대부분의 사용자 인터페이스 관리 시스템은 사용자 인터페이스의 대화 모델을 채 택하고 있다. 사용자 인터페이스 관리 시스템의 구현은 채택된 사용자 인터페이스의 대화 모델에 의해 강한 영향을 받는다. 모델-뷰-콘트롤러(Model-View-Controller : MVC) 프레임웨이 Smalltalk 환경에서 사용자 인터페이스 개발의 여러 측면에서 기여한 동안 사용자 인터페이스는 강하게 결합된 모델, 뷰, 콘트롤러 클래스를 가진 MVC를 이 용하여 생성되었다. 이러한 결합은 소프트웨어 부품의 재사용을 방해하였다. 따라서 본 논문에서는 MVC모델이 갖는 강한 결합력으로 인한 소프트웨어 재사용의 저하를 해 결하기 위해, 상호 작용의 구문적 관리를 하는 다이알로그 객체를 추가하여 사용자로 부터 생성된 메세지가 콘트롤러에 의해 바로 값이 변경되지 않고 다이알로그에 전달 되도록 MVCD모델을 제안하였다. 메세지를 전달받은 다이알로그 객체는 모델 객체의 값 을 변경하기 위해 모델 객체를 호출한다. 모델 객체는 active 값들을 가지고 있기 때 문에 값의 변경은 연결된 콘크롤러 객체에게 전달된다. 최종적으로 콘트롤러 객체는 새로운 값을 변경하고 뷰 객체를 수정한다. 이러한 사용자 대화 모델에 기반을 둔 사 용자 인터페이스 구축기를 X-윈도우상에서 OSF/Motif을 이용하여 개발하였다.
객체지향 디자인 방법론과 이에 대한 CASE 툴은 실시간 소프트웨어 개발 분야에서 널리 사용되고 있다. 객체 지향 CASE 툴은 객체 지향 모델로부터 테스크들을 생성하는 단계를 거쳐야 한다. 그러나 객체와 테스크는 근본적으로 차이가 있으며, 또한 실시간 특성을 반영하도록 테스크를 구성하는 것은 매우 어려운 일이므로, 현재의 CASE 툴들은 개발자가 개체와 테스크의 매핑을 직접하도록 하고 있다. 본 논문은 실시간 객체지향 모델을 스케줄 가능성을 고려해 멀티 스레드 테스크로 자동적으로 매핑하는 방법을 제안하고 본 방법의 스케줄 가능성 케스트 방법을 제시한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 실시간 객체 지향 모델에서 서로 다른 주기와 데드라인을 갖는 트랜젝션을 추출하고, 이를 스케줄 가능하도록 그룹화하여 스레드로 만드는 것이다.
실세계 객체의 정보는 공간상에서 위치 또는 영역을 가지고 있으며 시간에 따라 변한다. 또한 여러 분야의 응용 업무들 또한 시간과 공간 개념을 합께 포함하고 있으므로 시간 데이터와 공간 데이터에 대한 동시 지원의 필요성이 부각되었으며 시공간 데이터베이스(spatiotemporal databases)의 필요성이 제기 되었다. 그러나, 지금까지 제안된 시공간 객체 모델은 2 차원 공간 데이터로 제한되어 있었으나, 이 논문에서는 3 차원 공간에 시간 영역을 확장하여 시공간 데이터를 제공하기 위한 통합데이터 모델을 제시한다. 여기서 제안된 3 차원 시공간 객체 모델은 이력 객체(discretely moving object)의 표현에 중점을 두었고, 이동 객체(continuously moving object)에 대한 모델은 연속적인 위치의 변화를 표현하기 위한 객체의 모델링에 초점을 맞추고 있다.
XML이 단순한 컨텐츠에서 데이터베이스로까지 그 적용 분야가 확장되면서 XML로 표현된 정보들을 어떻게 효율적으로 저장하고 관리하는 것이다. 가장 큰 이슈 중의 하나는 기존의 관계형 데이터베이스에도 XML을 효율적으로 관리할 수 있는가 이다. 이를 위해 XML 응용과 관계형 데이터베이스 연계를 위한 다양한 연구가 이루어지고 있으나, 객체를 기본 개념에 기반을 두었으며 계층구조를 갖는 XML 데이터를 2차원 테이블의 집합인 관계형 데이터베이스에 저장하기 위해서는 많은 테이블이 필요하며, 이에 따른 죠인 연산으로 시스템 성능이 저하 될 수 있는 본질적인 한계가 있다. 따라서 XML 데이터를 데이터베이스에 저장하기 위해서는 계층적 구조를 2차원 정보로 변환하는 변환 방법을 만들어 각 구조화된 정보를 데이터베이스에 저장하고 다시 XML로 연동할 수 있는 것이다. 본 논문은 객체 모델을 토대로 XML DTD에 정의한 요소와 특성들을 객체화하여 관계형 데이터베이스 스키마로 변환하기 위한 연계 방법을 제안한다. 이를 위하여 먼저 XML DTD를 객체 모델로 변환시키기 위한 객체 변환 방안을 제시하고, 변환된 객체 모델을 관계형 데이터베이스 스키마로 변경시키기 위한 스키마 변환 방법을 제안했다.
