프로그램 내의 코드클론을 찾아주는 도구나 기술들을 평가하기 위해서는 해당 도구가 탐지하는 못하는 클론이 있는지 확인해야 한다. 이를 위해서 샘플 소스코드에 대해서 코드클론을 모두 모아놓은 표준 표본 집합체가 필요하다. 그런데 기존의 코드클론 표본 집합체는 여러 클론탐지 도구의 결과들을 참조해 수작업으로 구축하지만 평가 기준으로 사용하기에는 빠져있는 표본이 많다. 본 연구에서는 자동으로 코드클론 표본 집합체를 생성하는 방법을 제안하고 도구를 구현하였다. 이 도구는 프로그램 소스를 핵심구문트리로 변환한 뒤, 트리를 샅샅이 비교하여 클론 패턴을 찾아낸다. 본 도구는 오탐이 없으며, 특정한 패턴을 제외하고 미탐도 없어서 코드클론 표본 집합체를 자동으로 생성하기 적합하다. 실험결과 상용도구인 CloneDR에서 찾아낸 클론을 모두 포함하면서 2-3배 더 많은 클론들을 찾아내었고, Bellon의 기존 표본 집합체의 클론들을 거의 대부분 포함(93-100%)하면서 자동 구축한 표본 집합체의 크기가 훨씬 크다.
안드로이드 기반 오픈 마켓의 개방성으로 인해 일반적인 정상 어플리케이션 뿐만아니라 공격자에 의해 개발된 악성 어플리케이션의 배포 역시 점차 증가하고 있는 추세이다. 악성 어플리케이션들의 확산으로 인한 피해를 줄이기 위해서는 상용 모바일 단말을 대상으로 보다 정확한 방법으로 정상 앱과 악성 앱을 판별할 수 있는 메커니즘이 개발되어야 한다. 이에 본 논문에서는 안드로이드 플랫폼 기반 모바일 단말을 대상으로 정상 앱과 악성 앱으로 부터 이벤트 패턴을 분석하기 위해 안드로이드 오픈 마켓에서 가장 사용자 이용도가 높은 게임 앱을 대상으로 정상 이벤트 패턴을 분석하였고, Android MalGenome Project에서 배포하고 있는 1,260개의 악성 샘플들 중에서 게임 앱 형태에 해당하는 악성 앱과 유사 악성 앱 등을 대상으로 악성 이벤트 패턴을 분석하였다. 이와 같이 안드로이드 기반 모바일 단말에서 정상 앱과 악성 앱을 대상으로 리눅스 기반 시스템 콜 추출 도구인 Strace를 이용해 정상 앱과 악성 앱의 이벤트를 추출하는 실험을 수행하였다. 정상 앱 및 악성 앱이 각각 실행되었을 때 발생하는 이벤트를 수집하여 각각의 이벤트 집합에 대한 연관성 분석 과정을 수행하였다. 이러한 과정을 통해 정상 앱과 악성 앱 각각에 대한 이벤트 발생 특징 및 패턴과 분포도를 분석하여 이벤트 유사도를 추출할 수 있었으며 최종적으로는 임의의 앱에 대한 악성 여부를 판별하는 메커니즘을 제시하였다.
