최근 전 세계적으로 IT 분야의 새로운 키워드로 부각되고 있는 것 중에 하나가 바로 무선 인터넷이다. 무선 인터넷이란 무선단말기를 사용하여 무선 환경에서 인터넷에 접속하여 데이터 통신이나 인터넷 서비스를 제공받을 수 있는 아키텍처와 기술 및 서비스를 말한다. 이러한 무선인터넷 기술은 기존의 유선 인터넷 기술과 더불어 정보의 활용 범위를 확장시키고 있다. 그러나 무선 인터넷 기술을 효과적으로 사용하기 위해서는 컨텐츠의 질적, 양적 공급이 확대되어야 한다. 이를 위해서는 기존의 유선환경에서 서비스되던 양질의 컨텐츠를 재사용하는 방안이 효과 적일 수 있다. 이에 본 논문에서는 무선 컨텐츠의 새로운 구축의 개념에서 벗어나 컨텐츠 자동 재작성 기술을 바탕으로 부분조합방식의 컨텐츠 생성기법을 설계 구현하고자 한다.
엔터프라이즈 애플리케이션 개발을 위한 분산 아키텍처를 개발할 때는 여러 고려 사항 중에서 계층(tier)의 응집력(cohesion)을 높이고 계층간 연결 결합력(coupling)을 낮추기 위해 페이지 작성자와 소프트웨어 개발자의 역할을 명확히 분리하는 것과 비즈니스 로직의 단위가 되는 엔터티(entity)를 정의하고 데이터베이스 연결과 트랜잭션 처리에 엔터티의 사용 및 역할에 대해 정의하는 것이 우선적으로 필요하다. 이 논문에서는 DONSL(Data Server of Non SQL query) 아키텍처를 제시하여 이러한 문제점을 해결하고자 한다. 이 아키텍처는 웹 티어 오브젝트 모델링 방법을 사용하며 계층(tier)간의 결합도를 낮추고, 데이터베이스 연결에 반드시 사용되는 DAO(Data Access Object)와 엔터티를 효과적으로 분리하여 이러한 문제점을 해결 한다. 핵심 내용으로 DAO에서 엔터티 객체를 제거하는 방안을 통해 DAO 개발을 용이하게 하는 방법과 SQL 질의 자동 생성을 통해 트랜잭션 처리 자동화 방법, 그리고 트랜잭션 처리시 AET(Automated Executed Transaction)와 MET(Manual Executed Transaction)를 효율적으로 운용하는 방법에 대해 제시하고 시스템을 구현하였다.
지금가지 과학기술정보를 데이터베이스화한 여러 형태의 학술정보 데이터베이스가 있었지만, 이용자의 욕구를 만족시켜주는데는 미흡하였다. 따라서 이용자의 학술정보 데이터베이스의 기능을 보충하는 새로운 지식표현 패러다임으로 기술정보공간(ICPIS : Information Communication Papers Intelligent Surveyor)을 제안한다. 이것은 기술정보로부터 자동적으로 구축되어 그 중에서 이용자가 자유롭게 탐방 할 수 있는 정보 공간이다. 구축방법과 탐방기능을 명확히 하여 실 시스템을 구축, 평가하는 것이 연구의 목적이다, 이를 위해 ICPIS는 Keyword로 기술된 논문군을 입력하여 논문내용의 항목별 요약, 유사논문의 시각적 표시와 비교, 인과관계의 추출을 시작으로 논문의 요약정보, Survey정보를 사용자에게 제공한다. ICPIS에서 중심적 역할을 나타내는 것은 KP(Knowledge Piece)로 불리고, 이는 기술정보의 추출법과 구조화법을 일체화한 Domain지식의 패키지이다. ICPIS는 KP별로 기술된 Keyword에서 자연언어처리에 해당되는 기술정보를 논문 중에서 추출하여 KP에서 규정된 요약구조로 생성한다.
