오늘날 모바일 스마트 기기의 발전은 위치기반의 새로운 기술을 이끌었다. 현재 위치 데이터를 사용하는 많은 응용프로그램들이 소개되었고, 또한 널리 사용되고 있다. 하지만 아직 이러한 위치 데이터들은 환경적인 요소 등으로 인해 오류가 많다. 우리는 이전 연구에서 위치 데이터의 오류 검출 및 교정 알고리즘을 제안하였다. 또 다른 연구에선 인간의 이동속도가 어떠한 확률분포모델을 따르는지 연구하였다. 그리하여 본 논문에서는 인간의 이동속도의 분포로서 적합하다고 판명된 확률분포모델 중 Lognormal 분포, Gamma 분포, Weibull분포를 선택하여 위치데이터 오류 검출 및 교정 알고리즘에 적용하기 위한 확률분포 계산을 제안한다. 그 중 일부는 계산의 복잡도를 낮추기 위해 확률분포표를 제공할 것이다.
소프트웨어의 대형화와 사용자 요구사항의 복잡화에 따라, 소프트웨어 개발 초기 단계에서의 산출물의 정확성과 일관성은 중요해지고 있다. 하지만, 객체지향 방법을 기반으로 한 설계 문서에 대한 오류 검출 및 일관성 점검을 위한 기법은 만족할 만한 수준에 이르지 못하고 있다. 본 논문은 UML(Unified Modeling Language)의 다이어그램들에 대한 메타모델을 작성하고, 메타모델의 각 요소들에 대하여 적용할 일반화된 메타규칙을 도출하고, 메타규칙들을 각 다이어그램에 적용한 세부규칙 도출에 활용하였다. 이 방법은 오류 검출과 일관성 점검에 활용할 세부규칙들을 체계적으로 도출하므로, 규칙의 완전성을 도모하고 규칙적용의 자동화를 가능하게 하였다. 또한, 도출된 세부규칙을 적용한 사례를 통하여 그 효용성을 확인하였다.
본 논문은 정수론에 기반하여, PN (Pseudo Noise) 확산부호를 포함한 이원부호의 위상오프셋 오류검출방법을 제안한다. 부호분할다원접속 (code division multiple access : CDMA) 이동 통신 시스템에서는 확산부호의 위상오프셋을 인용하여, 각 기지국을 구분하고 있으므로 위상오프셋을 안다는 것은 매우 중요하다. 부호의 주기가 길지 않을 경우는 한 부호와 이전된 부호 사이의 위상 오프셋은 두 부호를 비교하여 구할 수 있지만, 부호의 주기가 길어지면 이러한 방법으로는 어려움이 따른다. 제안된 방법의 오류검출실패확률 식을 유도하고 시뮬레이션 결과를 이용하여 검증한다. 그리고 회고 구현 방법에 관하여서도 논하며, 간단한 회로로 구현할 수 있음을 보인다.
본 논문은 지문인식률에 있어서 중요한 요소인 중심점(core point) 검출에 대하여 기존의 Poincare 지수를 이용하는 방법과 Sine을 취하는 방법의 결점을 해결하기 위해 마스크 블록을 이용하여 중심점을 검출 하는 방법을 제안하였다. 이에 대한 실험결과는 기존의 방법보다 빠르면서 검출 일관성에서도 좀더 나은 결과를 나타내었고 Arch형 지문의 중심점 검출에 있어서도 기존 방법들의 오류를 줄일 수 있었다.
최근 다수의 후 순위 사용자(Secondary User)가 각각의 검출 결과를 융합 센터(Fusion Center)에 보고하여 대역 검출의 성능을 향상시키기 위한 협력 대역 검출 기법이 이루어지고 있다. 또한 선 순위 사용자(Primary User)에게 할당된 주파수 대역을 융합 센터가 공유하는 인지 무선(Cognitive Radio)기술이 개발되고 있다. 이 논문에서는 분산 협력 대역 검출 환경에서 후 순위 사용자의 검출 정보가 융합 센터로 보고되는 채널의 오류 확률을 고려한 기존 분산 협력 대역 검출 기법의 성능 저하를 보완하는 새로운 분산 협력 대역 검출 기법을 제안하였다. 또한 분산 협력 대역 검출 기법의 오류 확률을 최소화 하는 검출 문턱값의 최적화 방법을 수식의 유도를 통해 제안하였다. 최적의 검출 문턱값은 분산 협력 대역 검출의 성능을 최대화 하는 것을 확인하였다.
