본 논문에서는 새로운 감성기반 영상검색방법을 제안한다. 서로 다른 색상, 명도, 도트크기를 나타내는 30개의 랜덤 패턴이 제시될 때 인간이 느끼는13가지 감성("like", "beautiful", "natural", "dynamic", "warm", "gay", "cheerful", "unstable", "light", "strong", "gaudy", "hard", "heavy") 평가 데이타로부터 질의 칼라코드와 질의 그레이코드로 명명한 질의 감성 표시자를 설계한다. 감성영상검색을 위해서 질의 감성을 선택하면 질의를 표현하는 칼라코드와 그레이코드가 선택되고 데이타베이스의 영상의 색상 정보를 나타내는 DB 칼라코드와 명도와 도트크기 정보를 나타내는 DB그레이코드값을 추출하여, 칼라코드간의 매칭과 그레이 코드간의 매칭을 통해 유사도를 판단한다. 또한 검색과정에 사용자의 의도를 반영하여 질의 칼라코드와 질의 그레이코드사이의 가중치와 칼라코드내의 가중치를 자동적으로 갱신하는 새로운 유사도 피드백 방법을 제안한다. 430개의 영상에 대해 실험한 결과 최초 질의에 대해 적합한 영상이 부적합한 영상보다 많았으며 유사도 피드백을 사용함에 따라 적합한 영상의 개수가 증가하였다.

컴포넌트 기반 개발(CBD) 기술은 컴포넌트 재사용을 통해 S/W 개발 생산성을 높이는 기술로 각광을 받고 있다. 모델기반 아키텍처 (Model Driven Architecture, MDA)는 설계 모델을 점진적으로 변환하여 S/W를 자동으로 생성하는 새로운 개발 방식이다［1］. CBD기술은 재사용을 통하여, MDA 기술은 모델 변환을 통하여 S/W 개발 생산성을 높이므로, 이 두 기술의 접목은 SW 재사용과 자동 생산의 두 가지 장점을 모두 이룰 수 있다. 이를 위해서는 설계된 컴포넌트를 MDA의 플랫폼 독립적 모델 (PIM)로 명세하여야 하며, UML 확장 장치 즉 CBD용 UML 프로파일이 요구된다. 본 논문에서는 명세할 컴포넌트의 구성요소를 메타 모델로 정의하고, 각 구성요소를 PIM으로 명세하기 위한 컴포넌트용 UML 프로파일을 제안한다. 이 프로파일은 컴포넌트 명세를 위한 스테레오 타입, 구문(Syntactic), 의미 (Semantic), 규약(Contract) 및 표기법으로 이구어진다. 제안된 프로파일은 MDA 표준 규약의 기반인 Meta Object Facility (MOF)를 확장 적용한 것이므로 여러 MDA 기법과 도구들과 호환을 제공한다. 제안된 프로파일을 적용하면 CBD와 MDA의 고유 기능과 장점을 접목하여 높은 개발 생산성, 이식성, 상호 운용성, 및 유지보수성을 가질 수 있다.

프로덕트라인 공학은 여러 어플리케이션들이 공유할 수 있는 핵심자산을 사용하는 대표적인 소프트웨어 재사용 방법으로 넓게 수용되고 있다. 프로덕트라인 공학의 핵심자산의 중요한 구성요소로 프로덕트라인 아키텍쳐(Product Line Architecture, PLA)가 있다. 그러나 PLA에 대한 대부분의 연구는 재사용 자산으로서 공통성 및 가변성(C&V)에 대한 표현 및 설계에 대한 상세한 지침이 미비하다. 본 논문에서는 PLA 의 선계 프로세스와 상세 수준의 지침을 제안한다. 특히 PLA 가변성의 체계적인 정의를 위해 가변점의 종류에 대한 PLA 의사결정 모델(Decision Model)을 제시한다. 제안된 프로세스와 PLA가변성 정의로 프로덕트라인 공학의 효율적인 실무적 접근을 예상할 수 있다.

본 논문은 스테레오 정합(stereo matching)과 마칭큐브(marching cube)알고리즘을 통합하는 효과적인 알고리즘을 제안한다. 여러 각도에서 획득한 영상에 대해 스테레오 정합 기술을 적용하여 3차원 형상 데이타를 획득하고 카메라 외부 파라미터를 이용하여 결합하였다. 결합된 데이타를 영상 색인을 이용하여 메쉬로 재구성한 다음 각 점에 해당하는 법선벡터를 획득하고 메쉬 평탄화(mesh smooth)의 과정을 거쳐서 데이타를 부드럽게 처리하였다. 본 논문은 3차원 메쉬 재구성에 대한 일련의 과정 및 기술을 서술하였으며, 기존의 마칭큐브 알고리즘에서 생기는 3차원 데이타의 불안정에 대한 문제를 중간 등위면(iso-surface) 알고리즘을 제안하여 개선하였다.

