본 논문에서는 방대한 양의 방송 데이타를 처리하기 위하여 MPEG(Motion Picture Expert Group) 스트림 비디오에서 빠르고 효과적으로 비디오를 분할하는 기법을 제안한다. 이를 위해, MPEG 압축 도메인에서 최소 디코딩을 수행하여 I-프레임의 DC 이미지를 추출함으로써 통해 실행 시간을 단축하고, 밝기 정보와 색상 정보를 함께 고려한 변형된 히스토그램 비교법을 도입하여 장면전환을 빠르고 정확하게 검출하였다. 그리고 추출된 장면전환에 대해 앵커 프레임과 비앵커 프레임을 구별하기 위해 신경망 기법을 도입하였다.

현재 소프트웨어 개발 공정이 복잡해짐에 따라 개발하는 소프트웨어의 요구사항 역시 복잡해지고 있으며 요구사항 관리에 많은 노력이 소요되고 있다. 그러나 소프트웨어의 요구사항을 처음부터 모두 정의하는 것은 사실상 불가능하며, 개발이 진행되면서 환경은 변하기 마련이다. 또한 요구사항 변경은 개발보다 많은 비용이 소요되므로 체계적인 변경 관리를 통해 변경에 민첩하게 대응하고 관리되어야 한다. 본 논문에서는 소프트웨어 프로덕트 라인에서 요구사항 변경 관리 프로세스를 기반으로 체계적인 요구사항 변경 관리 방법을 제시한다. 소프트웨어 프로덕트 라인(software product lines)에서 어플리케이션의 요구사항은 도메인 요구사항과 밀접하게 관련되어 있으므로 어플리케이션 공학(application engineering) 단계에서 요구사항 변경이 발생했을 경우 도메인 공학(domain engineering) 단계를 이용하여 변경을 분석하고 관리하는 방법을 제시한다. 이러한 일관된 변경 관리를 통해 변경 범위를 분석하고, 변경 대처방안을 제시함으로써 변경 처리 결정을 내리는데 도움을 주며 한번 요청된 변경이 완벽하게 처리되도록 도와주어 같은 변경의 반복 요청을 막을 수 있기 때문에 잠재된 변경 비용을 절약할 수 있다.

본 논문은 NuSCR 정형 명세 언어로 작성된 소프트웨어 요구 명세로부터 소프트웨어 고장 수목을 생성하는 방법에 대하여 제안하였다 본 연구에서 제안하는 소프트웨어 고장 수목은 소프트웨어의 구조와 동작에 대한 요구 사항을 반영하는 통합된 형태의 고장 수목으로, 안전성에 대한 복합적인 분석이 가능하다. 이러한 소프트웨어 고장 수목을 생성하기 위하여 NuSCR 정형 명세언어의 구성 요소 각각에 대한 템플릿을 정의하고, 이들 템플릿을 사용하여 소프트웨어 고장 수목을 생성하는 방법을 제안하였다. 그리고, 제안된 방법의 유용성을 평가하기 위해 현재 국내 원전계측제어시스템 개발사업단에서 개발 중인 차세대 원자력 시스템 APR1400에 사용될 원자로 보호 시스템의 핵심 트립 논리에 대하여 고장 수목을 생성하고 분석 하였다.

임베디드 소프트웨어는 대상 프로세서에 내장되어 특정 기능을 수행하기 위한 소프트웨어로, 한번 탑재되면 수정하는 것이 쉽지 않기 때문에 임베디드 소프트웨어의 기능에 대한 평가는 중요하다. 임베디드 소프트웨어는 탑재할 대상 플랫폼 및 정의된 기능 요구사항에 맞게 구성되고 맞춤하여 개발되므로 그 종류가 매우 다양하고, 임베디드 소프트웨어를 구성하는 여러 요소들이 매우 밀접하게 연결되어 있기 때문에 이를 평가한다는 것은 쉽지 않다. 본 논문에서는 이러한 임베디드 소프트웨어의 특성을 반영한 평가 모델을 제안하고 실제 임베디드 소프트웨어에 본 평가 모델을 적용한 결과를 기술한다.