본 논문에서는 구형 빔 패턴을 효율적으로 형성하기 위한 새로운 MDAS-DR 안테나 구조를 제안하였다. 안테나 구조는 크게 스택 마이크로스트립 패치 여기 소자, 다층 원형 도체 배열 소자들과 그 주위를 에워싸고 있는 유전체 링으로 구성된다. 다층 원형 도체 배열 구조는 스택 마이크로스트립 패치 여기 소자에 의해 방사 전력을 공급 받아 그 주변의 유전체 링과의 전기적 상호 결합 작용에 의해 원거리에서 구형 빔 방사 패턴을 형성할 수 있다. 유전체 링 구조의 설계 변수는 다층 원형 도체 배열 구조의 설계 변수와 더불어 구형 빔 패턴 형성에 중요한 설계 변수들로서 구형 빔 안테나를 위해 12개의 다층 원형 도체 배열과 유전율이 2.05인 테프론 유전체가 사용되었다. 제안된 안테나 구조의 유효성을 검증하기 위하여 10 GHz 대역$(9.6\sim10.4\;GHz)$에서 동작하는 안테 나를 설계하였으며, 시뮬레이션에는 삼차원 안테나 구조 해석에 적합한 상용 CST Microwave $Studio^{TM}$ 시뮬레이터가 사용되었다. 또한, 안테나 시제품을 제작한 후 무반사실 안테나 챔버에서 전기적 특성들을 측정하였다. 구형 빔 패턴 형성을 갖는 안테나 시제품의 측정 결과들은 시뮬레이션 결과들과 잘 일치하였으며, 측정 결과들로부터 MDAS-DR 안테나의 10 GHz에서의 측정 이득은 11.18 dBi이었으며, 최소한 8.0 % 대역 폭 내에서 약 $40^{\circ}$의 양호한 구형 빔 패턴을 형성함을 확인할 수 있었다.
본 논문은 상용 OS 인 windows CE 기반의 PDA에서 음성으로 각 응용 프로그램 을 실행하는 방법 및 구성을 제시한다. PDA는 기존 desktop PC 에 비해 사용자 입력수단이 많지 않고, 그 사용법조차 까다롭다. 예를 들어 SIP(Soft Input Panel)을 이용하여 채팅을 하거나 인터넷 웹 브라우저에 주소입력조차 쉽지 않다. 이에 KT의 자체 개발한 음성인식엔진을 이용하여 PDA내 응용프로그램 과 사용자입력 요구사항을 원활히 연결, 보다 편리한 사용자 입력인터페이스를 제공한다. KT의 음성인식엔진은 corpus 기반으로 HMM 모델을 이용, 사용자 음성을 인식하여 그 결과를 출력한다. 본 논문에서는 PDA에서의 이러한 음성인식엔진을 이용, 다수의 응용프로그램을 실행하고 제어하는 구성과 패턴을 제시한다.
본 논문에서는 Moment 법을 이용한 안테나 해석 프로그램에 대해 다룬다. Delaunay 삼각화 알고리즘에 근거하여 pre-processor를 구현한다. Moment법을 이용하여 main-processor를 구현한다. S-parameter를 주파수 영역과 Smith Chart에 표시하고, 방사패턴을 다양한 각도에서 확인 할 수 있도록 post-processor를 구현한다. 해석 결과의 신뢰성을 위해 20GHz 에서 동작하는 고 이득 및 고지향성을 갖는 마이크로스트립 패치 안테나 어레이를 설계하고 이를 제작 및 측정한다. 측정결과와 상용 툴의 결과와 구현한 프로그램의 결과를 비교 및 분석한다.
본 논문은 DNA microarray chip 을 사용한 실험 결과로 생산되는 대량의 데이터를 효율적으로 관리하기 위한 LIMS 개발에 대해 기술한다. 기존의 상용 LIMS 는 보편적 패턴과 방식을 정규화하여 제공하기 때문에 실험실의 고유한 방식을 포함하긴 어렵다. 본 논문에서는 유연성 있는 LIMS 를 개발하기 위해 특정 실험 중심으로 설계하면서 MAGE-OM 의 표준을 따르도록 디자인하였고, HYLIMS manager 라는 Local Application 과 검색을 주로 이용하는 사용자를 위하여 Web 검색 시스템을 구현하였다. 데이터베이스의 부하를 줄이기 위해 데이터 저장용 DB 와 검색용 DB 를 구분하였고, 데이터를 타입과 처리 형태에 따라 분류하여 관리하였으며 데이터 보안을 위해 실험 관리자가 사용자의 접근 제한을 설정 할 수 있도록 하였다.
