일반적으로 단말기 기반의 경로탐색 시스템은 자체적으로 내장된 정보만을 사용하기 때문에 센터 기반의 탐색보다 경로의 질이 떨어진다. 최근 TPEG와 같은 기술을 이용하여 단말기 기반의 경로탐색 시스템에서도 실시간 교통 정보를 전송 받을 수 있다. 그러나 단말기의 제한된 성능으로 인해 실시간 교통정보를 모두 활용하여 경로의 질을 높이면 탐색 비용이 급격히 증가하는 문제가 있다. 이 논문에서 단말기 기반 시스템에서 경로탐색의 질을 높이기 위해 동적 휴리스틱을 제안한다. 동적 휴리스틱이란 고정된 정보가 아닌 서버로부터 실시간 도로정보를 전송받아 동적으로 변경되는 휴리스틱이다. 이 논문에서는 최고속력 동적휴리스틱을 이용하는 경로탐색 기법을 제안하고, 성능 실험을 하였다. 최고속력 동적 휴리스틱이란 지도를 일정크기로 나눈 그리드내의 도로 중 최고속력을 동적 휴리스틱으로 활용하며, 최고속력이 높은 곳을 우선 탐색함으로 인해 거리에 따른 정보뿐만 아니라 실시간 정보를 활용하여 경로를 탐색한다. 성능 실험 결과 A* 알고리즘에 비해 경로의 질은 향상되었으나 탐색비용이 조금 늘었다.
본 논문에서는 사용자 중심의 커뮤니티를 정의하고, 사용자의 맥락 정보를 이용한 커뮤니티 구성 방법과 맥락정보 변화에 따른 동적 커뮤니티 재구성 방법을 제안한다. 최근 유비쿼터스 스마트 공간에서 협업 서비스를 제공하기 위한 방법으로 커뮤니티 컴퓨팅에 대한 관심이 증대되고 있다. 하지만 기존 커뮤니티 컴퓨팅 관련 연구에서는 정적인 커뮤니티 구성으로 인해 사용자의 행동 변화에 따른 커뮤니티의 동적 구성이 어렵다. 따라서 커뮤니티를 사용자의 행동에 따라 구성하기 위해서는 사용자 맥락 정보를 이용하는 것이 필요하다. 제안된 방법은 사용자 중심의 정형화된 맥락 모델을 이용하여 사용자의 관심사를 추론하고 커뮤니티의 목적을 설정한다. 그리고 주기적인 사용자의 맥락 정보 감시를 통해 사용자의 행동 변화에 따라 동적으로 커뮤니티 재구성이 가능하게 한다. 커뮤니티 관리 모듈은 사용자의 맥락 정보를 이용하여 구성원들 사이의 관계성을 분석하고, 분석된 관계를 바탕으로 커뮤니티의 특성을 결정한다. 제안된 기법의 유용성을 검증하기 위해서, 맥락인식 기반의 증강현실 경험 공유 시스템을 이용하였고, 사용자의 맥락 정보의 변화에 따른 동적 커뮤니티 구성과 커뮤니티 구성원들간의 콘텐츠에 대한 선택적 공유를 실험하였다. 제안된 방법을 활용하면 선택적 공유를 위한 동적 커뮤니티 구성이 가능하게 될 것으로 기대된다.
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.
구문분석은 자연언어처리의 오랜 관심 분야로 다양한 접근방법과 알고리즘이 시도되어 계속 발전하고 있다. 하지만 기존의 접근방법은, 학습단계에서는 정답으로부터 추출된 이전 정보를 사용하고 평가 단계에서는 예측으로 이루어진 정보를 활용한다는 근본적인 차이가 있다. 이러한 차이를 극복하기 위한 다양한 시도가 있었고 그 중 동적 오라클 기법이 합리적인 시간 증가와 성능향상을 보였다. 본 연구에서는 이러한 동적 오라클 기법을 한국어 구문분석에 적용하였다. 동적 오라클 기법을 한국어에 적용할 때 고려해야하는 부분에 대해 탐구하고 실험을 통해 동적 오라클 기법을 한국어 구문분석에 적용하여 결과를 살펴보았다.
유비쿼터스 컴퓨팅에서의 미들웨어는 주위 환경을 감지하는 센서나 인터넷정보를 이용해서 얻은 모니터링 정보를 이용하여, 상황 변화에 맞게 서비스를 제공할 수 있도록 실행 중에 시스템을 재구성(Reconfiguration)하여 재시작하지 않고 새로운 환경에 적응할 수 있어야 한다. 이를 위해서 분산시스템에서의 동적 재구성(Dynamic Reconfiguration) 기술이 연구되어 왔다. 동적 재구성이 가능한 컴포넌트 기반 미들웨어의 개발은 분산시스템에서 점차 중요성이 높아지고 있다. 미들웨어 내에 존재하는 기존 컴포넌트의 이동, 삭제와 갱신, 새로운 컴포넌트의 삽입 기능을 통한 컴포넌트의 동적 재구성이 가능해짐으로써 시스템을 재시작하지 않고 접속중인 사용자나 환경의 변화와 요구에 맞추어 서비스를 제공한 수 있게 된다. 컴포넌트 동적 재구성이 가능한 미들웨어를 개발하기 위해서 전체 시스템의 컴포넌트간의 의존관계(Dependency)를 파악하는 것이 필요하다. 본 논문은 컴포넌트의 동적 재구성과 컴포넌트간의 의존관계를 설명하고, 컴포넌트의 의존관계를 고려하여 컴포넌트의 동적 재구성을 효율적으로 관리하는 방법을 제안한다.