본 논문에서는 컴퓨터그래픽으로 구현된 인체에 착용되는 의류의 시뮬레이션을 위한 수치해석알고리즘 및 소프트웨어 개발을 수행하였다. 개발된 알고리즘은 수학적으로 elliptical 흑은 비순차적인 성질을 가지는 두 개의 켤레조화함수(conjugate harmonic functions)들을 사용하여, 지나간 시간단계(time step)에서의 견과에 의존하지 않고 매 순간의 역학적 균형만으로 의류에 형성되는 주름의 형태를 표현한다. Global-local 해석기법을 채택하여 global 스케일에서의 전체적인 변형과 local 스케일에서의 부분적인 변형으로 나누었으며, 이 두 가지 스케일에서의 해석 결과가 선형적으로 중첩될 수 있음을 가정하였다. Global 해석에서는 신체 각 부위의 회전이나 평행이동, 뒤틀림 등의 전반적인 변형에 따른 인체와의 접촉점의 변화와 응력을 고려하였다. Local 해석에서는 국소적인 주름의 형상을 얻기 위해 주름의 진폭등고선과 주름의 방향 사이의 직교성을 가정하여 단순화 시켰다. 본 제안 방법은 불연속적으로 변화하는 두 개의 서로 다른 자세에 대해서도 중간단계 해석을 위한 시간증분의 삽입이 불필요하며, 기존의 방식에서 주로 사용되는 시간적분의 방법을 채택하지 않으므로 연산 시간의 절감과 안정성의 향상이 이루어졌다. 임의의 두 자세 사이의 연속 동작을 시뮬레이션 함에 있어서도 두 정지 자세 사이의 움직임을 보간법으로 구현하여 연속적인 의류의 변형을 구현할 수 있었다.

지난 10여년 동안 유비쿼터스 컴퓨팅 연구는 '언제나, 어디에서나, 어느 것이나 컴퓨팅 환경'이라는 신기술 체계의 확립을 목표로 진행되었다. 이를 통하여 칩의 소형화 기술, 장치기술, 네트워킹 기술, 인간 중심의 인터페이스 기술, 응용기술 등의 기술혁신의 필요성을 알게 되었다. 본 논문에서는 인간중심의 인터페이스 기술 측면에서 인간과 에이전트와의 상호작용 및 에이전트 스스로 인간이 원하는 서비스를 처리하고 제공하기 위하여, 다음 네 가지 단계를 제안한다. 첫째, 유비쿼터스 서비스를 사용자 요구에 맞게 서비스하기 위하여 정보자원 간에 의미적 연관성을 고려한 시맨틱 웹 기술을 이용한다. 둘째, 시맨틱 웹 기술 개발에 핵심이 되는 온톨로지를 구축하여 컴퓨터가 웹 문서의 내용을 인식할 수 있도록 한다. 셋째, W3C에서 표준화 작업 중인 차세대 웹 OWL 온톨로지 언어를 이용하여 컴퓨터와 컴퓨터 간에 메시지를 교환한다. 넷째, 컴퓨터로 전송된 메시지 분석 및 정보 수집을 위하여 FIPA의 JADE를 이용하여 다중 에이전트를 기능별로 구축한다. 본 논문에서 제안하는 시맨틱 다중 에이전트는 온톨로지 기반의 시맨틱 웹 기술을 적용하여 시맨틱 상황을 추론한다. 다중 에이전트가 OWL 온톨로지 언어를 이용하여 커뮤니케이션함으로써 같은 상황이더라도 사용자에 따라서 제공되는 서비스가 다르게 추론된다. 따라서 기존의 상황 정보 시스템보다 에이전트에게 보다 의미 있는 정보의 예측을 가능하게 하였다.

