객체지향 데이터베이스에서 객체 접근의 성능은 효율적인 객체 선인출을 통해 이루어질 수 있다. 본 연구에서는 고급의 객체 시맨틱을 사용하지 않고 세그먼트를 단위로 선택적인 객체 선인출을 수행하는 동적 SEOF(Selective Eager Object Fetch)방법을 고안하였다. 본 알고리즘은 객체 인출의 상관 관계와 빈도수를 모두 고려하였으며, 다른 기존의 객체 선인출 방법들과는 달리 시스템의 부하에 따라 선인출의 정도를 동적으로 조정함으로써 클라이언트의 메모리나 스왑 자원을 효율적으로 이용하여 시스템의 성능을 향상시킨다. 또한 제안된 방법은 객체 버퍼의 사용을 제한하여 자원의 고갈을 막을 수 있으며 , 클러스터링의 정도나 데이터베이스의 크기에 대해 효과적으로 대응한다. 본 논문에서는 다양한 다중 클라이언트 환경에서의 시뮬레이션을 통해 제안된 알고리즘의 성능 평가를 실시하였다.

디지털 도서관 시스템의 검색에서 발생하는 가장 큰 문제점은 질의에 있어 사용자의 의도와 시스템의 해석간의 의미적, 형식적 차이가 생긴다는 점에 있다. 우리는 보다 효과적으로 사용자의 의도를 반영할 수 있도록 사용자의 질의를 변환하는 지능적 검색 에이전트를 제안한다. 이를 위해서 의미적 질의 최적화기법에 근거를 둔 변환 알고리즘과 에이전트 아키텍쳐를 정의한다. 제안된 알고리즘은 범용 추론키보다 훨씬 간단하면서도 효과적으로 사용자의 질의를 변환한다.

본 논문에서는 공간 색인 구조의 예측할 수 있는 비용 모델을 제안한다. 연구의 주된 내용은 정제 단계의 분석이다. 즉, 이 분야에서 기존의 연구들과는 달리 여과 단계 뿐만 아니라 정제 단계의 성능을 예측할 수 있는 해석적인 모델을 제안한다. 제안된 비용 모델은 이단계 색인 구조에 대하여 중점적으로 연구하였는데, 이 비용 모델은 기존의 다른 공간 색인 구조에도 적용될 수 있다. 본 논문에서 제안된 비용 모델은 실험 분석을 통해 정확하다는 것을 보인다. 상대적인 오차는 이론적인 예측치를 실제적인 실험 결과와 비교할 때 15% 이내이다. 이 비용 모델은 복잡한 공간 질의의 비용을 평가하는 공간 질의 최적화기에서 유용한 도구로써 사용될 수 있다.

데이터베이스 공유 시스템(Database Sharing System : DSS) 은 고성능의 트랜잭션 처리를 위해 제안된 구조이다. DSS에서 고속의 통신망으로 연결된 노드들은 별도의 메모리와 운영체제, 그리고 DBMS를 가지며, 데이터베이스르 저장하고 있는 디스크는 모든 노드에 의해 공유된다. 빈번한 디스크 액세스를 피하기 위해 각 노드는 자신의 메모리 버퍼에 최근에 액세스한 페이지들을 캐싱한다. 본 논문에서는 레코드와 같은 미세 단위의 로킹을 지원하는 DSS에서 데이터베이스를 정확한 상태로 복구할 수 있는 회복 기법인 DRCP(Database Recovery using Cached Pages)를 제안한다. DRCP는 정상적으로 동작하고 있는 다른 노드에 캐싱된 페이지의 내용을 참조하여 회복 작업을 수행함으로써 디스크 액세스 수와 회복 과정에서 필요한 로그 스캔의 범위를 줄일 수 있고 , 그 결과 데이터베이스를 빨라 복구할 수 있다는 장점을 갖는다.

