기술을 이용하여 엔터프라이즈 자바 빈(EJB)으로 생성하는 지원도구 개발의 일환인 레거시 컴포넌트 식별 기법을 소개한다. 제안된 식별 기법은 비즈니스 로직을 변수 분류(Variable Classification), 슬라이싱 판별 기준, 워크플로워 분석을 이용한 레거시 컴포넌트 후보를 식별하는 방법을 제시한다.

컴포넌트 기반 구조의 프레임 워크인 샤모아 프레임 워크(Chamois Framework)는 다양한 컴포넌트 아키텍쳐중 COM(Component Object Model)과 Web Service로 개발되었다. 컴포넌트 기반 소프트웨어 개발(Component-Based Software Development)은 이미 작성된 소프트웨어 컴포넌트를 자신의 목적에 맞도록 재사용함으로써 여러 가지 위험 요소가 따를 수 있다. 따라서, 샤모아 프레임 워크에서 맞춤으로 변형된 컴포넌트에서 발생하는 오류를 테스트하기 위한 컴포넌트 맞춤 테스트 기법이 필요하다. 본 논문에서는 컴포넌트 맞춤 테스트 기법을 오류삽입 기반의 COM으로 확장하여 COM 컴포넌트 맞춤 테스트 기법을 샤모아 프레임 워크에 적용한 사례를 보인다.

기존에 수행되어 왔던 방법론들을 새롭게 바꾸는 것은 쉬운 일이 아니다. 기존의 보증방법론을 활용하여 CC기반의 정보보호시스템의 보안성 평가를 하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 CC기반의 정보보호시스템의 보안성 평가를 위한 기존 보증 방법론의 접근 방안을 연구하기 위한 첫 단계로, 기존 보증 방법론을 조사 및 분석하여 활용하기에 적합한 방법론들의 목록을 도출한다. 본 연구에서 도출한 CC와 상호호환이 가능한 기존 보증 방법론을 이용하여 CC기반의 보안성 평가를 위한 기존 보증 방법론의 접근 방안의 연구는 평가를 효율적으로 수행할 수 있을 것이다.

내장형 시스템의 개발에 있어서 자원의 효율적인 활용과 정확한 설계를 위해 SystemC를 이용한 통합설계 방식이 많이 사용되고 있다. 하지만 시스템이 점점 복잡해 지면서 단순한 언어차원에서의 개발 뿐 아니라 개발 이전에 시스템의 정확성을 검증해야 할 필요성이 대두되었다. 이를 위해 정형기법 및 테스팅과 같은 방법을 사용하게 되었다. 본 논문에서는 SystemC로부터 정형기법 도구인 VIS의 입력 언어인 BLIF-MV로 자동 변환하는 알고리즘을 제시하고, SystemC 코드로부터의 자동 검증 방법을 제안하고자 한다.

인터넷을 이용한 기업간 전자상거래를 위해 기업 내부의 업무 흐름을 관리하는 워크플로우에 관한 관심이 높아지고 있다. 워크플로우 엔진을 구동시키기 위해 먼저 고려되어야 하는 것이 기업 내부의 업무 프로세스를 정의하고 정의된 프로세스를 validation할 수 있는 모델링 도구가 필요하다. 이에 본 논문에서는 물류 협업 프로세스를 정의하고 모델링하기 위한 EJB 기반의 Business Process Modeling Tool(BPMT)를 설계 및 구현하다. BPMT는 WPDL을 지원하는 다 기종의 워크플로우 엔진에서도 협력 체제를 구축할 수 있도록 설계되었으며, 프로세스를 수행시키기 위한 Activity, Transition, Process, Organization, Application, RelevantData DataType으로 구성 되는 일련의 업무 흐름을 정의하며, 범용적인 의미의 Process 설계 도구로서 사용자가 편리하게 작업할 수 있도록 Integrated UI를 지 원한다. 또한 기본적인 물류 영역의 업무 프로세스를 라이브러리화하여 제공함으로써 사용자로 하여금 새로운 물류 프로세스 정의를 쉽게 한다.

분산 네트웍환경하에서 코바의 네이밍 서비스는 네임 서버에 저장한 논리적 이름을 통해서 객체의 위치 정보를 얻는다. 이 방식은 서버의 물리적인 위치 변화에 상관없이 객체의 위치 투명성을 제공한다. 그러나 기존의 네이밍 서비스의 기능은 단순히 데이터베이스 역할만 할 뿐, 동적인 환경 하에서 서버와 클라이언트간의 유동적인 실효정보를 업데이트 하지못하고 네임 서버도 하나의 중앙 집중서버 구조로 되어있어서 홈 네트웍상에서 룸 단위의 디바이스 정보를 처리하는데 있어서 적합하지 않다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하고 분산형홈 네트웍 환경에 적합한 서비스를 제공하기 위해 OMG 네이ald 서비스를 기반으로 하여 새로운 네임 서버구조를 설계하고 디바이스 정보를 효율적으로 제공할 수 있는 모델을 제시한다.

본 논문은 씬 서버들을 클러스터로 구성한 서비스 서버들의 모니터링 항목 값을 인터넷으로 연결된 모니터링 서버에서 수집할 수 있는 모니터링 시스템을 구성한다. 본 시스템은 MS .NET 플랫폼에서 제공하는 성능 모니터 클래스를 사용하여 구현하였으며, 일반적인 모니터링 시스템과 달리 토픽기반 메시지 처리기를 사용하여 다양한 클라이언트의 요구에 적절히 대응할 수 있고, 지역 네트워크뿐만 아니라 인터넷으로 연결된 원격 네트워크의 클라이언트로 수집된 모니터링 항목 값을 전송할 수 있다.

오늘날 발달된 분산 컴퓨팅 환경 하에서는 성능, 보안, 이질성 등 시스템의 여러 분산 특성이 이슈화되며 이러한 분산 특성을 잘 고려하여 다루지 않는다면 심각한 문제를 야기시킨다. 지금까지 각 분산 이슈의 특성에 집중된 해결방법이 있었으나, 너무 구현 세부적이거나 근원적인 소프트웨어 설계방법의 관점이 아닌 경우가 많았다. 이에 반해 아키텍처 기반의 개발방법들은 소프트웨어의 여러 비기능적 특성에 근원적인 접근을 돕지만 절차가 명료하지 못한 문제를 안고 있다. 따라서 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위해 절차 중심의 방법을 기본으로 하여 시스템의 비기능적 특성으로의 근원적인 접근을 돕기 위해 스타일, 패턴과 같은 소프트웨어 아키텍처의 요소를 이용하는 방안을 기술한다.

컴퓨터 성능의 향상으로 고비용의 수행을 요하는 뮤테이션 기법의 적용 가능성이 커지면서 뮤테이션 기법에 대한 연구가 다시 활성화되고 있다. 뮤테이션 기법에 대한 연구는 순차 프로그램에 대해서는 완성 단계인 것에 반해, 객체지향 프로그램에 대한 연구는 역사가 짧고 아직 초기 단계에 머무르고 있다. 본 논문에서는 현존하는 자바 뮤테이션 오퍼레이터를 모두 지원하는 뮤테이션 분석 도구인 MuJava/SC를 구현하고 이의 성능 개선 방안에 대해서 논의한다. MuJava/SC 구현에는 리플렉션 시스템을 사용하였는데 그 중에서 구조적 리플렉션이 객체지항 뮤데이션 도구의 구현에 적절히 이용됨을 보여주었다. MuJava/SC의 성능을 개선한다면 객체지향 프로그램의 뮤테이션 분석에 유용하게 사용될 수 있을 것이다.

서비스의 중단 없이 소프트웨어를 동적으로 업그레이드하고 확장하기 위해서는 객체지향 소프트웨어의 작은 단위인 모듈 즉, 객체를 동적으로 교체할 수 있는 구조가 필요하다. 특히 컴퓨터통신 네트워크 분야에서는 서로 영역에 넓게 퍼져 있을 경우 특별히 복잡한 구조를 가지고 된다. 본 논문에서는 이러한 객체 핫 스와핑을 가능하게 방법들을 비교분석 하고 가장 효율적인 방법을 사용해서 객체 핫 스와핑이 가능하게 하는 프레임워크를 설계 및 구현하였다.

컴포넌트 시장의 확산으로 소프트웨어 개발 형태가 컴포넌트 기반의 소프트웨어로 새롭게 변형되었다. COM, CORBA, EJB등은 컴포넌트 아키덱쳐들이다. 그 중에서 선의 EJB를 이용하여 만들어진 애플리케이션은 확장성 있고, 트랜잭션을 보장하며 멀티유저 환경에서도 안전하다. UB 설계의 기렬 모델링 언어인 UML을 이용한 EJB 추출방법은 UML 자체가 객체의 식별을 위한 자세한 가이드 라인을 제시하지 않으므로 EJB 추출에 어려움이 있고, 직관적인 경험에 의한 추출방법은 EJB 기반의 프로젝트를 처음으로 개발하고자 하는 개발자에게는 어려움이 있다. 본 논문에서는 정보구조 모델링의 방법[1]을 이용하여 구체적인 객체 추출방법을 제시하며 추출된 객체에서 쉽게 EJB의 빈들로 매핑시킬 수 있다.

최근 컴포넌트 기반 개발이 소프트웨어 개발의 새로운 패러다임으로 대두되고 있는 가장 큰 이유는 컴포넌트의 재사용으로 인해 얻을 수 있는 개발 기간의 단축, 유지ㆍ보수의 용이함 등의 장점들 때문이다. 재사용의 개념을 시스템으로 확장하여 생각하면 기존 레거시 시스템을 컴포넌트 기반 시스템으로 바꾸는 것이며 이를 위해서는 레거시 시스템의비즈니스 로직을 추출하여 컴포넌트화 해야 한다. 본 논문에서는 기존 레거시 시스템에서 컴포넌트 기반 시스템으로 변환하기 위해 필요한 비즈니스 로직 추출 방법으로 레거시 시스템 분석을 통해 얻은 시스템 플로우 그래프, 프로그램 호출 그래프, 패러그래프 흐름 그래프 등의 그래프 등을 이용하여 레거시 시스템을 이해하고 추출 정보로써 핵심 변수와 패턴 식별을 이용한 방법을 제안한 후 구현된 비즈니스 로직 추출기를 이용하여 구체적으로 COBOL 소스 코드에서 비즈니스 로직이 추출되는 과정을 설명하겠다.

본 논문에서는 Mobile C 언어 기반으로 만들어진 GVM 응용프로그램을 자바 기반의 모바일 응용프로그램으로 변환하는 절차를 제안한다. 자바 기반으로 변환된 모바일 프로그램은 높은 확장성 및 새로운 기능 추가의 용이함을 기대할 수 있다. GVM에서 자바 기반으로의 변환을 위해 필요한 구조를 분석하였으며, 이러한 구조로 응용프로그램을 변환하기 위한 6개의 단계를 제시하였다. 제안된 변환절차는 GVM 코드의 재사용에 중점을 두고 있으므로, 재사용을 통해 개발시간과 변환시간을 단축시킬 것으로 기대된다.

신뢰성있는 소프트웨어의 개발을 위해 테스트의 중요성은 매우 크다. 특히, 최근에 점진적이고 반복적인 소프트웨어 개발 방법론이 각광을 받으면서 소프트웨어의 잦은 변경에 따른 회귀 테스트의 중요성이 점점 커지고 있다. 이에 따라 단위 데스트의 자동화에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. JUnit은 자바 클래스의 단위 레벨 테스팅을 도와 주는 테스트 지원 프레임워크이다. 또한, JTestCase는 테스트 데이터와 테스트 코드를 분리함으로써, 데이터 중심 테스팅(data-driven testing)을 지원하기 위해 개발된 JUnit 확장 프레임워크이다. 본 논문에서는, 이 두 개의 테스트 프레임워크와 자바 리플렉션 API를 이용하여, 하나의 클래스 파일을 읽어 들여 XML 형태의 테스트 데이터 파일과 테스트 드라이버 코드를 자동생성하는 도구를 제안한다. 그리고, 구체적인 예를 통해 본 논문에서 제안하는 도구의 유용성을 보여준다. 본 논문의 데스트 도구는 회귀 단위 테스트에 필요한 노력을 줄여주고, 자바 클래스 단위 테스트를 지원하는 도구 개발의 기반 기술을 제공하며, 궁극적으로 소프트웨어 개발의 생산성을 향상시켜 준다.

객체기술의 확장, 분산처리기술의 발전과 더불어 주목받는 컴포넌트 기반 소프트웨어 구축기술은 기존의 프로그래밍 기술을 대체하는 효율적인 기법으로 평가받고 있다. 소프트웨어의 재사용 측면에서 이러한 컴포넌트들은 프로그램 개발의 생산성 증대에 기여하는 것은 사실이지만 이러한 효과가 현실화되기 위해서는 기본적인 제반요소 -검색 및 저장소, 효과적인 컴포넌트 서술- 가 해결되어야 한다. 이에 본 논문에서는 컴포넌트의 명세를 기반으로 한 컴포넌트 저장소 모델을 제안한다. 이러한 컴포넌트의 명세는 인터페이스 기술에 대만 명세, 상속등과 같은 재사용에 대한 정보, 인터페이스들을 포함하는 컴포넌트 명세들 간의 상호작용에 관만 정보를 포함한다.

다양한 자동화된 테스팅 도구들이 존재하지만 프러덕 라인(product line)에서 요구하는 다양한 레벨과 방법론을 수용하기에는 부족하다. 또한 기존 테스팅 도구는 특정 기법과 레벨만을 제공하기 때문에 사용자가 다른 기법을 사용하기 원할 경우 적용하고자 하는 기법이 적용된 다른 테스팅 도구를 사용해야 한다. 따라서 본 논문에서는 테스팅 도구 개발에 있어서 프러덕 라인화 방안을 제안한다. 프러덕 라인 개념에 따라 표준에 정의된 테스트 활동들의 공통점과 방법론과 기법에 따른 차이점을 도출하여 추상화 시킨후 컴포넌트로 개발한다. 개발된 컴포넌트를 조립 시 컴포넌트의 구현된 차이점들을 리스트로 만들어 컴포넌트를 선택 가능하게 함으로써 생산된 제품이 변경 가능하도록 한다. 또한 개발하는데 드는 시간과 노력을 줄이기 위해 각 컴포넌트의 사용자 인터페이스를 실제로 구현하지 않고 명세하여 자동 생성되게 한다. 본 논문에서 제안하는 방안을 통해 사용자가 원하는 방법론과 기법이 적용된 테스팅 도구로 테스팅을 수행할 수 있게 될 뿐 아니라 개발된 컴포넌트를 재사용 할 수 있다.

객체지향 프로그램 슬라이싱을 위한 Loren D Larsen and Marry Jean Harrold가 제안하는 방법은 절차적 프로그램 슬라이싱을 위한 시스템 종속성 그래프 표현방법에 객체지향 패러다임을 표현할 수 있도록 확장하며 2단계 마킹 알고리즘을 적용하여 슬라이스를 계산한다. 시스템 종속성 그래프를 이용한 슬라이싱 방법은 클래스 멤버 변수와 전역변수 및 인스턴스 변수에 대하여 각 메소드 호출 및 진입정점에 actual_in, actual_out, formal_in, formal_out 정점들이 추가되어 복잡도가 증가한다. 본 논문에서는 이들 변수를 클래스 정점의 멤버간선으로 연결하여 각 메소드의 문장에서 사용하면 진출간선 정의하면 진입간선으로 연결하여 정점과 간선들의 개수를 최소화할 수 있도록 시스템 종속성 그래프를 개선하였다. 제안하는 시스템 종속성 그래프는 그래프 복잡도의 최소화와 2단계 알고리즘에 의한 정확한 슬라이스 계산이 장점이다. C++ 예제 프로그램을 적용하여 그래프 복잡도의 감소와 정확한 슬라이스 계산을 기존의 방법과 비교하여 개선됨을 확인하였다.

최근 GPS에 대한 관심은 기술 발전으로 인해 일상생활로까지 다양하게 활용되어 용도와 인기가 폭발적으로 늘어나고 있다. 본 논문에서는 GPS 위성을 이용하여 수신한 데이터를 이용하여 보다 빠르고 정확하한 측량 시스템을 구축하고자 한다. 이에 본 논문에서는 통합 패키지 형태의 소프트웨어 구조가 아닌 조립형 소트프웨어인 컴포넌트 방식 애플리케이션 개발의 플랫폼 역할을 하는 마이크로소프트(MS)사의 COM(Component Omject Model) 컴포넌트를 기반으로한 컴포넌트를 추출하고자 한다.

소프트웨어는 매우 다양하며, 품질을 정량적으로 측정하기 어렵기 때문에 객관적인 소프트웨어 평가를 위하여 지속적인 연구가 이루어지고 있으며 이와 관련한 국제 및 국내 표준이 개발 중에 있다. S/W 시험센터는 ISO9126 을 포함한 여러 표준을 기반으로 소프트웨어 품질인증 업무를 수행하고 있으며 품질 평가와 관련된 연구를 수행하고 있다. 본 논문에서는 현재 사용중인 품질 평가기준에 소프트웨어 개발지침을 기반으로 소프트웨어 평가시 사용하여 품질평가 항목을 추가함으로써 소프트웨어 품질 평가의 객관성을 높일 수 있는 방안에 대하여 기술한다.

컴포넌트 레파지토리는 생성된 컴포넌트를 저장하고 컴포넌트 사용자가 필요한 컴포넌트를 찾아 재사용을 쉽게 할 수 있도록 제안되어 왔으나 대부분의 컴포넌트 레파지토리는 사용자가 찾으려는 컴포넌트의 존재를 쉽게 알 수 없어 컴포넌트 재사용에 중요한 장애가 되고 있다. 본 논문에서는 컴포넌트에 대한 성능 측정 결과를 이용한 레파지토리를 구축한다. 이 컴포넌트 레파지토리는 사용자가 관심 갖는 컴포넌트에 대해 비교할만한 기능과 성능을 갖는 컴포넌트들을 자동으로 추출하여 제공한다. 대형 컴포넌트 레파지토리에서 컴포넌트를 손쉽게 찾지 못하는 경우가 빈번한 점에 비해 본 논문에서는 자동화된 방법에 따라 재사용 컴포넌트를 보다 쉽게 식별할 수 있는 방법을 제공한다.

객체지향 디자인 패턴은 아주 작은 재사용 구조로서 객체지향 방법론의 가장 큰 장점인 재사용성과 모듈성을 극대화시켜 실제 구현 과정에서 해결 방안으로 제시 가능한 것으로 이를 적용하면 시스템 개발은 물론 유지 보수에도 큰 효과가 있다. 순공학에서는 디자인 패턴을 이용하는 이점이 명확하지만, 소프트웨어 인공물들 즉, 디자인이나 코드 등에서 디자인 패턴의 사례를 발견하기 위해 사용하는 역공학 기술은 프로그램의 이해, 디자인을 코드로 변환하는 변환성, 코드의 질적 평가 등의 핵심 영역에서 유용하다. 본 논문은 Java 소스 코드를 AOL(Abstract Object Language)이라는 추상객체언어를 이용하여 클래스 특성 추출기 및 패턴 식별기라는 단계를 통해 구조적 디자인 패턴을 추출하는 프로세스에 대하여 기술한다.

NATM(Network Abstract Timed Machine)은 통신 네트워크와 같이 다양한 형태의 시스템을 기술하는데 사용되고 크고 복잡한 네트워크에 대해서 요구사항을 만족하도록 설계된 모델링 언어이다. NATM은 기존의 네트워크 설계 언어에서 기술하기 어려운 다양한 형태의 네트워크 표현과 네트워크를 고정 네트워크 환경과 무선 네트워크 환경으로 나누어 유/무선 네트워크 환경을 명세 할 수 있다. 본 논문에서는 NATM의 다양한 네트워크 환경에서의 여러 Component들을 기술하고 이 Component 속성들을 예제를 통해서 살펴본다.

본 논문에서는 효율적으로 객체를 관리하기 위해 객체 그룹의 개념을 도입하여 클라이언트/서버 형태의 분산 처리 시스템 내에서 특정 시간에 서비스가 지원될 수 있도록 실시간 처리를 할 수 있는 CORBA 시스템을 구현한다.

지금까지의 국방 응용업무는 적용분야 및 개발환경에 깊이 의존된 연통형 개발방법으로 구축되어 타 응용 체계와의 상호운용성이 매우 부족한 상태이다. 또한 유사한 체계를 개발할 때 이미 개발된 동일 기능의 프로그램이 있는 경우라 하더라도 재사용성이 미흡하여 새롭게 중복 개발되곤 했다. 재사용의 가능성을 높이고 상호운용성을 충분히 확보하기 위하여 컴포넌트 기반의 소프트웨어 구축이 필요하다. 이 논문에서는 국방 컴포넌트 구조를 확립하기 위한 기초 연구로 도메인 분석을 수행하였다. 특히 군수 분야의 업무 흐름을 파악하여 컴포넌트화 가능한 기능틀을 찾아내었다. 기능 중심의 도메인 분석 방법을 적용하여 컴포넌트가 될 부분을 찾아내었고 이들은 향후 국방 소프트웨어 구조의 일부로 정의될 것이다.

Free-form annotation 환경에서 정확한 annotation 정보를 생성하기 위해서는 free-form 마킹의 기하 정보와 annotated part간의 관계를 분석하는 과정에서 발생하는 ambiguity를 인식 및 해결할 수 있어야 한다. 따라서 본 논문에서는 먼저 XML 기반의 annotation 환경에서 free-form 마킹과 다양한 컨텍스트 간에 발생할 수 있는 ambiguity를 분석하였으며 이를 해결하기 위한 annotation 보정 기법을 제안한다. 제안 기법은 free-form 마킹과 annotated part간의 다양한 textual 및 문서구조를 포함하는 컨텍스트를 기반으로 하며 본 연구에서 구현한 annotation 시스템을 통하여 출력 및 교환된다. 그 결과 본 연구의 제안 기법을 통하여 생성된 free-form 마킹 정보는 기존의 기법보다 사용자가 원하는 annotated part 영역을 포함할 수 있으며 따라서 다중사용자 및 서로 다른 문서환경에서도 명확한 교환 결과를 보장할 수 있다.

MPEG-4 시스템 표준은 오디오, 비디오, 이미지 등 다양한 멀티미디어 객체들을 통합하여 관리하고 전송하며 BIFS는 이러한 객체들의 표시 방법과 특성을 지정하고 하나의 장면을 구성할 수 있도록 해주는 기술 언어이다. 멀티미디어 데이터는 시간과 밀접한 관계를 가지고 있어서 객체들간의 시간 관계가 명확히 기술되어야 한다. 그러나 BIFS 명세에서는 하나의 객체에 대한 시간정보만 기술 할 수 있고 객체간 관계는 정의하고 있지 않다. 이에 본 논문은 객체간 동기화를 위한 시간관계 정보를 저장하는 노드를 BIFS에 추가하여 각 객체를 동기화 할 수 있도록 하는 확장된 BIFS를 정의하고 이를 기반으로 MPEG-4 저작 시스템을 구성하였다. 이로써 객체 동기화를 위한 별도의 구조를 추가해야하는 부담을 줄이고 MPEG-4 시스템 자체가 동기화 문제를 해결할 수 있다. MPEG-4 저작도구의 타임라인 바는 제작되는 컨텐츠 내의 멀티미디어 데이터들의 시간관계를 시각적으로 표현하고 시간관계 모델 조건에 따른 Group 노드를 생성한다.

본 논문에서는 내장형 리눅스 기반의 PDA(Personal Digital Assistants)를 위한 MPEG-4 비디오 재생기를 제안한다. PDA는 CPU 및 메인 메모리, 디스플레이 장치가 일반 PC에 비해 제한적이다. 현재 다양한 멀티미디어 데이터를 처리하기 위해 WinCE, Epoc, VxWorks과 같은 운영체제들이 개발되었으나, 운영체제의 크기가 크고 상용이라서 구입비용이 많이 드는 문제가 있다. 또, 기존의 MPEG-1, MPEG-2 같은 비디오 데이터는 1편의 영화를 감상하기에는 데이터의 크기가 커서 자원이 제한된 PDA에서 재생하기가 어렵다. 따라서, 본 논문에서는 실시간 운영체제인 내장형 리눅스를 탑재하여 PDA의 제한된 자원을 효율적으로 사용하도록 하며, 데이터 압축률이 뛰어난 MPEG-4 포맷의 비디오를 재생할 수 있는 내장형 리눅스기반의 MPEG-4 비디오 재생기를 제안한다. 제안하는 MPEG-4 비디오 재생기는 화상통신 및 화상회의를 이동 중에 할 수 있다. 또한 PDA를 위한 MPEG-4 스트리밍 서비스를 지원하는 시스템에 적용 가능하다.