한국어 형태소 분석에서 미등록 형태소 오류들은 2가지 유형으로 나뉜다. 첫 번째 오류 유형은 형태소 분석기가 어떤 형태소열도 찾아내지 못하는 것이고, 두 번째 오류 유형은 등록 형태소들의 잘못된 조합을 찾아내는 것이다. 지금까지 대부분의 기존 미등록 형태소 추정 기술들은 단지 첫 번째 오류 유형에만 초점을 맞추어 왔다. 본 논문에서는 2가지 유형의 오류들의 모두 다룰 수 있는 미등록 형태소 추정 방법을 제안한다. 제안 방법은 SVM(Support Vector Machine)을 이용하여 미등록 형태소 오류들을 포함할 가능성이 있는 어절들을 검출한다. 그리고 CRFs(Conditional Random Fields)를 이용하여 검출된 어절들의 형태소 분리와 품사 태깅을 수행한다. 실험에서 제안 방법은 기능어 최장 일치 기반의 전형적인 방법보다 뛰어난 성능을 보였다. 실험 결과에 기초하여 미등록 형태소 오류의 두 번째 유형이 한국어 형태소 분석의 성능을 올리기 위해서 꼭 다루어져야 한다는 것을 알 수 있었다.
본 논문에서는 자연어 처리 연구에서 이용되는 품사 표지 부착 말뭉치의 오류 검증 방안에 대해 제안한다. 현재까지의 품사 표지 부착 말뭉치들은 정제보다는 구축에 중점을 두고 있으며, 기존의 오류 검출과 정정 방안에 관련된 연구들은 기 구축된 말뭉치를 대상으로 한 것이 아니라, 품사 표지 부착 시스템의 후 처리에 집중하고 있다. 형태소 분석기나 품사 표지 부착 시스템의 학습에 이용되는 품사 표지 부착 말뭉치가 오류 검증 단계를 거친다면 이 시스템들은 좀 더 높은 신뢰성을 가지게 될 것이다. 본 논문에서는 품사 표지부착 말뭉치 검증을 위한 어절 분할 오류, 철자 오류, 표지 부착 오류, 형식 오류, 일관성 오류의 5가지 오류 유형과 검증 방안을 제안한다. 또한 제안한 방법에 따라 세종 계획의 형태소 분석 말뭉치의 오류를 검증해 보았으며, 그 결과 말뭉치 오류 정제가 말뭉치의 신뢰도를 향상시킬 수 있음을 보인다.
본 논문에서는 세포가 지니는 자가 복구 기능을 모사한 디지털 시스템 설계에서의 설계 방향에 대해 연구한다. 세포의 본래 구조인 3차원 배열이 아닌 FPGA를 이용하여 Cell들을 2차원 구조로 설계하고 효율적인 오류검출을 위한 블록배열 방법에 대해 알아보았다. 일정한 규칙성을 지닌 방법으로 설계를 하므로 전체 디지털 회로를 세부적으로 나누어 배열 시 쉽고 빠르게 검출할 수 있다.
본 논문에서는 세포가 지니는 자가 복구 기능을 모사한 디지털 시스템 설계에서의 설계 방향에 대해 연구한다. 세포의 본래 구조인 3차원 배열이 아닌 FPGA를 이용하여 Cell들을 2차원 구조로 설계하고 효율적인 오류검출을 위한 블록배열 방법에 대해 알아보았다. 일정한 규칙성을 지닌 방법으로 설계를 하므로 전체 디지털 회로를 세부적으로 나누어 배열 시 쉽고 빠르게 검출할 수 있다.
본 논문은 소프트웨어 설계 시 향상된 오류 검출방법을 통해서 소프트웨어 설계의 질을 향상시켜 그에 따른 소프트웨어 제품의 질을 향상시키데 목적을 두고 있다. 또한 소프트웨어 설계 방법론인 MOA(Methodology for Object to Agents)를 기초로 하고 있으며, MOA는 보편적인 정보 모델로써 온톨로지 기반 모델인 OSSD( Ontology for Sortware Specification and Desigh)모델을 이용한다. 본 논문은 OSSD 모델, 뷰-간 비일관성 검사기법, 일관성 프레임워크의 온톨로지적 특성과 연관된 규칙의 조합을 이용하여 UML모델에서 OSSD 모델로의 변환과정에서 수행되는 새로운 형식의 오류 검출방법을 정의한다. OSSD 모델로의 변환과정은 OSSD 모델의 인스턴스를 생성하기 위한 알고리즘에서 복수의 사상테이블을 이용하는 소프트웨어 설계의 어휘분석과 의미분석을 포함한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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