최근 2/3차원 공간정보, 항공/위성영상, 실내공간정보 등의 다양한 공간정보 활용방법에 있어서 사용자가 보유한 실시간 동적정보와 공간정보를 융합하는 매쉬업 활용이 급격히 증가하고 있다. 특히, O2O, LBS, Smart City, 자율주행 등의 분야에서 공간정보와 대용량 동적정보의 매쉬업 수요가 급증함에 따라, 최근 맵 플랫폼이 제공하는 매쉬업 성능에 대한 관심도 크게 증가하고 있다. 이에 본 연구에서는 현재 국내에서 활용 가능한 다양한 맵 플랫폼들의 Open API 기반 대용량 동적정보의 매쉬업 성능을 비교 및 분석해보고자 한다. 구체적으로 Google Maps, OpenStreetMap, Daum Map, Naver Map, olleh Map, VWorld에 대하여 Chrome, Firefox, Internet Explorer의 브라우저를 이용하여 매쉬업 성능을 비교 및 분석하였다. 성능분석 과정에서 맵 플랫폼의 서버 성능을 분석하기 위하여 배경지도 초기화 시간을 측정하였으며, Open API 기반 매쉬업 성능을 분석하기 위하여 배경지도와 동적정보의 매쉬업 시간을 측정하였다. 성능분석 결과, Google Maps, OpenStreetMap, VWorld, olleh Map이 비교적 우수한 성능을 보여주었으며, Chrome과 Firefox가 IE에 비하여 좋은 성능을 제공함을 알 수 있었다.
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.
정보 표현의 기본 단위인 엘리먼트로 구성되는 XML 문서 내에서 동적으로 구조 변경이 이루어진다. 이때 XML 문서의 구조변경은 빠른 검색을 위해 기존의 색인 구조 정보의 변경 없이 효율적으로 처리되어야 한다. 이를 위해 본 논문에서는 XML 문서의 구조 변경 시 기존의 색인 구조에 효율적으로 수용될 수 있는 동적 색인 모델을 제안한다. 제안하는 동적 색인 모델은 다양한 구조 검색을 지원하기 위한 구조 정보 표현 방법과 효율적인 구조 검색을 지원하기 위한 동적 색인 구조로 구성된다. 제안하는 색인 기법이 기존의 동적 색인을 지원하는 기법보다 내용 색인, 구조 색인, 애트리뷰트 색인 측면에서 우수함을 성능 평가를 통해 보인다.
웹사이트 설계자의 주관적 판단에 의한 정적 하이퍼텍스트 링킹은 모든 사용자들에게 동일한 링크를 제공한다는 단점을 가지고 있다. 이러한 문제점을 개선하고, 각 사용자들의 브라우징 패턴에 적합한 웹 문서들을 동적 링크로 제공해주기 위한 여러 동적 링킹 시스템들이 제안되었다. 그러나 대부분의 동적 링킹 시스템들은 사용자의 현재 브라우징 패턴과 가장 유사한 패턴 정보만을 이용해 동적 링크를 제공하기 때문에 연관성이 없는 웹 문서들에 대한 링크를 수시로 제공한다는 또 다른 문제를 지니고 있다. 본 논문에서는 데이터 마이닝의 한 응용 분야인 웹 마이닝 기법을 이용하여 웹 서버의 로그파일로부터 사용자들의 브라우징 패턴을 분석해내고, 다차원 데이터 집합에 적합한 Association Rule Hypergraph Partitioning(ARHP) 알고리즘을 이용하여 서로 연관성이 있는 웹 문서들을 분류한다. 사용자 브라우징 패턴 정보로부터 사용자에게 추천해줄 1차 링크 집합을 생성하고, 연관 웹 문서 정보를 이용하여 2차 링크 집합을 생성한다. 그리고 두 링크 집합에 공통으로 포함된 링크 집합만을 사용자에게 동적으로 추천해줌으로써 사용자가 보다 편리하고 정확하게 웹사이트를 브라우징 할 수 있도록 하는 동적 링킹 시스템을 제안한다.
동적 코드 분석 도구는 동적 컴파일(Just-in-Time Compile)을 통한 코드 변환 기술을 이용하여 응용프로그램 실행 중 기계어 수준의 코드를 분석한다. 기존의 동적 코드 분석 도구는 변환과정에서의 부하가 크기 때문에 리얼타임 프로그램에 적용하기 어렵다. 본 논문에서는 기존 동적 코드 분석 도구의 동적 컴파일 기법과 컴파일 프레임워크인 LLVM의 동적 컴파일 기법의 성능을 비교, 분석하였다. 이를 통해 LLVM의 동적 컴파일 기법을 이용한 높은 수행 성능을 가진 동적 코드 분석 도구의 설계 방안을 모색한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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