컴포넌트 기반 소프트웨어 공학(CBSE)은 재사용 가능한 소프트웨어 부품을 이용하여 어플리케이션을 개발하는 새로운 패러다임이다. 그러나 소프트웨어 부품을 조림하는 과정에 부품들 간에 불일치 문제가 발생하여 CBSE를 수행함에 있어 부담이 되고 있다. 따라서, 컴포넌트의 재사용 단위보다는 큰 프레임웍(Framework)이 요구되고 있으며 프레임웍은 관련 있는 컴포넌트와 커넥터들 그리고 도메인에 특화된 아키텍처로 구성된다. 프레임웍은 컴포넌트보다 많은 장점을 가지고 있지만, 프레임웍을 구성하는 핵심 요소들과 내부 구조는 명확히 정의되지 않고 있다. 즉, 현재까지 제시된 대부분의 프레임웍 모델들은 실용적이지 못한 개념적인 수준에 머물러 있다. 본 논문에서는 실용적인 수준의 프레임웍 참조 모델을 제안하고 프레임웍의 핵심 요소들을 정의한다. 프레임웍의 구체적인 구성요소들, 컴포넌트와 프레임웍의 상호 관련성, 커넥터의 확장된 개념들, 그리고 프레임웍 내에서의 특화된 아키텍처의 의미에 대해서 명확히 식별한다. 본 논문에서 제안된 프레임웍은 Java, J2EE, CORBA Component Model (CCM) 그리고 NET과 같은 객체지향 기반 미들웨어에서 실용적으로 구현될 수 있을 것이다.

컴포넌트 기반 소프트웨어 개발 (CBD) 기술은 재사용 가능한 컴포넌트를 조립하여, 효율적으로 소프트웨어를 개발함으로써 개발 노력과 상품화 시간을 줄여주는 새로운 기술로 정착되고 있다. 이러한 CBD 컴포넌트는 한 도메인의 표준이나 공통적인 기능을 제공하여야 재사용성이 높아진다. 특히, 공통성 안의 미세한 가변적인 부분도 모델링하고, 이러한 가변성을 각 어플리케이션의 특성에 적합하게 특화 할 수 있도록 설계되어야 한다. Enterprise JavaBeans(EJB)는 컴포넌트를 구현하는 최적의 환경으로 인식되어 왔다. 그러나 EJB는 컴포넌트를 특화 할 수 있는 설계 기법을 제공하지 않기 때문에 비즈니스 컴포넌트의 재사용성이 낮아진다. 따라서 본 논문에서는 EJB 환경에서 컴포넌트의 가변성을 설계하는 효율적인 기법을 제안한다. 세 가지 컴포넌트 특화 기법인 선택형 기법, 플러그인 기법, 외부 프로파일 기법을 적용하여 EJB를 위한 컴포넌트 특화 기법을 제안한다. 제시한 기법을 다른 연구의 다양한 기준과 비교하여 제시한 기법의 유용성에 대해서 평가한다.

소프트웨어 재사용에 대한 활동들을 미리 계획하고 개발 프로세스의 연속적인 부분으로 이루어지도록 지원하는 방법이 소프트웨어 프로덕트 라인 공학이다. 이 방법에서 가장 중요한 것은 관련된 시스템들, 즉 도메인에서 공통성과 가변성(commonality and Variability: C&V)을 분석하는 일이다. 재사용 가능 항목들은 분석된 C&V를 명시적으로 나타냄으로써 프로덕트 라인의 핵심자산이 된다. 이러한 핵심 자산들은 소프트웨어 개발의 각기 다른 단계에서 생산되기 때문에 표현요소들의 추상화 수준이 다르며 이로 인해 각 핵심 자산이 가지고 있는 가변성 또한 각기 다른 수준에서 각기 다른 유형으로 나타나게 된다. 핵심자산의 C&V 분석에 대한 기존 연구들에서는 핵심자산의 구분 없이 일관되게 가변성을 분석하였으며, 공통성과 가변성 식별을 단지 개발자의 직관이나 도메인 전문가의 경험에 의존하고 있었다. 본 논문에서는 소프트웨어 프로덕트 라인에서 핵심자산의 가변성을 분석하기 위하여 수직적 측면과 수평적 측면으로 나누어 접근해가는 2차원적 분석방법을 제안한다. 수평적 접근 방법은 개발 프로세스의 각기 다른 단계에서 산출되는 요구사항, 아키텍처, 컴포넌트의 수준에서 가변성의 유형을 분석하는 것이고, 수직적 접근 방법은 가변성의 상세화 정도에 따라 공통성을 식별하는 수준과 가변점을 상세화하는 수준으로 나누어 분석하는 것이다. 이러한 2차원적 가변성 분석접근 방법은 핵심자산들의 가변성이 서로 연관관계를 가질 수 있도록 해주며, 핵심자산의 재사용 활동이 끊어짐 없이 이루어지도록 한다

