• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제7권3호
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• pp.293-307
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• 2004

XML 기반의 SMIL(Synchronized Multimedia Integration Language) 문서는 문서를 구조적인 특성에 따라 논리적 구조 정보, 공간적 구조 정보, 시간적 구조 정보, 하이퍼링크 구조 정보로 표현할 수 있다. 본 논문은 이와 같이 SMIL 문서에 내재된 다중 구조 정보를 효과적으로 모델링하고, 관련 정보를 검색할 수 있는 기능을 지원한다. 특히, 본 논문에서는 SMIL문서의 구조 정보에 대한 객체 클래스와 클래스간의 계층 구조 및 관계를 표현하기 위해 UML의 클래스 다이어그램을 이용하여 객체 지향 모델링을 제공한다. 또한 객체 클래스들을 정의하기 위해 데이터베이스 표준 언어인 SQL3를 이용하고 있다 그밖에, SMIL 문서의 구조적인 구성 요소들을 효과적으로 검색하기 위해 계층 구조 접근 연산을 제공하며, SMIL문서의 효율적인 검색을 지원하고 있다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제19권2호
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• pp.135-147
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• 2003

본 연구는 한반도 위성 영상자료에 다단계 계층군집 영상분류법을 적용하여 관측지역의 피복특성을 분석한다. 다단계 계층군집 영상분류는 크게 두 단계로 이루어진다. 첫 번째 단계는 계층군집에 의해 공간적으로 근접하고 있는 이웃집단간의 결합을 하는 공간확장 영상분할 단계이고 두번째 단계는 결합지역의 공간적 제약 없이 영상분할 단계에서 분할된 집단을 계층군집에 의해 적은 한정적인 수의 클래스로 분류하는 과정이다. 계층군집 영상분류는 수치영상의 계층구조에 근거하여 매 단계 두 개의 집단을 한 개의 집단으로 합병하므로 클래스 수에 따른 분류집단 간의 관계를 나타내는 계층나무를 구성할 수 있다. 실험결과는 계층군집 영상분류에 의해 구성된 계층나무는 토지사용간의 계층구조를 자세히 밝혀주고 토지 피복 특성의 정확한 분석에는 좀 더 자세한 분광정보가 필요함을 보여주고 있다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제2권4호
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• pp.477-486
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• 1995

본 논문에서는 이산수학에서 많이 다루고 있는 Galois-격자를 이용하여 객체지향 분석 모델을 구축하고 이를 유지 보수하기 위한 방법들을 제시하고, 예를 통해 객체 지향분석 모델을 구축하는 것에 대해 분석하였다. 클래스 객체들과 그들 사이에 형성 된 속성을 이항관계로 표현한 Galois-격자를 이용하여 관계(relation)를 정립하고, 분 석단계의 클래스 계층구조에 새로운 클래스 노드를 추가할 때마다 Galois-격자구조를 점증적으로 갱신하는 알고리즘을 제안하였다. 이러한 제안은 실험을 통하여 새로운 클 래스 노드의 추가는 일정한 시간내에 수행됨을 알았으며, 격자구조의 성장 속도는 클 래스 노드수와 비례하며, 클래스 노드에 관련된 속성의 수가 상한치를 갖을 때 알고리 즘의 최악경우 복잡도는 객체수에 따라 선형적으로 증가함을 보였다. 이 결과는 객체 지향 분석 모델의 이해도와 모델의 유지수하는 추적도를 높이고, 객체지향 시스템의 장점인 클래스의 재사용 가능성을 향상시키고 클래스 계층 유지보수를 실질적으로 지 원한다.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제2권9호
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• pp.1199-1208
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• 2001

프로그램 슬라이싱은 테스팅 및 유지보수 작업의 효율성을 높이기 위한 프로그램 분해 기술이다. 본 논문에서는 객체지향 프로그램 실행부의 슬라이싱 방법을 제안하고 정확성을 분석하였다. 또한 프로그램이 주어졌을 때 클래스 선언부에서 필요 없는 함수와 사용하지 않는 데이터멤버 및 서브객체를 제거하는 클래스 인터페이스 슬라이싱 방법을 제안하고 정확성을 증명하였다. 또 클래스 선언부만을 가지고 주어진 데이터멤버에 영향을 주는 또는 영향을 받는 부분을 추출해 내는 클래스 계층구조의 슬라이싱 방법을 제안하였다. 이러한 기술은 클래스 테스팅 같은 분야에서 정보분석 작업에 이용될 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제27권12호
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• pp.1141-1154
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• 2000

