시장조사나 소비자 행태 등을 조사하기 위해 많은 설문들이 이루어진다. 최근에는 컴퓨터를 이용하여 독립적인 설문 소프트웨어를 이용하거나 웹 상에서 직접 설문에 응답하는 등 다양한 방식의 설문조사 시스템이 개발되었다. 설문 조사는 복잡한 절차와 많을 시간, 많은 일손을 필요로 한다. 이러한 설문 시스템에서 다루어지는 복잡한 시스템 체계를 효율적으로 처리하고, 데이터의 저장이나 추출 방법 둥에 대해 많은 연구가 필요하다. 본 논문에서는 설문 시스템의 데이터의 양이 증가하고, 형태가 복잡해짐에 따라 이를 효율적으로 처리하기 위한 XML을 이용한 신뢰성 있는 실시간 설문조사 시스템 체계를 설계 구현한다.
소프트웨어 복잡도는 대상 시스템의 유지보수성을 평가하는 주요한 메트릭인데 기존의 웹 어플리케이션 기반 복잡도는 대부분 단순히 개수 기반으로 정의되어 실제 개발자나 유지보수자의 관점에서 느끼는 이해도를 반영하기 어렵다. 이를 보완하기 위하여 정보이론의 엔트로피를 이용하여 복잡도를 정의할 수 있으나, 개별 페이지의 정보량을 동일하게 취급하고 있다. 본 논문에서는 웹 어플리케이션의 구조 복잡도를 유사도 및 정보이론에 기반하여 제안하였다. 즉, 엔트로피에 기반하되, 기존의 유사도를 이용하여 타 페이지들과 유사성이 높은 페이지의 내부 정보량은 그렇지 않은 페이지보다 낮도록 정의하여 이러한 단점을 보완하였다. 또한 관점에 따라 각기 다른 유사도를 적용할 수 있도록 함으로써 복잡도를 여러 관점에서 측정할 수 있도록 하였다. 이후 복잡도 속성을 이용하여 이론적으로 검증하였고, 사례 연구를 통하여 본 기법의 유용성을 보였다.
본 논문은 시 계열 데이터에서의 연관성 발견에 있어서 복잡성과 연산량을 효과적으로 줄이며 연관성을 찾아내는 기법에 대해 기술한다. 기존의 시 계열 데이터에서의 sequence 분할 방법은 복잡한 clustering 기법을 사용하여 많은 시간과 resource를 필요로 하는 제한이 있다 이에 본 논문에서는 효과적인 sequence 분할을 위한 증감 table을 이용한 방법을 제안하였다.
복잡한 리듬의 근간에는 소위 폴리리듬이라 일컫는 리듬이 자주 등장하는데, 폴리리듬이란 한마디로 기존의 펄스에 반하는 새로운 펄스의 리듬이 기존의 리듬과 동시에 진행되는 복합리듬을 얘기하는 것이다. 이때 단순한 폴리리듬(예를 들면 2:3, 3:4등)은 우리가 쉽고 또 정확하게 접근할 수 있으나 복잡한 폴리리듬은 아주 숙련된 연주자들조차도 정확히 연주하기가 어렵다. 이에 본 논문에서는 이러한 복잡한 폴리리듬을 쉽게 접근할 수 있는 방법으로 '가상 리듬 연주법'이라는 새로운 개념을 도입하고자한다. 이것의 가장 핵심적인 내용은 복잡한 폴리리듬의 정확한 연주는 그 수학적 복잡성으로 인해 어렵지만 그 수학적 복잡성의 근사치에 해당하는 우리가 이해하기 쉬운 다른 리듬으로 대체하여 연주하는 방법을 이용하여 그 이해도를 높이자는 것이다.