효율적 재사용 기술인 컴포넌트 기반 개발(Component-based Development, CBD)이 보급화되고 있다. 특히 Commercial-Off-The-Shelf (COTS) 컴포넌트는 컴포넌트 내부의 구조 보다 컴포넌트 간의 연결 구조가 중요하다. 컴포넌트 사용자가 요구하는 기능과 적절한 인터페이스를 제공하는 컴포넌트를 식별하여 재사용하는 일은 CBD에서 핵심 작업 중 하나이다 만약 식별된 후보 컴포넌트가 제한된 활용성과 기능을 제공한다면, 컴포넌트 사용자는 어플리케이션을 개발할 때 컴포넌트들을 재사용할 수 없다. 후보 컴포넌트와 사용자가 요구하는 사항과의 불일치를 해결하기 위해 스마트 커넥터가 필요하다. 그러나 기존 연구는 컴포넌트 불일치 해결을 위한 커넥터의 종류는 정의되어 있지만, 컴포넌트간의 부분 매칭을 식별하기 위한 방법과 절차가 부족하다. 본 논문에서는 컴포넌트의 부분 매칭 문제를 식별하기 위한 분류 기법을 제시한다. 이 분류 기법을 이용하여 부분 매칭을 해결하기 위한 스마트 커넥터의 종류를 식별하고, 커넥터를 설계하기 위한 기법을 제안한다. 따라서 부분 매칭 문제를 갖는 컴포넌트도 어플리케이션 개발시 사용될 수 있다.

최근 들어 DNA 컴퓨팅이 활발하게 연구되면서, DNA 컴퓨팅에서 가장 기본적이고도 중요한 DNA 서열 디자인 문제가 부각되고 있다. 기존의 연구에서 DNA 서열 디자인 문제를 다중목적 최적화 문제로 정의하고, elitist non-dominated sorting genetic algorithm(NSGA-II)를 이용하여 성공적으로 DNA 서열을 디자인하였다. 그런데, NSGA-II는 계산속도가 느리다는 단점이 있어서, 이를 극복하기 위해 본 논문에서는 $\varepsilon$-다중목적함수 진화알고리즘(r-Multiobjective evolutionary algorithm, $\varepsilon$-MOEA)을 DNA 서열 디자인에 이용하였다. 우선, 두 알고리즘의 성능을 보다 자세히 비교하기 위해서 DTLZ2 벤치 마크 문제에 대해서 적용한 결과, 목적함수의 개수가 작은 경우에는 큰 차이가 없으나, 목적함수의 개수가 많을 경우에는 $\varepsilon$-MOEA가 NSGA-II에 대해서 최적해를 찾는 정도(Convergence)와 다양한 해를 찾는 정도 (diversity)에 있어서 각각 $70\%,\;73\%$ 향상된 성능을 보여주었고, 또한 최적해를 찾는 속도도 비약적으로 개선되었다. 이러한 결과를 바탕으로 기존의 DNA 서열 디자인 방법론으로 디자인된 DNA 서열들과 7-순환외판원 문제 해결에 필요한 DNA 서열을 NSGA-II와 $\varepsilon$-MOEA로 재디자인하였다. 대부분의 경우 $\varepsilon$-MOEA가 우수한 결과를 보였고, 특히 7-순환외판원 문제에 대해서 NSGA-II와 비교하여 convergence와 diversity의 측면에서 유사한 결과를 2배 이상 빨리 발견하였고, 동일한 계산 시간을 이용해서는 $22\%$ 정도 보다 다양하게 해를 발견하였으며, $92\%$ 우수한 최적해를 발견하는 것을 확인하였다.

분류 성능을 향상시키기 위해서 다수의 분류기들을 결합하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 우수한 앙상블 분류기를 회득하기 위해서는 정확하고 다양한 개별 분류기를 구축해야 한다. 기존에는 Bagging이나 Boosting 등의 앙상블 학습 기법을 이용하거나 획득된 개별 분류기의 학습 데이타에 대한 다양성을 측정하였지만 유전 발현 데이타와 같이 학습 데이타가 적은 경우 한계가 있다. 본 논문에서는 유전자 프로그래밍으로부터 획득된 규칙의 구조적 다양성을 분석하여 결합하는 앙상블 기법을 제안한다. 유전자 프로그래밍으로 해석 가능한 분류 규칙을 생성하고 그들 사이의 다양성을 측정한 뒤, 이들 중 다양한 규칙의 집합을 결합하여 분류를 수행한다. 유전 발현 데이타로부터 림프종 암, 폐 암, 난소 암 등을 분류하는 문제를 대상으로 실험하여 제안하는 방법의 유용성을 검증하였다. 앙상블 시 분류 규칙 사이의 다양성을 분석하여 결합한 결과, 다양성을 고려하지 않을 때보다 높은 분류 성능을 획득하였고, 개별 분류 규칙들 사이의 다양성에 따라서 정분류율이 증가하는 것도 확인하였다.