본 논문은 모바일 핸드셋이라는 제한적인 디스플레이 환경과 입력환경에서 필요한 라우트맵의 시각화에 따른 문제점과 그 해결방안을 제시한 논문이다. 자동차 네비게이션 시스템에서 널리 사용되는 경로표시 방법은 일반적으로 노트북이나, PDA, 전용 디스플레이 시스템등에서 구현되어 있으나, 모바일 핸드셋과 같이 제한된 디스플레이 환경에서의 경로표시 방법은 현재까지 많은 연구가 이루어지지 않고 있다. 본 논문은 인간의 인식능력이 임의의 경로를 회전방향점(turning point)의 연속으로 인식한다는 점에 착안하여 원래의 경로가 가진 축적을 변형하여 선분과 회전방향점으로 경로를 표시하는 라인 드라이브 시스템을 모바일 환경의 경로표시 방법으로 사용하였다. 본 논문에서 구현한 시스템은 GIS의 벡터 정보를 가지고 있는 서버와 Brew 플랫폼을 지원하는 모바일 핸드셋으로 구성된다. GIS 서버는 프로토타입 정보를 추출하여 모바일 핸드셋으로 전송하고, 이러한 정보는 모바일 핸드셋의 Brew 플랫폼에서 간략화, 도식화 과정을 거쳐서 시각화된다. 본 논문은 제한된 디스플레이 환경의 경로 확대표시를 위하여 계층별 경로 시각화 방법을 사용하여 가독성을 높이고 사용상의 편리함을 추구한다.

최근 이동 통신 서비스의 발전에 따른 멀티미디어 서비스가 본격적으로 상용화되고 있다. 그러나 여전히 이동 단말기에서의 멀티미디어 스트링의 재생과 편집은 이동 통신의 낮은 대역폭, 고용량의 멀티미디어 데이터, 이동 단말기의 처리 능력 등의 여러 한계점을 가지고 있다. 이에 본 논문에서는 멀티미디어 스트림 엔진인 Transcore와 멀티미디어 데이터 편집 둘인 VIP를 기반으로 하여 다수의 멀티미디어 스트림을 이동 단말기에서 편집 및 재생하기 위한 프리젠테이션 편집기를 연구하고자 한다.

인터넷의 발전으로 우리는 많은 정보와 지식을 인터넷에서 제공받을 수 있으며 HTML, 뉴스그룹 문서, 전자메일 등의 웹 문서로 존재한다. 이러한 웹 문서들은 여러가지 목적으로 분류해야 할 필요가 있으며 이를 적용한 시스템으로는 Personal WebWatcher, InfoFinder, Webby, NewT 등이 있다. 웹 문서 분류 시스템에서는 문서분류 기법을 사용하여 웹 문서의 소속 클래스를 결정하는데 문서분류를 위한 기법 중 대표적인 알고리즘으로 나이브 베이지안(Naive Baysian), k-NN(k-Nearest Neighbor), TFIDF(Term Frequency Inverse Document Frequency)방법을 이용한다. 본 논문에서는 웹 문서를 대상으로 이러한 문서분류 알고리즘 각각의 성능을 비교 및 평가하고자 한다.

웹 Annotation은 개인 노트의 수단이며, 동료들 사이에서 의견 교환과 협업할 수 있도록 도와준다[l]. 또한, Annotation들은 데이터베이스, 문서, 그리고 분산된 환경에서 중요한 일이나 사건을 기록하는데 바람직하다[2]. 이런 Annotation들은 통신수단의 발달과 함께 증가한 인터넷 사용자들의 활발한 의견교환을 통해 빠르게 증가하고 있다. 때문에 사용자들은 많은 Annotation들 중 적절한 Annotation을 선택하기가 쉽지 않다. 현재, 웹 상에서의 Annotation에 관련된 연구들이 활발히 진행 중에 있다. 그러나 한 문서 또는 한 Anchor에 존재하는 많은 Annotation들을 효과적으로 제공하는 방법에 관한 연구는 미비한 실정이다. 기존의 대부분의 Annotation System들은 다수의 Annotation들을 관련성이나, 사용자 특성을 고려하지 않고, 입력된 무의미한 순서로 제공하며 생성된 anchor와 Annotation들을 모두 보여준다. 이로 인해, 한 문서에 너무 많은 Annotation이 생성되어 문서의 레이아웃을 손상시킬 수 있으며[3], anchor와 문서의 이해 시간을 가중시킨다[4]. 따라서 본 논문에서는 웹 문서에 생성된 다수의 Anchor들과 Annotation들을 좀 더 효율적으로 제공하기 위해 협업 환경에서 효과적인 Social Filtering[5]을 적용하여 적절한 Anchor와 Annotation만을 제공하는 사용자 관심사에 의한 Annotation 처리 기법을 제안한다. 더불어 한 Anchor에 생성된 Annotation들에 순위를 부여하여 보다 적절한 Annotation을 먼저 접근할 수 있는 Anchor에 대한 적절한 Annotation내에서의 순위부여 기법을 제안한다.

지리정보시스템(GIS)에서 사용하는 지도는 여러 가지 목적의 응용 프로그램이나 지도의 축척등에 의해 서 다양하게 나타난다. 본 논문은 지리정보 시스템에 사용되는 지도중에서 관광안내지도를 대상으로 최적의 레이블링과 아이콘 표시방법을 통하여 관광지도 정보를 최적화하여 표현하기 위한 논문이다. 이를 위하여 서울시내의 여러 가지 관광버스의 노선도를 분석하여 이를 최적화된 방법으로 배치하고 표현하는 위한 방법을 연구하였다. 복잡한 버스의 노선은 주요 시설물을 중심으로 선분 간략화 알고리즘을 통하여 간략화 하였으며 간략화된 노선에서 중첩되는 레이블은 레이블 재배치 알고리즘을 이용하여 재배열하였다. 이러한 방법을 통하여 지리정보 데이터베이스로부터 자동화된 방식으로 구조화된 지도를 손쉽게 생성하는 방법을 제시한다.

인터넷 이용자 수가 증가함에 따라 각 사이트에서는 수많은 정보들 중에서 사용자가 원하는 정보를 효과적으로 제공해야 할 필요성이 증가하고 있다. 이에 따라 사용자와 자연어로 정보를 주고받으며 사이트의 가상 대리자 역할을 수행할 수 있는 대화형 에이전트에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 대부분의 에이전트들이 단순한 패턴 매칭 기법을 사용하기 때문에 만족스러운 답변을 제공해주지 못하고 있다. 본 논문에서는 사이트에 대한 사용자의 친밀도를 높일 수 있도록 하기 위해, 자연어로 제공되는 사용자 질의에 대해 그 의도를 파악한 후 이에 대한 다양한 답변을 수행하는 대화형 에이전트를 제안한다. 이 때 대화의 지능성과 다양성을 보장하기 위하여 GA를 이용한 learning classifier system을 도입하여 주어진 데이터베이스로부터 새로운 문장을 만들어 다양한 답변을 할 수 있도록 한다. 연구실을 소개하는 간단한 문제에 적용하여, 그 가능성 및 개선점을 파악한다.

본 논문은 의료 분야에서 디지털 정보를 전송하기 위하여 사용되고 있는 다이콤의 기본적인 구조에 진단에 도움을 줄 수 있는 새로운 주석 기능을 삽입할 수 있는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 주석 처리 방법은 다양하고 편리한 기능을 제공하기 위해서 객체 기반 주석 처리 방법과 이미지 기반 주석 처리 방법으로 나누어진다. 객체기반 주석 처리 방법은 상대적으로 많은 주석을 작은 크기로 저장 할 수 있으며 수정 및 삭제가 가능하다. 이미지 기반 주석 처리 방법은 이미지 자체를 주석 정보로 사용하기 때문에 변경이 불가능하며 보안이 필요한 분야에 활용될 수 있다. 본 논문에서 제안한 데이터 구조는 서울 중앙 병원의 진단 방사선과와 PACS 개발팀에 의뢰하여 그 효율성을 검증 받았다.

현저한 대역폭의 차이를 보이는 유무선 통신 환경에서 협동작업, 예를 들면 그룹 에디팅을 하기 위해서는 데이터 전송 속도의 차를 극복하는 것이 중요하다. 이를 위해 선택적 전송, 압축, 프로토콜 차원에서 지원 등 다양한 필터링 방법이 제시되고 있다. 그러나 이런 방법은 효과적으로 메시지의 수를 줄였으나 사용자가 관심을 두지 않는 부분이라도 메시지가 발생 순서에 따라 전달되기 때문에 바로 알려져야 하는 사용자에게 변경 메시지의 전송이 지연될 수 있다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 사용자의 관심도에 따라 메시지간의 우선 순위를 부여하는 필터링 방법을 제안한다.

음성정보 기술의 발달은 음성 마크업 언어인 VoiceXML1.0의 등장으로 인하여 기존의 음성 정보 기술은 보다 많은 발전 기회를 가지게 되었다. 그러나 현재 음성정보 서비스를 위한 기술은 많이 발전된 반면 이를 위한 마크업 언어인 음성 마크업 언어의 활용에 대한 연구는 부족한 실정이다. 이에 본 논문에서는 음성연구의 한 분야의 VoiceXML의 필요성과 기반 기술에 대하여 알아보고. 이를 활용하여 음성 정보 서비스를 위해 설계 요구사항을 정립하여, 저작도구의 구성요소를 기능별로 설계하였고 프로토타입으로 검증하였다.

본 논문에서는 대화형 유전자 알고리즘을 이용한 음악검색 시스템을 개발한다. 기존의 음악검색 시스템은 찾고자 하는 음악에 대한 정보를 필요로 하기 때문에 사용자가 시스템이 요구하는 정보를 가지고 있지 않는 경우 검색이 힘들다. 하지만 대화형 유전자 알고리즘을 통한 질의어 생성방식을 이용하면 사용자의 주관적 감정에 의한 음악검색을 할 수 있다. 먼저 사용자가 초기 유전자형에 의해 선택된 음악을 듣고 주관적인 평가를 내리면 이 평가값으로 유전자 알고리즘을 이용하여 질의어를 생성, 가장 가까운 음악을 검색하여 들려준다. 사용자는 이러한 과정을 반복하여 자신의 주관적 평가에 따라 진화되는 유전자형에 의해 원하는 음악을 점진적으로 검색한다. 이를 통해 사용자는 전문적인 음악적 지식이나 찾고자 하는 음악에 대한 특별한 정보없이 개인의 주관에 의한 검색을 할 수 있을 것이다.

최근 종이 문서의 전자화가 이루어지면서 기존의 전통적인 펜기반 교정 시스템 또한 온라인 상의 전자 문서 환경에 맞게 구축되고 있다. 이러한 펜기반 입력 기법을 사용하는 교정 시스템에서는 교정 부호와 텍스트 간의 정확한 영역 인식이 중요하며 이를 위해 교정 부호의 특성과 텍스트 영역의 분석이 필요하다. 본 연구에서는 온라인 교정 시스템 모델링을 통하여 온라인 환경에 적합한 교정 부호를 정의하고, 교정 대상 텍스트 영역을 편집 가능한 단위로 구분하여 효율적인 편집 연산이 이루어 질 수 있도록 하였다. 또한 웹 기반의 구조문서(HTML/XML) 편집 환경을 고려하여 편집으로 인한 문서의 구조 정보 변경을 지원하기 위하여 텍스트를 비구조 및 구조정보 텍스트로 분류하여 정의하였다. 본 연구에서는 이러한 모델에 기반하여 교정 부호의 특성에 따른 가변적인 편집 텍스트 영역 인식 규칙 모델을 정의하여 교정부호와 편집 텍스트 영역간의 모호성을 최소화 하고, 편집으로 인한 문서의 구조 정보 변경을 지원하는 시스템을 구현하였다. 결과적으로 온라인 웹 문서 환경에서 펜기반의 모호한 교정 부호의 입력을 인지적인 관점에서 해석하여 보다 정확한 교정 작업 수행을 지원하도록 하였다.

컴퓨터와 인터넷의 발달로 과거에는 서적이나 신문과 같은 종이를 통하여 공급되던 정보들이 전자문서로 바뀌고 있고, 전자문서에서는 색상 정보를 동반한 그래픽과 영상 정보의 비중이 크게 높아지고 있다. 그러나 색상 인식 기능이 없거나 손상된 색각 장애자의 경우 전자 문서에서 색상으로 전달하는 중요한 정보를 인지하지 못하여 정보 취득의 평등권이 침해당하고 있다. 본 연구에서는 윈도우즈를 운영체계로 하는 컴퓨터에서 적록 색맹 및 색약을 가진 색각 장애자를 위하여 전자 문서상에서 제공되는 색상을 변환하여 보정하는 색각 보정 시스템을 설계하고 구현하여 그 타당성을 입증하였다. 개발된 시스템은 여러 문서를 동시에 사용할 때에도 적용된 보정 색상이 유지된다.

액티브 문서 시스템은 문서를 중심으로 사용자 상호작용이나 통신 등을 지원하는 분산 컴퓨팅 모델로서 내용과 행위 정의를 포함하는 행동 가능한 문서를 통해 분산 응용 시스템을 구현하고자 하는 접근방법이다. 본 논문에서는 이러한 액티브 문서 시스템을 구현하기 위한 coordination 미들웨어로서 XForms를 이용하여 사용자 상호작용과 행위를 정의하고 웹 클라이언트가 HTTP와 소켓 기반 통신을 통해 coordination을 담당하는 시스템의 설계와 구현을 소개한다. 개발된 플랫폼 ThruDoc은 웹 상에서 여러 사용자가 액티브 문서를 통해 동시에 데이터 접근을 가능하게 하며, 동시 접근 단위와 락킹 행동을 XForms 문서에서 유연하게 정의할 수 있어 기존의 액티브 문서지원 미들웨어와 비교하였을 때 웹 기반의 구조에 자연스럽게 통합되면서도 자유로운 행위 정의가 가능하고 문서 공유가 실시간으로 가능하다는 장점을 가진다.

본 논문에서는 월드 와이드 웹 환경을 기반으로 구현된 기존의 디지털 비디오 라이브러리를 모바일 환경으로 확장하기 위한 방법을 제안하고 구현하였다. 모바일 통신 망의 특성과 이동 전화 단말기의 특성을 고려하여 동영상 데이터에 대한 검색 과정, 즉 검색 질의 입력, 미디어 데이터 처리, 검색 결과 표시 기능을 각각 설계하고 개선하였다. 이동 전화 단말기의 불편한 키 입력을 고려하여 단순성에 초점을 맞춘 간단한 검색 질의 입력 방법을 제안하였고, 멀티미디어 데이터들이 모바일 환경의 제한된 특성에 맞게 재생될 수 있도록 미디어 어댑테이션 모델을 정하고 그에 따라 시스템을 구현하였다. 검색 결과로써 미디어 어댑테이션을 통해 변환된 데이터들이 이동 전화 단말기의 작은 화면에 맞게 표현될 수 있도록 사용 가능한 화면 영역을 효율적으로 나누어 사용하는 검색 결과 표시 방법을 제안하였다. 이는 향후 모바일 멀티미디어에 관한 연구를 위한 플랫폼으로 사용될 수 있을 것이다.

데이터 마이닝(Data Mining)이란 저장된 많은 양의 자료로부터 통계적 수학적 분석방법을 이용하여 다양한 가치 있는 정보를 찾아내는 일련의 과정이다. 데이터 클러스터링은 이러한 데이터 마이닝을 위한 하나의 중요한 기법이다. 본 논문에서는 Fuzzy C-Means 알고리즘을 이용하여 웹 사용자들의 행위가 기록되어 있는 웹 로그 데이터를 데이터 클러스터링 하는 방법에 관하여 연구하고자 한다. Fuzzv C-Means 클러스터링 알고리즘은 각 데이터와 각 클러스터 중심과의 거리를 고려한 유사도 측정에 기초한 목적 함수의 최적화 방식을 사용한다. 웹 로그 데이터의 여러 필드 중에서 사용자 IP, 시간, 웹 페이지 필드를 WLDF(Web Log Data for FCM)으로 가공한 후, 다차원 Fuzzy C-Means 클러스터링을 한다. 그리고 이를 이용하여 샘플 데이터와 임의의 데이터간의 유사 패턴 분석을 하고자 한다.

XML 기반의 MPEG-7은 사용자가 시스템을 통해서 원하는 정보를 얻을 수 있도록 멀티미디어컨텐츠의 다양한 정보를 기술하고 있다. 그러나 많은 샷으로 이루어진 MPEG-7 정보 저장 공간에서 질의가 들어왔을 때 원하는 정보를 찾기 위하여 모든 문서를 검색하는 것은 상당한 시간이 요구된다. 본 논문에서 이를 해결하기 위하여 동영상 MPEG-7 문서에 대한 효율적인 인덱싱 알고리즘을 제시한다. 본 논문에서 제안한 인덱싱 알고리즘의 적용으로 MPEG-7 검색에 있어서 효율적임을 할 수 있었다.

본 논문에서는 축구 동영상에서 스포츠 중계방송의 특성을 이용하여 자동적으로 하이라이트(Highlight)를 추출하는 새로운 방법을 제안하고 실험을 통하여 그 유용성을 증명한다. 일반적으로 스포츠 중계 방송에서는 중요한 이벤트(골, 반칙)가 발생하면 그 장면 을 다시 느린속도의 리플레이(Replay) 화면으로 보여주고, 리플레이가 시작되고 끝날 때 Wipe와 같은 점진적인 화면 전환 기법을 사용하는 특성을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 스포츠 중계방송의 특징을 이용하여 Wipe검출, Replay검출 및 Zoom-In/Out 전환 검출을 이용하여 전체 축구 동영상에서 하이라이트만을 추출하는 방법을 제안한다.

사용자가 원하는 멀티미디어 콘텐츠를 원하는 시간에 TV를 통해서 볼 수 있게 된다면, 즉, 보고 싶을때 보고 싶은 방송을 포함한 멀티미디어 콘덴츠를 원하는 시간에 볼 수 있게 된다면 사용자는 방송시간에 맞추어 TV를 보지 않아도 되고 원하는 콘텐츠를 검색하느라 시간을 보낼 필요도 없어질 것이다. 이러한 서비스는 바로 디지털 콘텐츠와 이를 가정에서 저장할 수 있는 장치의 발달이 바탕이 되고 있다. 본 논문에서는 멀티미디어 콘텐츠에 대해서 이러한 서비스를 제공할 수 있도록 메타데이터 색인 기법 및 사용자가 원하는 장면 및 비디오를 브라우징 할 수 있는 시스템의 구현에 대해서 기술한다.

네트워크에서 사용되는 정보들은 수많은 패킷으로 구성되어 송수신 되는데 이러한 패킷의 정보를 이용하여 많은 정보를 알아낼 수 있다. 패킷의 정보를 통계적으로 분석해 외부로부터의 침입과 정보의 유출을 방지할 수 있으며 네트워크의 문제점을 파악하여 시스템을 안전하게 관리 할 수 있다. 그리고 각종 프로토콜을 분석해 네트워크의 부하와 사용자의 행위 패턴과 요구사항을 알아낼 수 있다. 그러나 사용자로부터 실시간으로 들어오는 패킷을 하나의 서버가 처리하고 분석하는 경우에는 많은 부하가 생긴다. 본 연구에서는 실시간으로 생성되는 패킷 데이터를 효율적으로 처리하고 분석하는데 있어서 분산 시스템을 이용하여 해결 하고자 한다. 사용자로부터 생성되는 패킷을 IP그룹별로 분리하여 각각의 프로토콜별로 저장하고 처리하는 부하균형을 이룬 패킷 마이닝 분산 시스템을 제안하고자 한다.

탐색 시스템(Navigation System)의 디자인은 사이트 개발과정 중 가장 까다로운 부분이다 이유는 탐색 시스템의 디자인이 상당히 주관적이고, 유용성(Usability)을 중시하기 때문이다. 따라서, 탐색 시스템은 개발자가 아닌 사용자(User) 입장에서 접근되어야 하고, 이것을 위해서 개발자는 사용자가 무엇을 요구하는지를 알아야만 한다. 본 논문에서는 사용자들이 웹을 이용하는 목적을 토대로 웹사이트를 3가지의 그룹으로 분류함으로써 사용자의 요구를 이해하고, 각각의 그룹에 대해 탐색 시스템의 디자인 가이드를 제시하고자 한다. 이 논문의 내용은 웹사이트 개발자가 탐색 시스템의 유용성을 높이는데 도움을 줄 수 있을 것이다.

재생기에서 MP4 파일을 재생하기 위해서는 Drawing 정보와 Routing 정보가 필요하다. 기존의 저작도구에서의 객체 Naming은 그 객체와는 상관없이 단순히 문자열과 숫자의 조합으로 되어 있고 실제 화면상에 기술되는 객체의 ID값을 부여하는 방법이었다. 객체 Naming을 구현하는 객체 ID 설정이 이러한 방법이었기 때문에 재생기에서 객체 정보를 구하려면 Scene 그래프를 반복해서 검색하는 load가 발생한다. 본 논문에서는 이러한 load를 줄이기 위해서 비트 연산을 이용한 각 객체의 ID를 부여함으로써 각 객체에 속하는 Attribute의 ID가 자신의 실제 객체의 ID를 추론할 수 있는 방법으로 객체에 대한 Naming을 구현하였다. 이러한 객체 Naming 기법으로 설정된 객체의 ID값은 비트 연산과 시프트 연산을 이용해서 객체 정보를 구할 수 있기 때문에 Scene 그래프 탐색 load를 줄일 수 있다.

온라인 게임(online game)은 초고속 통신망의 보급과 기존의 1인용 게임(Single-player game)의 인공지능에서 느낄 수 없었던 즐거움을 제공함으로써 급속도로 보급되었다. 또한 최근의 온라인 게임 시장은 그래픽 기술을 비롯한 하드웨어의 발달로 2D에서 3D로 옮겨가고 있다. 따라서 이러한 추세에 따라 온라인 게임은 보다 많은 멀티미디어 데이터를 필요로 하게 되었다. 이에 Multimedia Storage Sever를 멀티플레이어 온라인 게임(Multi-player online game)에 적용함으로써 보다 효율적인 멀티플레이어 온라인 게임 서버를 구성하고자 한다.

현재 중국의 인구가 약 13억명이고 전세계에 퍼져있는 화교인의 수가 3,300만명이 된다. 그리고 중국어 응용 정보기술분야 시장규모가 커져감에 따라 인터넷 응용에서 중국어 입력요구가 급증하고 있다. 전자상거래, 전자우편을 비롯한 중국어 입력요구를 가진 응용을 활용하려면 중국어 입력기능이 장착된 운영체제가 지원되어야 한다. 그러나 인터넷 상에 연결된 플랫폼에는 운영체제가 다양할 뿐만 아니라 중국어권 외의 대부분의 운영체제는 중국어의 디스플레이는 가능하지만 중국어 입력기능을 지원하지 못하고 있다. 따라서 본 연구는 전세계 인터넷 상의 모든 플랫폼 환경에서 중국어 입력을 필요로 하는 각종 응용을 지원할 수 있도록 중국어 입력기를 설계 및 구현을 통하여 플랫폼에 관계없이 실행됨을 보이고자 한다.

본 연구에서는 초음파 영상에서 간실질의 에코 명도분포를 분석하여 정량화 지방간 진단 파라미터인 규준화 에코 명도값을 추출하여 지방간의 진행 정도와의 상관성을 연구하였다. 임상 지방간지수와 본 연구의 규준화 에코 명도 값과의 선형 상관 계수를 구하였다. 신장대조 및 간문맥구조에서 추출한 규준화 에코 명도를 계산하여 비교한 결과, 임상 지방간지수와 높은 상관성을 보임을 알 수 있었고, 지방간 진단의 보조자료로 유용함을 확인하였다. 계산된 지방간지수와 상대명도의 선형상관계수는 0.69~0.79이다.

지금까지 가상현실 기술은 진단적 도구로서 지금까지 다양한 분야에서 이용되어 왔다. 가상현실의 진단적 도구로써의 장점은 검사를 수행하고자 하는 실제 환경과 유사한 환경을 사용자에게 제공할 수 있다는 점과 편리성 및 안전성을 제공할 수 있다는 것이다. 본 논문에서는 가상현실 기술을 이용하여 보다 간단하고 흥미롭게 치매를 진단하고 이에 대처할 수 있는 방법을 제시하고자 한다. 치매는 사회 고령화 추세에 따라 점점 더 문제가 증가되고 있으나 이에 대한 확실한 치료법은 아직까지 발표되지 않고 있는 실정이기 때문에 조기에 발견하고 대처하기 위한 필요성이 증가되고 있다. 제안된 시스템을 통해 사용자는 실제생활과 유사한 가상환경 속에서의 상황들을 수행함으로써 자신의 치매여부를 진단받을 수 있다. 또한, 검사결과는 의사에게 보다 정확한 진단을 수행할 수 있도록 도와주는 역할을 하며 실제 생활의 어떤 부분에서 어려움을 겪을 지를 판단할 수 있는 자료를 제공한다.