시맨틱 웹은 단순한 문서들의 링크가 아닌 문서들의 의미와 관계를 표현하는 웹으로 소프트웨어 에이전트가 이해할 수 있도록 구성되어 있다 본 논문에서 제안하는 검색방식은 온톨로지기반의 추론을 통한 시맨틱 검색방법으로 다음과 같은 특징을 갖는다. 첫째, 검색키워드와 문서의 키워드가 다르더라도 의미적으로 같으면 온톨로지의 추론을 통해 검색이 가능하게 한다. 둘째, 규칙기반의 변환기가 서로 다른 온톨로지의 컨셉을 정확한 매치(exact match)가 아니어도 유사한 컨셉으로 추론할 수 있게 한다. 셋째, 온톨로지가 검색 키워드의 의미를 뚜렷하게 정의할 수 있으므로 단순한 키워드 매칭과 빈도만으로 검색하는 것 보다 정확한 검색이 가능하도록 한다. 넷째, 최적화된 질의문 자동 생성이 도메인 온톨로지를 통해 가능하므로 자연어와 유사한 검색영역과 정확성을 갖게 한다. 다섯째, 에이전트가 단순히 키워드가 포함된 문서만을 찾는 것이 아니라 온톨로지에 표현되어 있는 정보를 토대로 사용자가 원하는 정보와 지식을 자동적으로 찾게 한다. 이러한 방식은 데이타베이스의 질의문을 사용하거나 일반적인 키워드기반의 정보검색 기법을 사용하여 자료를 검색하는 기존의 검색 시스템보다 정화한 검색을 가능하게 한다. 본 논문에서는 온톨로지를 기반으로 추론을 적용한 시맨틱 검색시스템에 대하여 문서검색에 초점을 맞추어 연구 결과를 제안한다.

루프 불변 코드 이동(loop invariant code motion, LICM) 컴파일러 최적화는 비교적 많은 분석 작업을 필요로 하기 때문에 컴파일 시간이 수행 시간의 일부가 되는 자바 적시(Just-In-Time) 컴파일러에는 사용하기 쉽지 않다. "전통적인" LICM 기법에서는 보통 코드를 분석하여 레지스터의 정의-사용체인과 사용-정의 체인을 미리 만든 뒤 이를 바탕으로 코드 이동을 수행하는 데, 본 논문은 자바 가상 머신(Java virtual machine)이 스택 머신 (stack machine)이라서 좀 더 단순한 코드 형태를 생성한다는 특징을 이용하여 정의-사용 체인을 루프 불변 코드에 대해서만 만들고 사용-정의 체인 없이도 정확히 동작하는 알고리즘을 제시한다. 또한 기존의 방식보다 더 많은 루프 불변 코드 이동을 하게 하는 두 가지 방법을 제시한다. 우선, 간단하기 때문에 루프에 경로가 하나인 경우만 LICM을 적용하는 기존의 기법과 달리, 경로가 여러 개인 루프에서도 부분적으로 중복되는 코드에 대해서도 LICM을 안전하게 적용한다. 또한 부분적으로 중복되는 루프 불변 널(null) 포인터 체크 코드도 Itanium의 조건 수행(predication)을 이용하여 이동시키다. 제안된 기법은 Itanium 마이크로프로세서를 위한 인텔의 ORP(Open Runtime Platform) 자바 가상 머신 위의 적시 컴파일러에 구현하였다. SPECjvm98 벤치마크에 대해 실험을 수행한 결과 전체 적시 컴파일 시간을 1.3％ 정도만을 증가시켰지만 전체 수행 시간을 기하 평균으로 2.2％ 향상 시켰다.

임베디드 시스템에서는 메모리와 에너지의 소비가 중요한 관심사 중 하나이다. 메모리와 에너지의 소비를 줄이기 위해 32비트의 ARM 프로세서는 16비트 Thumb 명령어 세트를 지원한다. 주어진 응용프로그램에 대해 Thumb 코드는 일반적으로 ARM 코드보다 코드 사이즈가 작지만, 실행속도는 느리다. 코드 사이즈가 작으면서도 실행속도가 느리지 않은 코드를 생성하기 위한 방법으로 Krishnaswarmy는 응용프로그램에 대한 프로파일 정보를 이용하여 모듈 수준에서 ARM과 Thumb 명령어 세트를 선택하는 알고리즘을 고안했다. 이 알고리즘은 작은 성능 손실로도 상당한 코드 사이즈 감소 효과를 갖지만, 명령어 세트가 모듈 수준에서 선택되기 때문에 Thumb 코드로 컴파일 하면 코드 사이즈를 줄일 수 있는 함수들도 ARM 코드로 컴파일 되어, 추가적인 코드 사이즈 감소의 기회를 잃게 되는 문제점을 갖고 있다. 본 논문에서는 ARM과 Thumb 코드가 혼합된 코드 사이즈의 감소를 이끌어내기 위해 함수 수준에서 프로파일(Profile) 정보를 이용한 명령어 세트 선택 알고리즘을 제안했다. 우리는 성능에서의 페널티는 없이 2.7％의 코드 사이즈를 추가로 줄일 수 있었다.