본 논문은 이종의 시스템에서 안전한 데이타 전송을 만족하는 웹 보안 모듈을 구현한 내용에 대해서 언급한다. 웹 시스템을 통해 사용자에게 사용의 편리함과 많은 정보를 주었고 웹 서비스 사업이 활발해졌으나 웹 시스템의 한계로 인해 보안상의 취약점인 데이타 유출에 의한 손실을 가져오게 되었다. 이에 많은 대응들이 있지만 좀더 효과적이고 편리한 데이타 보안을 위해 서버 클라이언트 보안 모듈을 구현하였다. 제안한 보안 모듈은 크게 두 개의 모듈로 구현된다. 하나는 웹 서버에서 동작하는 서버 보안 모듈이고, 다른 하나는 클라이언트에서 동작하는 클라이언트 보안 모듈이다. 본 논문에서 제안하는 보안 구조는 클라이언트와 서버간의 간단한 모듈의 설치로 안전한 데이타 전송을 보장한다. 속도에 민감한 웹 서버와 브라우저 사이의 빠른 암호화 통신을 위한 대칭 암호화 방식인 Triple-DES를 사용하였으며 키 관리 문제를 해결하기 위한 Diffie-Hellman 키(key) 교환 알고리즘을 적용하였다. 이렇게 함으로써 대칭 암호화에서 발생하는 키 분배 및 관리문제와 속도문제를 해결했다. 또한 DH방식의 알고리즘을 사용함으로써 서버와 클라이언트 사이의 안전한 데이타 보안을 위한 인증문제를 해결하였다.

본 연구는 웹카메라와 같은 저해상도의 동영상으로부터 실시간 다중 얼굴 인식 시스템을 제안한다. 동영상을 이용한 얼굴 인식 시스템은 크게 얼굴 검출 단계와 얼굴 분류 단계로 나눌 수 있다. 첫째, 얼굴 검출 단계에서는 빠르고 강인한 객체 검출 성능을 가진 AdaBoost를 이용하여 얼굴 후보 영역을 검출하였고, 검출된 얼굴 후보 영역에 대한 주성분을 수행하여 데이타의 크기기 현저히 줄어든 특징 벡터를 구한 다음에 특징 벡터에 대해 SVM 기반 이진 분류를 수행하여 얼굴 후보 영역을 검증하였다. 둘째, 얼굴 분류 단계에는 주성분 분석과 멀티 SVM을 이용하여 각 얼굴들을 분류하였다. 실험 결과 본 논문에서 제안한 방법은 저해상도에서도 높은 얼굴 검출율과 동영상에서 실시간 처리가 가능한 빠른 다중 얼굴 검출과 인식 성능을 보였다. 또한 팬-틸트 기능을 가진 웹카메라를 이용한 자동 추적형 얼굴 인식 시스템을 적용하여 얼굴 검출 성능을 향상시켰고, 얼굴 인식 시스템의 응용으로 무선 On/off 얼굴인식 도어락 시스템을 구현하였다.

최근 기계학습 분야에서 커널머신을 이용한 대표적 학습기로 Support Vector Machines (SVM)이 주목 받고 있다. SVM은 통계적 학습이론에 기반하여 뛰어난 일반화 성능을 보여주며, 다양한 패턴인식 문제에 적용되고 있다. 그러나. SVM은 이진 분류기이므로 일반적인 다중 클래스 문제에 곧바로 적용할 수 없다. SVM을 다중 클래스 문제의 하나인 얼굴인식에 도입하기 위한 방법으로는, One-Per-Class와 All-Pairs가 대표적이다. 상기 두 방법은 다중 클래스 문제를 여러 개의 이진 클래스 문제로 분할하고, 이들을 다시 종합하여 최종 결정을 내리는 출력코딩이라는 일반적인 방법에 속한다. 본 논문에서는 이진 분류기인 SVM의 다중 클래스 분류기 확장 방안으로 출력코딩 방법론을 설명한다. 또한 출력코딩 방법론의 대표적인 이론적 기반인 ECOC(Ewor-Correcting Output Codes)를 근간으로 하는 새로운 출력코딩 방법들을 제안하고, 얼굴인식 실험을 통해 SVM을 기반 분류기로 사용할 경우의, 출력코딩 방법의 특성을 비교$\cdot$분석한다.