널값(null value)중 그 값은 존재하지만 현재 알려지지 않은 값을 미지 값(unknown value)이라고 한다. 본 논문에서는 논리합 퍼지 정보를 허용하는 퍼지 데이터베이스 응용 환경에서 잠재술어(Implicit Predicate, IP)를 이용하여 미지 값을 문제를 해결하기 위한 새로운 접근 방법을 제안한다. 이 방법의 특징은 첫째, 논리합 퍼지 정보를 퍼지 데이터베이스 내에 허용함으로써 미지 값의 의미적 표현력을 강화시키고, 둘째 개념에 기반한 퍼지 부합 매커니즘을 지원할 수 있으며, 셋째, 퍼지 소속성 함수를 구조화하여 시소러스로 활용함으로서 보다 정교한 부합을 가능하게 한다는 점 등이다. 본 논문에서는 먼저 이러한 IP의 특징들에 대해 기술하고 퍼지 데이터베이스에서 이 IP들을 최대한 이용하여 확정적 답을 이끌어 내기 위한 질의 평가 방식을 제안한다.

Gomaa에 의해 제안된 CODARTS(Concurrent Design Approach for Real-Time System)방법론은 COBRA(Concurrent Object-based Real-Time Analysis)을 사용하여 실시간 시스템의 행동 모델을 개발하고 행동 모델에서 병렬 태스크 구조로 변환하는 데 도움을 주는 태스크 구성 지침을 제공한다. CODARTS에서는 태스크 구성 지침을 RTSA(Real-Time System Analysis)표기법으로 표현된 행동 모델에 적용하여 태스크를 구성한다. 그러나 RTSA 표기법에는 태스크를 구성하는데 필요한 실행 성질 및 주기, 이벤트의 병렬성 및 순서와 같은 정보들을 기술하지 않기 때문에 직접 태스크 구성 지침을 적용하는 것은 어렵다. 본 논문에서는 CODARTS 방법론의 분석단게에서 태스크 구성에 필요한 정보를 통합적으로 나타낼 수 있는 STS (Specification for Task Structuring)를 제안한고 이를 이용하여 태스크를 자동적으로 구성할 수 있는 알고리즘과 적용 예제를 보인다.

SCR 방법론은 고 신뢰도를 요구하는 시스템 개발을 위해 사용되는 요구사항의 정형적 명세의 하나로 , 오랜 역사와 많은 응용 사례를 가지고 있다. 이 방법론에 따라 사용자가 요구사항을 명세했을 때 그것을 어떻게 정확하게 구현할 수 있는지가 중요한 문제가 된다. 본 논문에서는 SCR로 작성된 명제를 그 의미를 보전하는 구현언어로 자동으로 변환시키는 방법을 제시한다. SCR 명제가 가지는 자료흐름언어와의 유사성을 이용하기 위해, 구현언어로, 동기적 자료흐름 언어인 LUSTRE를 선택했고, 그 변환 과정을 제시했다. 제안한 방법의 유용성을 살피기 위해, SCR과 유사한 방법으로 작성된 월성 원자력 발전소의 제 2 정지 시스템의 일부분을 변환하는 실험을 수행, 그 결과를 비교하였다. 정형명제가 도입되어서 사용될 경우 본 연구는 개발의 전체 소요시간을 줄여줄 수 있고 좀 더 신뢰성 있는 결과물을 내는데 도움을 줄 수있다.

기능 분해는 복잡한 시스템을 이해하기 위해 광범위에게 사용되는 시스템 모델링 기술이다. 기능 분해는 문제 영역을 기능별로 분해하는 데 그 기반을 두고 있으며 , 이는 시스템의 기능에 대한 식별을 전제로 한다. 일반적으로 시스템의 기능에 대한 식별은, 분석가에 의해 어떠한 조직적인 지침없이 비정형적으로 수행되는 것이 관례였다. 따라서 이러한 기법을 이용하면 시스템을 분할하거나 시스템의 기능을 올바르게 식별하기가 매우 어렵다. 본 논문은 이러한 기능 분석에 대해 use case을 이용한 기법을 제안하고자한다. 본 기법의 장점은 크게 두가지로 요약할수 있다. 첫째, 시스템의 분할과 기능에 대한 식별이 전통적인 기법보다 더 용이하다. 둘째, 시스템의 요구사항과 구현이 사용자에 의해 쉽게 검증될 수 있다. 본 기법은 하향식으로 이루어져, 구조적 분석과 같이 보편화된 기능 분석 기법들과 자연스럽게 병합될 수 있다. 본 논문은 이를 위해 use case의 식별, 그리고 이를 이용한 기능 분해를 단계적 과정과 가이드라인을 통해 설명하고, 이를 특정 에플리케이션에 적용하여 그 유용성을 입증한다.

