기존의 한글-안자 변환에서는 문맥정보와 통계정보를 고려하지 않는 사전기반의 단어단위 변환 방법을 사용한 반면, 본 논문에서는 언어모델 밀 변환모델을 이용한 문장단위의 한자 자동변환 방법을 제안하고. 사전 미등록어와 복합어의 한글-한자 변환을 위하여 단어분할을 변환의 숨김 과정으로 처리하는 통합모델을 사용하였다. 실험 결과, 전문용어의 한글-한자 변환에서 제한된 한자 데이터를 이용하여 기존의 사전기반 변환보다 나은 결과를 얻을 수 있었다.
개념적 데이터 모델의 스키마를 논리적 스키마의 하나인 관계 스키마로의 변환 과정은 개체 무결성과 참조 무결성을 보장하여야 한다. 또한 안전한 데이터 베이스를 설계하고 구현하기 위해서는 보안성을 기존의 데이터 모델에 첨가시켜서 변환 과정에 보안성을 보장하기 위한 변환 규칙을 정의하여야 한다. 이 과정을 일관성 있고 효율적으로 하기 위해 변환 과정을 자동적으로 수행하는 도구가 필요하다. 본 논문에서는 보안 객체-관련성 모델을 이용하여 보안 관계 스키마로 변환하기 위한 변환 규칙을 정의하고, 변환 처리 과정을 자동적으로 수행하는 자동화 도구를 설계 및 구현하였다.
MDA 기반 개발을 지원하는 도구를 사용하여 모델 변환을 수행하거나 또는 수동으로 모델을 변환하는 경우 두 모델간에 변환의 일관성 검증은 반드시 필요하다. 본 논문에서는 현재 개발 지원 도구에서 자동으로 수행되고 있는 MDA 핵심 개념인 모델 변환 가운데 한 가지인 PIM에서 PSM으로의 변환이 일관성을 유지하면서 정확하게 수행되었는가를 검증할 수 있는 기준으로 구성 요소간의 추적성과 데이터 타입변환의 정확성을 도출하였다. 이에 따라 모델간의 일관성을 검증하기 위한 규칙을 추적성과 정확성으로 구분하여 제시한다.
2001년 OMG는 그 동안의 모델링 관련 표준화 작업의 성과를 바탕으로 모델 중심의 개발 방법인 MDA를 표준으로 정하였다. MDA의 핵심은 잘 정의된 비즈니스 독립적인 모델을 플랫폼 종속적인 모델로 자동 변환하고 그 변환된 모델을 통해서 코드를 자동 생성함으로써 소프트웨어의 생산성을 높이고 플랫폼 변화에 능동적으로 대처 할 수 있다는 것이다. 본 논문에서는 코드 생성을 위해서 플랫폼 종속적 모델의 기술 방법인 UML Profile에 코드 관련 정보를 UML을 통해서 정의할 수 있도록 하는 코드 생성 정보 메타 모델을 제시한다.
국외에서 잘 알려진 Hazus-MH, RiskScape와 같은 자연재난 리스크 모델은 위험지역 내 노출된 자산과 인구의 공간적 분포 및 그 특성을 설명하는 지형공간자료 형태의 자산정보(인벤토리)를 필요로 한다. 본 연구는 이러한 자연재난 리스크 모델 운용에 필요한 건물, 인구, 농업, 차량 인벤토리 데이터 구조를 국내에서 가용가능한 자료를 기반으로 설계하고, 이들을 연계, 변환하기 위한 툴을 개발하였다. 본 연구에서 개발된 자동변환 툴은 오픈소스로 제공되는 QGIS를 기반으로 하였고, 개발 툴을 이용하여 2018년 말 기준의 인벤토리를 전국에 대해 구축하였다. 본 연구의 성과는 현재 시범운용 중인 행정안전부 풍수해 피해예측시스템을 비롯한 자연재난 리스크 모델링 과정에 활용될 것으로 기대된다.
