프로그램 내에서 오류의 정확한 위치를 찾아내는 것은 많은 시간과 노력을 필요로 하는 작업이다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 프로그램의 제어 흐름을 이용한 자동화된 오류 위치 추정 기법이 오랫동안 연구되어 왔으나, 데이터 흐름 기반 언어로 작성된 프로그램에 대해서는 적용될 수 없다는 한계가 있다. 최근 개발된 뮤테이션(mutation) 기반 오류 위치 추정 기법의 경우 프로그램의 제어 흐름 대신 뮤턴트(mutant)라 불리는 인공 오류를 활용하기 때문에 데이터 흐름 기반 언어로 구현된 프로그램에 대해서도 활용될 수 있을 것으로 기대되나, 오류 위치 추정 효과성에 대한 연구는 이루어지지 않았다. 본 연구는 데이터 흐름 기반 언어인 Function Block Diagram (FBD)로 구현된 프로그램을 대상으로 뮤테이션 기반 오류 위치 추정 기법이 실제 오류의 위치를 얼마나 정확하게 추정할 수 있는지에 대한 사례 연구를 수행한다. 실제 원자로 보호 시스템 대상 초기 버전에 사용되었던 FBD 프로그램에서 발견된 오류들을 수집하고, 각 오류별 위치 추정의 효과성을 분석한다.
스마트 모바일 기기 즉, 스마트폰을 이용한 위치 기반 서비스(LBS)가 각광 받고 있는 가운데, 사용자 관점에서의 위치 측정에 대한 오류를 검출과 위치를 교정하는 서비스가 필요로 하게 되었다. GPS를 이용한 위치 측정의 방법을 예로 들어 GPS 신호를 수신하는 기기에서의 위치 측정 오류 감지는 어려운 실정이고 약간 더 정밀하게 측정하는 방법뿐이 존재하지 않는다. 이 논문에서는 GPS 수신기와 같은 사용자 관점에서 위치 데이터들의 속도를 계산하여 속도의 변화량을 이용해 multipath와 같은 위치 데이터의 오류를 검출하고 교정한 결과에 대해 다룬다. 단순 속도의 변화량이 아닌 인간의 이동 속도가 지수 확률 분포를 따른다는 사실을 기반하여 이동 윈도우(Moving Window)의 개념을 도입해 매 윈도우마다 한계 속도를 결정하고 한계 속도 이상의 속도가 발생하였을 때를 위치 오류라 검출 할 것이다.
기 제작된 지하시설물도의 정확도를 분석한 결과 오류 유형을 도형정보의 위치오류와 속성정보의 오류 두 가지로 구분 지을 수 있었으며, 도형정보의 위치오류는 지하시설물의 탐사와 위치측량과정에서, 속성정보의 오류는 자료의 입력과정에서 주로 발생하고 있었다. 본 연구에서는 실험을 통하여 탐사정확도와 위치측량정확도를 향상시킬 수 있는 방안을 제시하였고, 공정개선을 통한 속성오류의 감소방안을 제시하였다.
정지궤도 기상위성자료의 시차오류(Parallax error)는 기상위성 산출물 중에서 구름과 관련된 산출물의 위치 오류를 발생시키기 때문에 강수의 유무와 강도를 옳게 분석하더라도 강수위치 선정에 오류를 발생시킬 수 있다. 본 연구에서는 시차오류를 보정하는 방법을 제시하고 보정방법을 검증 및 적용하는데 목적이 있다. 시차오류에 의한 구름위치 보정은 첫째, 원래의 위성친정각파 구름고도를 입력 자료로 보정된 위성천정각을 산출한다. 둘째, 보정된 위성천정각과 위성방위각을 이용하여 위성시차오류를 보정하여 구름의 원래 위치에 가깝게 옮겨준다. 시차오류는 위성천정각이 증가하고 구름고도가 증가 할수록 더 크게 나타나며, 동아시아지역($20{\sim}50^{\circ}N$)에서는 최대 약 25km의 구름위치오류가 발생 할 수 있다. Terra MODIS(Moderate-Resolution Imaging Spectrometer)의 센서천정각 $20^{\circ}$이내의 관측 자료와 검증한 결과 시차 보정된 구름위치가 원래 위치에 가깝게 개선된 것을 확인 할 수 있었다. 본 논문에서 제시한 정지위성 시차오류 보정방법은 향후 아시아지역의 여러 정지궤도 기상위성의 영상 활용성 증대에도 기여할 것이다.
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. 본 논문에서는 연속적인 위치 데이터들 사이에서 오류를 찾아내는 알고리즘을 제안할 것이다. 이동 윈도우에서의 이동 평균과 이동 표준편차가 이동 유의구간을 구성할 것이고, 이 이동 유의 구간은 오류 데이터들을 찾아내는 데에 사용될 것이다. 또한 오류 데이터를 교정하는 방식도 제안할 것이다. 이러한 일련의 과정을 본 논문에서는 알고리즘으로 나타낸 후 실험을 통해 입증할 것이다. 이러한 방식의 접근이 다른 위치기반 응용프로그램이나 인간 이동 연구에 도움이 될 것이라 생각한다.