본 논문의 목적은 객체지향 데이타베이스(object-oriented database : OODB)의 보안성 확보를 위하여 OODB에 관련된 보안 모델과, 질의 처리시에 보안성 확보를 위한 참조제약 규칙을 제안하는 것이다. 본 논문의 철학은 데이타베이스 모델의 제약사항을 최소화여 융통성을 최대한으로 확보하고, 이들의 보안성 보장은 질의 처리시에 담당하게 함으로서 풍부한 데이타 객체 모델을 가질 수 있을 뿐만 아니라 낙관적인 보안성 확보를 통하여 융통성 있는 질의처리를 도모하였다. 이를 위하여 현실세계의 모든 개체의 특징과 행위를 구체적으로 표현한 추상화 단위로 정의되는 객체를 기밀성에 따라 비밀등급으로 보안 분류하여 보관된 다단계 보안 객체의 모델을 기반으로 한다. 대부분 기존의 보안성 연구의 대상은 수동적인 데이타(passive data)이라면 객체지향 데이터베이스는 능동적인 객체(active object)가 보안성 연구의 대상이 된다.
본 논문은 조명의 변화가 심한 연속영상에서 동적객체를 안정적으로 추출하기 위하여 색상강도 및 기울기 기반 배경모델을 구축하고 이를 이용하여 입력영상으로부터 동적 객체의 윤곽선을 안정적으로 추출하는 기법을 제시한다. 제안기법에서는 우선, 동적객체가 포함되지 않은 배경 연속영상의 HSI 컬러공간에서 색상(Hue) 강도와 색상 기울기에 대한 배경모델을 생성한다. 실시간으로 입력되는 동적 객체를 포함한 연속영상에 대하여 각 화소에 대한 색상(Hue)성분을 추출하고 이웃 화소와의 색상성분에 대한 기울기 크기를 계산한다. 이를 기구축된 배경모델과 비교하여 그 차분값이 일정 임계값을 초과하는 경우 동적객체의 윤곽선으로 판별한다. 제안 기법은 극심한 조명 변화에 강건하게 동적 객체의 윤곽정보를 실시간 추출하였다. 본 논문에서는 기존 RGB 기반 배경 모델링 기법을 적용한 경우와의 비교 실험을 통하여 제안 기법의 안정성을 보였다.
객체지향 방법의 초기 단계인 객체지향 분석은, 문제 기술서에서 사용자 요구 사항을 실 세계의 개념과 도메인 지식을 통하여 객체 관점에서 모델링하고, 객체 지향 요구 명세를 생성하는 절차이다. 기존에 제안된 객체 모델링 방법론에서 분석 단계의 정적 모델링은 시멘틱 모델 등의 풍부한 시멘틱을 제공하여 모델과 모델링의 많은 부분들을 정형화할 수 있었다. 그러나 대부분의 방법론들의 분석과정은 동적 모델의 정형화가 미흡하다. 본 논문에서는 시스템의 정적인 구조를 검증할 수 있는 정보 트리 모델에 동적인 행위 정보를 포함하도록 확장하고, 검증 절차를 제시함으로써 시스템의 동적 행위를 검증할 수 있게 하였다. 또한, 객체 지향 요구 명세의 동적인 행위에 대한 검증은 확장 정보트리를 사용하여 use case와 시나리오를 추적하면서 검증한다.
대부분의 객체지향 방법론은 객체를 중심으로 한 객체 모델링을 바탕으로 소프트웨어를 개발한다. 물론, 객체 모델링 방법은 여러 가지 장점을 가지고 있지만 복잡한 문제를 가진 대규모의 시스템에는 적합하지 않다. 따라서, 이런 복잡한 대규모 시스템을 객체의 패턴에 따라 간단한 모델로 분할할 필요성이 있으며 이를 위하여 역할 모델링 방법이 제안되었다. 본 논문은 객체의 패턴들을 추상화하고 복잡한 대규모 시스템을 관계의 분리를 통하여 간단한 모델로 생성할 수 있도록 객체 중심이 아닌 역할을 중심으로 한 역할 모델링 방법을 연구하였다.
지금까지 명확하게 정의된 경계를 갖는 공간 및 시공간 객체 모델 개발에 관한 많은 연구가 수행되어 왔다. 그러나, 이들 모델은 지리 분석과 이미지 해석에 관한 많은 응용에서 식별되는 불확실한 경계를 갖는 공간 및 시공간 객체에 직접적으로 적용될 수 없다. 따라서, 이 논문에서는 불확실한 공간 및 시공간 객체에 적용할 수 있는 불확실한 시공간 데이터 모델을 제안하고, 이 모델을 기반으로 불확실한 시공간 객체간의 위상 관계에 관한 연산자를 정의하고, 연산 알고리즘을 설계하였다. 제안된 모델은 기존 모델과의 호환성을 위해 개방형 GIS 명세서를 기반으로 하는 시공간 데이터 모델을 확장하여 설계하였다. 불확실한 시공간 객체는 시간에 따라 위치와 모양이 불연속적으로 변하는 객체와 시간에 따라 위치와 모양이 연속적으로 변하는 객체로 정의하였으며, 확장된 9-IM을 사용하여 이들 객체간의 위상 관계를 정의하였다. 제안된 모델은 천연자원 관리시스템, 날씨 정보 관리 시스템, 지리 정보 관리 정보 시스템 등에 효율적으로 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문은 확률적 확산 기법 및 확률모델을 이용하여 스테레오 영상간의 대응점을 추정하고, 영상의 배경으로부터 객체를 추출해 내는 연구를 다루고 있다. 스테레오 영상의 정합 및 객체 추출을 위하여 시차, 세그먼트, 라인, 및 오클루젼 필드를 Markov random field 모델로 정의하고, 확률적 에너지 최소화 방법을 이용하여 최적의 시차 필드 및 객체추출을 수행한다. 본 논문에서는 우선 이러한 다양한 필드간의 MRF 모델링 기법을 제안하고, 각 필드에 대한 에너지 함수를 정의한다. 그리고, 확률적 확산 기법을 이용하여 각 필드에 대하여 정의된 에너지 함수를 최소화함으로써, 최적의 시차필드 및 객체추출 결과를 구한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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