MEMS 가속도센서 기술의 발전은 가속도센서를 이용한 사용자 인터페이스 구현에 대한 연구를 촉진시키고 있다. 본 논문에서는 가속도센서를 기반으로 한 휴대폰 단말기를 사용하여, HCI 관점에서 센싱 기술을 소개한다. 이러한 기술은 센서 신호로부터 컴퓨터의 변위량을 계산함으로써 Knock & Mute 와 Tilt & Scroll와 같은 인터페이스를 구현할 수 있다.

본 논문에서는 실시간 대화 행위에서 대화 메시지 사이의 응답 관계를 시각적으로 표현하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 기존 텍스트 기반 대화 방식과 트리 기반 대화 방식을 결합한 형태로서 대화 메시지의 일반적인 응답 관계뿐만 아니라, 기존 트리 기반 인터페이스에서 지원이 어려운 최근 수신 대화 메시지의 응답 관계를 시각화함으로써 대화자의 상호작용을 용이하게 한다. 이러한 방법은 기존 텍스트 방식의 테이블 구조에 트리 구조를 결함하여 대화에서 응답 관계를 명확히 구분한다. 제안한 방법의 구현은 XML과 DOM을 이용하여 대화 메시지와 대화 시스템을 구현하였으며, 응용 분야는 협업, 원격 교육, 온라인 게임 등이다.

생물학 분야의 방대한 지식을 효율적으로 다루기 위하여 생물정보학이 주요한 연구 분야가 되었다. 이중 특히 생물학 문헌에서 정보를 자동으로 추출하는 연구가 활발히 진행되고 있는데, 이러한 정보추출 결과를 이용하여 유전자 온톨로지와 같은 유용한 지식베이스를 자동으로 확장함으로써 폭발적으로 증가하는 생물학 분야의 연구 결과들을 지식베이스에 통합할 수 있다. 자동으로 확장된 온톨로지는 신뢰성을 보장하기 위한 검증 과정을 거쳐, 정보추출 시스템의 성능을 향상시키기 위한 지식베이스로 사용되게 된다. 본 연구에서는 단백질 간의 상호작용에서 나타나는 조건을 추출하는 시스템과 유전자 온톨로지를 이용하여 추출된 생물학 용어를 분석하는 시스템을 제안하고 유전자 온톨로지의 자동 확장 및 검증 시스템에 대하여 논의한다.

EEG-based brain computer interface (BCI) provides a new communication channel between human brain and computer. The classification of EEG data is an important task in EEG-based BCI. In this paper we present methods which jointly employ principal component analysis (PCA) and linear dynamical system (LDS) modeling for the task of EEG classification. Experimental study for the classification of EEG data during imagination of a left or right hand movement confirms the validity of our proposed methods.

motif란 기능적으로 유사한 단백질 군의 아마노산 서열들에 공통적으로 나타나는 일정한 패턴이나 부분서열을 말한다. 본 논문에서는 motif들로 각 단백질의 특성을 표현한 다음, 이것을 기초로 유사성을 비교하여 단백질들을 기능적으로 유사한 여러개의 계층적 군으로 나누는 군집화 방법을 소개하였다. 영역 특성상 확장성과 계층성을 가지는 신경망 GHSOM을 군집화 알고리즘으로 사용하였고, 실제 307 개의 단백질들에 대한 군집화 실험을 통해 그 효과를 확인해보았다.

진화 가능한 하드웨어의 개발은 유전자 알고리즘의 새로운 가능성을 열어주었고 이에 적합한 다양한 방법이 제시되어 왔다. 하지만 일반적인 유전자 알고리즘으로는 Genetic drift가 생기거나 지역해에 빠지는 등 한계가 있기 때문에 이를 해결하기 위한 방안으로 종분화 알고리즘이 도입되고 있다. 현재까지 다양한 종분화 알고리즘이 소개되었는데 이들은 이전의 알고리즘과 비교하였을 때 높은 다양성을 유지하면서 더 좋은 해를 찾아낸다. 이 논문에서는 진화 하드웨어상에서 이러한 종분화 알고리즘들의 장단점 및 특징을 여러 비교기준을 통해 제시한다. 실험결과 Deterministic Crowding과 Struggle GA가 가장 좋은 성능을 나타내었다.

DNA 컴퓨팅은 생체 분자들이 갖는 막대한 병렬성을 정보 처리 기술에 적용한 기술이다. Adleman의 DNA 컴퓨팅은 랜덤한 고정길이의 형태로 문제를 표현하기 때문에 해를 찾지 못하거나 시간이 많이 걸리는 단점을 갖고 있다. 본 논문은 DNA 컴퓨팅에 DNA 코딩 방법을 적용하여 DNA 서열을 효율적으로 표현하고 반응횟수 만큼 합성과 분리 과정을 거쳐 최적의 코드를 생성하는 ACO(Algorithm for Code Optimization)를 제안한다. DNA 코딩 방법은 변형된 유전자 알고리즘으로 DNA 기능을 유지하며, 서열의 길이를 줄일 수 있으므로 최적의 서열을 생성할 수 있는 특징을 갖는다. ACO를 NP-complete 문제 중 Hamiltonian path problem에 적용하여 실험한 결과, Adleman의 DNA 컴퓨팅 보다 초기 문제 표현에서 높은 적합도 값을 갖는 서열을 생성했으며, 경로의 변화에도 능동적으로 대처하여 최적의 결과를 빠르게 탐색할 수 있었다.

진화 하드웨어(Evolvable Hardware)는 환경 적응력이 강하고 최적의 상태를 유연하게 유지하는 하드웨어 설계 기법이나 회로가 복잡해질수록 진화가 어려워지는 문제로 인해 활용이 늦어지고 있다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위한 많은 연구 중 회로 진화 과정 분석을 위한 방법으로 개미집단 시스템을 제안한다. 경로 최적화 알고리즘인 개미집단 시스템을 적절히 변형하여 진화 하드웨어에 적용시키는 방법을 제안하고 이를 실험으로 확인하였으며, 실험 결과 하드웨어의 진화 과정을 관찰할 수 있었고, 목표 하드웨어의 해공간 특성이 페로몬으로 분포하고 있음도 관찰할 수 있었다.

본 논문은 퍼지 추론을 이용하여 소수문서로부터의 대표 용어들을 추출하고 가중치를 부여한 기존 방법의 유용성을 평가하고자 GIS (Generalized Instance Set) 알고리즘에 이를 적용시켜 보았다. GIS 는 학습 문서 집합에 대한 플러스터링 과정을 통해 문서 그룹들을 생성하고 이들에 대한 선형 분류기들을 유도한 뒤 k-NN 알고리즘을 적용하는 방법이다. GIS의 일반화(generalization) 과정에 Rocchio, Widrow-Hoff 및 퍼지 추론을 이용한 방법을 적용시켜 문서 분류 성능을 비교하였다. 긍정적 문서 집합에 대한 실험에서 비교적 우수한 성능 향상을 보여줌으로써 퍼지 추론을 이용한 방법의 유용성을 확인 할 수 있었다.

정보가전에 대한 연구가 현재 활발히 진행 중에 있고 정보가전이 실현 되었을 때 다양한 서비스와 연계가 가능하고, 사람들의 생활 환경에 많은 변화가 일어날 것으로 전망된다. 본 논문에서는 정보가전 기반의 건강관리 멀티 에이전트 시스템을 설계와 구현을 기술하였다. 홈 제어 네트워크로는 전력선 기반의 LonWorks를 이용하고, OSGI(Open Services Gateway Initiative)를 이용하여 LonWorks기반의 디바이스들을 제어한다. 멀티에이전트 시스템으로는 FIPA(The Foundation for Intelligent Physical Agents) Specification을 따르고, 이 플랫폼 위에서 건강관리 에이전트, 가전제품관리 에이전트, 건강관리 Library, 요리 Library, 운동 Library를 구현하였다.

본 논문에서는 다중 모델 기계학습 기법을 이용하여 문서 자동 분류의 성능과 신뢰도를 향상시킬 수 있는 연구와 실험 결과를 기술하였다. 기존의 다중 모텔 기계 학습법들이 훈련 데이터 또는 학습 알고리즘의 편향에 의한 오류를 극복하고 한 것들인데 비해 본 논문에서 제안한 메타 학습을 이용한 하이브리드 다중 모델 방식은 이 두 가지의 오류 원인을 동시에 해소하고자 하였다. 다양한 문서 집합에 대한 실험 결과, 본 연구에서 제안한 하이브리드 다중 모델 학습법이 전반적으로 기존의 일반 다중모델 학습법들에 비해 높은 성능을 보였으며, 다중 모델의 결합 방식으로서 메타 학습이 투표 방식에 비해 효율적인 것으로 나타났다.

본 논문은 주어진 문서집합에 대한 유사도 검사를 통해 주어진 문서집합의 내용을 사용자가 직관적으로 파악할 수 있도록 하는 클러스터링 시각화 알고리즘에 관한 것이다. 제안하는 방법의 핵심은 주어진 문서 집합의 각 문서 사이의 유사도를 측정하여 각 문서 주변의 밀집도를 파악하고, 밀집도가 높은 문서들을 묶어 하나의 클러스터로 구성한 후, 구성된 각각의 클러스터의 키워드를 제공함으로 사용자가 해당 문서 집합의 내용을 보다 직관적으로 파악할 수 있도록 한 것이다. 우리는 TIME 데이터 집합에 대해 제시하는 알고리즘을 적용해 실험한 후 그 결과를 기존의 spherical k-means에 의해 클러스터링한 결과와 비교하여 제안하는 방법이 사용자에게 더 나은 시각화 정보를 제공함을 알아보았다.

대화형 에이전트는 자연어를 기반으로 사용자질외에 대한 적절한 정보를 제공하고, 사용자와 지속적으로 대화를 진행해가는 시스템이다. 사용자의도를 파악하고 적절히 대답하기 위해서는 사용자질의에 대한 효과적인 분석이 필요하다. 또한 단발적인 대답뿐 아니라 지속적인 대화가 가능해야 한다. 본 논문에서는 사용자 모델링에 사용되는 베이지안 네트워크를 계층적으로 구성하여 사용자질의로부터 사용자의도를 추론하며, 이전 대화상태를 활용하여 지속적인 대화가 가능하도록 한다. 실제 웹 사이트를 안내하는 대화형 에이전트를 설계하며 적용해봄으로써 그 가능성을 확인해 볼 수 있었다.

하이퍼링크 환경에서의 정보검색은 주로 문서에 존재하는 링크정보를 이용하여 이루어진다. 본 논문은 하나의 문서에 존재하는 여러 개의 하이퍼링크마다 연결되는 문서와의 유사성을 측정하여 차등적으로 링크의 연결정보를 부여하여 기존의 알고리즘을 개선하였고, 관련이 없는 문서로의 하이퍼링크로 인해 발생되는 topic drift현상을 제거하기 위해 문서와 확장된 질의와의 유사성을 측정하여 문서의 가중치를 계산에 적용하도록 알고리즘을 개선하였다. 개선한 알고리즘의 성능을 확인하고자 TREC10의 web tree부분에 적용하여 향상된 검색 결과를 얻었다.

인터넷으로부터 필요한 정보를 얻기 위하여 무의미한 탐색을 반복하는 경우가 자주 나타나고 있다. 이러한 Dizzy Web에서 사용자와 관련 있는 정보를 추천해 주는 방법에 대한 연구가 많이 진행되고 있다. 특히 협동 추천시스템에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이 시스템의 구현 알고리즘 중에서 기존의 메모리 기반은 수행 시간에 대한 부담이 매우 크며, 모델 기반은 연속성 데이터에 대한 처리가 어렵거나 불가능하다는 문제가 있다. 본 논문에서는 특히 웹 사용자 모델에서 효과적인 연속성 피드백 데이터를 이용한 사용자 모델링 방법을 제안하고 이를 통해 웹 페이지 예측을 수행하는 시스템을 구현하였다. 논문에 사용된 연속성 데이터는 사용자의 웹 페이지 방문시간이고 이 데이터를 분석하기 위해 기존의 모델 기반 알고리즘에 Support Vector Regression 기법을 결합하는 알고리즘을 설계하였다. 실험에서는 제안 모델의 정확성과 예측 능력에 대하여 기존의 Pearson 알고리즘과 비교하였다. 논문에서 제안하는 방법이 매우 적은 시간 비용을 요구하면서도 유의할 수 있는 수준의 결과가 얻을 수 있음이 확인되었다.

최근 음성 인식 시스템의 성능 향상을 위해 화자 적응 (speaker adaptation)에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. HMM 기반 인식 시스템의 모델 파라미터를 수정하는 화자 적응의 경우, MAP방법과 MLLR 방법에 대한 연구가 주류를 이루고 있다. 두 방법은 adaptation data의 양에 따라서 서로 다른 성능을 보인다. 본 논문에서는 기존 두 방법을 Maximum-likelihood Estimation(MLE)를 이용하여 화자 적응을 수행하는 방법을 제안한다. 제안한 방법을 KAIST 통신연구실에서 구축한 한국어 도시이름 500단어 인식 시스템에 적용하여 adaptation data의 양에 상관없이 항상 높은 성능을 나타냈으며, 기존의 방법에 대해서 최고 4.37%의 인식률 향상을 보였다.

추천 시스템에서 사용되고 있는 중요한 방법인 협력적 여과는 유사한 사용자들에 기초하여 그 사용자들이 선호하는 아이템을 교차 추천을 해주는 방법이다. 사용자들에 대한 정보는 아이템을 평가한 등급에 기초하며, 그 평가 등급 패턴이 유사한 사용자를 찾게 된다. 협력적 여과는 사용자와 정보의 증가에 따라서 성능이 저하되는 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 SVD, PCA, LSI와 같은 차원 감소 방법이 제시되어 왔으나, 이러한 방법은 계산 비용이 크다는 단점을 가지고 있다. 따라서, 계산 비용이 적고, 정확성에 있어서도 충분히 정확한 임시 사상이 최근에 주목을 받고 있다. 본 논문에서는 임의 사상을 이용한 차원 감소 방법이 협력적 여과에 미치는 효과를 실험을 통하여 제시한다. 실험적으로, 임의 사상 방법은 협력적 여과에서 충분히 정확한 성능을 보였다.

With the proliferation of internet, it is increasingly needed to realize personalized news filtering service reflecting user's interest. In this Paper, we implement a filtering agent for Personalized news service. In the proposed system, Kohonen network for an unsupervised learning is used to train keywords provided by users and the personalization is achieved by using the trained neural network. After we trained and tested our filtering agent we could provide users news groups considering their interests.

웹 로그 기반의 웹 사용 마이닝은 명시적 평가 의존, 확장성 결여, 그리고 다차원 및 희박한 데이터에 성능이 떨어지는 협력적 여과의 문제를 다소 해결할 수 있다. 그러나 k-Means 군집화 방법으로 생성된 군집속 유사 사용자 이동 패턴으로는 클러스터속 사용자 전체의 선호도를 표현할 수 없으므로 사용자 이동 패턴인 트랜잭션들로부터 사용 프로파일을 유도해야 한다. 본 논문에서는 유사 군집 사용자들의 관심과 기호를 표현할 수 있도록 클러스터 내부 데이타로부터 평균 가중치 및 빈발 지지도 임계값을 사용하여 개선된 사용 프로파일을 생성하고 실험 데이터를 통한 예측력과 추천에 대한 성능을 평가한다.

최근 바이오인포매틱스의 발전과 함께 생물 관련 정보들이 기하급수적으로 증가하고 있다. 연구 대상 자체도 DNA, RNA, 단백질에서 더 나아가 신체 조직 기관 안의 분자적 트랜젝션들과 프로세스들에 의해 기능들이 어떻게 수행되는지에 관한 BioPathway까지 포함하게 되었다. BioPathway는 광대한 양의 정보를 포괄하며, 구성체 사이의 유기적 관계를 나타내고 있는 것이므로 이를 컴퓨터로 처리하기 위해서는 보다 명료하며 직관적인 표현이 중요시 된다. 그러나 현재 사용되고 있는 시스템들은 표준화가 안된 상태로 서로 다른 표기법을 사용하고 있어서 같은 정보를 다르게 표현하게 되고, 사용하고 있는 표기법 자체도 명료하게 해석할 수 없는 경우가 많다. 본 논문에서는 기존의 BioPathway에 관해 제안된 형식적 표기법들과 실제 사용되는 시스템들의 표기법들을 비교 분석하여 BioPathway를 보다 명료하고 효과적으로 표현하기 위한 방향을 제시하고자 한다.

조합 경매는 구매자들이 원하는 상품들을 조합해서 입찰할 수 있는 경매다. 그러나 판매자의 이익을 최대로 하는 승자를 결정하는 문제는 NP-complete이다. 분기 한정법(branch and bound)을 사용해서 최적의 승자를 찾을 때, 어떤 비드(bid)를 선택해서 분기할 것인가를 결정해야 한다. 이 때, 비드를 선택하는 휴리스틱이 분기 한정법의 성능을 결정하는 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 조합경매의 승자를 결정하기 위해서 분기 한정법과 Linear Programming을 사용할 때, 분기할 비드와 충돌하는 비드들을 동시에 고려하는 비드 선택 휴리스틱을 제안한다. 실험을 통해서 제시하는 휴리스틱의 성능이 우수함을 보였다.

엄청난 속도로 증가하고 있는 정보의 홍수 시대에서는 정보들을 선별하기 위하여 정보 필터링 기법이 필요하다. 정보 필터링은 내용 기반 방법과 협력에 의한 방법으로 분류할 수 있다. 내용 기반 기법에서는 내용에 기반을 두어 정보를 추출하는 반면 협력 기법은 대상이 되는 사용자에 대한 예측을 하기 위하여 다른 사람들의 의견들을 이용하게 된다. 본 논문에서는 기존 협력 필터링 방법의 문제점을 해결하기 위한 방법의 일환으로 내용 기반 기법과 협력 기법을 보다 유기적으로 결합시키는 연구를 수행하였다. 이를 위해 협력 필터링 틀을 그대로 유지하면서 사용자 프로파일을 효과적으로 이용하는 방법을 제안하였다. 또한, 본 논문에서 제시한 기법을 실험적으로 분석하고 기존의 필터링 기법과 비교함으로써 제시된 기법의 우수성을 보였다.

본 논문에서는 객체지향 패러다임의 구조적 특성을 적용하여 만든 시소러스를 이용하여 웹 자원의 의미적 연관성을 RDF 형식으로 표현할 수 있는 RDF 문서 자동 생성기를 소개한다. 객체지향 시소러스를 RDF 형식으로 나타내기 위해 시소러스에 사용된 객체와 관계의 내용을 명세한 네임 스페이스를 정의하여 시맨틱 웹에서 메타데이타를 기술하는 표준이 되는 RDF와 RDF Schema 형식으로 매핑할 수 있다. 이러한 연구를 통해 객체지향 시소러스의 내용을 RDF 형식으로 표현함으로써 지식베이스(KnowledgeBase)라 불리는 온톨로지를 생성할 수 있으며, 구축된 온톨로지는 시맨틱 웹 상의 에이전트나 다른 어플리케이션에 응용될 수 있다.

대부분의 생물학에서는 많은 지식을 도출 할 수 있는 공리(axiom)에 의한 응용 프로그램보다는 기존의 지식을 적용하고 있으며, 바이오인포매틱스 데이터베이스에 저장된 복잡한 생물학 자료는 추가, 변경이 자주 발생한다. 이러한 바이오인포매틱스의 데이터베이스와 응용 프로그램에서 지식을 표현하는 방법으로써 온톨로지의 사용이 제시되고 있다. 온톨로지는 사람과 컴퓨터간의 공유되는 지식을 개념화하고, 이를 명세화 하는 것으로 정의된다. 즉, 온톨로지는 도메인 내의 지식을 개념화한 구체적인 형식이며, 개념화와 개념화간의 관계를 표현할 수 있다. 또한, W3C에서 제안한 시맨틱 웹은 온톨로지는 중요 기술로 사용하고 있으며, 온톨로지를 통한 추론과 컴퓨터가 이해 가능한 형식을 제공하여 상호운영성등을 향상시킨다. 본 논문에서는 기존의 바이오 온톨로지들에 대해서 알아보고, 바이오 온톨로지 시스템의 설계와 시스템의 각 구성 요소에 대해서 제시한다. 마지막으로 이러한 시스템을 구축할 때에 고려되어야 하는 이슈들에 대해서 설명한다.

본 연구에서는 정보 검색의 효과를 향상시키기 위한 방안으로 개념망을 제안한다. 개념망은 주어진 문서의 집합에서 제시된 주요 개념을 추출하고, 추출된 개념들 사이의 관련성을 분석하여, 관련성이 높은 개념 사이에는 링크를 설정함으로써 개념을 노드로 하는 네트워크를 구성한 것이다. 개념 추출과 링크 설정은 문서에 출현하는 명사의 출현 빈도를 근거로 하였다. 사용자가 정보검색을 위하여 키워드를 입력하면 본 시스템은 입력된 키워드를 중심으로 구축된 개념망을 제시한다. 사용자는 제시된 개념망을 조사함으로써, 자신이 입력한 단어가 검색하고자 하는 목표개념을 적절히 반영한 단어인지 확인할 수 있고, 새로운 검색어를 추가하거나 기존의 것을 수정함으로써 검색의 효과를 향상시킬 수 있다.

시맨틱 웹은 인간이 이해하는 것처럼 웹 문서의 의미를 컴퓨터가 이해할 수 있도록 하는데 있다. 이를 위해 본 논문에서는 Annotation Editor를 사용하여 논문에 대한 RDF 메타데이타의 자동 생성 방법을 제안한다. 사용자가 논문을 주석 처리할 때, 문서에 대한 특징을 추출하고 온토로지 인터페이스를 사용하여 문서를 분류한다. 구현된 시스템을 통해 사용자는 추출된 메타데이타를 메타데이타 뷰를 통해 수정하고 RDF Store로 저장할 수 있으며, 주석 뷰를 통하여 수동으로 RDF 메타데이타를 입력할 수 있다. 본 논문은 검색 엔진을 통하여 논문 검색 시 전체 내용보다 RDF 메타데이타 정보만으로 효율적인 검색을 할 수 있는 방법에 초점을 둔다.

Subspace analysis is a popular method for multivariate data analysis and is closely related to factor analysis and principal component analysis (PCA). In the context of image processing (especially positron emission tomography), all data points are nonnegative and it is expected that both basis images and factors are nonnegative in order to obtain reasonable result. In this paper We present a sequential EM algorithm for rectified subspace analysis (subspace in nonnegativity constraint) and apply it to dynamic PET image analysis. Experimental results show that our proposed method is useful in dynamic PET image analysis.

인터넷은 이미 생활의 한 부분이 되었으며 그 중에서 인터넷을 통한 전자상거래가 활발히 진행되고 있다. 그러나 현재의 전자상거래는 판매자가 일방적으로 제시하는 조건(가격)에 구매자는 단순히 거래를 하거나, 제시된 조건을 비교하여 보다 더 좋은 조건을 찾는 수준에 머물러 있으나 향후 전자상거래는 어느 한쪽의 일방적 제시가 아닌 서로의 이익을 최대화 할 수 있는 협상(negotiation)이 필수적이다. 본 논문은 시간제약 환경에서 다중속성을 이용한 협상 모델을 제안하며, 협상에서 고려되는 다중 속성들에 대해 각 에이전트들의 속성 값 변경과 서로의 제안 값 선택 전략을 제시하게 되고, 동일한 형태의 협상 메커니즘별로 두 에이전트간의 협상을 통해 제안한 협상 모델을 평가 한다.

정보의 다양화와 급속한 정보량의 증가로 정보검색 시스템의 필요성이 증대되고 있다. 그러나 현재 시스템 자체로는 사용자들의 요구나 선호도를 만족시킬 수 없고 그만큼 사용자에게 편의성을 제공하지 못한다. E-mail의 정보를 보다 효율적으로 관리하기 위하여 사용자가 원하는 문서를 그룹핑하고 지식라인 생성이 가능한 문서 관리기 시스템을 생성해야한다. 따라서 본 논문에서는 LSA기법을 이용하여 문서를 순차적으로 관리하고 유사한 지식을 그룹화 시키는 문서관리 알고리즘을 제안하고 사용자의 선호도에 맞는 알고리즘을 생성하기 위한 문서관리시스템을 설계한다.