소프트웨어 관리 모델은 크게 소프트웨어 프로젝트 견적 모델과 소프트웨어 설계평가 모델, 소프트웨어 복잡성 모델, 소프트웨어 신뢰도 성장 모델, 소프트웨어 프로세스 개선 모델 등으로 나누어진다. 그 중에서도 개발된 소프트웨어를 정량적으로 분석하여 평가하는 모델이 소프트웨어 복잡도 모델이다. 즉, 소프트웨어를 객관적으로 관리하는데 있어서 정량적인 판단 기준이 필요하다. 그렇기 때문에 소프트웨어 복잡성 모델(software complexity model)은 소프트웨어의 복잡성에 대한 정량적인 평가에 응용할 목적으로 도입되었으며, 소프트웨어 복잡성 측정시 이 결과를 소프트웨어 관리(software management)의 기준에 이용하는데 있어서 품질이나 생산성에 대한 영향을 제공할 때 정량적이고 명확히 할 필요가 있기 때문이다. 다시 말해서 복잡한 프로그램에는 에러가 많이 포함될 가능성이 높고 또 개발비용(source cost)도 높다는 것을 경험적으로 알 수 있다. 이러한 관계가 성립되지 않는 경우에는 소프트웨어의 효과적인 관리가 곤란하다. 본 논문은 이런 관점에서 대표적인 소프트웨어 복잡성 모델에 대한 적용법에 대해 기술하고 개발중인 교환시스템의 소프트웨어에 대해 volume metrics와 process complexity metrics 방법, 제어구조 및 인터페이스 구조 방법에 대한 분석 결과와 시스템 개발을 수행하는 과정에서 발생되고 있는 문제점들에 대해 다각도로 분석을 하여 이를 유사한 시스템 연구개발 및 프로젝트 관리에 활용하고자 한다.
본 연구는 컨버전스 제품의 대표격인 스마트폰을 대상으로 해당 스마트폰에서 광고의 양, 하드웨어 다양성, 소프트웨어의 다양성 등이 스마트폰에 대한 유용성 지각과 복잡성 지각에 동시에 영향을 줄 수 있고 복잡성은 기능적 피로에 영향을 미칠 수 있다는 것을 검증하려고 하였다. 먼저, 소비자가 모바일 광고를 과다하다고 느낄수록 스마트폰의 유용성을 낮추고 복잡성을 높인다는 것은 검증되지 못하였지만 하드웨어의 다양성은 유용성을 높이고 복잡성을 높게 지각하게 만들 것이라는 가설은 강하게 지지되었다. 몇번 논의되었듯이 컨버전스의 가장 기본은 상당히 많은 하드웨어의 통합이다. 결국, 많은 하드웨어는 스마트폰의 효용가치를 높이는 중요한 원인이 되기도 하지만 동시에 복잡성을 높여 소비자에게 스마트폰을 이용하는데서 피로를 유발하는 원인으로 작용할 수도 있다는 결론이다. 소프트웨어의 다양성은 유용성을 높게 지각하게 만드는 요소이기는 하나 복잡성에는 별다른 영향을 미치지 못하는 것으로 나타났다. 유용한 모바일 앱을 많이 제공하는 것은 역시 하나의 매력적인 요소로 작용할 수 있다고 결론지었다. 마지막으로 복잡성은 기능적 피로를 높게 지각하는데 영향을 미치는 중요한 요인으로 밝혀졌으며 결국, 이는 무조건 많다고 좋은 것이 아니라 최적의 컨버전스 조합을 찾는 것이 바람직하다는 시사점을 제시할 수 있다.
소프트웨어가 수행되는 환경은 점점 복잡해지고, 예측이 어려워지고 있지만, 소프트웨어의 자율성과 견고성을 달성하는 것은 여전히 어려운 문제 중에 하나이다. 적응형 소프트웨어는 소프트웨어의 복잡성을 해결하고 자율성과 견고성을 달성하는데 기여할 새로운 소프트웨어 개발 패러다임으로 떠오르고 있다. 적응형 소프트웨어는 환경과 자신의 상태를 인지하고 현재의 성능을 향상시킬 방법을 스스로 판단하여 소프트에어의 구조 및 행위를 변경할 수 있는 소프트웨어이다. 본 논문에서는 적응형 소프트웨어의 개발 초기단계에서 요구사항 분석 단계에서 추출된 목표와 시나리오를 이용하여 어떻게 적응형 소프트웨어의 각 기능을 정의하는 방안을 제시한다.