본 연구는 디지털 TV의 다채널화와 관련하여 최근 사용편의성 문제가 중요하게 대두되고 있는 EPG(Electronc Program Guide)와 조작장치를 대상으로 사용자의 요구사항을 분석하고 그에 대한 해결 방안을 제시하고자 하였다. 디지털 방송이 국내에서는 아직 보편화되어 있지 않아 일본 동경 지역 SkyPerfecTV 가입자를 대상으로 다채널 TV 환경에서 디지털 STB(Set Top Box)의 사용실태를 조사하고 분석하였다. 그 결과 간편한 채널 이동 과 EPG 네비게이션 방식, 일대일 TV 환경도래와 개인별 선호 패턴의 극화 현상에 대응한 개인화된 시청환경, 광범위한 정보공간에 대해 제압감을 증강시킬 수 있는 정보표시 방법, 조작수를 줄이며 직접 조작감을 향상시킬 수 있는 입력장치 등에 대한 사용자 요구를 파악할 수 있었다. 이러한 조사결과를 바탕으로 본 연구에서는 “퍼스널 TV”라는 근미래형 인터랙션 스타일을 상정하고 가상 디지털 방송국(D/TV 시뮬레이터)을 기반으로 “퍼스널 컨트롤”과 “스마트 EPG”의 사용자 인터페이스를 개발하였다.
본 논문에서는 알파벳 대문자 영상에 다양한 특징을 추출하고 이를 신경망을 이용하여 영문 알파벳을 구분하는 방법을 제안하고자 한다. 제안된 방식은 비교적 간단한 연산을 통해 입력된 영상에 대한 정보를 추출하여 신경망에 대입을 함으로서, 빠른 결과를 얻는 것과 동시에 알파벳 이미지가 아닌 알파벳 내에 들어있는 패턴들을 이용하여 알파벳을 구분함으로서 노이즈에 강한 장점을 나타내고 있다. 다양한 필체를 이용하여 실험을 수행하였고, 현재 사용 중인 상용 프로그램과 본 논문에서 제안한 방법의 적중률을 비교하였다.
본 논문에서는 아라비안 숫자의 중의성을 효과적으로 제거하고 숫자 표현의 발음을 정확하게 문자화할 수 있는 임베디드 시스템용 경량화된 아라비안 숫자 읽기 시스템을 제안한다. 이를 위해 7 가지의 숫자 읽기 방식(Headings of Arabic Numerals RAN)을 분류하였고, 문자화 규칙을 설정하기 위해. (1) 문맥 자질, (2) 패턴 자질, (3) 휴리스틱 정보를 숫자 표현의 의미에 따라 분석하였다. 그리고 숫자의 문자화 시스템을 최적화하여 임베디드 시스템에 탑재하기 위해 (1) 형태소 분석 모듈의 분리, (2) 사전 압축, (3) 인명과 지명의 제거를 하였고, 이를 홍해 심각한 정확도 손실 없이 메모리 사용량과 처리 시간을 크게 줄일 수 있었다. 경량화된 mini-TAN 은 $96.9\~98.3\%$의 정확도를 보이며, 기존 상용 TTS 시스템에 비해서도 숫자 읽기의 처리에 있어 높은 정확도를 보인다.
뇌파 수집과 분석을 위한 상용 장비인 모바일 헤드셋 Emotiv를 이용한 BCI 연구가 있었다. 특히 Emotiv에서 제공되는 학습기능을 사용한 사례들에서 다양한 패턴을 학습한 경우는 인식률이 떨어지고 학습하는데 많은 시간이 소비된다. 본 논문에서는 Emotiv의 학습기능을 한 가지만 사용해서 인식률을 높이고 자이로센서를 이용하여 로봇을 4가지 방향으로 제어해서 원하는 경로로 이동가능 한 기능을 구현했다. 구현한 결과는 평균 85.67%를 보여 성공적이었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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