대부분의 전자제품은 날로 다양한 소비자의 니즈로 인해 수많은 라인업을 보유하고 있다. 이에 대응하기 위해 보통 '베이스 모델'이라 불리는 초기 개발모델에서 각 상품화 과제의 특정 요구사항을 반영하여 파생개발을 한다. 제품 라인업에 기반한 소프트웨어 라인 업이 형성되는 개발환경에서 '베이스 코드'의 구조와 그 구성요소의 품질은 향후 파생되는 여러 많은 제품의 생산성과 품질의 근간이 된다. '베이스코드'는 최초 개발 후 여러 상품화를 거치면서 그 구조와 코드 자체에 수많은 변경이 가해진다. 상품화 과제의 요구사양에 따라 변경되거나 추가되는 기능의 구현은 필수적 활동이며, 성능 개선 및 문제점 해결을 위한 구조 및 코드의 변경 역시 상품화를 통해 지속적으로 발생하는 유지관리 활동이다. 하지만 위와 같은 변경은 최초 설계 시 의도된 구조가 깨지거나 코드의 복잡도가 증가하는 등의 노쇠화 징후(Ageing symptom)로 나타나 유지관리에 어려움을 준다. 본 논문은 노쇠화 된 베이스 코드의 상품화 적용 효율을 높이기 위해 재사용성, 유지보수성, 확장성 등의 비기능적 요소(quality attribute)의 개선을 위한 절차와 기법으로 리엔지니어링 프레임워크를 제안한다.
향후의 유비쿼터스 사회(U-Society)는 정보화에 따른 여러가지 새로운 위험들이 나타나는 사회가 될 것이며, 개인정보 생성, 수집 등을 통해 개인정보 지식베이스 형성을 가능하게 하는 정보위험사회의 도래가 예상되고 있다. 따라서, 사용자의 상황에 맞게 적응적(Adaptive)이고 적시적(Just-In-Time)으로 개인정보보호 서비스 제공이 가능한 새로운 프레임워크 개발이 요구된다. 본 논문에서는 U-Society와 프라이버시 개념의 변화 과정을 검토하고, 개인정보 및 프라이버시 침해의 유형을 비교 분석한다. 아울러, 기존 프라이버시 보호 프레임워크 모델인 WASP 아키텍쳐와 IBM의 TPM 작동 과정과 주요 기능을 살펴보고 이에 따른 문제점을 지적한다. 또한, 개인정보보호 대책을 수립하기 위해 개인정보의 라이프사이클 관점에서 수집, 저장/관리, 이용/제공, 폐기의 4단계로 분석하고 개인정보 라이프사이클에 따른 프라이버시 보호 프레임워크 모델을 제시한다.
수직 다관절 로봇의 세 가지 주요 부품인 베이스프레임, 하부프레임, 상부프레임의 경량화를 위하여 위상최적화를 적용하였다. 위상최적화를 위한 설계 영역은 기존 모델을 포함시키는 단순 영역으로 설정하고 이를 삼차원 솔리드 요소로 이산화하였다. 설계 변수들은 SIMP 법을 사용하여 각각의 요소의 물성치를 파라미터화 시켰다. 로봇의 다물체 동역학 해석으로부터 얻어진 하중들을 로봇의 하중조건으로 부여하였으며 최적화의 목적 함수는 구조의 정적, 동적 강성의 조합으로 설정하고 제한조건은 질량제한조건을 부과하였다. 위상최적설계로 얻은 결과는 주조 제조에 용이한 설계로 후처리하였다. 최종 최적화 모델은 기존 모델과 비교하여 비슷하거나 큰 정적, 동적 강성을 가지면서 베이스프레임은 11.0%, 하부프레임은 12.0%, 상부프레임은 10.0% 경량화시킬 수 있었다.
본 논문은 명함에서 지식베이스를 이용하여, 정보항목를 자동적으로 추출하는 실험을 하였다. 본 연구에서 사용한 기본개념은 명함내에 지식으로 항목과 요소들간의 관련정보 및 구조적인 정보를 이용한다. 계층적인 지식을 지식베이스로 기술하기 위해 프레임표현을 사용하고, 명함에서 항목과 그룹후보를 추출하기위한 영역분류 알고리즘을 제안했다. 100개의 대강 명함에 대해서 실험한 결과는 95%이상의 추출율을 얻었다.