시간정보는 정보 추출, 질의응답 시스템, 자동 요약과 같은 자연언어 처리 응용분야에서 중요한 역할을 한다. 사건 탐지 및 추적 분야에서는 기사의 발행일이 기사간 유사도 계산에 많이 사용되고 있지만 그 유용성에는 한계가 있다. 본 연구에서는 사건 탐지 및 추적 시스템의 성능을 향상시키기 위해서, 한국어 신문기사를 대상으로 비교적 간단한 자연언어 처리 기술을 사용해서 시간정보를 추출하는 방법을 개발하였다. 시간표현 어구를 추출하기 위해 품사패턴과 어휘사전이 사용되었고, 추출된 시간표현 어구는 정규화 과정을 통해 특정 시각 또는 기간으로 변환되었다. 실험을 통해 시간표현 추출과정의 정확도를 측정하였고, 기사에서 자동으로 추출된 시간을 사용함으로써 사건 탐지 및 추적 시스템의 성능을 향상시킬 수 있었다.

특징 선택 알고리즘들은 좋은 해를 찾기 위해 거대한 문제 공간을 폭넓게 효율적으로 탐색하여야 한다. 이 논문에서는 문제 공간의 적합도 지형을 통찰해보고자 하였으며, 알고리즘들의 탐색 능력을 개선하였다. 지역 최고값과 최저값에 대한 통계에 의해 해 공간을 조사한다. 또한 기존 알고리즘들의 동작을 분석하고 이들의 해를 개선하였다.

최근에 PDA, IMT-2000, e-Book 등이 보편화되면서 이러한 기기들을 사용하는 사용자의 수가 크게 증가하고 있다. 그러나 아직도 사용 가능한 메모리의 크기는 데스크톱 컴퓨터에 비해 상당히 적은 편이다. 이런 제품들에서, 트루타입 폰트는 품질 좋은 글꼴을 요구하는 사용자들이 증가함에 따라 수요가 증가하고 있으며, Windows CE를 탐재한 제품들에서는 기본적으로 사용되고 있다. 하지만 트루타입 폰트의 크기는 PDA와 e-Book과 같은 적은 메모리를 가진 제품들의 상당히 많은 공간을 차지하게 된다. 그러므로 트루타입 폰트외 크기를 줄이려는 노력이 요구된다. 본 논문은 트루타입 폰트에 내장된 비트맵 데이타(EBDT) 중에 한글 부분만을 줄이기 위해 2 단계의 압축과정을 거친다. 1 단계에서는 비트맵을 초성, 중성, 종성의 형태로 분리하여 합성 비트맵으로 구성하고, 2 단계에서는 분리된 각각의 비트맵들의 중복을 조사하여 제거하게 된다. 본 논문은 한글 완성형과 조합형 트루타입에 내장된 비트맵을 압축하였으며, 완성형 폰트의 경우 35%, 조합형 폰트의 경우 7%의 압축률을 보인다. 또한 완성형 트루타입의 경우 전체 트루타입 폰트의 9.26%의 압축률을 보인다.