본 논문에서는 E-mail을 적용한 지능형 E-mail 지식관리시스템을 제안하고자 한다. E-mail은 사용자에게 익숙하고, 정형화된 정보로 표현이 쉽고, 이미 많이 구축되어 있는 시스템이다. 이러한 E-mail의 정보를 활용하여 사용자에 따라 지식을 평가하고, 지식그룹 생성이 가능한 지식 관리 시스템을 설계한다. 이를 위해서 클러스터링을 이용해 지식간의 유사 정도에 따라 유사한 지식을 그룹화 시키는 지식그룹(Knowledge Group) 생성 알고리즘을 제안하고 사용자의 선호도(preference)를 반영하기 위해 사용자 프로파일(User Profile)을 설계하고, 사용자의 선호도에 적합한 지식을 검색하는고리즘을 제안한다.

본 논문에서는 학습 중 모멘트를 동적으로 조절하여 수련속도와 학습 성능을 향상시키는 동적모멘트를 제안하고 회귀방법으로 동적모멘트의 성능을 재확인한다. 제안된 학습방법은 기존의 정적모멘트와는 달리 수렴 정도에 따라 현재의 학습에 과거의 학습률을 단리 반영하는 방법으로 다른 학습법에 비해 보다 유연한 초평면을 갖으며 수렴에 이르는 시간이 오래 걸리는 KR(Kernel Relaxation)에 적용하여 그 성능을 확인한다. 본 논문에서 사용한 회귀방법은 RMS 오류율을 사용하였으며 제안된 학습방법인 동적모멘트를 SVM(support vector machine)의 순차 학습방법 중 최근 발표된 KR에 적용하여 RMS 오류율을 확인하였다. 실험의 공정성을 위해 신경망 분류기 표준평가데이터인 SONAR 데이터를 사용하였으며 실험 결과 동적모멘트를 이용한 회귀율이 정적모멘트를 이용한 방법보다 향상되었음을 확인하였다.

디지털 영상을 처리하는 기술 중 영상에 첨가된 노이즈를 제거하는데 필터가 널리 사용되는데, 노이즈의 특성에 의존적인 경우가 많다. 그래서 여러 종류의 노이즈가 복합적으로 섞인 영상을 처리할 때는 필터의 종류, 적용순서. 파라미터 등의 조건을 최적화해야 하는데, 이러한 조건을 결정하기 위해 유전자 알고리즘(GA)을 이용해 보려는 시도가 있었고. 긍정적인 결과를 얻을 수 있었다. 본 논문에서는 이 연구를 발전시켜 다양한 해를 동시에 찾아내는 종분화 유전자 알고리즘을 적용함으로써 더 좋은 성능을 얻을 수 있음을 보인다. 기존에 사용된 Steady-state GA와의 비교 실험 결과 종분화 알고리즘이 안정적으로 더 좋은 해를 잘 찾아냄을 알 수 있었다.

본 논문에서는 대표적인 3차원 일인칭 액션 게임(first-person action game)인 Unreal Tournament 게임과 이것에 기초한 Gamebots시스템을 소개하고, 이러한 환경에서 효과적으로 동작하는 지능형 NPC인 KGBot의 설계와 구현에 대해 설명한다. KGBot는 Gamebots시스템에서 하나의 보트 클라이언트(bot client)로 동작하면서 지형이 복잡한 3차원 가상환경 안에서 적들에 대항해 아군과 연합하여 특정 목표 지점(domination point)들을 찾아 점령하는 자율 NPC이다. KGBot는 BDI기반의 범용 에이전트 구조인 UM-PRS를 제어엔진으로 채용하고 있으며, 복잡한 행위들을 효과적으로 구현하기 위해 계충화된 지식베이스를 가지고 있다. 본 논문에서는 특히 제한적인 센서정보와 이동점(waypoint)에 기초하여 자신이 놓여진 월드의 전체지도를 작성하고 임의의 목적지까지 효율적인 이동경로를 계획할 수 있는 KGBot의 행위의 구현과 실험에 대해 설명한다.

이동 통신 기술의 발달 및 대중화로 인하여 거의 모든 개인 사용자가 휴대폰을 사용하게 되었으며 휴대폰은 초기의 음성통화 기능 뿐만 아니라 VM(Virtual Machine)을 탑재하여 컴퓨터와 마찬가지로 프로그램을 작성 및 설치하여 사용할 수 있게 되었다. 본 논문은 휴대폰과 같은 특수한 임베디드 환경에서 감정 기반의 캐릭터 에이전트를 구현하기 위한 구조를 제안한다. 임베디드 기기의 특수성을 파악하고 주어진 제한사항을 극복하기 위해 기존의 단일 컴퓨터 상의 에이전트 아키텍처를 휴대폰과 서버의 역할을 분담하는 아키텍처로 변환하여 사용자로 하여금 컴퓨터와 근접한 수준의 캐릭터 에이전트를 이용할 수 있도록 한다.

정보검색 태스크에서 사용자 모델링의 목적은 관련정보 검색을 용이하게 해주기 위하여 사용자의 관심도 또는 필요정보의 모델을 학습하는 것으로 시간적인 속성(temporal characteristics)을 가지며 관심 이동을 적절하게 반영하여야 한다. 강화학습은 정답이 주어지지 않고 사용자의 평가만이 수치적으로 주어지는 환경에서 평가를 최대화 한다는 목표를 가지므로 사용자 프로파일 학습에 적용할 수 있다. 본 논문에서는 사용자가 문서에 대해 행하는 일련의 행위를 평가값으로 하여 사용자가 선호하는 용어를 추출한 후, 사용자 프로파일을 강화학습 알고리즘으로 학습하는 방법을 제안한다. 사용자의 선호도에 적응하는 능력을 유지하기 위하여 지역 최대값들을 피할 수 있고, 가장 좋은 장기간 최적정책에 수렴하는 R-Learning을 적용한다. R-learning은 할인된 보상값의 최적화보다 평균 보상값을 최적화하기 때문에 장기적인 사용자 모델링에 적합하다는 것을 제시한다.

본 논문에서는 역전파 신경망(Backpropagation Neural Network)을 시계열 데이터인 주가 데이터를 이용한 주가 예측의 정확도를 향상시키기 위한 학습 방법으로 적용하였다. 실제 증권거래소의 종목 데이터에서 비교적 등락폭이 안정적인 각 산업분야별 5개 기업의 5일 이동평균선 데이터 240개를 훈련 데이터로, 20개는 테스트 데이터로 이용하였다. 선정된 입력 데이터를 은닉층의 개수와 은닉 노드의 개수 등을 달리 하면서 10,000번의 훈련을 통해서 실험 하였으며, 그 결과 1개의 은닉층을 사용한 네트워크1은 20개의 테스트 데이터 사이의 19개의 신호 중 14개를 예측하였고, 2개의 은닉층을 사용한 네트워크 2는 16개를 예측하였다. 시험 결과를 통해서 보듯이 은닉층을 2개 사용하였을 때 보다 좋은 실험 결과를 얻을 수 있었으며, 역전파 신경망 모델이 주가 예측에 적합하다는 것이 증명되었다.

협력적 여과 방법은 사용자의 평가 데이터를 이용하므로, 항상 초기 평가 문제(First-Rating Problem)와 희박성 문제(Sparsity Problem)가 발생한다. 최근 이러한 문제를 해결하기 위해 많은 연구가 진행되고 있는 데, 본 논문에서는 연관 규칙을 이용하여 이러한 문제를 해결하고자 한다. 사용자의 평가 데이터를 이용하여 아이템간의 연관성을 산출하고, 연관성이 높은 아이템끼리 군집한다. 사용자와 군집간에 피어슨 상관 계수(Pearson Correlation Coefficient)를 이용하여 가중치를 구하고, 이것으로 선호도를 예측한다. 이러한 방법을 기존의 협력적 여과 방법과 함께 속성에 의한 군집 방식과 비교 평가하였다. 또한, 효율적인 군집을 위한 Split Cluster Method를 제안하고, 기존의 트리 방식의 군집과 비교 평가하였다.

군집 분석은 데이터의 속성을 분석하여 서로 유사한 패턴을 가진 데이터를 묶는 방법이다. 군집 분석은 많은 응용 분야에서 쓰이고 있으나, 수행된 군집 분석 결과가 과연 정확한 결과이고 의미 있는 결과인지를 평가하는데 어려움이 있다. 본 논문에서는 군집이 형성된 데이터를 분석하여 군집 분석 결과를 평가하는 상대적 군집 평가 방법을 제안한다. 본 논문에서는 상대적 군집 평가 방법의 인덱스를 정의하고 형성된 군집 분석 결과에 적용해 최적의 군집, 의미 있는 군집을 찾을 수 있음을 보인다. 또한 실험을 통해 제안한 인덱스의 적합성을 보이며, 제안한 인덱스가 기존의 인덱스에 비해 최적의 군집, 의미 있는 군집을더 잘 찾을 수 있음을 보인다.

연관규칙 탐사기법은 거래(사건) 속에 포함된 품목(항목)간의 연관관계를 발견하고자 할 때 사용하는 기법이며, 독특한 형태의 자료구조를 사용하는 다양한 연관규칙 알고리즘들이 제안되었다. 다양한 특성을 갖는 대용량의 데이터에 대해 효율적으로 연관규칙 탐사를 수행하기 위해서는 저장공간과 실행시간을 모두 고려해야 한다. 본 논문에서는 후보항목집합 발생과정 없이 압축빈발항목집합과 동적링크집합을 이용하여 저장공간 축소와 실행시간 개선을 동시에 고려한 연관규칙 알고리즘을 제안하며, 그 우수성을 증명하기 위해 연관규칙 탐사의 대표적인 자료 구조인 FP-struct, H-Struct와의 저장공간 비교 및 이들 저장구조를 사용하는 FP-growth, H-mine 알고리즘과의 실행시간을 비교한다.

다중 값이란 속성 값이 집합인 것을 말한다. 즉, 관계형 데이터베이스에서 자료 유형이 집합인 속성을 의미한다. 이러한 다중 값 속성 처리는 기존 데이터마이닝 기술 자체로는 처리한 수 없으며 후처리나 선처리 과정을 이용하여 처리하고 있다. 전처리나 후처리 과정을 통해 처리할 경우 수행과장에 있어 많은 시간이 소요되고 혹은 타당하지 않은 규칙이 생성되는 문제점을 가지고 있다. 특히 연관화 기법 특성상 분석하고자 할 항목이 증가할수록 연관성의 수가 지수(exponential)단위이기 때문에 이를 해결하는데는 상당한 어려움이 따르게 된다. 본 논문에서는 관계형 데이터베이스 테이블 구조에서 데이터 마이닝의 수행을 위한 전처리나 후처리의 과정을 고려하지 않음으로 위에서 언급된 문제점들을 해결하고자 한다. 특히 데이터 변환 작업 없이 정량적(Quantitative)연관 규칙과 연관 규칙(Market Basket Analysis)의 혼합 형태의 규칙을 생성할 수 있게끔 알고리즘을 확장하여 보다 효율적인 규칙이 생성될 수 있도록 한다. 마지막으로 Each Movie 데이터를 사용하여 확장한 알고리즘의 다중 값 속성 처리 방법의 효율성과 타탕성을 검증한다.

개인화를 위한 협력적 추천의 대표적인 방법인 최근접 이웃 방법은 적용이 쉽지만, 사용자의 선호도 정보가 적을 경우 회소성(sparsity)문제와 사용자 수가 많은 경우 수행 속도가 느려지는 범위성(Scalability)문제 그리고 사용자간의 가중치가 결여되었다는 점에서 추천의 정확성이 떨어진다. 신경망 기반 추천은 자료의 유형에 상관없이 데이터의 처리가 용이하고, 사용자간의 가중치를 학습할 수 있으며, 내용 정보, 인구통계학적 정보 등을 입력 노드에 추가함으로써 희소성 문제를 해결할 수 있으나. 범위성 문제는 존재한다. 따라서 본 논문에서는 최근접 이웃 방법으로 클러스터링 한 유사한 사용자 또는 항목들을 고려한 신경망 기반 추천 방법을 제안하여 범위성 문제를 최소화시킴으로써 추천의 성능을 향상시키고 있다. 제안한 추천 방법의 타당성을 보이기 위해 EachMovie데이터를 이용하여 기존 신경망 추천과 비교 실험하여 성능을 분석한다.

웹 마이닝은 크게 구조 마이닝, 컨텐츠 마이닝, 사용 마이닝으로 분류될 수 있다. 이 중에서도 사용 마이닝은 사용자의 로그 데이터를 바탕으로 사용자가 탐색한 웹 페이지의 순서를 추출하거나 연관관계를 분석하는 작업이다. 특히 웹에 기반을 둔 애플리케이션의 요구를 충족시키기 위해서 사용 마이닝은 웹 마이닝에 있어서 중요한 부분으로 부각되고 있다. 본 논문에서는 사용자들의 웹 페이지의 방문 패턴을 분석하여, 미래행동을 예측하는 것을 문제로 삼고, 사용자들의 이용패턴을 SASOM(Strtcture-Adaptive SOM)분류기들의 DT(Decision Tree)앙상블을 이용하여 분류하는 방법을 제안해보았다. MS웹 데이터를 가지고 SASOM 분류기의 집합을 DT를 이용하여 결합한 결과, 분류기 하나만 사용한 경우 보다 더 좋은 결과를 얻어, 3.5% 이하의 낮은 오류율을 보였다.

베이지안 네트워크는 변수들간의 원인-결과 관계를 확률적으로 모델링하기 위한 도구로서 소프트웨어 사용자의 목적을 추론하기 위해 널리 이용된다. 행동기반 로봇 설계는 반응적(reactive) 행동 모듈을 효과적으로 결합하여 복잡한 행동을 생성하기 위한 접근 방법이다. 행동의 결합은 로봇의 목표, 외부환경, 행동들 사이의 관계를 종합적으로 고려하여 동적으로 이루어진다. 그러나 현재의 결합 모델은 사전에 설계자에 의해 구조가 결정되는 고정적인 형태이기 때문에 환경의 변화에 맞게 목표를 변화시키지 못한다. 본 연구에서는 베이지안 네트워크를 이용하여 현재 상황에 가장 적합한 로봇의 목표를 설정하여 유연한 행동선택을 유도한다. Khepera 이동로봇 시뮬레이터를 이용하여 실험을 수행해 본 결과 베이지안 네트워크를 적용한 모델이 상황에 적합하게 목적을 선택하여 문제를 해결하는 것을 알 수 있었다.

최근 들어, 대용량의 데이터를 처리할 수 있는 결정 트리 생성 방법에 많은 관심이 집중되고 있다. 그러나, 대용량 데이터를 위한 대부분의 알고리즘은 일괄처리 방식으로 데이터를 처리하기 때문에 새로운 예제가 추가되면 이 예제를 반영한 결정 트리를 생성하기 위해 처음부터 다시 재생성해야 한다. 이러한 재생성에 따른 비용문제에 보다 효율적인 접근 방법은 결정 트리를 순차적으로 생성하는 접근 방법이다. 대표적인 알고리즘으로 BOAT와 ITI를 들 수 있다. BOAT는 대용량 데이터를 지원하는 순차적 알고리즘이 지만 분할 포인트가 노드에서 유지하는 신뢰구간을 넘어서는 경우와 분할 변수가 변경되면 그에 영향을 받는 부분은 다시 생성해야 한다는 문제점을 안고 있고, 이에 반해 ITI는 분할 포인트 변경과 분할 변수 변경을 효율적으로 처리하지만 대용량 데이터를 처리하지 못해 오늘날의 순차적인 트리 생성 기법으로 적합하지 못하다. 본 논문은 ITI의 기본적인 트리 재구조화 알고리즘을 기반으로 하여 대용량 데이터를 처리하지 못하는 ITI의 한계점을 극복하기 위해 전역적 범주화 기법을 이용한 접근방법을 제안한다.

고객 관리를 위한 CRM시스템이 인터넷 환경에서 eCRM시스템으로 발전하게 됨에 따라 보다 효과적이고 인터넷 환경에 맞는 eCRM시스템을 개발하는 것에 대한 관심이 높아지고 있다. 기존의 CRM시스템은 고객을 분석하고 분석한 결과를 일괄적으로 캠페인에 적용하고 또한 한꺼번에 캠페인 결과를 피드백하여 분석함으로써 다음 캠페인에 이용할 수 있도록 하고 있다. 그러나 eCRM 시스템은 24시간 캠페인을 가능하게 하였고 그때 그때 수집되는 데이터를 모아 일정한 시간을 주기로 하여 피드백하여 결과에 반영하고 있다. 보다 개인화(personalization)된 eCRM을 설계하고 이를 효과적으로 이용하기 위해서는 좀더 지능적인 피드백과 분석이 필요하다. 이에 본 연구에서는 데이터 마이닝을 이용하여 단순히 일정 시간주기가 아닌 의미있는 데이터량을 정함으로써 그 데이터량이 되었을 때 피드백을 수행하도록 하고 있다. 그럼으로써 개인화를 수행하는데 있어서 좀더 적시에 정확한 정보를 추천할 수 있도록 제안하고자 한다.

인터넷의 확산과 첨단기술의 발달로 생물학 정보에 대한 온라인 데이터베이스 집합이 급속히 증가하고 있으나, 데이터의 양이 방대하고 이질적인 형태로 제공되기 때문에 실제 현장의 생물학 연구자들이 쉽게 이용하는데는 여러 가지 어려움이 있다. 이 논문에서는 단백질과 핵산 정보를 제공하는 대표적인 온라인 데이터베이스인 NCBL에, 질의를 하여 얻어진 데이터를 포함한 웹 문서로부터, 정보를 추출하여 사용자의 목적에 적합한 맞춤형 데이터베이스를 구축하는 시스템을 제안한다. 온톨로지를 이용하여 질의 처리를 하며, 웹 문서에 대한 정보추출 기법과 계층구조에 따른 유형별 저장방식을 통해 데이터베이스를 구축한다. 한편, 데이터 추출을 위해 식별 및 분류 작업을 수행한다. 제안한 시스템은 서열정보를 분석하는 생물학자들에게 관심대상 정보를 추출하여 맞춤형 데이터베이스를 구축함으로써, 손쉽게 서열정보 분석을 지원하도록 하는데 목적이 있다.

Version space는 목표 개념이 속성 값에 대한 제한조건의 연언(conjunction)으로 표현될 수 있는 귀납적 개념학습에서 가설공간을 표현하기 위해 사용된다. Version space의 크기는 속성 값의 수에 대해 지수적으로 증가하는데, 우리는 DNA 분자를 이용하여 version space를 표현하는 효율적인 방법을 제시한다. 또한 version space를 유지하기 위한 기본 연산과, 이를 DNA 분자를 이용하는 구현 방법이 제시된다. 또한 DNA 분자로 표현된 version space를 활용하여 새로운 example에 대한 분류를 예측하는 방법을 제시한다.

본 논문에서는 텍스트 형태로 구성된 특정 생물에 대한 문헌 데이터에서 해당 생물의 주요 단백질간의 이진(binary) 관계를 추출하여 이들을 특징별로 계층적으로 군집화 함으로써 특정 현상을 나타내는 단백질간의 주요 관계를 추출하는 방법을 제시한다. 텍스트 데이터에서 단백질간의 이진관계는 기본적인 데이터마이닝 기법을 사용하여 연관규칙(association rule)의 형태로 추출하게 된다. 본 논문에서는 실험을 위해 PUBMED에서 추출한 Yeast의 주요 단백질간의 관계를 포함하고 있는 논문 데이터인 MEDLINE Abstract와 몇몇 공개 데이터베이스를 사용하였다. 실험 결과 SH3와 같이 기존에 알려진 단백질간의 단일 관계를 추출하는 것 이외에 이러한 관계들을 이용하여 클러스터링을 행한 결과 공통 현상에 작용하는 주요 단백질간의 관계들이 서로 군집화 됨을 확인 할 수 있었다. 또한 단순 이진관계가 아닌 클러스터링을 이용한 보다 상위 단계에서 단순 규칙들 간의 관계를 살펴봄으로써 단백질간의 이진관계를 추출하기 위한 데이터로 사용한 문헌 데이터에 나타나 있지 않은 1차 이상의 관계를 고찰 해 볼 수 있었다. 논문에서는 규칙 추출의 전체 과정과 함께 사용된 추출 시스템의 각 부와 데이터에 대한 설명을 다룬다.

DNA 칩에서 사용되는 프로브를 가장 효과적으로 설계하기 위해서는 상보결합을 위한 1차구조뿐만이 아니라 열역학적인 움직임과 함께 2차구조가 고려되어야만 한다. 그러나 핵산의 기능에 큰 영향을 미치는 2차구조에 대한 연구는 일찍부터 진행되어 왔지만, 상대적으로 DNA에 대한 연구는 크게 미흡한 것이 현실이다. 이에 우리는 유전자 알고리즘을 이용한 핵산의 이차구조 예측을 통해서 보다 효과적인 프로브의 설계를 위한 방법을 고안했다.

대학 입시 업무에서 원서 접수방식에 있어서 원서 접수를 하기 위해 학교에 직접 방문하여 접수하거나 각 지역 접수 창구와 팩스를 통해 원서를 접수하는데 이를 유기적으로 통합하여 관리할 수 있는 인터넷 원서 접수 환경이 최근 각광을 받고 있다. 그러나, 각 대학의 입시 업무 성격, 특정 학과 선발 과정 등의 충분한 자료 검증이 수행되지 않은 인터넷 원서 접수는 수험생에게 혼란과 복잡성을 유발할 수 있다. 본 논문에서는 수험생에게 소신 지원 및 안정 지원을 위해 적합한 학과를 추천하여 수험생들의 인터넷 원서 접수를 하는데, 충분한 자료를 통해 적합한 학과를 추천해주는 지능형 진학 상담 에이전트 시스템을 설계 및 구현하였다.

하이퍼 텍스트 구조의 특성을 이용한 순위 평가 알고리즘 중의 하나인 HITS 알고리즘은 웹 페이지들의 상호간에 연결된 링크 정보로부터 웹 문서들의 중요도를 평가하여 순위에 따른 결과를 제시한다. 그러나 초기의 HITS 알고리즘은 문서 내의 링크 빈도 수만을 고려하고, 입력 값으로 주어지는 웹 문서 집합의 특성에 의존적인 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 여러 웹 검색 엔진들로부터 얻어진 문서 집합에 수정된 HITS 알고리즘을 수행하는 메타 검색 에이전트를 설계하여 보다 나은 검색 성능을 구하고, 결과의 지역성을 보완한다.

현재 전자상거래 시스템에서 도메인에 대한 전문적 지식이 없는 사용자는 원하는 상품을 찾기 어렵다. 또한, 다양한 전자상거래 시스템간의 공통적인 상품 정보에 대한 표준이 부족하므로 원하는 상품을 찾기 위해선 많은 시간과 노력이 필요하다. 이를 위해 본 논문에서는 시맨틱 웹 기반의 온톨로지 언어를 확장하여 퍼지 상품 지식베이스를 구축하고 지능적 질의 처리가 가능한 지능형 에이전트를 제안한다. 상품 지식베이스를 퍼지 온톨로지를 통해 구축함으로서 도메인에 대한 전문적인 지식이 없는 사용자를 지원하고, 서로 다른 시스템간에 표준적인 상품 지식으로서 질의 처리에 사용될 수 있다.

정보가전 에이전트는 가정 내 가전제품을 외부에서 제어하기 위한 에이전트이다. 단순한 관리가 아닌 에이전트로 하여금 좀 더 지능적인 가전제품 관리를 하게 한다. 정보가전 에이전트는 홈 서버에서 작동하는 에이전트와 PDA에서 작동하는 에이전트로 구성된다. 정보가전 에이전트는 전력량, 수도 사용량 제어와 가전제품 제어 기능과 보안 관련 서비스를 제공한다. 두 에이전트는 FIPA(Foundation for Intelligent Information Agent)에서 정의된 규격에 맞게 만들어지기 때문에 FIPA 명세서를 따르는 다른 에이전트와 자유로운 통신이 가능하다.

본 논문에서는 논리학에서 전통적으로 다루어 온 패턴인 삼단논증의 결론을 DNA 컴퓨팅을 이용해 증명해 내는 방법을 제시한다. 연역 장치로 진리나무 방법의 하나(resolution refutation)를 사용하기 위해서, 삼단논증의 전제들과 결론의 부정을 예화시킨 후 CNF 형태로 바꾸어 준다. 그리고 이것을 이중 가닥의 DNA 분자로 디자인한 후, 해소 반응을 통해 모순, 즉 닐(nil)을 발견하게 되면, 증명은 완료된다.