래스터 지도에서 직선 또는 곡선과 중첩되어 있는 경우의 문자는 추출하기가 쉽지 않다. 따라서 본 논문에서는 고립되어 있는 문자뿐만 아니라 문자이외의 요소와 중첩되어 있는 문자도 효과적으로 추출할수 있는 분할 정복(divide and conquer) 개념에 기반한 문자 추출방법을 제시한다. 이를 위해 먼저 이미지의 연결 요소로부터 볼록다각형(convex hull)을 생성한다. 그리고 이 다각형이 충분한게 문자영역만을 포함할때가지 볼록 다각형을 이등분하면서 가장 긴 선분(투사 선분)을 기준으로 두 영역으로 분할한다. 다음으로 문자를 추출하기 위해서 이 선분을 기준으로 연결 요소상의 픽셀의 밀집도를 계산하는 알고리즘(프로파일링)을 적용한다. 또한 지도상에서 추출된 개별적인 문자들을 의미있는 단어들로 묶기(grouping)한 새로운 알고리즘을 소개한다. 특히 지도상에 나타나는 문자의 종류는 매우 다양하고 또한 이 문자들이 놓여있는 방향 역시 일정하지 않기 때문에 이러한 단어를 찾는 kd법은 쉽지 않다. 이를 위해 본 논문에서는 3차원 인접 그래프(3-D neighborhood graph)G를 소개한다. 이 그래프 G에서 각 노드는 하나의 분리된 문자를 나타내며 자신의 크기와 위치에 따라서 3차원 공간상에서 위치하게된다. 따라서, 크기가 큰 (작은)문자들은 보다 큰 (작은) z값을 가지고 되며 이 그래프 G에서 서로 인접한 노드들을 연결함으로써 지도상에 존재하는 서로 다른 종류의 문자 스트링을 추출할수 있다. 실험결과는 서로 다른 지도 이미지에 대해서 약 95% 이상의 단어 추출율을 보여준다.

문자 인식 및 영상 인식 분야의 대부분의 연구들은 이진영상(binary image)을 바탕으로 이루어진다. 하지만, 입력영상에서 보다 많은 정보를 얻기 위해 명도영상(grayscale image) 으로 입력받아 필요한 정보를 추출한후 이진영상으로 변환하여 처리하는 방법도 많이 사용되고 있다. 이런 경우, 명도영상으로부터의 보다 깨끗한 이진영상의 획득 여부는 시스템의 성능과도 밀접한 관계가 있다. 본 논문에서는 기존의 대부분의 이진화 방법과는 달리, 실제 이진화를 수행하기 이전에 여러 가지 필터링 기법을 사용하여 영상의 질을 개선시키는 영상개선기법을 사용한후, 기존의 이진화방법을 사용하여 명도영상을 이진화하는 방법을 제안하고자 한다. 영상의 질을 개선시키기 위해서 BM 필터링, 경게선 개선 필터링, Erosion필터링 방법을 사용하였으며 , 기존의 이진화방법으로는 전역적 이진화 방법중 하나로써 클래스간 분산을 이용한 Ostu 방법[1]을 사용하였다. 다양한 종류의 문서를 대상으로 실험하였는데 평가실험에 사용된 영상은 문서 특성에 따라 균일하지 않은 배경을 가진 영상, 순수하게 텍스트로만 구성된 영상, 선성분이 많으며 명도값이 다양하게 나타나는 영상, 텍스트와 선성분이 함께있는 영상 등 크게 4가지 부류로 구분하였고, 평가대상 영상에 대해 매개변수의 개수, 끊어진/잃어버린 /뭉게진 물체가 적은 정도, 실행속도, 매개변수 결정의 용이성, 잡영이 적은 정도를 평가기준으로 선정한 후, 정량적인 평가가 어려운 항목에 대해서는 9개의 등급으로 나누어 이진화 된 영상의 특성을 분석, 평가하였다.