본 논문에서는 게이트 어레이 레이아웃 형태에서 디지털 회로를 보다 발전적 인 방식으로 설계하도록 하는 기능 모듈 구현 전용 편집기를 제안한다. 구현된 편집기 에서의 기능 모듈 설계 작업은 전반적으로 설계자와의 대화 형식으로 이루어진다. 따라서, 설계자는 빠른 시간 내에 모듈을 설계할 수 있고 보다 만족스런 레이아웃 결과를 얻을 수 있다. 특히, 본 편집기에서는 IC원판을 구성하는 기초셀 형태에 대해 독립적이며, 배치및 배선 작업 시에 수동과 반자동 방식을 함께 사용할 수 있다는 특징이 있다. 또한 기존의 툴에서는 제공되지 않는 다양한 기능들이 추가되어있어 더욱 효율적으로 모듈 생성을 할 수 있다. 본 편집기는 X- 윈도우 Motif 환경하에서 C언어로 구현되었으며, 그 기능을 기존의 레이아웃 시스템인 Seadali를 사용했을 때와 비교하여 성능을 평가하였다. 구현한 편집기를 이용하면 설계 시간을 두 배정도 단축시킬 수 있다.
본 논문은 심볼릭 모델 체커 SMV(Symbolic Model Verifier)를 이용하여, 한국전자통신연구원 (Electronics and Communications Research Institute)에서 개발한 캐쉬 일관성 프로토콜인 RACE(Remote Access Cache coherency Enforcement) 프로토콜의 몇 가지 특성(property)들을 검증함으로써, RACE 프로토콜이 중요 요구사항(requirement)들을 만족함을 보인다. 본 검증에서는 RACE 프로토콜의 모델을 SMV 입력 언어로 명세하며, 검증할 특성들을 CTL(Computational Tree Logic)을 이용하여 나타낸다. 본 검증을 통해서 RACE 프로토콜은 4개의 노드로 구성된 시스템에서 비정상적인 state/input 조합이 발생하지 않으며, liveness와 safety를 만족한다는 것을 검증하였다. 또한, 프로토콜 개발자들이 예상하지 못한 명세서 상의 모호성(ambiguity) 및 기아현상(starvation)을 발견하였으며, 본 검증 사례를 통하여 모델 체킹 기법이 하드웨어 프로토콜 검증에 효과적으로 이용될 수 있다는 것을 제안한다. 그리고, 검증시에 구현된 모델을 이용하여 시뮬레이션 및 테스팅에 유용하게 사용될 수 있는 테스트 케이스를 자동적으로 생성할 수 있는 새로운 방법을 제안한다.
이미지와 같은 멀티미디어 정보들의 증가로 저수준의 시각 정보에서 고수준의 의미 정보를 추출하는 방법에 대한 연구가 이루어지고 있으며, 이러한 정보를 자동으로 생성하는 다양한 기술들이 연구되고 있다. 일반적으로 이미지 검색에 있어서 색상과 모양 등의 유사도를 이용하여 검색하는 경우가 많다. 색상과 모양이 비슷하다고 하여 의미까지 같은 이미지를 검색하기에는 어려움이 있다. 본 논문에서는 이미지에서 객체를 인식하기 위해 중간 계층 기술값을 이용하여 중간 계층의 의미 값으로 변환하며, 세그멘테이션의 성능을 높이기 위해 K-means알고리즘을 이용하여 각각의 이미지에 적합한 K값을 구하는 방법을 제안한다. 이렇게 세그멘테이션을 이용한 저수준 특징을 이용하여 객체를 추출하고, 온톨로지를 이용하여 의미관계를 추론한다. 제안하는 방법은 사용자가 생각하는 의미적으로 유사한 이미지를 보다 효율적으로 검색할 수 있다.
현재, 기업간 전자상거래는 XML 문서를 이용하여 기업간 정보유통에 부분적으로 적용되고 있으나 웹서비스가 본격 구현되면 기업 기간시스템도 XML 기반으로 점차 전환될 것으로 보고 많은 업체들이 XML DBMS 개발에 경쟁적으로 나서고 있다. 기존의 XML DBMS 연구들에서는 XML 문서의 구조를 표현하기 위하여 XML DTD를 사용하였다. 이러한 XML DTD는 단순한 형태의 표현을 정의하고 있어서 XML 문서의 구조를 정의하는데 많은 어려움이 있다. 이를 극복하기 위하여, 본 논문에서는 W3C의 표준으로 채택된 XML 스키마를 기반으로 데이터의 컨텐츠 저장에 일반적으로 사용되고 있는 관계형 데이터베이스에 XML 데이터를 저장하기 위하여 XML 스키마를 이용한 관계형 데이터베이스 스키마의 자동 변환 메커니즘을 통한 알고리즘을 제안하였다. 이 알고리즘을 토대로 XML 스키마를 관계형 데이터베이스 스키마로 변환하는 모듈을 개발하면, XML 데이터의 관리를 관계형 데이터베이스를 통하여 효과적으로 할 수 있을 것이다.