21세기 정보화 시대에 정보소양함양은 범국가적인 정보화사업추진의 이슈로 떠오르고 있으며 이에 학교는 그 선봉의 역할에 서 있다. 본 논문에서는 학교 교육정보화의 중심인 초등학교 담임교사의 정보소양함양 시스템을 제안하였다. 본 논문의 구성은 다음과 같다. 먼저, 교원 정보소양 개념에 대한 분석에서 시작하여 국내의 정보소양 인증 실태를 조사하였으며, 담임교사로서 학급운영과 학교행정업무에 필요한 구성요소를 분야별로 추출하였다. 이렇게 추출한 구성요소로 작성한 평가 문항을 통해 교사는 자신의 정보소양을 자가 진단할 수 있고 부족한 부분의 영역에 대하여 처방 받을 수 있도록 하였다. 본 초등학교 담임교사 정보소양함양 시스템의 특징은 첫째, 각종 연수 및 정보통신기술 학습에 대한 기초자료를 제공한다. 둘째, 통합형 평가를 개발하고 평가 항목을 다변화한다. 셋째, 수준별/업무별 평가 과정을 개발ㆍ제공한다. 넷째, 자기 주도적 학습력을 항상시킬 수 있다.

21세기에 접어들어 우리 교육은 세계화, 정보화, 다양화라는 큰 흐름 속에서 민족적 주체성을 함양하는 방향으로 변하고 있다. 특히 사회과목에 있어서는 학습자가 살고 있는 지역의 전통과 특수성에 대한 교육을 강화하고 있다. 이런 흐름 속에서 본 연구는 초등학교 3학년 사회과목의 지역화 단원을 지도하는데 필요한 ICT 교수-학습 과정안의 개발에 대해 다루었다. 특히 학습자가 다양한 멀티미디어 자료를 통해 보다 쉽게 학습 내용에 접근할 수 있고, 교사는 교수-학습에 다양한 자료를 손쉽게 투입하고 다양한 방법으로 재구성할 수 있도록 하는 데 주안점을 두었다.

최근 가상교육에서 학습 기술의 상호 운용성을 기반으로 한 표준화의 필요성을 인식하고 여러 국제표준기관을 통해서 기반 환경과 컨텐트 명세 및 활용에 대한 표준화 작업이 이루어지고 있다. 이로 인해 e-learning 분야에서는 국제표준을 소개하고 체제적으로 AICC(Aviation Industry CBT Committee), IMS(Instructional Management Systems) Global Learning Consortium, ADL(Advanced Distributed Learning)을 중심으로 진행되어 오고 있다. 특히, 미래의 진보적인 e-learning 환경 개발로, 기능별 5계층으로 구성된 LTSA(Learning Technology Standard Architecture)를 제정하고 이를 통한 개발을 지원하고 있다. 하지만, 이는 시스템 구성요소를 정의한 계층 3의 경우 데이터 흐름 모델로 작성되어 현재 개발 수준과 일치하지 않는 문제점을 가지는 모델로 인정한다. 본 논문에서는 표준 모델링 언어인 UML(Unified Modeling Language)을 통해 모델을 재정의하고, 각 프로세스별 단계를 메타모델로 제시하여 개발과 아키텍처의 이해에 대한 문제점을 해결하고자 한다. 또한, 재정의된 모델을 기반으로 e-learning 지원을 위한 분석, 설계 프로세스를 정의하여 이에 대한 사례를 제시한다. 이는 아키텍처를 기반으로 한 메타모델과 프로세스를 통한 교육영역의 질의 응답 학습 도구인 QALT(Query-Answer Learning Tool)에 적용한다. 모델의 재정의로 아키텍처의 이해성 및 이를 기반으로 하는 교육용 애플리케이션 개발의 용이성의 증대를 기대할 수 있으며, 모델의 재사용성을 보장할 수 있다.

최근 인가되지 않은 컴퓨터에 대한 접근이 사회적으로 커다란 문제로 대두되고 있으며, 점차 파괴적인 상황으로까지 악화되어 가고 있다. 따라서 이러한 침입 행위에 대해 침입자들을 추적하여 경고를 줄 수 있는 보다 능동적인 대응이 필요하게 되었다. 이 문제에 대한 많은 해결책이 제시 되었으나 완벽한 대안이 되지는 못하고 있는 실정이며, 오히려 대부분의 경우 숙련된 시스템 관리자의 경험에 의존하는 경향이다. 따라서 침입의 경우에 대비해 어떠한 새로운 상황이 발생하더라도 시스템을 유지할 수 있도록 시스템 관리자들을 훈련시킬 필요가 있다. 본 논문에서는 시스템 관리자들을 훈련하기 위하여 시뮬레이션 기반의 공격자 추적 시스템을 제안한다. 본 시스템은 가상의 지역 네트워크 환경에서 시스템의 간섭 없이 약속된 시나리오에 의한 공격 경로를 분석하고 다양한 형태의 공격 형태를 연습하고 배우는 기능을 제공한다. 이 시스템은 두 가지 주요 문제에 대해 학생들을 훈련시킨다. 첫째, 공격 형태를 발견하는 것이며, 둘째, 다양한 로그 데이터를 분석하여 공격이 이루어진 흔적을 발견해 내는 것이다. 시스템의 테스트 영역은 LINUX 기반의 환경으로 그 범위는 다양한 형태들의 로그 데이터들을 종합하여 분석하는 것으로 제한 한다.

가상교육이 활성화됨에 따라 많은 가상대학이 진행되고 있다. 이러한 가상대학운영에서 몇몇의 문제점이 제기되고 있는 것 중에서 학습자의 학습도를 평가하는 평가방법이 중요한 문제로 부각되고 있다. 이런 문제를 보완하고자 본 논문에서는 평가에서 나타날 수 있는 문제를 분석하고 오답 일치율, 신상정보 유사도, IP주소 유사도, 시험시간 유사도 등을 이용하여 담합 여부를 파악하고, 담합 행위를 방지하기 위하여 무작위 문항 제시에 의한 온라인 시험 방법으로 이를 개선하려는 시스템을 구현하였다. 그 결과 Threshold 간을 조절함으로 학습자의 담합 행위를 검출할 수 있었으며 무작위 문항 제시 방법에 적절한 시간 설정값을 조절함으로 기존 평가에서의 담합 행위를 80%정도 방지할 수 있었다.

지금까지의 코스웨어는 주로 우수아와 일반아를 대상으로 제작되어 왔다. 그러나 본 연구는 초등학교 학습 장애아들을 대상으로 개별화 학습 ICT 활용을 위한 멀티미디어 코스웨어를 제작하였다. 특히 학습 동기와 흥미도를 강화하여 학습 부진 요소를 제거할 수 있는 방안을 모색하였다. 그리고 다양한 교육정보화 매체를 활용하여 자기 주도의 학습을 할 수 있도록 멀티미디어 저작도구를 사용하여 단계별 개별화 학습자료를 설계하고 개발하였다. 이를 통해 학습 장애아들이 정확한 지식을 습득할 수 있고, 사물에 대한 정확한 개념과 관심을 가질 수 있도록 하였다.

초.중등학교에서 활용중인 종합정보관리 시스템 중에서 학교급식 관리시스템은 교육청 단위로의 DB 통합과 전국단위 교육행정정보시스템의 구축, 현장 적합도와 사용자 편이성 미흡 등의 이유로 사용이 중단되어 있다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위해서는 시스템의 재구축 또는 개정작업이 수반된다. 본 논문에서는 학교급식관리의 내실화를 실현하기 위해 학교종합정보관리 시스템의 개선점을 도출하고 그 실현 방안을 제시하였다.

컴퓨터 기술의 발전과 네트워크의 급속한 확산으로 사회전반에 걸쳐 특허, 기업뿐 아니라 교육 현장의 효율화를 지원하기 위한 분야에서도 웹이 응용되고 있다. 교육 현장에서 작성되어지고 있는 문서 중 학습 지도안 작성은 교육 정보의 체계적인 제공이 미흡하고, 많은 시간과 노력이 요구되는 활동이므로 교수 개인이 모든 교수 활동에 필요한 지도안을 작성하는데는 어려움이 있다. 이를 위해, 웹에서 정보를 공유하여 문서의 재사용성을 높일 수 있는 시스템이 필요하게 되었다. 웹에서 표준화된 XML을 이용하여 문서의 생성과 검색, 그리고 재사용이 가능하도록 제공함으로써 교수자의 다양한 요구사항을 융통성 있게 수용할 수 있다. 본 논문에서는 학습지도안 시스템을 분석하여 공통DTD(Document Type Definition)를 생성하고 공통 DTD를 통해 표준화된 XML 문서를 제공한다. 좀더 효율적인 수업을 위해 학습지도안 작성이 용이하도록 학습지도안 작성용 에디터를 제공하며, 또한 XML DOM(Document Object Model)을 이용하여 검색기에서는 구조기반, 패싯, 키워드 검색 방법을 제시하고, 등록기에서는 DOM을 이용하여 해당 데이터를 추출하고 DB에 등록한다. 이는 문서의 재사용성을 높일 수 있다. 따라서, XML을 학교 현장에서 이용함으로써 웹에서 정보의 공유를 원활히 하고, 문서 작성의 효율성을 높이고자 한다.

컴퓨터상의 물체들을 사용자가 원하는 형태로 변형시켜주는 것은 그래픽스에서 흥미로운 과제이다. 본 논문에서는 사용자의 입력에 따라 자연스러운 변형을 보여주는 방법을 제시한다. 단지 컴퓨터 상에서 물체들의 물리적인 성질만 주어진다면, 물리기반 모델링을 이용해서 어떤 물체들에 대해서도 변형에 대한 동작이 가능하다. 본 논문에서 제시한 개선된 변형 모델은 컴퓨터 게임이나 시뮬레이션등에 널리 사용될 수 있을 것이다.

정운동학을 이용하여 인간의 걷는동작을 표현함에 있어 제어의 단순화와 환경에 대한 적응성은 매우 중요하다. 무게중심을 이용한 동작제어방법은 제어의 단순화에 많은 기여를 하였으나, 환경에 대한 적응성은 크게 만족시키지 못하였다. 본 논문에서는 걷는 동작의 내부동작들을 동기화하여 환경에 대해 적응성을 높이는 방법에 대해 살펴본다.

날로 커져가는 3D 모델을 효율적으로 사용하기 위한 노력으로 압축처리 방법들이 연구되고 있다. 본 논문에서는 3D 모델의 메쉬를 Layer로 분할하여 Vertex Layer와 Triangle Layer를 생성 후, 삼각형들을 몇가지 연산코드로 분류하여 압축(compression)하는 방법을 제안한다. Triangle Layer는 기본 정점으로부터 연결된 선분의 정점들로 이루어진 Vertex Layer의 쌍을 이용하여 만들어진다. 이 Triangle Layer에 해당 되는 삼각형들의 연결 정보를 제안한 연산코드로 분류하고, 이것을 엔트로피 코딩하여 3D 모델을 압축한다. 이 기법은 삼각형의 형태를 기준으로 한 개나 두 개의 삼각형을 하나의 연산코드로 분류하거나 삼각형의 연결 상황에 따라 하나의 연산코드로 분류하여 연결정보를 표현한다. 복원(decompression)시에는 연산 코드를 이용하여 삼각형의 연결정보를 뽑아내면 원 상태의 3D 모델을 획득할 수 있다. 이 방법은 연결 정보를 무손실 압축하는 방법으로, 지금까지 제안된 압축기법과 비교할 때, 간단하면서도 월등한 압축 효과를 볼 수 있다.

980년대로부터 컴퓨터 그래픽스 분야에서 의상의 자연스러운 움직임을 생성하기 위한 연구가 계속되어 왔다. 유한요소 연속체 모델, 질량-스프링 모델과 같은 물리학적 모델이 등장하고, 수치적 적분법과 정확한 충돌 검사 및 반응처리를 접목하여 그럴듯한 옷감의 움직임을 얻을 수 있게 되었다. 그러나 이들 연구는 대개 표준적 모양 변형을 다루었기에, 두께, 질감, 빳빳한 정도 등 소재의 특성에 따른 차이를 묘사할 수 없었다. 본 논문에서는 의류학을 통해 연구되어온 직물들의 소재특성을 조사분석하고, 시뮬레이션 된 가상 옷감과 실제 옷감의 시각적 유사성 평가를 통한 직물들의 특성 파라미터 추출법을 제안하고 실험하였다. 그 결과 대표적인 옷감 종류에 따라 구별되는 애니메이션 패턴을 생성 할 수 있었다.

본 논문에서는 실시간에 강체 운동을 하는 일반적인 모델사이의 효율적인 충돌검사 알고리즘을 제안한다. 기존의 경계볼륨 알고리즘에 계층적 구조를 적용하였다. 이는 볼록한 물체를 위한 보로노이 영역 기반의 충돌검사 알고리즘을 오목한 물체에도 적용할 수 있도록 확장한다. 추가적으로 빠르게 움직이는 물체에 대한 관통을 탐지하기 위해서 물체의 이동 경로에 대한 교차 검사를 진행한다. 구현된 알고리즘은 일반적인 응용에서 기대한 성능 향상을 얻을 수 있다.

효과적인 볼륨렌더링을 위해서는 빠른 속도와 고화질이라는 두 가지 조건을 모두 충족시켜야 한다. 기존에 사용된 광선추적법은 화질이 좋은 반면에 실시간 렌더링을 하기에는 한계가 있었다. 공간 도약법은 빈 공간에 대한 샘플링을 생략함으로써 렌더링 속도를 향상시킬 수 있으나 관측조건에 따라 성능이 저하되는 문제가 있다. 본 논문에서는 기존의 공간 도약법을 개선하여 관측조건과 무관하게 고화질을 유지하면서 속도를 향상시키는 방법을 제안한다. 여기서는 뷰 평면을 균일한 격자로 분할하고 각 격자내에서 가장 가까운 객체의 표면까지의 거리를 구한 후 그 위치부터 공간 도약함으로써 속도를 향상시킨다.

본 논문에서는 Marching Cubes(MC)의 알고리즘을 이용하여 3차원 모델을 빠르게 복원하기 위한 방법을 제안한다. MC 알고리즘은 대용량의 데이터를 복원하기 때문에 많은 수의 복셀로부터 등가면을 추출하는데 오랜 시간이 걸린다. 또한 많은 수의 삼각형 패치 생성은 빠른 렌더링을 수행할 수 없다는 단점이 있다. 본 논문에서는 등가면 추출 및 형성시간을 단축하고 형성된 등가면을 통한하는 과정을 동해 실행시간과 렌더링 시간을 단축할 수 있는 방법을 제안함으로써 MC의 문제점을 해결한다.

위성기술의 발달로 대규모의 고해상도 지형정보 생성이 가속화되고, 사실적 지형묘사 요구는 더욱 높아지고 있으므로 대규모 지형자료를 효율적으로 처리하여 실제감을 주는 고 충실도 렌더링 기법이 필수적이다. 본 연구에서는 지형 셀의 쿼드트리 구조를 기반으로 지형특성을 고려한 고속의 시계범위 컬링기법, 시각 거슬림 현상을 최소화하기 위한 연속적인 다단계 상세도 기법 및 기하모핑 기법, 일정한 폴리곤 수에 맞도륵 렌더링하는 프레임 균일화 기법 및 텍스쳐 관리기법 등의 효율적인 장면처리 기법을 제안한다.

본 논문은 공중작전에 대한 신속하고 정확한 상황인식을 위한 3차원 가시화 시스템을 제안한다. 공군의 전략, 전술을 수립, 시행하는 공군 지휘관에게는 전장 전반에 걸쳐 아군기, 적기, 민항기 등 공중 항적에 대한 정확한 정보를 신속하게 전달할 수 있는 공중작전 상황인식 3차원 가시화 시스템이 요구된다. 이를 위해 본 논문에서는 대용량의 디지털 지형 데이터의 가시화와 수많은 공중 항적의 데이터베이스 자료를 연계시킨 시스템을 구현하였다.

가상내시경에서 효과적인 진단과 사용자의 편의를 위해서는 자동순항(navigation) 기능이 필요하다. 자동순항을 위해서는 장기의 내벽과 충돌을 피하면서 부드럽게 카메라의 이동방향을 전환할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 광선추적법(ray-casting)에 기반한 충돌회피기법과 그를 이용한 효율적인 순항 방법을 제안한다.

본 논문은 Catmull-Clark 서브디비전 서피스(subdivision surfaces)를 포워드 디퍼렌싱(forward differencing)을 이용하여 효율적으로 evaluation 해서 렌더링하는 알고리즘을 제안하고 있다. 포워드 디퍼렌싱은 순수한 다항식만을 evaluation 할 수 있다. 그러나 Catmull-Clark 서브디비전 서피스는 순수한 다항식이 아니다. 그러므로, Catmull-Clark 서피스를 정규 패치들(regular patches)로 분리하고, 그 패치들에 대한 다항식을 만들고, 포워드 디퍼렌싱을 사용해서 evaluation 하면 된다. 본 알고리즘의 장점은 전통적인 리커시브(recursive) 서브디비전 기법에 비해 메모리의 요구가 적다. 즉, [1]과 마찬가지로 서브디비전 깊이(subdivision depth)에 독립적으로 항상 상수(constant) 메모리 양 만큼만 요구된다.

의료영상의 시각화는 의료정보 시스템에서 질환 진단시 유용하게 사용되고 있다. 특히, 2차원 의료영상의 3차원 가시화를 통한 모의 견습은 실전에서의 부담감을 줄이는데 큰 역할을 하고 있고 이러한 결과는 관련 S/W 개발로 이어지고 있다. 본 논문에서는 의료영상을 여러 형태로 가시화하는 방법과 그 구현 결과에 대해서 기술한다. 구현은 공개 라이브러리인 VTK를 이용함으로써 기존의 유사한 S/W에 비해 가격 경쟁력 또한 갖추고 있다.

본 논문에서는 일반 사용자가 사실감 있는 가상공긴 표현을 위해 사진 이미지를 이용하여 직법 텍스춰 매핑을 할 수 있는 방법에 대해 기술한다. 텍스춰매핑은 세 장의 이미지를 이용하는데 각 카메라에서 바라본 건물 표면의 특정 픽셀들과 카메라사이에서 생성되는 각도를 이용한다. 이 각도로 매핑되는 픽셀값에 가중치를 부설하여 건물 외곽에 발생되는 경사와 같은 왜곡현상을 최소화시켜서 매핑된 건물이 실제 건물처럼 사실감이 있도록 매핑할 수 있는 것이다. 이 방법을 이용하여 가상공간을 자동 생성해주는 웹 컨텐츠 구축 시스템의 매핑 인터페이스를 구현하였다. 자동생성된 가상 건물모델에 사용자가 직접 찍은사진영상을 입력하면 랜더링시 텍스춰를 재구성하여 건물모델에 사실감을 증가시키는 역할을 하도륵 하였다.

그래픽스 분야에서 물의 동작을 사실적으로 표현하는 것은 컴퓨터 애니메이션이나, 게임, 영화의 특수 효과로써 중요한 분야이다. 그러나 사실적인 물의 움직임을 모델링 하기 위해서 물리 기반 모델을 사용할 경우 상당히 많은 계산 시간이 소요된다. 같은 크기로 모델링 된 물 시뮬레이터를 성능이 다른 컴퓨터에서 동작시키면 프레임 수가 달라진다. 성능이 높은 시스템에서는 계산속도가 다르므로 프레임수가 많이 나오며, 낮은 시스템에서는 계산 속도가 느리므로 프레임 수가 작게 나온다. 본 논문에서는 애니메이션이나 게임과 같은 분야에서 컴퓨터의 성능에 따라 물 모델 크기를 사용자의 요구에 맞도록 적절히 조절함으로써 실시간에 적용이 가능한 물 시뮬레이션 시스템을 제안한다.

최근 들어, 3D 게임개발이 활발해지면서 게임 맵을 생성하기 위한 저작 시스템 또한 그 필요성을 더해 가게 되었다. 본 논문의 3D 게임 맵 저작 시스템은 맵을 구성하기 위해 자체적인 지형 생성 기능을 제공하며, 다양한 3D 객체 배치 기능, 스크립트 작성 및 시뮬레이션 기능을 제공한다. 특히, 대규모 실외용 지형을 생성하기에 적합하도록 특수화된 지형 구조를 가지고 있으며, 기존의 지형 CLOD 알고리즘을 개선하여 특수화된 지형의 렌더링 속도 문제를 해결하였다. 또한, 사용자가 손쉽게 게임 맵을 생성할 수 있도록 편리한 사용자 인터페이스를 지원한다.

압축 방법에는 크게 손실(lossy)압축과 무손실(lossless)압축으로 나눌 수 있다. 그 중 프랙탈 이미지 압축은 lossy 압축의 한가지 방법으로서 개별적인 화소들에 대한 자료를 저장하기보다는, 영상 생성을 위한 명령이나 방식을 저장하는 방법이다. 특히 이미지의 내에 자기유사성(self-similarity)과 중복성(Redundancy)을 이용하여 관련성을 발견하고 수학적인 공식으로 표현하려는 방식이다. 그러나 이미지를 Domain과 Range로 블록화 한 후 유사한 이미지를 찾아내는 데 걸리는 시간이 상당히 길다. 여기에서는 Domain과 Range의 외곽선의 기울기의 부호를 이용하여 블록을 16가지로 클래스화 하여서, 전체의 Domain 블록을 탐색하는 데 걸리는 시간을 줄이고자 하였다. 전체 탐색을 하는 경우보다 10배 이상의 속도향상을 보였고, 이미지에 따라서는 PSNR 값의 손실도 없음을 보였다.

멀티미디어의 발전이 가속화 되어가고 실생활에서의 적용범위가 넓어 질 수록 사람의 신체에 의한 개인 식별 기술의 필요성이 높아지고 있다. 이미 상용화되어 널리 사용되는 지문인식이나 홍채인식 등의 생체 인식분야 이외에 사람의 얼굴을 이용한 인식이나 인증분야는 다른 생체 인식에 비해 더 많은 필요성과 발전 가능성을 가지고 있다. 본 연구에서는 CCD로 입력된 얼굴 영상을 특징추출이 가능한 개체단위로 분할한 후 각 개체의 비율적인 특징인 거리와 각도를 계산하고 각 개체단위의 유사도 비교를 통해 유사성을 확인함으로써 사람 얼굴을 인지하는 방법을 제안한다. 실험에 의한 분석결과 성능향상에 대한 가능성을 확인할 수 있었다.

본 논문은 융선 방향의 화소값 변화와 융선의 수직 방향 화소값 변화의 차이를 이용하여 지문영상의 부영역 화질을 제거대상 영역(Removable Block)과 융선의 흐름이 불명확한 영역(Obscure Block), 융선의 방향성이 명확한 영역(Clear Block) 세 가지로 분류하였다. RB영역은 특징점 추출과정에서 제외 하였으며 OB 영역은 필터의 방향을 달리한 다수의 게이버(Gabor) 필터의 적용으로 처리하였고, CB 영역은 게이버 필터의 방향을 융선의 방향으로 하여 한번의 수행하였다. FVC2002(The Second Fingerprint Verification Competition) DB3 SetA 지문필터링을 영상을 대상으로 한 실험에서 부영역의 화질을 고려한 경우 EER(Equal Error Rate)이 14.31%의 처리속도 향상을 확인할 수 있었다.

본 논문은 필기한자 인식의 성능 향상을 위한 개선된 윤곽선 방향 특징 추출에 대한 연구이다. 제안한 특징 추출은 기존의 방법에서 나타나는 계단현상을 완화함으로써 한자의 기본 요소인 획의 방향을 표현하는 통계적 성질을 두드러지게 하였다. 한국학 고문헌 상에 나타나는 필기 한자들을 대상으로 한 실험에서, 제안한 특징의 변별력이 뛰어나고, 오인식률이 감소하였음을 보였다.

생체 인식 기술이 발전하면서 홍채인식은 보안 분야에 널리 활용되고 있다. 그런데 홍채는 신체의 변화에 대한 신호를 나타내는 중요한 진단 수단이 된다. 따라서 홍채를 활용한 진단 시스템의 개발은 환자의 진단에 필요한 정보를 가시화 할 수 있다. 본 논문은 홍채 인식을 활용한 진단 지원 시스템이다. 홍채 영역을 추출하고 홍채 맵을 적합하고 진단에 필요한 정보를 가시화 한다. 또한 동공의 모양에 따른 정보를 제공하여 다양한 진단 지원 시스템을 구축한다.