본 논문에서는 기존의 연구되었던 u-헬스케어지원 분산 프레임워크에 기반을 두고 다양한 헬스케어 홈서비스를 지원하기 위해 적응형 정보 공유 서비스를 제공하는 액티브 모델을 제안한다. 또한 이를 실시간 헬스케어 홈서비스에 적용하였다. 제안한 모델은 홈 네트워크의 물리적인 환경과 헬스케어를 위한 센서, 장치 그리고 기기들로부터 수집된 데이타 및 가공된 정보를 사용자의 상황에 따라 정보 서비스를 제공한다. 기 구축된 헬스케어 데이타베이스의 정보를 이용하며, 서로 다른 주기적인 특성을 해결하기 위해 TMO 스킴을 이용하여 액티브 모델을 구현하였다. 특히, 분산 객체그룹 프레임워크(Distributed Object Group Framework:DOGF)를 기반으로 u-헬스케어를 지원하기 위한 분산 프레임워크와 다양한 헬스케어 홈서비스 간에 적응형 정보 서비스를 제공하기 위한 상호작용에 중점을 두어 기술하였다. 끝으로 본 모델을 헬스케어 모니터링 서비스에 적용하여 수행 결과 및 성능 평가를 보였다.
최근 인터넷을 이용한 분산처리와 멀티미디어에 대한 연구가 활성화됨에 따라 일반 사용자에 대한 비디오 컨텐츠의 원활한 제공과 편리한 검색방법이 절실히 요구되고 있는 실정이다. 따라서 본 논문에서는 클립단위의 대표프레임 추출로 인한 비디오 인덱싱 정보를 활용함으로써 실시간으로 비디오 검색 시스템을 지원하는 웹 서비스 시스템을 설계 및 구현한다. 구현된 시스템은 비디오 컨텐츠 제공자의 원활한 서비스를 지원하는 내용기반 인덱싱 시스템과 사용자의 다양한 검색을 지원하는 웹 기반 검색 시스템으로 구성되어있다. 기존의 데이타 순차처리 검색시스템과 달리 인덱싱 시스템은 비디오 분할에 의한 대표 프레임 추출과 연관된 정보의 클러스터링에 의한 클립 과일생성 및 클립단위의 비디오 데이타베이스 구축 방법으로 이루어진다. 대표프레임 추출은 프레임 조정방식과 화질 고정방식을 동시에 채택하여 적용함으로써 고화질이 보장되는 전송환경과 느린 회선에서도 끊김없이 안정적인 스트리밍 서비스를 제공받을 수 있도록 한다. 또한 클립단위로 이루어진 비디오 인덱싱 정보의 검색 시스템은 키워드 질의에 의한 검색 방법과 대표 프레임의 2차원 브라우징 방법 및 클립의 내용을 실시간으로 볼 수 있는 방법으로 이루어진다. 결론적으로 본 논문에서 제안한 시스템은 실제 네트워크 환경에서 보다 안정된 스트리밍 서비스를 제공받을 수 있으며, 클립 기반에서 부분적인 비디오 데이타 검색의 편리성을 제공하기 위해 검색 엔진을 범용으로 사용하는 데이타베이스를 이용함으로써 비디오 내용을 쉽게 검색할 수 있도록 해준다.ons), IPSEC(Internet Protocol Security Protocol) 서비스에 추가될 수 있다., tamoxifen(6.3%) 순으로 나타났다. 항에스트로젠제의 생체내 투여는 estrogen 존재 유무에 따라 estrogen 수용체 농도에 agonist 또는 antagonist로 작용하였다. 항에스트로젠제의 단독투여는 progesterone 수용체 생성을 증가시키나, estrogen에 의하여 유도된 progesterone 수용체 생성을 억제하였다. 이상의 결과로 보아, tamoxifen과 LY117018은 estrogen유무에 따라 흰쥐 자궁세포에서 estrogen antagonist로서 뿐만 아니라 agonist로서도 작용함을 알 수 있다. 그러나 estrogen수용체와의 결합능력이 아주 낮은 tamoxifen은, 용량에 비례하여 estrogen수용체에 결합하므로써 작용하는 LY117018과는 다른 기전으로 작용하는 것으로 생각된다.this entire process is pipelined to reduce I/O node contention dynamically. In other words, the design provides support for dynamic contention management. Then we present a software caching method using collective I/O to reduce I/O cost by reusing data already present in the memory of other