본 논문은 텍스트의 응집도 측정과 텍스트 자동생성 시스템을 위한 기초기술 중 하나인 문장정렬 과제에 대한 연구로, 개체기반적(entity-based) 접근의 한 유형인 개체격자 모형(Entity-Grid model)과 벡터공간 모형에 기반한 LSA(Latent Semantic Analysis)를 모두 시도하고 결과를 서로 비교하였다. 개체격자 모형에 대한 기존 연구들에서 논의된 명사들의 통사역(syntactic role) 정보가 한국어 텍스트 정렬과제에 미치는 영향을 실험하고자 하였으며, 기존 독일어권 응용연구 결과와는 달리 긍정적인 결과를 얻었다. 이 과정에서 한국어의 격조사를 활용하는 전략을 취했으며, 이는 한국어의 격표지 정보가 한국어 텍스트의 응집성을 측정하는 데에 유용할 수 있다는 점을 보인 것이다. 그리고 개체격자 모형을 통한 결과를 LSA 기반 모형결과와 비교하여 양 모형의 장단점과 향후 개선점을 아울러 논의하였다.
최근 차량의 출입통제 및 주차관리 그리고 불법 차량의 단속 등 다양한 분야에서 차량 번호판 자동 인식 기술들이 활용되고 있다. 그러나 기울어지거나 햇빛 또는 조명 등의 영향을 받은 차량 영상에서는 번호판의 고유한 정보가 변형될 수 있다. 본 논문에서는 왜곡에 불변한 차량 번호판 검출 및 인식 알고리즘을 제안하였다. 먼저 DoG(Difference of Gaussian) 필터를 이용해서 번호판의 문자 획이 잘 보전된 이진영상을 생성하였다. 그리고 왜곡에 불변한 연속된 큰 숫자들의 위치를 찾고 그 정보를 이용해서 번호판영역을 검출하였다. 기하학적 왜곡 보정과 영상 개선 작업을 수행한 다음 신경망을 이용해서 번호판을 인식하였다. 제안한 알고리즘을 상용 LPR(License Plate Recognition) 시스템으로부터 획득한 6,200장의 차량 영상을 대상으로 시뮬레이션 한 결과 98.4%의 번호판 영상 인식률과 0.05초의 인식 속도를 얻을 수 있었다.
본 연구는 옥트리로 색인한 대용량 3차원 포인트 클라우드를 다중코어를 이용하여 병렬로 탐색함으로써 탐색 속도를 향상시키는 것을 목표로 한다. 특히 주어진 좌표로부터 일정 반경 내에 존재하는 포인트를 병렬로 탐색하기 위하여 다수의 리프 노드에 동시에 접근하는 방식을 개발하는 것에 초점을 두었다. 이를 위하여, 탐색 부하를 각 코어에 분배하는 과정에서 코드 중 for 루틴을 OpenMP에 의하여 자동으로 나누는 방식과 공간적 분할을 고려하는 방식 등 두 가지 병렬 탐색 방식을 제안하였다. 병렬 및 비병렬 탐색 방식을 평가하기 위하여 지상 레이저 스캐너로 취득한 약 1800만개의 3차원 포인트로부터 옥트리를 생성하고 8개 코어가 집적된 CPU가 1개 장착된 시스템에 적용하였다. 결과적으로 두 가지 병렬 탐색 방식 모두 비병렬 탐색 방식보다 수배의 성능 향상 효과를 나타내었으며, 두 병렬 방식은 탐색 반경에 따라 서로 경합하는 양상을 나타내었다. 향후 코어별 탐색 부하 분배 방식을 개선하여 병렬 탐색 속도를 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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