본 논문에서는 얼굴 영상의 변화를 보상할 수 있는 전처리 과정으로서 기하학적 특징에 기반한 순수 얼굴 영역 검출 기법을 도입하고 후처리 과정으로 간단한 정합 기법을 사용한 얼굴 인식 기법을 제안한다. 실험결과를 보면 제안한 기법은 PCA와 LDA 기법에 비해 영상의 변화에 민감하지 않고 높은 인식률을 가진다.

본 논문에서는 복잡한 영상에서 얼굴 영역의 윤곽선을 검출하는 방법을 제안하였다. 이를 위하여 얼굴의 칼라 정보에 기반한 액티브 컨투어 모델을 이용하였다. 얼굴의 칼라 정보는 색채칼라 공간(chromatic color space)에서 2D-Gaussian모델로 나타내어지는 스킨 칼로 모델로 표현 되었다. 실험결과 제안된 방법은 복잡한 영상뿐 아니라 잡음이 많은 영상에서 하나 또는 여러 개의 얼굴 영역을 추출할 수 있었다.

입체영상을 관측할 때 눈의 피로를 최소화할 수 있는 자연스러운 입체영상을 얻기 위해서는 양안식 카메라의 주시각을 제어하여야 한다. 움직이는 물체에 대한 양안식 카메라의 주시각 제어를 위해 획득 영상의 edge 정보를 이용한 주시각 제어에 대하여 연구하였다. 양안식 입체 카메라로 획득한 좌.우 영상에서 edge정보를 추출하고, 이를 이용하여 양안시차를 구하고 주시각 제어에 이용함으로써 영상의 변화와 관계없이 양안시차를 항상 일정하게 유지할 수 있도륵 하였다. 본 논문에서는 간단한 연산만을 사용함으로써 응답속도가 빠르고, 하드웨어 구성도 매우 간단해 지도록 하였다. 또한 영상의 특성에 맞는 알고리즘을 사용할 수 있도록 2 mode 동작 시스템으로 구성하여 오차를 최대한 줄이며 움직이는 물체에 대한 연속적인 주시각 제어를 할 수 있도록 구현하였다.

영상 분할은 임상에서의 진단과 분석 및 3차원 가시화를 위해 선행되어야 할 필수 과정이다. 의료영상은 영상이 가지는 데이터 자체의 고유한 제약들과 해부학적 변이성 때문에 영상분할에 어려움이 있다. 본 논문에서는 의료영상의 분할을 위해 스네이크의 새로운 외부 힘으로 Gradient Vector Flow(GVF)를 이용한 방법을 제안한다. 제안된 방법은 2차원 의료영상에서 에지 맵(edge map)을 구하고, GVF을 계산하여 스네이크의 경계선과 같이 관심 있는 특징의 에너지 함수가 최소가 되는 GVF 스네이크(snake)를 구한다. 제안된 방법을 초음파영상과 자기공명영상 같은 의료영상의 분할에 적용한 결과 기존의 스네이크와 달리 잡음이나 오목한 부분이 있는 객체들을 성공적으로 분할하였다.

본 논문은 숫자간 접촉이 포함된 무제약 오프라인 필기 숫자열 인식을 위한 분할 및 인식기법을 소개하고자 한다. 시스템은 숫자열에서 접촉된 성분을 추출하는 모듈, 접촉된 숫자를 분할하는 모듈과 최종적으로 분할된 결과를 조합하는 모듈로 이루어진다. 그리고, 위의 기법을 NIST 데이터에 적용하여 제안한 분할 및 인식기법의 효율성을 보여준다.

패턴의 이동, 회전, 크기변화에 영향을 받지 않는 불변 패턴 인식은 컴퓨터 비젼 및 패턴인식에서 오랫동안 다루어온 문제이다. 본 논문에서는 픽셀간의 거 리를 히스토그램으로 나타냄으로써 2차원 이진 패턴을 1차원 신호로 표현하는 방법을 제시한다. 제시되는 방법을 디스토그램(Distogram)이라 부르며 6개 로마문자의 이동, 회전, 크기 변화된 이미지를 테스트해봄으로써 디스토그램의 식별 능력을 테스트해본다.

기존의 키워드 기반 이미지 검색에서는 의미적 내용 인식을 위해 일반적으로 어휘적 정보나 텍스트 정보를 인간이 주석 형태로 달아주었다. 그러나 이런 텍스트 정보 기반 이미지 검색은 개념적 매칭이 아닌 스트링 매칭이므로 주석을 달아놓은 단어와 정확한 매칭이 없다면 찾을 수가 없다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 개념 기반 이미지 검색 시스템을 위한 WordNet의 적용 방안에 대해 연구했다. WordNet은 단언형이 아닌 단어의 의미 즉 synset이 구성 요소라는 특징을 이용해 각각의 이미지에 텍스트 정보 대신 적합한 개념의 Synset번호를 저장한다. 그리고 검색시 개념간의 유사성 측정을 이용해 검색어와 개념적으로 유사한 모든 이미지를 검색하도록 한다.

본 논문은 물 속 유충인 깔따구의 움직임을 관찰한 데이터에 Active Contour Model을 적용하여 깔따구 상태의 특징을 추출하는 방법을 제안한다. 1987년 소개된 Active Contour Model은 주어진 영상에 놓인 커브를 그 커브에 의해 분할된 영상의 에너지 값을 최소화하는 방향으로 진화하게 함으로써 영상 내 객체의 경계를 찾게 하는 영상분할 방법이다. Chan과 Vese에 의해 개선된 Model을 이용하여 다이아지논이 처리되기 전과 후의 깔따구 행동 패턴의 특징을 찾아낸다. 우선 깔따구의 움직임 궤적을 0.25초를 간격으로 관찰하여 구해진 속도벡터의 위상영상을 만든다.그리고 위상영상에 Active Contour를 두어 진화시키면서 시간에 따라 감소하는 에너지 값의 그래프에서 구해진 기울기로 깔따구 행동 패턴의 특징을 추출한다.

다시점 영상 부호화와 함께, 가상물체를 지능형으로 합성하기 위해서는 정합할 위치를 강인하게 추적(tracking)하여야 한다. 기존의 특징추적기법은 시점이 확장된 시스템에서, 광원의 영향과 가려진 영역의 발생으로 인하여, 추적 할 수 없게 되거나 시각적 혼동이 발생하는 등의 많은 문제점을 유발한다. 뿐만 아니라 다시점에 의한 정보의 급격한 증가는 시점간 움직임을 추적하여 정합하는 연산량의 추가적 발생을 초래한다. 이에 본 논문은 광원이나 가려진 영역(occtusion)의 영향이 적은 형상과 정보량이 많은 텍스쳐를 동시에 고려하여 영역의 변형에 따라 발생하는 최적 움직임을 예측하는 파라미터 모델을 결정함으로써 사각영역을 추적한다. 이 때 미리 연산된 카메라 파라미터와 투영관계를 사용해 시점간에 가상 객체를 지속적으로 3차원 정합한다. 결과적으로, 제안된 알고리즘은 기존의 특징추적 알고리즘에 비해 광원의 영향과 가려진 영역에 강인하며 정합의 오류가 적고 추적 할 때 시점간의 대응을 위한 연산을 줄이기 때문에 실감 혼합현실 시스템의 구현에 매우 효율적임을 실험을 통해 증명하였다.

정보화 시대가 도래하고 급격히 발전해 감에 있어 모든 형태의 정보가 가장 중요한 가치로 평가되고있고 멀티미디어가 급속히 발달함으로 인해 산업 및 생활에서 정보 보안이 매우 중요한 관건이 되어 정보보안의 여러 형태 중의 한가지로서 얼굴인식은 최근 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 얼굴인식은 신체의 일부를 직접 접촉하지 않으므로 사용자로 하여금 불편함이나 기계적 반감을 불러일으키지 않는 장점으로 그 비중은 커질 것으로 예상되고 있다. 영상에 있어서 많은 중요한 정보가 영상픽셀들간의 고차원적인 연관 속에 담겨져 있을 것이다. ICA(Independent Component Analysis)는 이러한 고차원적인 정보를 2차원적인 정보로부터 추출하는 것이 아니라 각각의 고차원적인 정보를 직접 얻을 수 있는 장점을 이용하고 있다. 본 논문에서는 얼굴인식시스템의 첫번째 관문인 배경화면으로부터의 얼굴영상을 구별해내는 데 있어 ICA를 적용하여 기저영상벡터공간(Source or Basis Image Space)을 구하고 그 공간에 테스트할 영상을 투영시켜 얻어진 벡터의 consine distance를 이용하여 얼굴영상을 추출하는 방법에 대해서 제안하였다.

본 논문은 푸리에영역에서 상관을 계산하기 위한 합성화상을 이용하여 에러가 포함된 화상의 패턴매칭 및 검증에 유효한 새로운 패턴매칭 알고리즘을 제안한다. 두개의 화상을 푸리에변환하여 합성화상을 계산하면 원화상의 중요한 성질은 푸리에영역에서 만들어진 합성화상의 중심부분에 집중된다는 데 착안하여 푸리에공간에 나타난 화상의 중심부분만을 추출하여 비교함으로써 화상의 동일여부에 관한 검증이 보다 단순하게 이루어질 수 있음을 보인다. 또한 원화상에 잡음이 포함된 경우에 푸리에변환의 공간에서 잡음이 중심 부분에서 먼 곳에 분포되는 것에 착안하여 잡음이 포함된 화상과 원화상의 매칭에도 유효함을 보인다. 실험을 통하여 10개의 표준화상과 가우시안잡음이 첨가된 화상을 사용하여 화상을 구분해 내고, 잡음이 있는 화상은 동일한 화상으로 인식함을 보인다. 실험결과는 합성화상의 중심부분에 존재하는 전체의 0.5%의 화소만을 비교함으로써 패턴인식이 가능함을 보여준다.

군중잡음(crowd noise)이 발생하는 환경에서 음성 통화 및 화자 인식을 할 때에는 음성에 파열음이나 마찰음과 같은 유색잡음(colored noise)이 부가되어 원래 음성이 왜곡된다. 이와 같이 왜곡된 음성 신호를 처리할 때에는 군중잡음을 제거하는 과정이 반드시 필요하다. 본 논문에서는 군중잡음의 특성을 분석하고, 그 결과를 이용하여 음성 신호처리 시에 효과적으로 군중잡음만을 제거할 수 있는 모델을 제안한다. 제안된 모델은 시간 영역에서는 침묵 구간을 검출하여 마찰음과 파열음을 제거하는 과정과 주파수 영역에서는 잡음 평균을 생성하고 이를 이용한 스펙트럼 차감법(spectral subtraction)으로 군중 잡음을 제거하는 과정으로 이루어진다.

본 논문에서는 그레이 블록 거리알고리즘(grey block algorithms, 이하 GBD)을 이용하여 독립성분분석(independent component analysis; 이하 ICA) 및 첨도(Kurtosis)에서의 영상간의 거리를 측정하여, 어느 정도 영상간의 상대적 식별을 용이하게 하여 영상 분류가 되는지 모의 실험을 통하여 확인하고자 한다. 모의 실험 결과로부터, ICA에서는 k는 8까지 상대적 식별이 되어 영상 분류가 되었고, 첨도에서는 영상간의 상대적 식별을 k가 4까지만 블록을 분할 할 수 있었다.

본 연구에서는 실시간으로 얼굴을 인식, 검증하기 위한 전처리 단계로써 얼굴을 고속으로 추출하고 추출된 영상을 개선하기 위한 효율적인 기법들을 소개한다. 먼저 RGB로 획득되는 영상을 인간의 시각 구조와 유사한 HSI 컬러 모델로 변환하고 여기서 인간의 피부 영역에 해당하는 컬러 분포를 조사하여 대강의 얼굴 영역을 찾고 이 영역을 대상으로 두 개의 가변 템플릿과의 상관도(Correlation)를 이용하여 최적의 얼굴 안면을 찾는다. 보다 나은 얼굴 인식을 위하여 검출된 얼굴 안면 이미지에서 조명 평면(Illumination plane) 이미지를 추출하여 먼저 불균일성을 보정한 다음 평활화(Equalization)를 수행함으로써 영상을 개선한다.

본 논문에서는 영상에 Salt-Pepper와 같은 임펄스 잡음이 존재하는 영상에 대한 잡음 제거는 기존의 잡음제거 방법인 미디언 필터를 이용하여 잡음을 제거할 수 있지만 임펄스 잡음이 아닌 비임펄스 잡음이 포함된 영상에 대해서는 미디언 필터를 이용하여 비임펄스 잡음이 제거되지 않으므로 임펄스 잡음이 아닌 비임펄스 잡음이 존재하는 영상에 대한 잡음 제거를 형태학적 연산을 이용하여 잡음 제거하는 방법을 제안한다.

본 논문은 차량 번호판의 숫자인식 방법으로 위상한정상관을 이용하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 이용하는 위상한정상관법은 푸리에변환을 이용한 상관함수의 계산과정에서 진폭을 고정치로 하여 위상정보의 값만으로 패턴 인식을 가능하게 한다. 제안하는 방법은 기존의 위상한정상관에서 진폭을 최적치 2.2로 하여 잡음화상의 식별을 더욱 명확히 하였다. 실험을 통하여 10개의 서로 다른 숫자화상을 비교하여 다른 숫자를 구분하고 잡음이 첨가된 숫자화상을 비교하여 동일 숫자임을 확인함으로써 패턴매칭에 효과적임을 보인다. 또한 화상을 이치화하는 전처리 과정을 거치지 않고도 다른 숫자화상에 대해 98%의 식별성능을 나타내므로 농담화상에 대한 성능도 우수하고 잡음에도 강함을 보여 준다.

본 논문은 자동 시각 굴절력 곡률계의 전자 부문에 연동될 곡률 측정 알고리즘을 소개한다. 만약 자동화된 시스템이 광학계로부터 나오는 영상을 이용하여 내부 처리를 거친 후 정확 시각 측정치를 검사자에게 알려줄 수 있다면 잘못 측정되는 측정 횟수를 크게 줄일 수 있을 것이다. 본 연구는 형태학적 필터링(morphological filtering)과 그레이-레벨의 신호 강조(signal enhance) 기술들을 이용하여 자동시각 굴절력 곡률계에 연동될 각막 곡률 측정 알고리즘을 개발하였다. 알고리즘에서는 광학계로부터 도출된 링 모양 광원의 화상을 처리하기 위해서 새로운 방법을 사용하는 대신에 굴절력 측정을 위해서 6개의 점으로 구성된 화상을 처리하는 방식으로 변형 적용시킨다. 이 때 링의 띠를 6개의 덩어리점으로 변형하는 과정만을 제외하면 굴절력 화상을 처리하는 방식과 같게 된다. 이는 알고리즘의 간결화와 측정 시간을 줄이는 효과를 얻게 된다. 그리하여 본 각막 곡률 측정 알고리즘은 정한 측정 값 도출이 어려운 시각 영상에 적용되어 효과적으로 오차를 줄임으로써 보다 효율적인 시각 측정을 가능하게 하였다.

오늘날 CT나 MR등을 통한 의학 영상 기술과 컴퓨터 성능의 향상으로 인체 내부 장기의 영상을 비교적 용이하게 얻을 수 있으며 얻어진 영상 정보는 컴퓨터로 수치화 되므로 데이터의 조작 및 가공이 용이하다. 그러나, 이렇게 얻어진 의학 영상들은 보통 2차원적 슬라이스 image 형태로 얻어진다. 일반적으로 슬라이스 사이의 간격은 조사량 등 여러 문제 때문에, 항상 동일한 간격을 유지하고 있지 않은 경우가 많으며 슬라이스 사이 간격이 슬라이스 내의 픽셀 간격보다 큰 경우가 대부분이다. 이러한 image로부터 3차원적 디스플레이나, 조작, 분석을 하기 위해서는 같은 간격의 image를 얻어야 한다. 이러한 이유로 인하여 보간(Interpolation) 기법이 의학 영상 분야에서 많이 사용된다. 본 논문은 명태-기반 보간 방법을 gray-scale image에 적용이 가능하도록 확장한 그레이 수준 형태 기반 보간 알고리즘을 구현하였다. 그리하여, 본 논문이 제안한 알고리즘을 슬라이스 간격이 큰 2차원 복부 CT 영상에 적용시켜 다른 보간법들보다 향상된 결과를 확인할 수 있었다.

얼굴 검출은 하나의 영상으로부터 얼굴 존재 유무를 판단하고 그 위치와 방향, 크기 등을 알아내는 기술로 정의된다. 그러나 영상내의 특정 위치에 대한 얼굴 여부의 판단은 여러 가지 환경 변화와 매우 다양한 종류의 얼굴로 인해 정확하고 빠른 검출이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 얼굴여부를 판단하기 위한 학습 데이터를 최적화하여 일반적인 외형기반의 알고리즘에 적용할 수 있는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 영상에 대한 기본적인 전처리부터 입력으로 사용될 데이터의 추출에 이르기까지 최대한의 환경변화를 고려함으로써실제 적용 시 정확하고 빠른 판단이 가능하도록 하였다. 영상의 전처리로는 조명의 보상과 히스토그램 평활화가 사용되었고, 입력으로 사용하기 위한 학습 데이터의 정렬과 영상 샘플링 방법이 제안되었다. 얼굴 여부의 판단 실험은 각각 역전파 신경망, 마할라노비스 거리를 사용하여 영상의 얼굴 여부를 판정하고, 성공률을 측정하였다. 실험 결과 최적화 방법을 적용했을 때 적용하기 전보다 높은 성능의 성공률을 보였다.

본 논문은 CT 영상을 이용하여 체지방과 근육의 체적 및 비율을 분석하는 알고리즘 개발에 대하여 기술한다. CT 영상에는 체지방, 근육, 공기, 뼈등의 구성성분들이 서로 다른 명암값을 가지고 분포한다. 이 논문에서는 히스토그램을 통하여 각 구성성분에 대한 명암값을 찾아내었다. 찾아낸 명암값에 따라 체지방과 근육 그리고 뼈, 공기에 각각 색을 입혀 시각적으로 표현하여 체지방과 근육의 분포와 비율을 볼 수 있는 환경을 만들고 수치적으로 체적 및 비율의 결과 값을 출력하는 알고리즘을 개발하였다. 또한 단계적인 체지방 측정 프로그램을 위해 DB 환경을 구축하여 모든 자료를 저장하고 불러올 수 있는 환경을 만들어 체지방 측정 알고리즘을 완성하였다. 알고리즘은 돼지 실험에서 측정된 체지방과 비교하여 정확성을 검증한 결과 약 92.86%의 정확도를 보였다.

생체인식 시스템은 개인의 물리적/행동적 특성을 측정하여 신원을 확인하기 위한 시스템이다. 이러한 시스템에서 사용되는 특징들은 잡음 등에 의해서 쉽게 영향을 받기 때문에 매우 많은 변형들이 존재하고, 따라서 변형된 특징들을 효과적으로 다루기 위해 다양한 기계학습 방법들이 사용되고 있다. 그런데, 기존의 자료주도적인 방법들을 특정 생체인식 시스템에 적용하기 위해서는 시스템에 등록할 각 사람들로부터 충분히 많은 데이터를 획득해야하는 어려움을 겪게 된다. 또한 시스템에 미등록된 사람의 데이터가 제시될 가능성 등, 무한한 수의 변형이 존재하는 문제점을 갖고 있다. 이러한 문제점들로 인해 데이터의 분포특성을 분석하고 예측하는 것이 어렵다. 생체인식 시스템의 이러한 고유의 문제점을 극복하기 위해서는 새로운 효율적인 식별 및 검증 방법을 필요하다. 따라서, 본 논문에서는 통계적 가설 검증 이론에 기초한 간단한 방법을 제안하고, 실세계 데이터에 대한 실험을 통해 제안한 방법의 가능성을 확인한다.

동영상에서 객체 추적은 몇 년간 컴퓨터 비전 및 여러 실용적 응용 분야에서 관심을 가지는 주제 중 하나이다. 본 논문에서는 감시 시스템 분야에서 적용되어 질 수 있는 실시간 객체 추적 방법을 제안하고자 한다. 이를 위해 카메라가 고정되어 있고 배경영상의 변화가 거의 없는 환경으로 제한하고, 입력영상과 배경영상의 차를 이용하여 객체의 위치를 탐지하고 움직임을 추적한다. 객체 위치 탐지시 객체의 윤곽선 중 일부 점을 추출하고 추출된 점들을 이용, 객체의 무게중심을 구한다. 객체 추적시 가변 탐색창을 이용해 실시간으로 빠른 처리가 가능하도록 하였다. 그리고 실험을 통하여 제한된 환경하에서 실시간으로 빠른객체의 추적을 보인다.

본 논문은 실시간 카메라 입력 환경에서의 새로운 얼굴 검출 및 추적 알고리즘을 제안한다. 복잡한 배경과 다양한 조명 조건에 관계 없이 얼굴을 검출하고 추적하기 위해 세 종류의 웨이블릿 변환된 형판을 사용하고 특히 다양한 조명 조건을 극복하기 위해 최소-최대 정규화(Min-Max Normalization)와 히스토그램 평활화를 혼합 적용하여 매우 밝거나, 매우 어두운 영상에서의 얼굴 오 검출 및 놓침을 줄이도록 하였다. 또한 세가지 크기의 얼굴 형판을 이용함으로써 입력 영상에 존재하는 다양한 크기의 얼굴도 검출할 수 있었으며, 효과적인 얼굴 추적 기법을 통해 다음 프레임에서의 얼굴 위치를 예측하여 그 지점에서의 탐색 영역에 형판 정합을 수행함으로써 수행 시간도 단축시킬 수 있었다. 실험을 위해 다양한 조명 조건에 따라 여섯 종류로 분류한 동영상 데이터에서 제안한 알고리즘은 약 96.8%의 뛰어난 얼굴 검출율을 보여 주었다.

본 논문에서는 실시간 카메라 입력 영상에 적합한 얼굴 검출을 위해 다양한 외부적 환경에 덜 민감한 새로운 알고리즘을 제안한다. 빛이나 조명의 영향에 의한 오류를 방지하기 위해 전처리 과정을 포함시키고 형판 정합방법의 단점을 개선하기 위해 얼굴 인식에서 주로 쓰이는 방법인 주성분 분석(PCA :Principal Component Analyses) 변환을 적용하고. 생성된 주성분(Principal Component)을 선형 판별 분석(LDA: Linear Discriminant Analysis)의 입력으로 사용하는 방법을 통해 얼굴을 검출하도록 하였다. 실험을 위해 실제 환경과 같은 6개 카테고리의 동영상을 중심으로 실험한 결과, 본 논문에서 제안하는 방법이 기존의 PCA만을 이용한 방법보다 좋은 성능을 보여줌을 알 수 있었다.

본 논문에서는 HOLA(고차국소자동상관계수)를 이용한 특징추출과 BP(Backpropagation Network) 알고리즘을 이용하여 얼굴을 인식하는 방법을 제안한다. 이를 위해 동일한 환경, 즉 일정한 조도 하에서 카메라로부터 동일거리에 있는 영상을 256$\times$256 크기의 그레이 스케일(Gray Scale)로 취득하여 영상내의 잡음을 가우시안(Gaussian) 필터를 이용하여 제거한다. 차영상을 이용하여 얼굴영역을 분리한 후 얼굴영역의 특징벡터를 구하기 위하여 HOLA(고차 국소 자동 상관함수)를 사용한다. 계산된 특징벡터는 BP 신경망의 학습을 통하여 얼굴인식을 위한 데이터로 사용된다. 시뮬레이션을 통해 제안된 알고리즘에 의한 인식률향상과 속도 향상을 입증한다.

본 논문은 CDHMM(Continuous Density Hidden Markov Model)의 훈련하는 방법을 동적 다중 그룹 혼합 가중치(Dynamic Mutli-Group mixture weight)을 이용하여 재구성하는 방법을 제안한다. 음성은 Hidden 상태열에 의하여 특성화되고, 각 상태는 가중된 혼합 가우시안 밑도 함수에 의해 표현된다. 음성신호를 더욱더 정확하게 계산하려면 각 상태를 위한 가우시안 함수를 더욱더 많이 사용해야 하며 이것은 많은 계산량이 요구된다. 이러한 문제는 가우시안 분포 확률의 통계적인 평균을 이용하면 계산량을 줄일 수 있다. 그러나 이러한 기존의 방법들은 다양한 화자의 발화속도와 가중치의 적용이 적합하지 못하여 인식률을 저하시키는 단점을 가지고 있다. 이 문제를 다양한 화자의 발화속도에 적합하도록 화자의 화자의 발화속도에 따라 동적으로 5개의 그룹으로 구성하고 동적 다중 그룹 혼합 가중치를 적용하여 CDHMM 파라미터를 재구성함으로써 8.5%의 인식율이 증가되었다.

