본 연구는 기반 통합 검색의 한계를 극복하고자, 인스턴스를 등록하고 관리하는 URI 서버를 이용하여 개체 페이지를 구성하는 방식의 통합 검색 방안을 제안한다. 키워드로 구성된 사용자 질의어와 매칭된 URI 서버 내의 인스턴스를 분석하여 최적 개체를 선정하고 단위 서비스들을 동시에 호출하는 방식으로 개체 페이지를 구성한다. 또한, 논문으로부터 자동 추출된 주제 정보를 대상으로 추론을 수행함으로써 인물, 기관, 위치 등에 대해서도 주제 중심의 심층적 정보 제공이 가능하다. 해외에서 실 서비스되고 있는 Citeseer, Google Scholar와의 통합 검색 결과 비교 실험과 사용성 평가를 통해 본 연구의 효용성을 실증한다.

본 논문에서는 각 음원이 시간적 구조를 가졌을 경우 음원들을 분리해내는 확률적 음원분리 방법을 제안한다. 이를 위해 각 음원의 시간적 구조를 가우시안 프로세스(Gaussian process)로 모델링하고 기존의 음원분리 문제를 유사-가능도 최대화 문제(pseudo-likelihood maximization)로 공식화한다. 본 알고리즘을 통해 얻어진 데이타의 유사-가능도는 정규 분포이며 이는 가우시안 프로세스 회귀방법(Gaussian process regression)을 통해 쉽게 계산이 가능하다. 음원분리의 역혼합 행렬은 경도(gradient) 기반최적화 기법을 통해 데이타의 유사-가능도를 최대화하는 해를 찾음으로써 구해진다. 여러 실험을 통하여 제안 알고리듬이 몇 가지 특정 상황에서 기존의 분리 알고리듬들에 비해 우수한 성능을 보임을 확인 할 수 있다.

관점지향 소프트웨어 개발방법론(Aspect-Oriented Software Development)에서 가장 중요한 고려사항중 하나는 요구사항 분석단계에서 횡단관심사(Crosscutting Concerns)를 식별하는 것이다. 이는 개발 초기단계에 횡단관심사를 식별함으로써 요구사항의 일관성(consistency)을 증진시켜 시스템의 유지보수를 쉽게 하고, 개발단계의 산출물들 사이의 추적성(traceability)을 제공하여 체계적인 변경관리를 지원할 수 있기 때문이다. 따라서 소프트웨어 개발 초기단계에 횡단관심사를 식별하고, 이를 독립적인 모듈로 구현하는 것을 지원하기 위해서는 다음과 같은 사항들을 고려해야 한다. 첫째, 복잡하게 분산되고 엉킨 요구사항의 관심사를 분리되어야 한다. 둘째, 횡단관심사가 시스템을 횡단하는 시점이 식별되어야 한다. 셋째, 횡단관심사를 구현한 모듈과 이것이 횡단하는 다른 모듈들 사이에 발생할 수 있는 요구사항 충돌을 통합 이전단계에 관리할 수 있는 방법이 지원되어야 한다. 이를 위해 본 논문에서는 목표와 시나리오 기반의 요구사항 분석 방법을 기반으로 횡단관심사를 식별하는 방법을 제안한다. 그리고 제안된 방법을 지능형 로봇 소프트웨어 개발 사례에 적용하여 그 유용성을 검증한다.

학술정보 분석 서비스는 학술정보 온톨로지를 사용하여 연구과제의 심사자 선정과 연구자의 연구성과 분석에 필요한 정보를 제공해 주는 서비스이다. 연구과제의 심사자 추천 서비스에서는 과제의 신청 분야와 심사자의 전공 분야, 과제 신청자와 심사자의 관계, 심사자의 해당 분야에 대한 전문도를 고려하여 정확하고 공정한 심사자 추천이 이루어져야 한다. 연구성과 분석 서비스에서는 전공 분야별/기관별 연구성과물 현황, 전공 분야별 전문가 현황, 연구자 네트워크 등을 사용해서 연구자의 연구 현황 정보 제공은 물론 기관, 지역별 연구 성과 현황 정보도 제공되어야 한다. 본 연구에서는 학술정보 분석 서비스를 제공하기 위해 학술정보를 온톨로지로 구축하고, OntoFrame 기반의 추론 시스템을 적용하여 학술정보를 저장하고 지식 확장 과정을 수행한 후 심사자 추천 서비스와 연구성과 분석 서비스에 필요한 정보를 제공하였다. 본 논문에서는 학술정보 온톨로지의 구성과 OntoFrame 기반의 학술정보 시스템의 구성 및 서비스 방법을 제시하였고, 이를 통해 효과적인 학술정보 분석 서비스를 제공하였다.

대부분의 표절검사 시스템들은 소스코드를 이용해 유사도를 계산하고 표절 프로그램을 찾아낸다. 소스코드를 이용하여 표절검사를 수행할 경우, 소스코드 보안문제가 발생할 수 있다. 목적 코드를 이용한 표절검사는 소스코드 보안문제에 대한 좋은 대안이 될 수 있다. 본 논문에서는 자바 프로그램의 표절검사에 대하여 소스코드 없이 바이트코드를 이용해 표절검사를 수행하는 방법을 제시한다. 바이트코드를 이용한 표절검사는 크게 두 단계로 진행된다 먼저, 자바 클래스 파일로부터 메소드의 코드영역을 분석해 토큰 시퀀스를 생성한 다음 적응적 지역정렬을 이용해 유사도를 계산한다. 실험 결과, 소스코드와 바이트코드의 유사도는 비슷한 분포를 보였다. 또한, 소스코드 쌍과 바이트코드 쌍의 유사도 상관관계가 충분히 높게 측정되었다. 본 논문에서 제안한 바이트코드 표절검사 시스템은 소스코드를 이용해 직접 표절을 검사하기 전 단계에서 1차적인 검증도구로 활용할 수 있다.

바이너리 코드의 차이점 분석은 보안 패치와 같은 매우 유사한 두 프로그램 사이의 차이점을 구별해 주는 방법이다. 이전의 연구에서는 분석을 위하여 프로그램의 구조 또는 명령어의 세부 사항만을 각각 이용하였다. 프로그램의 구조를 이용하는 차이점 분석 방법은 제어 흐름의 변화는 잘 탐지해 낼 수 있지만, 버퍼 크기 변화와 같은 상수 값의 변화는 잘 찾아낼 수 없다. 명령어 기반의 차이점 분석 방법은 세부적인 값의 변화는 발견할 수 있으나 명령어 재배치와 같은 컴파일러에 의해 생성되는 불필요한 차이점을 결과로 낸다는 단점이 있다. 이 연구에서는 프로그램 구조를 이용한 비교 분석 방법에 상수 값의 변화를 함께 추적할 수 있는 방법을 제안하고 바이너리 차이점 분석 도구를 구현하였다. 구현된 도구는 윈도 보안 업데이트를 이용하여 평가하였다. 실험 결과 제안된 방법은 구조적인 차이점 분석과 같이 빠른 속도로 구조적인 변화를 찾아낼 뿐 아니라 상수 값의 변화까지 추적할 수 있다는 것을 보였다.