패치-스티치(patch-and-stitch) 기법을 사용하는 위치추정 알고리즘에서 발생하는 플립오류는 두 패치를 하나의 좌표계로 통합하는 과정에서 패치가 잘못 뒤집혀 병합되는 경우에 발생한다. 본 논문은 플립오류의 발생을 억제하는 앵커프리(anchor free) 패치-스티치 위치추정 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 두 단계를 거쳐서 플립 오류의 가능성을 제거한다. 첫째, 각각의 인접한 패치 쌍에 대해서 플립모호성(flip ambiguity) 검사를 통해 플립오류의 발생가능성이 높은 패치 쌍을 찾아낸다. 둘째, 전역적인 수준에서 플립충돌(flip conflict) 검사를 통해 플립 오류의 가능성이 높은 패치 쌍을 찾아낸다. 시뮬레이션을 통한 성능 평가는 제안하는 알고리즘이 기존 것에 비해 더 우수한 위치추정이 가능함을 보여준다.
본 연구는 머리어-후행언어(head-final language)로 분류되는 한국어의 통사 및 의미 처리 과정의 언어간(cross linguistic) 일반성과 언어내(intra-language) 특이성을 ERP(event- related potentials) 실험결과를 통해 알아보고자 하였다. 한국어 문장처리 과정에서의 통사 및 의미 처리특성은, 우선 이들을 지표하는 각각의 오류문을 통해 P600과 N400 이라는 언어일반의 처리과정을 보이면서도 각 성분의 영역분포는 오류가 출현된 위치에 따라 분기하고 있음을 관찰할 수 있었다. 곧, 문미위치의 술어오류에서 중심-두정 부위의 활성화 우세로 각 오류간 영역분화를 보이는 패턴을 새롭게 확인하였다. 이로써 오류의 유형별 재분류과정으로 드러난 오류출현 위치가 오류의 유형 내에 영향을 끼치는 한 변수가 될 수 있으며. 이는 이들 보어 및 술어를 구성하는 고유의 범주 특성으로 해석할 수 있는 근거가 될 수 있음도 아울러 확인하였다.
기존의 영상 획득 시스템들이 어느 정도의 엘리어싱을 허용하도록 제작되어왔음에도 불구하고, 고해상도 영상에 대한 요구는 점점 더 증가하고 있다. 본 논문에서는 부정확한 부화소 단위의 위치추정 오류를 고려한 고해상도 재구성 알고리즘을 제안한다. 부정확한 부화소 위치 추정 오류로 인해 생기는 불량위치문제(ill-posedness)를 해결하기 위해 정규화된 반복 연산법을 적용하였다. 특히 여러장의 저해상도 영상들을 개별적으로 고려하기에 적합한 다중채널 영상 재구성 방법을 도입하였다. 각 저해상도 영상에서 발생하는 움직임 추정오류는 서로 다른 경향성을 나타내므로, 정규화 파라미터들은 각 채널에 맞게 결정되어야 한다. 이를 위채 정규화 파라미터들을 자동으로 결정하는 방법을 제안한다. 제안한 알고리즘은 움직임 추정 오류에 매우 안정하며, 원 영상과 잡음에 대한 사전정보를 필요로 하지 않는다. 또한 주관적인 측면과 객관적인 측면에서 모두 우수한 결과를 실험적으로 보인다.
살아있는 세포는 세포의 주기에 따라 생성되거나 사멸되는 과정을 반복하게 된다. 이 기간 동안 오류가 발생하면 세포가 생명을 유지하기 위해서는 주변 세포에서 오류가 부분을 찾아서 그 세포를 사멸시킬 수 있는 과정을 거치게 된다. 이런 세포 기능을 모사하여 회로 시스템에 적용하였다. 회로가 기능을 유지하다가 오류가 발생하였는지 확인하기 위해서는 DMR(Double Modular Redundancy)로 구현된 회로에 의해서 위치를 파악하고 빠르게 복구할 수 있도록 같은 회로를 구현하였다. 본 연구에서는 카운터를 구현하였으며 임의의 부분에 오류가 발생하도록 회로를 구성, 오류위치를 찾고 정상적으로 동작할 수 있도록 하였다.
테스트와 동시에 오류 비트의 수와 위치를 파악하도록 하여 redundancy 프로그래밍이 용이한 다수 비트 출력 DRAM을 위한 BIST 구조가 소개되었다. 일반적으로, DRAM 셀이 n개의 블록으로 구성된 경우에, 단지 n개의 비교기와 한 개의 3가지 상태 엔코더를 사용하여, 무오류 상태, 한 개의 오류가 있을 경우, 오류상태 및 오류비트가 존재하는 블록의 위치, 두개의 블록에 오류가 있을 경우 오류 상태 등 총 n + 2개의 상태를 나타낼 수 있다. 제안된 방법을 통하여, 두개 이상의 블록에 오류가 있을 경우, 오류 비트의 위치와 수를 파악하는 방법으로 용이하게 확장 구현가능하다. 8블록으로 구성된 64MEG DRAM 경우의 성능 비교 결과 단지 0.115%의 칩 면적 증가로, 테스트 및 redundancy 프로그래밍 시간이 1/750로 감소하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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