임의의 층에서 평면적에 큰 차이를 보이는 3차원 비정형 setback 구조물의 지진 거동 특성과 지진 거동 특성에 미치는 바닥 슬래브의 면내 변형 효과를 연구하였다. 비정형 setback 구조물의 전반적인 지진 거동 특성을 분석하기 위하여 베이스 부분의 평면적과 타워 부분의 평면적의 비(R/sub s/)와 단(setback) 발생 위치(L/sub s/)등을 매개 변수로 사용하였다. 48개의 비정형 setback 구조물들에 대한 해석 결과로부터 정형 구조물과 달리 setback 구조물의 경우에 단(setback) 발생 위치 근방에서 매우 급격한 층 전단력의 변화가 일어남을 알 수 있었다. 바닥슬래브의 면내 변형이 구조물의 지진 거동에 미치는 영향은 횡방향 저항 요소의 배치에 따라 크게 좌우되며 횡방향 저항 요소들간의 강성의 차이가 심하게 나타나는 전단벽-프레임 시스템의 경우에 더욱 두드러지게 나타남을 알 수 있다. 바닥슬래브의 면내 변형은 구조물이 받게 되는 밑면 전단력을 감소시키며 특히 L/sub s/=0.1인 프레임-전단벽 시스템에서 두드러진다. 또한 바닥슬래브의 면내 변형은 전단벽이 설치된 프레임에 대해서는 층 전단력의 감소 효과를 가져오고 전단벽이 설치되지 않은 프레임에 대해서는 층 전단력의 증가 현상을 가져온다. 또한 횡방향 강성의 차이로 발생한 베이스 부분과 타워 부분에서의 바닥슬래브의 면내 변형으로 인하여 모든 층의 층 변위가 크게 증가됨을 알 수 있다.
최근 우리 생활과 밀접하게 연관되어 있는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서는 컴퓨터 스스로 사용자가 처한 환경을 인식하는 상황 인식(situation-awareness) 시스템이 필수적이다 상황 인식(situation-awareness)시스템은 센서로부터 주변 환경 정보의 수집 및 결합을 통해 상황을 인식하고, 해석과 추론 처리과정을 거쳐 사용자에게 적절한 서비스를 제공한다 주변 환경이 시간에 따라 계속 변화하므로 더 좋은 서비스를 제공하기 위해서는 현재의 환경 정보뿐만 아니라 과거의 환경 정보도 고려하여 현재 상황이 어떻게 변화되고 있는지도 파악할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 시간에 따라 동적으로 변화하는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 시간을 처리할 수 있는 상황 인식 프레임워크를 제안한다. 이 프레임워크는 변화하는 컨텍스트의 시간처리를 JESS와 JAVA를 이용하여 처리하였다.
시맨틱 웹에서 실세계의 복잡한 사건들은 시간의 흐름에 따라 새로운 결과 또는 사실들이 생겨나기 때문에 시간이 포함된 지식에 대한 추론능력이 필수적이다. 본 논문에서는 대표적 병렬 분산 컴퓨팅 환경인 맵리듀스 프레임워크를 이용해, 새로운 시간 관계를 추론할 수 있는 효율적인 대용량 시간 추론 알고리즘을 제안한다. 또한, 맵리듀스 프레임워크로 구현한 대용량 시간 추론기의 성능을 분석하기 위해 샘플 시간 지식베이스를 이용한 실험들을 수행하고, 그 결과를 소개한다.
사용자의 관심사를 고려하면 상황 인지 서비스의 질을 높일 수 있다. 기존의 사용자의 관심사를 고려하는 서비스에는 지식베이스(KB)가 사용 되었으나, 최근 새로운 방법인 wikidata를 이용한 엔티티 링크를 활용한 방법도 활발히 연구가 진행되고 있다. wikidata가 적용된 엔티티 링크는 기존의 KB를 이용하는 방법보다 데이터의 변경, 보완이 쉽고 가볍다. 이에 본 논문에서는 wikidata가 적용된 엔티티 링크 모델을 이용한 상황인지 서비스를 제공 할 수 있는 프레임워크를 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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