PC-based control은 현재 제어분야에서 비약적 발전을 하고 있으나 일반 사용자들이 PC에서 PLC 프로그래밍하기에는 어렵다는 단점이 있다. 따라서 본 논문은 국제 PLC 표준언어로 제정된 5가지 언어 중 $90\%$이상 사용하는 LD언어에 대한 표준규격을 연구하고, 이것을 중간코드인 IL(Instruction List) 언어로 변환하고 기존 상용화된 편집기(Visual C++)에서 활용 가능한 표준 C코드로 변환함으로써 LD에 익숙한 사용자나 고급언어에 익숙한 사용자 모두 사용할 수 있는 편집기 및 실행엔진 기능을 갖춘 지능적 에이전트 기반의 통합 시스템 ISPLC(Intelligent Agent System based Software Programmable Logic Controller)를 개발하였다. ISPLC에서는 LD에서보다 C에서 논리오류 검출기능이 훨씬 용이하며, GUI기반 인터페이스를 제공하며 에이전트에 의한 프로그래밍 코드를 제공하므로 가독성이 높다. 이러한 LD->H->C로의 코드변환체제에 관한 연구는 국내외적으로 처음 시도되는 연구이다. ISPLC를 실제 실시간 교통량 제어 시스템(Real Time Traffic Control System)에 적용하여 현장 적응성이 우수한 실행엔진을 개발하여 시뮬레이션 하였으며, ISPLC는 오류검색 뿐 아니라 프로그래밍 시간을 매우 단축시켜줌을 알 수 있었다.

Just-in-Time 컴파일러를 이용하여 자바의 성능을 향상시키려면 여러 문제들을 극복하여야 한다. 이 문제 중 중요한 부분을 차지하는 것이 배열경계 검사(Array bounds check) 명령어를 어떻게 최적화하느냐는 것이다 정적인 컴파일 환경의 경우에는 이미 많은 연구가 진행되어 매우 강력한 성능을 가지는 알고리즘이 알려져 있으나 컴파일 시간이 수행시간의 일부인 Just-in-Time 컴파일 환경에 이를 적용하기에는 컴파일에 시간을 너무 많이들이는 결과를 낳아 적절하지 않다. 현재 Just-in-Time 컴파일러들은 가볍고 단순한 반면에 중복된 배열 경계 검사를 찾아내는 능력이 다소 부족한 알고리즘을 사용하거나 아니면 강력하지만 정적 단일 배정(Static Single Assignment) 형태로 명령어 표현 방식을 변환해 주어야만 하는 알고리즘을 사용하고 있다. 정적 단일 배정 형태로의 변환 및 되돌림은 가볍고 빠른 컴파일러를 지향하는 Just-in-Time 컴파일러에 부합되지 않는다. 본 논문은 변수 간의 대소관계를 표현하는 그래프를 배열 경계 검사 알고리즘에 적용하는 것을 통해 충분한 성능을 내면서도 정적 단일 배정 형태로의 변환을 필요로 하지 않는 알고리즘을 제안한다. Java에서의 모든 최적화는 Java 언어 명세에서 강제하고 있는 정확한 예외 처리(precise exception) 규칙을 따라야 한다. 명령어의 위치를 바꿈으로써 성능 향상을 꾀하는 최적화의 경우 이것으로 인해 많은 제약을 받게 되는데, 배열 경계 검사 최적화(Array bounds check elimination optimization) 또한 이 규칙에 의해 많은 최적화 기회를 잃는다. 우리는 이 제약을 극복하여 배열 경계 검사최적화의 적용 범위를 넓힐 수 있는 새로운 방법도 아울러 제안하고자 한다.