본 논문에서는 웨이블릿(wavelet) 변환된 영상의 압축 방법으로 사용되는 SPIHT(Set Partitioning In Hierarchical Trees)을 이용하여 워터마크를 삽입하는 방법을 제안하였다. 기존의 특정 대역에만 워터마크를 삽입하는 방법은 화질열화와 압축의 두 가지 문제점을 동시에 해결할 수 없었다. 제안된 방법은 웨이블릿 변환된 영상의 계수 값이 동일한 방향을 갖는 부대역 간에 상관관계를 갖는 점을 이용하여 특정 대역이 아닌 중요 계수에만 워터마크를 삽입하므로써 강인성과 비 가시성이 증가되도록 하였다. 워터마크의 추출은 워터마크된 영상과 PN(Pseudo Noise)코드와의 계수 차를 이용하였으며, 워터마크가 삽입된 영상의 인증을 위해 통계학적인 접근 방법을 사용하였다. 실험을 통하여 워터마크가 삽입된 영상에 대해 손실 압축, 잡음, 크로핑, 리사이즈, 콜루션의 공격을 가한 결과 평균 유사도 값이 0.987의 높은 추출율을 보여 강인성을 입증하였다.

본 논문에서는 웨이브렛 변환 영역의 정보를 신경망 학습을 통하여 영상검색에 관한 연구를 제안하였다. 영상검색은 연구가 이루어지고 있지만, 영상의 특징을 정확하게 표현한다는 것은 현실적으로 어렵기 때문에 영상의 저장 및 검색에 많은 어려움이 있다. 따라서 영상데이터의 효율적인 저장 및 검색을 위해서는 공간 영역보다는 변환 영역에서의 특징추출 방법이 고려되어야 한다. 본 논문에서는 웨이브렛 변환 후 생성되는 저주파 대역의 영상을 일정한 크기로 ( 2$^n$$\times$2$^n$) 분할한 다음 각 블록의 표준편차를 구하고, 주어진 경계 값을 기준으로 작성된 블록 맵을 유사성의 척도로 이용하여 유사한 영상을 함께 모아 카테고리 분류에 의한 저장을 한다. 또한 질의영상에 대한 블록 맵을 신경망 학습을 통해 해당 카테고리를 찾아 1:1매칭을 통한 검색을 함으로써 검색 시간을 줄이고, 제안된 시스템 효율을 증대 시킬 수 있었다.

컴퓨터지원진단(Computer Aided Diagnosis; CAD) 시스템은 방사선 의사들이 흉부 X-ray 영상에서 결절을 탐지하는데 있어 실제적으로 발생할 수 있는 오진율을 줄이고, 폐 결절이 존재하는 폐야에서 결절의 존재 유무를 판단하여 검출을 표시함으로써 진단율을 개선시킬 수 있도록 하였다. 본 논문은 흉부 X-ray 영상에서의 폐 결절을 추출하는데 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)을 이용한 템플릿 매칭(Template Matching) 방법을 제안한다. 제안한 방법은 흉부 X-ray 영상에 존재하는 결절과 레퍼런스 이미지를 매칭시켜 적합도를 계산한 후, 그 값을 통하여 수치가 낮은 개체를 선택하여 높은 개체와 교차시킨다. 그리고 레퍼런스 이미지는 결절이 존재하는 환자 X-ray 영상에서 샘플 노듈을 추출한 후 가우시안 분포를 갖는 512개의 레퍼런스 이미지를 생성하였다. 본 논문에서 사용된 영상은 결절 50개, 비결절 30개와 흉부 X-ray 영상에서 육안으로 판별이 가능한 결절 영상을 20개를 포함하여 총 100개 영상을 사용하였다. 실험 결과 83%의 결절을 자동 추출 하였으며, 가장 적절한 레퍼런스 이미지를 발견하고 이를 흉부영상에 매칭시켜 정확한 결절의 위치를 확인하였다.

항공사진에 포함된 기점 마크의 방사 및 기하 특성을 이용하여 마크의 중심 위치를 자동으로 인식하기 위한 방안을 제안한다. 마크를 포함하는 배경 영역의 방사 특성에 기반을 푼 전략에 근거하여 입력된 영상을 이치화한 다음 형태 연산자를 적용시켜 기전 마크가 있는 후보 영역을 추출한다. 기하 특성에 기반을 둔 전략에 근거하여 ▽$^2$G 필터링과 대칭성 강조 필터링을 적용시킨 후, 대칭이 가장 강하게 나타나는 위치인 마크의 중심 위치를 구한다. 66매의 기점 마크 영상에 대한 평가 결과 중심 위치가 1 화소의 정확도까지 얻어질 수 있다는 것을 확인할 수 있었다.

서포트 벡터 머신은 얼굴인식이나 문자인식과 같은 다양한 패턴인식 문제에서 좋은 성능을 보여준다. 그러나 이러한 문제는 Quadratic Programming(QP) 문제에 관하여 몇 가지 단점을 가지고 있다. 일반적으로 대용량의 QP 문제를 해결하기 위해 많은 계산비용이 요구되며, QP 기반 시스템을 효과적으로 구현하는 것이 쉽지 않은 문제이다. 또한 대규모 데이터의 처리 시에는 입출력을 맞추기 또한 쉽지 않은 단점이 있다. 본 논문에서는 위의 단점을 극복하기 위하여 단일부류 문제를 최소제곱 서포트 벡터 머신을 기반으로 하여 해결하였다. 제안한 방법은 QP 문제를 해결하는 과정이 없이 단일부류 문제를 표현하여 최소제곱 방법을 이용하는 알고리즘이다. 제안된 방법으로 쉽고, 계산 비용을 줄이는 결과를 얻었다. 또한 서포트 벡터 영역 표식자에 확장 적용하여 선형방정식으로 구현하여, 문제를 해결하였다. 제안된 방법의 효율성을 입증하기 위하여 패턴인식 분야 중에 얼굴 인증 방법과 바이오인포매틱스 분야 중에 전립선 암 분류 문제에 적용하였다. 우리의 실험결과는 적합한 성능과 좋은 Equal Error Rate(EER)를 보여준다. 제안된 방법은 알 수 없는 물체의 분류 방법의 효율성을 증대시켰고, 실시간 응용분야에 직접적으로 적용될 수 있을 것으로 기대 된다.

본 논문에서는 자기상관함수의 국소적 특징을 사용하여 에지 특징을 추출한 후, 이를 이용해 유사이미지를 검색하는 방법을 제시한다. 자기상관함수의 국소적 특징을 이용하여 이미지를 검색할 경우 크기, 밝기, 색상등과 같은 이미지 요소가 서로 다를 경우에도 영향을 받지 않고 에지 특징정보를 추출해 낼 수 있다. 이는 얻어진 에지 특징을 이미지 크기와 고차 국소 자기상관함수의 변위에 의해 변하지 않도록 정규화를 하고, 동일 이미지에 대해 밝기가 조금 달라지면 검색효율이 떨어지는 점을 해결하기 위해 거리척도로서 방향여현거리(direction cosine distance)를 이용함으로써 가능하다. 이렇게 추출된 특징벡터를 자기조직화 맵에 의하여 클러스터링하고, 유사이미지 검색의 효율성을 비교해본 결과, 본 논문에서 제시한 방법을 사용하여 검색한 경우 재현율이 기존의 방법에 비해서 비교적 높은 수치를 나타냈다.

동영상에서 특정 물체를 추적하기 위하여 여러 가지 알고리즘이 적용된다. 그 중에서 특징점을 추출하고 정합하여, 움직이고 있는 물체를 추적하는 방법을 소개한다. 특징점을 추출하는 방법 중에서 에지정보를 이용하는 방법과 직접 이미지에 접근하는 방식이 있다. 본 논문에서는 물체의 에지정보를 이용하여 특징점을 추출하는 기법을 제안한다. 널리 이용되고 있는 Canny Edge Detection(1) 알고리즘 이용, 에지를 얻게 되는데, 여기서 특징점 추출에 오류를 발생시킬 수 있는 경우에 대비하여 에지를 보정하고, 결과의 에지에서 특징 점을 추출한다. 보정된 에지정보에서 시작점, 끝점, 둘 이상의 에지가 모인 분기점과 굴곡률이 국부 최대인 지점을 찾아 특징점을 추출한다.

최근, 분류기 쪽에서는 모듈라 학습을 이용한 방법들에 대해서 상당한 관심이 모아지고 있다. 모듈라 학습 방법은 divide and conquer 개념에 바탕을 두고 있기 때문에 복잡한 문제에 대해서 학습 질 측면이나 학습 속도 면에서 단일 분류기에 비해 좋은 결과들을 나타내고 있다. 인공신경망을 이용한 분류 방법 쪽에서도 이러한 연구들이 이루어지고 있다. 본 논문에서는 번호판 인식을 위한 간단한 형태의 모듈라 신경망을 제안하고 이의 성능을 평가하였다. 실험 결과, 일반적인 차량 번호판의 영상에서 성공적인 결과를 보였으며, 잡음에 의한 훼손된 번호판도 좋은 인식 결과를 보였다. 또한 인식률 측면 뿐만 아니라 학습 속도 면에서도 상당한 이득이 있었다.

음성인식과 온라인 필기인식에서 우수한 성능을 보이는 은닉 마르코프(HMM)의 HMM의 구조는 휴리스틱 한 방법에 의해 결정되는 것이 일반적이기 때문에 최적의 모델을 선택하는데 어려움이 있다. 이에 본 논문에서는 HMM의 구조를 체계적인 방법으로 정함과 동시에 변별력의 단점을 개선 할 수 있는 방법으로 Anti-likelihood를 이용한 모델간의 변별력을 살펴보고 최적의 모델 선택 기준인 BIC와의 결합하여, 체계적이고 효율적인 최적 모델 선택이 가능한 방법론에 대해 연구하고 필기데이터에 대해 검증한 결과, 기존의 방법보다 파라미터의 수는 감소되고 인식률이 향상됨을 알 수 있다.

2D 영상을 가지고 인식 작업을 수행하는데 있어서 입력 영상의 질은 매우 중요한 요소이다. 특히 얼굴 인식과 같은 실시간 입력 데이터와 미리 등록되어진 데이터와 비교하는 경우는 입력 영상과 등록 영상의 상태 차이가 크면 좋은 알고리즘이라 할지라도 높은 성능을 내기는 힘들다. 즉, 테스트를 위한 입력 영상을 등록 영상의 수준과 유사하게 만들어 전체적인 성능을 높일 수 있는 적응형 방법이 필요하다. 본 논문에서는 유전 알고리즘을 이용하여, 하나의 샘플 이미지에서 환경 의존적인 요소를 제거 하기 위한 최적의 필터 조합과 특징 추출 마스크를 생성하였으며, 그것을 사용하여 인식 테스트를 수행하였다. 가상의 편향조명 노이즈를 첨가한 실험에서 진화 전의 약 25% 인식율은 진화 후 약 92% 까지 향상되었으며, 임의의 임펄스 노이즈에 관한 실험에서도 진화 전의 약 47%의 인식율에서 진화 후 약 84%의 높은 인식율 향상 결과를 보여주었다.

향후 보안시장을 이끌어갈 생체인식 기술은 현재까지 많은 발전을 거듭하고 있다. 이미 알려진 바와 같이 생체인식은 신체의 여러 부분들과 신체적 특징, 개인의 습관들이 이용되는데 전자의 경우 지문, 얼굴, 홍채, 망막, 음성, 필체, 정맥 등의 인식이 있고 후자의 경우 타이핑 습관, 걸음걸이 습관, 필기 습관 등이 해당된다. 본 연구에서는 서명인식을 필체 자체의 특징에 관련된 정보를 추출하여 인식하는 방법과는 달리 개개인의 필기 습관에 주목하여 서명을 할 때 펜을 눌러쓴 정도, 펜을 사용하는 위치 및 펜을 얼마나 뉘어 쓰는지 세워 쓰는지, 왼손잡이인지 오른손잡이인지 등의 동적 정보에 따른 특성을 알 수 있는 펜의 방위각과 기울임 정도에 대한 생체정보를 추출하고 현재 음성인식 등 여러 분야에서 사용되는 ICA를 사용하여 추출한 서명데이터의 생체정보를 분리.추출하여 이를 개개인의 검증데이터로 활용하는 방법을 제안한다.

본 논문은 위상한정상관법을 이용하여 겹쳐진 화상이 둘 중 어떤 화상에 더 유사한 지를 정량적으로 측정하는 알고리듬을 제안한다. 제안된 알고리듬은 화상을 푸리에변환하여 위상만을 가지고 합성화상을 만든 다음 역푸리에변환을 통하여 만들어지는 위상한정상관을 가지고 유사도를 측정한다. 본 알고리듬에서는 유사도를 충분히 구분할 수 있을 정도로 상수로 설정된 진폭을 충분히 크게 하고 중심부분이외에 나타나는 피크치를 무시하고 오직 중심부분 만의 피크치를 원화상의 자기상관과 비교한다. 실험결과는 진폭을 100으로 하였을 경우 위상한정상관의 피크는 그 유사도가 1에서 0까지 변함에 따라서 100에서 40까지변하는 것을 보여 준다. 이것은 제안된 알고리듬이 위상한정상관을 이용하여 화상의 유사도를 정량적으로 효과적으로 측정하는데 사용될 수 있음을 보여준다.

얼굴 인식은 이미지에 대한 많은 변화(표정, 조명, 얼굴의 방향)로 인해 높은 인식률을 얻기 어렵다. 이 문제를 해결하기 위해, 여러 가지의 얼굴 인식에 관한 방법이 연구되었다. 본 논문은 윤곽선이 검출된 흑백 이미지에서 명암 정보를 이용하여 특징을 추출한 얼굴 인식 시스템을 구현한다. 얼굴 방향에 대해 제약조건을 지닌 정면의 얼굴 이미지에서 소벨 마스크(Sobel Mask)를 이용하여 추출한 윤곽선 이미지를 일정한 크기의 영역들을 구성하여 특징벡터를 생성한다. 생성된 특징벡터를 이용하여 빠른 속도로 얼굴의 특징을 추출하여 개인 정보를 생성할 수 있다. 개인 정보를 가지고 SVM(Support Vector Machine)을 이용하여 일대일 대응에서 인증을 실험한다. 이 시스템은 기하학적 특성 추출 방법보다 계산량이 적고, 높은 인식률을 보여준다.

본 논문은 한글 문서 영상의 단어 검색 시스템과 그 성능을 제시한다. 두 단계 검색 방법은 검색 속도 증가를 목적으로 하며, 첫 번째 단계에서는 매우 빠른 속도로 거친 정합을 통하여 후보 단어들을 추출한다. 두 번째 단계는 후보 단어들 중에서 미세한 정합을 통한 단어 검색이 이루어진다. 시스템은 문서 영상 구조 분석 모듈과 단어 검색 모듈로 구성된다. 실험 자료를 통해 시스템의 유용성을 입증한다.

본 연구에서는 영상안에서의 중요한 객체정보를 검출하기 위한 전처리 과정으로 효율적인 색상정보 정규화에 의한 영역분석 방법을 제안한다. 다중색상 정규화는 기존의 화소내 색상성분간의 정규화와 모든 화소에 대한 성분별 정규화를 복합적으로 사용함으로써, 객체의 영역들이 갖는 고유 색상성분의 분포를 좀더 특정 공간에 집중시키고 영상분할을 용이하게 한다. 이러한 방법의 효과를 입증하기 위해 가상의 입력영상을 제작하여 기존의 알고리즘과 본 논문에서의 방법을 함께 적용, 비교평가한다.

얼굴 영역 검출의 수행 방법으로 개선된 얼굴 칼라 히스토그램과 에지 정보를 결합한 검출 시스템을 제안한다. 배경이 복잡한 영상에서 사람의 얼굴 영역과 배경 영역이 얼굴 영역과 비슷한 칼라 분포를 가지는 물체를 포함하는 영상이더라도 강인한 추출이 가능하도록 하였다. 본 논문에서는 효율적인 얼굴 검출을 위하여 얼굴의 칼라 분포를 얼굴 칼라의 확률 히스토그램으로 모델링하고 에지 정보와 reconstruction에 의한 형태학적 필터링(morphological filtering)을 적용하여 얼굴 후보 영역을 검출한다. 검출된 후보 영역에서 얼굴 구성 요소간의 위치 관계를 이용하여 눈동자와 흰자위의 명도차 특성으로 눈 영역의 위치를 추정하고 상대적인 위치 관계로 입 영역을 추정하여 얼굴 구성 요소의 정보를 얻어서이 요소 정보가 존재하는 후보 영역들이 최종적으로 얼굴 영역으로 판단되어 검출된다. 제안한 방법을 여러 영상에 이용하여 좋은 결과를 얻을 수 있었다.

본 논문에서는 광각렌즈를 장착한 CCD 카메라를 통하여 실시간으로 입력되는 영상 데이터로부터 블록에 기반을 둔 영상처리 방법을 사용하여 움직임 정보를 추출한 후, 펜틸트줌 기능을 갖고 있는 카메라를 이용하여 이동하는 물체를 추적해 가는 실시간 이동물체 추적 시스템을 제안한다. 본 시스템은 입력되는 전체 영상 화면을 여러 개의 블록으로 나누어 처리함으로써 보다 빠른 연산 속도를 보이면서도 잡영에도 강하다는 특성을 가진다.

영상에서 타원을 추출하는 것은 얼굴 인식, 홍채 인식과 같은 컴퓨터 비전분야에서 인식할 영역을 찾는 방법으로 상당히 유용하게 사용된다. 본 논문에서는 기존의 퍼지 C-means 기법이 초기의 클러스터 개수와 중심 값에 따라서 결과가 민감하다는 단점을 보완한 개선된 퍼지 C-means 기법을 타원 추출에 적용한다. 이것은 영상 분할(Segmentation)로부터 후보 초기 클러스터 개수 및 초기 클러스터 중심을 결정하는 방법으로서 본 논문에서는 이 기법으로 영상 클러스터링을 수행하여 타원 영역 추출에 필요한 타원 후보 영역의 최소 인접 사각형(Minimum Enclosed Rectangle)을 찾아낸다. 이렇게 찾아진 최소 인접 사각형에 대해서 면적에 맞는 초기 타원들을 영역 내에 설정한 뒤 적합도(fittness)검사를 기반으로 한 타원 검증을 실시하고 적합도가 높은 영역을 타원 영역으로 추출한다.

기존의 홍채인식 시스템에서 사용된 홍채영역추출 방법의 경우 불필요한 정보를 포함하여 추출하기 때문에 효과적인 특징추출이 어렵게 된다. 본 논문에서는 홍채영역을 효율적으로 추출하기 위한 새로운 접근방법으로서, 통계 정보를 이용하여 홍채영역을 추출하는 방법을 제안한다. 획득된 그레이레벨의 눈 영상에서 홍채영역의 경우 다른 영역보다 픽셀들간의 값의 변화율이 크기 때문에 간단한 영상처리를 통해 홍채영역이라 판단되는 영역을 강조한 뒤 그 값들의 통계정보를 이용한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 실세계의 눈 영상을 이용한 실험을 통하여 그 성능을 검증하였다.

본 논문에서는 홍채인식 시스템에서의 성능 향상을 위하여, 고정 초점 카메라로부터 획득된 영상을 평가하여 인식과정에서 효과적으로 다루어질 수 있는 영상을 선택하는 방법을 제안한다. 획득된 영상이 여과 없이 사용되는 경우 홍채 인식 시스템의 신뢰도 및 성능 저하의 중요 요인으로 작용됨으로 인식 부적합 영상의 몇 가지 형태를 기준으로 영상 판별과정을 거친 후 인식 과정에 영상을 제공하는 과정이 필수적이다. 본 논문에서 제안한 영상 평가 방법은 실제 홍채 인식 시스템에 적용한 결과 시스템의 신뢰도와 성능을 향상시킬 수 있었다.

본 논문은 흉부 전산화단층촬영 영상에서 폐 영역을 자동으로 분할하는 알고리즘과 폐결절을 자동으로 검출하는 알고리즘에 관한 연구 내용을 담고 있다. 폐 분할 알고리즘은 gray-level thresholding과 morphologic 영상 처리기법을 이용하였고, 폐결절 자동 검출 알고리즘은 추출된 결절 후보의 size, compactness, mean of gray level 값을 분석하여 혈관과 결절을 구분하였다. 개발한 폐결절 자동 검출 시스템은 실험한 영상에 포함된 폐결절 117개 중 55%인 64개를 검출하였고, 3.4 False Positive/section이었다.

본 논문에서는 복잡 배경을 포함한 비디오 영상에서 객체 변형 및 겹침에 강건한 칸투어 추적 방법을 제안한다. 복잡 배경에서의 칸투어 추출 문제를 해결하기 위해 텍스처 분석과 노이즈 필터링 과정을 거치며, 보다 객체 원형에 가까운 칸투어 추출을 위해 각 칸투어 포인터 간 최소 경로 측정 알고리즘을 적용한다. 객체 추적 방법에 있어서 추출된 칸투어 정보는 연속된 프레임 상에서 객체 움직임이 발생했을 때 추적 위치를 판별하기 위한 모션 벡터로 사용되며, 시점에 따라 형태가 변하는 상황을 포함한 팬, 틸트, 줌에도 안정적 추적이 가능하게 하기 위해, 폐곡선을 이루는 각 칸투어 포인터들의 움직임 벡터와 칸투어내 면적의 변화에서 측정되는 이동도 측정을 통하여 객체 위치 추적을 가능하게 하였다. 또한 매 추적 과정을 진행함에 있어서 다른 객체의 겹침 및 모양변형 발생여부 검사과정을 통하여, 안정적인 추적이 가능하게 하였다. 본 논문에서 제안한 방법의 성능을 검증하기 위해 다양한 배경을 갖는 복잡 배경에 존재하는 비정형 객체를 대상으로 실험하였고, 제안된 방법이 효율적임을 확인할 수 있었다.

특징점 기반의 지문 정합 시스템은 동일 특징점의 검색을 통하여, 주어진 두 지문의 동일 여부를 결정하는 것을 목적으로 하고 있다. 정합과정의 검색 단계에서 동일 특징점으로 결정된 두 특징점간 거리 및 각도차의 분포를 확률적으로 모델링함으로써, 검색된 동일 특징점의 신뢰도를 높이고자 하였으며 전체적으로 지문 정합시스템의 성능향상을 목적으로 한다. 본 논문에서는 확률기법을 사용한 동일 특징점 유사도 산출 방법과 이를 통한 지문의 동일여부 결정방법을 제시하였으며 구현결과, EER의 경우 2.64%에서 0.78%로 70%의 감소효과를 얻을 수 있었다.

본 논문에서는 음성인식 성능을 높이기 위한 기본적 단계인 음성과 비음성 부분의 경계를 추출하는 음성 경계 추출 방법을 제안한다. 음성경계 추출을 위한 특징들로는 시간영역 분할 파라미터인 ZCR, MA를 사용하고 주파수 영역 분할 파라미터로 주파수 대역 파워 에너지 (Frequency band power energy), 포만트 계수 (Formant coefficient)를 사용하였고 각 파라미터들을 이용하여 음성 경계를 결정할 때 경험에 의해 임계치를 결정하는 단점을 보안하기 위해서 신경망을 이용한다. 신경망의 가중치와 임계치들은 지도 학습을 통해 최적화 되고, 학습을 통해 구성된 망을 음성과 비음성의 경계치 구분에 사용한다.

생체인식은 중요한 보안기슬로 대두되고 있다. 특히 홍채인식은 보안에 있어서 특징의 유일성과 시간의 변화에 따른 안정성이라는 큰 장점을 가지고 있다. 홍채 인식율을 높이기 위해서는 특징 추출의 대상이 되는 영상이 중요하다. 또한 검증 시간의 단축을 꾀하기 위해서는 데이터 용량을 줄이기 위한 방법을 고려해야 한다. 이 두가지 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 기존연구와 달리 홍채의 특징이 많이 분포되어 있는 영역을 찾아내어 홍채영상의 일부만을 특징추출의 대상으로 사용하고자 한다. 추출된 일부 홍채에 고차 국소 자기 상관함수를 적용하여 크기와 색상의 변화에 무관한 특징을 추출하고, 미리 학습된 신경망에서 홍채인식을 위한 최적의 신경망 구조를 찾아내어 인식율을 높이는 방법을 제안한다.