예측(predictive) 이미지 코딩에서는 최소 자승법을 기반으로 하는 적응적인 예측기가 에지 주변에 있는 픽셀(pixel)의 예측 결과를 향상시키는데 효과적인 방법으로 알려져있다. 본 논문에서는 가중치 윤곽선 검출기 (weighted edge detector)를 이용한 하이브리드 보간 알고리듬(hybrid interpolation algorithm)을 제안한다 전체적인 계산의 복잡도를 감소시키기 위해서 2차원 선형 보긴(bilinear interpolation)과 에지 방향성을 이용한 보간(edge directed interpolation) 알고리듬을 선택적으로 적용시키는 하이브리드 접근방법을 이용한다. 이런 접근 방법을 2차원 선형 보간 알고리듬과 에지 방향성을 이용한 보간 알고리듬을 적용했을 경우와 비교하기 위해서 PSNR과 SSIM 측정값을 이용하여 객관적이고 주관적인 영상의 화질 비교는 제안한 알고리듬이 비슷한 성능을 나타냄을 보여준다. 또한 제안하는 가중치 윤곽선 검출기를 이용한 하이브리드 보간 알고리듬은 정규화된 CPU 수행 시간을 에지 방향성을 이용한 보간 알고리듬과 비교하면 최대 20배의 복잡도 감소 효과를 얻을 수 있다.
고에너지적 Nd-Fe-B계 소결자석 제조를 위한 펄스자장 성형시, 금형 및 다양한 성형조건이 자석의 이방화율 향상에 미치는 영향에 대하여 조사하였다. 일반적으로 butterfly, disk or coin 형태의 자석을 제조하는 방법으로는, 종축자장성형법(Axial Die Press, ADP)을 이용하여 최종제품의 near-net shape으로 성형 및 소결하는 방법과, 횡축자장성형법(Transverse Die Press, TDP)을 이용하여 blick or cylinder 형태로 제조한 후 여러 단계의 가공공정을 거쳐 최종제품으로 제조하는 방법이 적용되고 있다. 그러나, ADP의 경우 분말의 자장정렬 후 성형단계에서 성형밀도가 증가함에 따라 배향의 틀어짐 현상이 증가하므로 이방화율 향상의 한계가 있어 (BH)$_{MAX}$+iHc=54 이상의 자석은 제조되기 어렵고, TDP의 경우 고이방화 자석의 제조가 가능하나 복잡한 형상의 제품을 직접 성형할 수 없어 성형/소결 후 복잡한 가공공정을 거쳐야 하므로 재료의 손실뿐만 아니라 고가의 가공비용이 소요되므로 경제적인 문제점을 갖게 된다. 반면에, 펄스자장 종축성형방법(PDP)은 3T~5T의 펄스자장을 이용하여 분말의 정렬 및 성형을 동시에 수행함으로써 TDP보다 향상된 배향율이 얻어질 수 있으며, ADP으로만 실현 가능한 복잡한 형성의 자석을 near-net shape으로 제조가 가능한 잇점이 있다.다.
기존의 로봇은 주로 예측 가능한 환경 하에서 동작해왔다. 그러나 로봇의 적용분야가 확대되면서 예측하기 힘든 복잡한 자극에 대해 반응하도록 요구되고 있다. 복잡한 자극은 동일시간에 여러 가지 자극이 존재하는 공간적 복잡성과, 각기 다른 시간에 자극이 연속적으로 배열된 시간적 복잡성을 가진다. 기존의 로봇은 복잡한 자극에 대한 대처능력이 취약하다. 이러한 환경에서 적응할 수 있도록 여러 방면의 연구가 진행되어 왔으며, 그 중에서 동물이 환경의 변화에 대처하는 방법에 관한 많은 연구들이 진행되고 있다. 본 논문에서는 시간적 복잡성을 가진 자극에 반응하고 이를 학습하기 위해 HMM(Hidden Markov Model)을 이용한 시계열 학습구조를 제안한다. 또한 기본적인 행동선택 및 학습을 위해 동물의 행동선택을 모델링한 구조를 구현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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