발전소와 임베디드 시스템, 지능형 빌딩과 같은 현대의 대부분의 시스템은 PLC 라는 특수목적 컴퓨터를 이용하여 자동제어된다. PLC 프로그래밍 언어 중에서 가장 많이 사용하는 것은 LD 프로그램이다. LD 프로그램의 검증은 시뮬레이션과 테스팅등을 통해 이루어지는데 이러한 방법은 프로그램 검증에 한계가 있다. 본 논문에는 LD 프로그램의 검증시 모델 체킹을 사용할 수 있도록 주어진 LD 프로그램을 모델 체커의 입력으로 자동으로 변환하는 방법을 기술한다. LD 프로그램과 SMV 모델의 의미구조를 정의 하고 이를 바탕으로 의미가 보존되는 변환 함수를 정형적으로 나타낸다.
선박의 초기 설계 단계에서는 작업의 용이성과 설계자의 관습 둥으로 인해 선박모델은 통상 2차원 모델로서 표현된다. 하지만 제품의 상세 설계 단계로 넘어가면 부품의 가공정보 도출, 부품간의 간섭확인, 제품의 성능해석의 용이성 등의 이유로 인해 제품 정보는 3차원 디지털 모델로서 표현되어야 한다. 그러나 현재까지 이러한 과정은 설계자에 의해 수작업으로 진행되고 있고 이 과정에서 공기의 지연, 설계자에 의한 해석 및 입력 오류 둥 많은 문제점이 야기되고 있다. 본 연구에서는 이러한 문제의 해결을 위해, Fuzzy 추론 기법을 이용한 2차원 선박 모델의 3차원 디지털 모델로의 자동 변환 기술을 검토한다.
국어의 로마자 표기법 기본원칙을 모르더라도 웹 상에서 한글단어, 문장, 문서를 문자열(String)로 입력받아 국어의 로마자 표기 자동변환이 가능하게 설계 및 구현하였다. 특히, 표음 중심의 전사(Transcription) 표기법의 기계적 변환을 위해 알고리즘(algorithm)화된 음운법칙을 적용하여 소리글자로 자동 변환 후 정부 표준안인 국어 로마자 표기법 테이블에서 대응 글자를 참조하여 기계화 코드 변환이 가능토록 자동변환 알고리즘 설계하였으며, 유니코드(Unicode)와 아스키(ASCII)테이블에서 잘 쓰이지 않는 코드를 반달표(ˇ)와 어깻점(')등 특수부호로 할당하여 글꼴을 제작하였다. 또한 예외어 사전관리를 통한 예외 처리 문제에 대한 해결 방안을 제시하였으며, UML표기와 C++ 언어를 이용하여 사용자 편리성과 구현에 대한 모델을 제안하였다.
국어의 로마자 표기법 기본원칙을 모르더라도 웹 상에서 한글단어, 문장, 문서를 문자열(String)로 입력받아 자동변환이 가능하게 설계하였다. 특히 표음 중심의 전사(Transcription) 표기법의 기계적 변환을 위해 알고리즘(algorithm)화된 음운법칙을 적용하여 소리글자로 자동 변환 후 정부 표준안인 국어 로마자 표기법 레이블에서 대응 글자를 참조하여 기계화 코드 변환이 가능토록 자동변환 알고리즘 설계하였으며, 아스키(ASCII)테이블에서 잘 쓰이지 않는 코드를 반달표(ˇ)와 어깻점(´)등 특수부호로 할당하여 글꼴을 제작하였다. 또한 예외어 사전관리를 통한 예외 처리 문제에 대한 해결 방안을 제시하였으며, UML표기와 C++ 언어를 이용하여 사용자 편리성과 구현에 대한 모델을 제안하였다.
본 논문에서는 2D 심초음파영상으로 부터 가중모델을 검출하고 이 모델로써 Hough변환을 수행하여 좌심실의 심내벽윤곽을 검출하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법의 수행은 다음과 같이 크게 두단계로 나누어진다. 첫번째 단계에서는 근사적인 심내벽 모델과 모델의 중심을 검출하기 위하여 근사모델 검출 알고리듬이 수행되고 그런다음, 검출된 모델로써 가중모델을 구성한다. 두번째 단계에서는 가중모델과 에지영상을 이용한 Hough변환을 수행하므로써 좌심실 동공의 중심을 자동적으로 찾은 다음, 가중모델, 에지영상 및 동공의 중심과 같은 지식을 이용하여 심내벽 윤곽을 검출하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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