본 논문에서는 컴퓨터를 사용한 이진 위상 홀로그램의 설계시 요구되는 조합 최적화 문제(combinatorial optimization problem)를 유전자 알고리즘을 사용하여 해결하고자한다. 이진 위상 홀로그램의 설게는 출력 면에서 원하는 이미지를 생성하기 위하여 홀로그램의 각 셀에 이진 위상을 결정하는 것으로 최적화 문제로 귀착된다. 유전자 알고리즘을 이진 위상 홀로그램 설계에 효율적으로 적용하기 위하여 이차원 염색체 부호화 및 주기성을 고려한 교차 연산자등을 사용하면, 그 결과 홀로그램 설계시 요구되는 이차원 퓨리에 변환(Fourier transform)을 자연스럽고 효율적인 방법으로 수행할수 있다. 유전자 알고리즘을 사용하여 구한 최적의 이진 위상 배열로 공간 빛 변조기(spatial light modulator, SLM)를 이용하여 광학적으로 이미지를 재생하고, 재생된 광학 이미지는 원하는 이미지와 거의 일치함을 보인다.

본 논문에서는 공간 객체에 대한 다양한 사용자 관점을 제공하기 위하여 객체지향 뷰를 확장한 공간 뷰를 설계 구현한다. 공간 뷰의 기하데이타 차원은 소스 객체의 기하데이타 차원과 다를 수 있으므로 공간 뷰 객체의 기하데이타 표현과 공간연산자가 명시적으로 정의되어야 한다. 그리고 공간 뷰는 대용량의 공간 객체로부터 복잡한 공간 연산에 의해 우도되므로 성능 향상을 위한 실체화 방법이 필요하다. 공간 뷰의 구현 방법은 비-실체화와 실체화 방법이 있다. 그리고 실체화는 값 복사에 의한 실체화와 객체식별자 유지에 의한 실체와 방법으로 나눌 수 있다. 본 논문에서는 비-실체화와 값 복사에 의한 값 복사에 의한 실체화 방법을 구현하고 각각의 질의 처리 방법을 설계 구현한다. 그리고 각 구현 방법의 질의 수행시간을 중점적으로 비교하여 본 논문에서 사용한 공간 뷰의 구현방법을 검증한다.

본 논문은 퍼지 하이퍼그래프(fuzzy hypergraph)를 확장하여 타입-2 퍼지 하이퍼그래프를 정의하고, 이렇게 정의된 그래프의 듀얼( dual)을 소개한다. 그리고 하이퍼그래프의 시스템 분석력을 증대시키기 위하여 원소와 에지(edge)의 인접한 정도를 나타내는 인접도(adjavent level)를 확장하여 퍼지 인접도를 정의한다. 이와 같이 정의된 인접도를 새로이 정의된 타입-2 퍼지 하이퍼그래프에 적용하여 하이퍼그래프의 시스템 분석능력을 증대시킴을 보인다.

This paper presents a locally deterministic abstract machine for a new process model LocPi which is based on a subset of asynchronous polyadic π-calculus and enriched with locations and process mobility. Our calculus has a primitive for migrating and spawning a process to a location(remote site), but does not explicitly represent the place which a process are running at. Running processes may have names attached with their locations and the communication reductions can occur only on located names. So we present how to assign locations to unlocated names. Without a global channel environment, these located names enable us to locate the place which input actions occur at and output messages should be sent to.