생체인식 기술은 급속도로 발전하고 있지만 개개의 생체 정보를 이용한 단일 생체인식 기술은 생체 방식에 따라 각각의 문제점이 노출되고 있는 상황이다. 이에 두 가지 이상의 생체 정보를 결합하여 단일 생체인식 기술의 문제점을 극복하고 보다 좋은 인식률을 확보하기 위해 다중 생체인식 시스템(Multi-Modal Bio-metries System)이라는 복합 시스템이 제안 되었다. 이 논문에서는 생체인식 산업의 특성 및 개인 인증 방법으로 사용중인 단일 생체인식 시스템의 문제점을 알아보고 그 해결방안으로 다중 생체인식 시스템의 확률단계(Probability Level)에서 더 좋은 성능을 보여주기 위해 각각의 시스템에 가중치(Weight)를 부여 할 경우, EER(Equal Error Rate)이 단일 생체인식 시스템에 보다 가중치를 부여 했을 때 낮아짐과 동시에 ROC 커브도 (Receiver Operating Characteristic Curve) 좋아짐을 보였다.

본 논문에서는 의료영상 인식 기술 중 인식률이 뛰어나고 신뢰성 있는 대뇌출혈성 병변인식 시스템을 구현하기 위하여 신호처리 분야에서 주로 사용되는 Wavelet 변환과 신경망 기법을 이용하고자 한다. 그러나 신경망 기법에서 주로 사용되는 비선형 최적화기법인 Gradient descent BP는 최적화 문제점을 해결하기에는 수렴속도가 느리기 때문에 적합하지 않다. 따라서 본 논문에서는 기존 Gradient descent BP를 보완한 Levenberg-Marquardt Back-Propagation을 대뇌출혈성 병변인식에 적용하여 구현함으로써 총 50개의 패턴 중 45개의 영상이 인식에 성공하였고 전체 평균 인식률은 각각 90%와 87%의 인식률을 보였다.

하이라이트를 구성하는데 종전에는 사람의 수작업에 의해서 이루어졌다. 요즘은 이런점을 연구를 통해 계속 자동화시키고 있는 추세이고 많은 논문들이 나오고 있다. 이 논문은 낮은 해상도의 동영상을 향상시키기 위해 Shannon Upsampling을 수행하고 적당한 임계치를 찾아내 이진영상을 만들어 전처리를 수행하고 수평 수직 히스토그램 기법과 다중프레임조함을 혼합해 자막위치를 찾는 방법을 제안한다. 이는 기존의 에지를 사용하는 방법들에 비해 간단하고 비교적 빠른 성능을 보인다.

모바일 장치의 기능 향상과 무선 데이터 통신 기술의 발달로 유선 인터넷 서비스를 모바일 장치에서 사용하기 위한 다양한 지원 모델이 연구되고 있으며, 이에 관련된 응용 프로그램이 개발되고 있다. 또한, 장치의 한계성으로 인해 컨텐츠의 표현을 정적인 형태에 의존하였던 초기와는 달리 하드웨어의 발전으로 멀티미디어 형태의 표현 방식이 요구되고 있다. 그러나, 대다수의 모바일 장치에서 멀티미디어 기능 구현은 플랫폼 종속적이므로, 다른 모바일 플랫폼으로 이식하는 데는 많은 부분을 다시 작성하여야 하는 단점이 있다. 본 논문에서는 다양한 모바일 장치에서 동일한 프로그래밍 인터페이스를 사용하여 멀티미디어 응용프로그램을 구현할 수 있는 멀티미디어 라이브러리를 개발하였다. 라이브러리의 개발을 위해 이전 라이브러리 기능 분류를 통해 모바일 장치에서 사용 가능한 멀티미디어 기능을 정의하였고, 다른 환경으로 쉽게 이식할 수 있도록 계층적인 구조를 가지는 플랫폼 독립적인 멀티미디어 라이브러리를 개발하였다.

산업분야에서 자동화 시스템은 자동설계, 생산설비의 관리, 품질검사 등 각종 생산과 관련되어 모든 일을 자동으로 처리 할 수 있도록 하여 생산성을 향상시킨다. 일반적으로 자동화 시스템에서 사용되는 소프트웨어는 사용할 수 있는 흐름 제어 언어가 2종류 이하로 제한이 되어 있고, 동일한 시스템에서 언어의 혼용을 통한 시뮬레이션이 불가능하다. 이에 본 논문에서 혼용 사용이 가능한 흐름 제어 언어 통합 분석기를 제시한다. 고급언어 형태의 ST를 기초로 확장한 언어인 EST를 제시하고 통합 분석기를 위하여 그래픽언어를 EST로 변환하고 흐름제어 규칙 작성이 가능한 FBD 편집기, FBD 편집기에서 출력한 EST를 다시 변환하는 EST-IL 변환기를 설계 및 구현한다. EST를 기준으로 그래픽 언어를 통합하는 통합 분석기는 흐름 제어 언어의 통합 시뮬레이션이 가능하다.

XML 문서를 효과적으로 관리하고 검색하기 위한 다양한 XML 질의 언어에 대한 연구가 활발히 수행되고 있지만 다양한 XML 질의 언어의 구문은 일반 사용자들이 숙지하는데 어려움이 있고, 또한 텍스트 형태의 XML 문서는 계층적인 구조로 되어있어 이러한 XML 문서의 구조를 알아야만 질의를 할 수 있다는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 복잡한 XML 질의어 구문과 질의 대상인 XML 문서의 구조를 동시에 시각화하고, 사용자와의 상호작용을 통해 질의문을 자동으로 생성하고자 한다. 이를 위해 본 논문에서는 다음과 같이 세 가지 컴포넌트를 기반으로 자동 질의어 생성을 위한 visual query interface를 제안하였다. 이 컴포넌트는 계층적 XML 문서 구조를 보여주는 XML structure viewer, 질의에 사용되는 연산자들을 아이콘화한 operator panel, 그리고 이 두 컴포넌트의 상호작용으로 작성된 질의 구문을 문법적으로 검사하기 위한 query statements panel로 구성된다. 이를 통해 다양한 계층적인 XML 문서의 구조와 복잡한 XML 질의 언어의 구문에 대해서 잘 모르는 초보자라 하더라도 쉽게 XML 문서 상에서 질의를 할 수 있다.

컴퓨터 통신기술이 급격히 발달하고 인터넷이 광범위하게 사용됨에 따라서 웹은 다양하며 무한한 용량의 데이터 원천으로 부각되었다. 그러나 웹의 사용이 지수적으로 증가함에 따라 웹 상에서 원하는 유용한 데이터를 찾고 구성하며 통합하는 일들이 매우 어렵게 되었다. 이러한 문제점을 극복하기 위해 1990년 말에 시맨틱 웹 기술이 소개되었다. 시맨틱 웹은 정보를 온톨로지로 구성함으로써 정보의 재사용성을 높여 주고 컴퓨터가 정보를 이해할 수 있도록 하여 이기종 간의 상호운용성을 보장한다. 더 나아가서는 에이전트에서 온톨로지를 판단, 재조합 함으로써 사용자가 원하는 서비스의 자동적인 실행과 추론을 할 수 있는 환경을 제공한다. 이와 같은 기능을 수행하는 시맨틱 웹을 위해 RDF(S), OIL, DAML SHOE와 같은 마크업 언어가 제안되었다. 그러나 이 언어들은 지식표현을 위한 프레임 시스템과 기술 로직 등에 기반을 두고 있기 때문에 몇 가지 문제점을 지니고 있다. 본 논문에서는 기존의 시맨틱 웹을 위한 마크업 언어의 문제점을 알아보고 효과적인 시맨틱 웹의 구현을 위해 필요한 마크업 언어의 요건을 연구ㆍ제안한다.

자바가상기계는 클래스 파일에 있는 클래스, 상수, 필드, 메소드 등의 내부 정보를 읽고 자바 응용 프로그램을 실행한다. 보조기억장치가 없는 내장형 시스템의 경우 클래스 파일은 주기억장치, 즉 메모리에 두어야 하지만 클래스 파일 자체는 크기도 클 뿐 아니라 내부 정보에 접근하는 것도 효율적이지 못하다. 따라서 대개의 경우 클래스 파일을 변형한 형태로 메모리에 배치하는데, 본 논문에서는 특히 simpleRTJ 라고 하는 상용 내장형 자바가상기계에서 적용된 방식에 대해 조사해보았다. 이 플렛폼에서의 분석을 통해 클래스 파일의 크기가 얼마까지 줄어들 수 있고, 내부 정보에 대해서는 얼마나 효율적으로 접근할 수 있는지에 대해 고찰하였으며, 그 결과를 바탕으로 향후 더 개선된 형태로 클래스 파일을 메모리에 배치할 수 있는 방안에 대해 연구하고자 한다.

본 논문에서는 코드 최적화를 위하여 계산적으로나 수명적으로 제한이 없는 희소 코드 모션 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 지나친 레지스터의 사용을 막기 위하여 불필요한 코드 모션을 억제한다. 또한, 본 논문에서는 기존 알고리즘의 술어의 의미가 명확하지 않은 것을 개선하였고 노드 단위 분석과 명령어 단위 분석을 혼용했기 때문에 발생하는 모호함도 개선하였다. 따라서, 제안한 알고리즘은 불필요하게 중복된 수식이나 배정문의 수행을 피하게 함으로써, 프로그램의 불필요한 재계산이나 재실행을 하지 않게 하여 프로그램의 능률 및 실행시간을 향상시킨다.

제어 흐름 그래프는 프로그램의 문장들간의 제어 흐름 정보를 표현하는 방법이다. 제어 흐름 정보는 프로그램 분석과 테스팅 분야에서 필요로 하는 정보이다. 제어 흐름 정보가 정확할수록 정확한 분석 결과와 테스팅 결과를 구할 수 있다. 실제 자바 프로그램에서 예외 구문의 사용빈도가 많으므로 예외 제어 흐름을 제어 흐름 정보에 포함해야 한다. 본 논문에서는 특정 분석에 무관하게 예외 제어 흐름을 포함하는 제어 흐름 그래프를 생성하는 일반적인 방법을 제안한다. 그리고 예외 제어 흐름을 포함하는 제어 흐름 그래프를 생성할때, 정상 흐름과 예외 흐름을 분리해서 하는 방법을 제안한다.

정수 합동 분석(integer congruence analysis)은 프로그램 변수들의 의미 영역을 정수 합동(integer congruence) 집합으로 정의하여 분석한다. 정수 합동 분석을 위한 정수 합동 격자(lattice of integer congruences)와 순방향 요약 산술 연산자에 대한 정의는 이미 p. Granger에 의해 소개되었다. 하지만, 분석의 정확도에 영향을 미치는 역방향 요약 산술 연산자에 대한 연구는 아직 되어 있지 않다. 이 논문에서는 정수 합동 분석을 위한 역방향 요약 산술 연산자를 정의한다. 역방향 요약 산술 연산자를 정의하는 방법은 정수 방정식을 푸는 방법을 기반으로 고안되었다. 정의된 역방향 요약 산술 연산자는 프로그램 분석의 정확도를 높이는데 기여를 할 수 있는데, 이 논문에서는 예제를 통해서 이 사실을 보인다.

메모리 반납(deallocation) 명령어는 프로그램에게 할당된 힙 셀(heap cell)을 반납하는 명령어로 힙 사용량을 낮추어 주지만, 잘못된 반납으로 인해 심각한 오류를 일으킬 수 있다. 본 논문에서는 재귀적인 자료구조(recursive data structure),를 안전하게 반납하는 명령어를 삽입하는 알고리즘을 제시한다. 메모리의 모양새를 분석하고 나중에 쓰이지 않을 힙 셀들을 추정하여 반납 명령어를 삽입한다. 분석시 요약 수준을 적절히 조절함으로써 빠르면서도 정확하게 분석한다. 또한, 실행시간에 부가적인 정보를 전달하여 일찍 힙 셀을 반납할 수 있도록 한다. 제시한 알고리즘으로 메모리 반납을 하지 않는 프로그램에 반납 명령어를 삽입하여 전체 메모리 할당량의 5.2-98.7%를 반납할 수 있었다.

인터넷 사용이 보편화됨에 따라 컴퓨터뿐만 아니라 휴대폰이나 PDA(Personal Digital Assistant) 등의 모바일 디바이스를 사용한 인터넷 이용이 증가하고 있는 추세이다[l]. 이에 웹상에서 제공받던 교육용 컨텐츠를 모바일상에서 제공해야 하는 필요성이 대두되었다. 교육용 모바일 컨텐츠는 사용자에게 유익한 정보를 편리하게 제공할 뿐만 아니라 신속하고 정확하게 제공하는 장점이 있다[2]. 본 논문에서는 WAP(Wireless Application Protocol)을 기반으로 하여 다운로드 솔루션을 채택한 GVM(General Virtual Machine)상에서 실행되는 교육용 모바일 옥편을 설계하고 MoibleC를 사용하여 제작하였다. 또한, 제작 과정을 통해 단말기의 제한적 환경에서 교육용 컨텐츠의 효과적인 개발 모델을 제시해 보고자 한다.

객체 지향 분산 시스템에서 어느 한 객체가 메모리를 차지하게 되면 그 객체를 Active 하다고 하며 그 반대를 Passive 하다고 말한다. Activation 이란 Passive 한 객체를 Active 하게 해주는 전환 과정을 뜻한다. 자바의 RMI(Remote Method Invocation)는 Activation 메커니즘을 JDK1.2.x 버전부터 채택해 사용하고 있는데, Activation 메커니즘이 지원되지 않는 JDK1.1.X의 RMI 에 Activation 메커니즘을 덧붙이는 형태로 API를 제공하고 있기 때문에 그 뼈대는 Activation 메커니즘 기반이 아니므로 그 효율성 및 성능이 떨어진다 볼 수 있다. 본 논문은 이를 개선 Activation 메커니즘 기반의 API를 설계 구현한다.

대부분의 객체 지향 언어들은 여러 가지 연산을 구현하기 위한 방법으로 메쏘드(method)를 이용한다. 메쏘드는 생성함수(generic function)의 타입에 관련된 행동을 정의한다. 이런 메쏘드들이 서로 구별되는 인수를 이용해서, 생성 함수가 프로그램 수행시에 불려질 때 인수의 타입에 따라 어느 메쏘드를 수행할지 결정한다. 이런 메쏘드의 선택 과정은 가장 적용되기 가까운 메쏘드(most specific applicable method MSA)를 구하기 위해서 단일의 인수를 사용할 것이냐, 모든 인수를 활용할 것이냐에 따라 단일 메쏘드와 다중 메쏘드로 구분된다. 이런 메쏘드를 선택하기 위해서 구현하는 방법으로는 캐슁이나 인라인, 디스패치 데이블, 컬러링 기법이 있다. 본 논문에서는 디스패치 테이블을 이용한 기법에서 공간의 낭비없이 효율적으로 멀티메쏘드 디스패치를 구현할 수 있는 점진적 압축알고리즘을 제시한다.

중국어 V＋NP$_1$＋的＋NP$_2$형 패턴은 동사구와 명사구로 분석이 가능하여 중국어 구문분석의 결과에 중요한 영향을 미친다. 본 논문은 중국어 V＋NP$_1$＋的＋NP$_2$형 패턴의 구조적 중의성 문제를 해결하기 위한 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 통계정보로 보완된 동사의 결합가 정보, 두 명사간의 결합도 정보 및 휴리스틱으로 구조적 애매성을 해소하고자 한다.

Park과 Zhang은 최대 엔트로피 모델(maximum entropy model)을 실제 자연언어 처리에 적용함에 있어서 나타날 수 있는 여러가지 문제를 해결하기 위한 최대 엔트로피 모델(maximum entropy boosting model)을 제시하여 문서 단위화(text chunking)에 성공적으로 적용하였다. 최대 엔트로피 부스팅 모델은 쉬운 모델링과 높은 성능을 보이는 장점을 가지고 있다. 본 논문에서는 최대 엔트로피 부스팅 모델을 영어 전치사 접속 모호성 해소에 적용한다. Wall Street Journal 말뭉치에 대한 실험 결과, 아주 작은 노력을 들였음에도 84.3%의 성능을 보여 지금까지 알려진 최고의 성능과 비슷한 결과를 보였다.

본 논문에서는 전자메일을 사용자 적합도(선호도)를 기준으로 분류함에 있어 좀더 사용자 선호도를 반영할 수 있는 시스템 구조를 제안한다. 사용자 선호도는 2단계에 걸쳐서 반영되는데, 1단계에서는 사용자 관련메일로 판단된 메일정보추출어구(MIWs)들로부터 사용자 동적 시소러스(DS)의 갱신을 통해 이뤄지며, 2단계에서는 DS로부터 추출된 키워드들을 갖고 유전자 알고리즘을 작동시킬 때, 사용자선호도 feedback을 받음으로서 이뤄진다. 테스트는 kaist뉴스그룹으로부터 임의로 추출된 5개 분야 10개씩의 메일을 sample로 사용하였으며, DS로부터 추출된 키워드가 유전자알고리즘 모듈을 통해 사용자 feedback을 받았을 때, 세대가 거듭함에 따라 사용자가 요구하는 threshold 값에 근사하게 관련키워드들이 수집되었다. 그 결과 사용자 전자메일분류시스템(PECS)의 성능도 폴더정보키워드(FIWs)의 변화에 따라 향상될 수 있음을 확인하였다.

질의 응답 시스템(Question Answering: QA)에서 정답 유형 부류(Answer Type Taxonomy: ATT)란 사용자 질문 분석을 위한 미 부류 체계를 의미하는 것으로, ATT의 크기가 클수록 시스템의 성능은 높아진다. ATT를 확장하기 위해서는, 개체(Named Entity)에 의미 범주를 결정하는 개체 분류기(Named Entity Tagger의 분류 체계가 세분되어야 하는데, 기존의 개체 분류기는 한문서 내에서 그 개체의 분류를 시도하기 때문에, 분류를 위한 문맥 정보의 양이 부족하여, 정확하고 상세한 분류를 기대하기 힘들다. 본 논문에서는 동일 개체에 대한 문맥 정보를 수집하기 위해, 그 개체가 나타나는 다른 문서들을 검색하는 개체 피드백 Named Enti쇼 Feedback)이라는 기법을 사용한다. 개체가 상세히 분류됨에 따라 ATT도 확장될 수 있었으며, 이렇게 확장된 ATT상에서의 정답 추출은 baseline보다 약 7%정도의 성능 향상을 보여, 개체 피드백의 효과를 확인할 수 있었다.

한 문서에서 동일한 개체(Entity)를 지칭하는 고유명사가 다른 형태로 출현하는 현상은 문서요약의 품질을 떨어지게 만드는 요소이다. 이런 문제를 해결하기 위해서는 각각의 고유명사 및 지칭어를 인식하고 이들간의 상관 관계를 밝혀야 한다. 본 논문에서는 이런 문제를 개체명 조응 대용 관계로 정의하고 출현 특성에 따라 분류한 후 특성에 맡는 처리 방법을 보인다. 이를 위하여 고유명사의 조응 출현 양상에 따른 휴리스틱을 만들고, 고유명사를 지칭하는 명사들의 시소러스를 구축한 후 이들을 처리하는 방법을 제안한다.

일반적으로 인간이 사용하는 몇 개의 주요단어를 이용하여, 문서의 분야나 주제어가 되는 일본어 키워드를 추출하는 점에 주목한다. 먼저, 학술논문에서 저자 자신이 부여한 키워드 중 분야 명이나 주제어가 문서 중에 출현하지 않는 경우를 분석하고, 단어의 개념정보를 기초로 복합어 생성규칙을 구축한다. 문서 의미와 상관없는 키워드의 추출을 억제하기 위해 중요도 결정법을 새롭게 제안한다. 추출된 키워드의 타당성 검사를 위해 자연.음성언어에 관한 일본어 논문 65파일의 타이틀과 초록부분을 이용하여 추출된 키워드의 타당성에 대한 실험을 한 결과 추출 정밀도는 중요도의 상위 1개를 출력한 경우 75%가 되어 제안방법의 유효성을 확인할 수 있었다.

인터넷과 웹의 팽창과 함께 가용 정보의 양이 폭발적으로 증가하고 있으나 이에 대응되는 효과적이고 효율적인 정보 검색능력의 지원이 없다면 이와 같은 방대한 정보들은 정보 이용자들에 있어 이용 가치가 없으며 이는 곧 정보 범람(information overflow)을 의미한다. 본 논문에서는 이에 대한 해결 방안으로써 사용자의 편이성과 정보검색 능력을 극대화할 수 있는 자연어 질의 문맥 구조 기반 개인형 메타 정보검색 엔진을 제안하고자 한다.본 방법론은 자연어 질의를 기본 입력 형태로 하여 자연어 질의의 문맥 구조(context structure) 및 기타 정보 평가 요소들을 이용하는 다척도(multi-criteria)의사 결정 기법 및 개인형 메타 정보 평가(information rating) 방법론으로 구성되어 있으며 이를 위한 시스템 설계를 제안한다.

수화통역시스템은 청각장애인과 건청인의 사이에 수화를 통역하고 의사소통을 원활하게 하는 역할을 하는 멀티미디어시스템이다. 현재 다양한 수화통역시스템연구개발이 진행되고 있으나 기술상의 문제로 아직 널리 보급되지 못하고 있다. 본 논문에서는 청각장애인의 입장에서 이해할 수 있는 수화동작을 구현하는 문자인식 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 문장을 인식하고 단어별, 형태소별로 구분하여 지화그림 및 수화 데이터베이스에 있는 수화그림에 매칭시키고 수화단어들을 조합하여 수화동작을 움직이게 할 수 있는 그림을 생성한다. 알고리즘의 진행과정은 한글문장, 전처리, 형태소분리, 수화단어검색, 수화단어출력, 수화문장재배열과 동작표현으로 이루어진다.

본 논문은 한국어 복합문에서의 영 대용어 해결을 위해 복합문 분해 알고리즘과 영 대용어 복원규칙을 제안하고, 해결 방법을 제시한다. 복합문 분해를 위해서는 복합문 구성에 관여하는 활용 어미들을 이용하고, 영 대용어 복원을 위해서는 생략될 때 적용된 통사규칙을 역으로 이용한다. 제안한 방법을 이용한 결과 전체 영 대용어 중 83.53%가 해결 가능하며 11.52%는 부분적으로 해결 가능하다.

본 논문에서는 복합명사에 대한 색인 방법을 다각적으로 적용하여 계층적 결함 문서 클러스터링 시스템의 결과를 분석하고자 한다. 우선 한글 색인 엔진과 HAC(Hierarchical Agglumerative Clustering) 엔진에 대해서 설명하고 한글 색인엔진에서 제공되는 세가지 복합명사 분석 모드에 대해서 설명한다. 또한 구현된 클러스터링 엔진의 특징과 속도 향상을 위한 기법 등을 설명한다. 실험에서는 다양한 요소를 가지고 클러스터링된 문서 집합에 대한 분석 결과를 보인다. 실험 결과에 대한 분석에서 복합명사에 대한 색인 방법이 문서 클러스터링의 결과에 직접적인 영향을 준다는 것을 보여준다.

원자력발전소 1차계통 주요기기와 2차계통 주요기기들에 대한 가동 중 검사시 발견된 결함은 ASME Sec. XI, IWB와 IWC에 근거하여 허용여부를 결정한다. 이때, 결함 크기가 허용기준을 초과하는 경우에는, 기기의 안전성 확보를 위해 ASME Sec. XI에 규정된 절차에 따라 파괴역학분석(Fracture Mechanics Analysis: FMA)을 수행하고, 그 결과에 따라 운전중지 후 보수 또는 계속운전의 판단을 한다. 따라서, 원자력발전소 주요기기에 대한 FMA기술은 안전성평가의 핵심이 되는 부분이다. 원자력발전소의 안전성평가에는 결함의 형상 정보, 환경 정보, 재료 물성치, 응력 데이터 등 방대한 양의 데이터가 필요할 뿐 아니라 파괴역학적 분석절차도 매우 복잡하여 전문가도 많은 시간과 노력이 요구된다. 이러한 문제점을 해결하고자 일부 평가절차를 컴퓨터 프로그램화하여 효율적인 안전성평가가 이루어지도록 노력하고 있다. 본 논문에서는 파괴역학적 분석에 필요한 응력 데이터를 관리하는 응력 데이터베이스를 구축하고, 응력확대계수계산 프로그램(KEVA)과 결함허용여부를 결정하는 프로그램(Acceptance Standard)과 결함성장률 계산 프로그램(FLEVA)을 Web 기반으로 개발하고 구현결과를 소개한다.