본 논문에서는 Java 프로그램의 복잡도를 측정하기 위해 필요한 인자들을 제안하였다. 이러한 인자들을 추출하기 위해 Java 프로그램을 분석하여 객체지향 설계 척도 값들을 계산하고 통계적 분석을 수행하였다. 그 결과 기존의 연구에서 발견되었던 클래스의 크기 인자 외에도 메소드 호출 빈도, 응집도, 자식 클래스의 수, 내부 클래스 및 상속 계층의 깊이가 주요 인자임이 파악되었다. 클래스의 크기 척도로 분류되었던 자식 클래스의 수는 다른 크기 척도들과 다른 성질을 가진다는 것을 발견하였다. 또한 프로그램의 크기가 커지고 결합도가 높아질수록 응집도가 떨어진다는 것을 입증하였다. 그리고 인자 분석을 바탕으로 인간의 인지 능력과 인자의 상관관계를 고려한 가중치를 적용하기 위해 인자별로 회귀분석을 수행하였다. 보다 적은 척도를 가지고 인자를 설명할 수 있는 회귀식을 도출하였다. 두 그룹에 대한 교차 검증 결과 회귀식이 높은 신뢰도를 가지는 것으로 나타났다. 따라서 본 논문에서 제안한 인자들을 이용하는 경우 Java 프로그램의 복잡도를 측정할 수 있는 새로운 척도로 사용할 수 있다.

• 정보과학회지
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• 제23권3호
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• pp.62-77
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• 2005

• 정보처리학회지
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• 제12권2호
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• pp.76-96
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• 2005

• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권7호
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• pp.1805-1816
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• 1999

본 논문에서는 클래스들간의 종속관계를 효율적으로 표현하기 위한 모듈클래스 종속그래프를 제안한다. 객체 지향언어는 설계시 독립적으로 개발되어지고, 클래스들간의 관계를 형성하여 구성되어진다. 따라서 이러한 독립적인 특성을 고려하고, 클래스 계층구조에 존재하는 클래스들간의 관계를 효율적으로 표현할 필요가 존재한다. 본 논문에서는 어플리케이션에 종속적인 기존의 시스템 종속그래프와 단위 클래스를 표현하는 클래스 종속그래프에서 제시되지 않고 있는 클래스들간의 관계를 표현하기 위해 객체지향시스템의 설계단위인 모듈의 개념을 이용하여 모듈클래스들 종속그래프를 제시하고, 객체지향의 특징인 객체의 생성자, 상속관계 및 동적 바인딩 효과를 적용시켜 효율성의 검증과 이를 절차간 슬라이싱에 적용시켜 슬라이싱의 관계를 고찰한다. 또한 모듈 클래스에 존재하는 클래스의 멤버데이터들간의 구별을 가능하게 하기 위한 파라메터의 표현법을 제시한다. 이러한 모듈클래스 종속 그래프를 통해 시스템 설계시 모듈 클래스간의 관계를 보다 정확하게 분석할 수 있고, 시스템 분석에 필요한 역공학, 테스팅, 시각화와 같은 다른 응용에 폭넓게 적용될 수 있다.

• 한국통신학회논문지
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• 제31권1A호
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• pp.30-37
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• 2006

본 논문에서는 차세대 이동통신 수송망에서 트래픽 클래스별 서비스 품질 요구 사항을 고려한 효율적인 대역폭 재할당 기법을 제안한다. 제안 기법은 유선망 트래픽 클래스를 실시간 클래스와 비시실시간 클래스로 구분하여 무선망 계층에서 정의된 서비스 품질 클래스를 유선망 트래픽 클래스로 매핑시킨 후 실시간 트래픽 클래스가 비실시간 트래픽 클래스의 유휴 자원을 동적으로 사용하도록 한다. 제안 기법은 운영자가 지정한 패킷 손실율과 Auto-Regressive(AR) 시계열 모델을 이용하여 주기적으로 비실시간 트래픽 클래스의 향후 필요 대역폭을 예측하며 유휴 대역폭이 발생하는 경우에만 이를 실시간 트래픽 클래스에 동적으로 할당함으로써 비실시간 트래픽 클래스의 패킷 손실율을 보장함과 동시에 시스템의 대역폭 이용율을 향상시킨다. 본 논문에서는 실제 측정된 인터넷 트래픽을 비실시간 트래픽 클래스로 이용하여 제안 기법은 링크 대역폭의 효율을 증가시켜 실시간 트래픽의 수용량을 증가시킴과 동시에 모든 시 구간에서 비실시간 트래픽 클래스에 원하는 패킷 손실율을 보장할 수 있음을 검증하였다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제48권6호
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• pp.35-46
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• 2011

본 논문에서는 피셔 선형 분리(FLD, Fisher's Linear Discriminant) 기반의 단계적 분류를 이용한 감성 인식 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 2종 이상의 감성에 대한 다중 클래스 분류 문제에 대하여, 이진 분류 모델의 연속적인 결합을 통해 단계적 분류 모델을 구성함으로써 복잡도 높은 특징 공간상의 다수의 감성 클래스에 대한 분류 성능을 향상시킨다. 이를 위하여, 각 계층 단계의 학습에서는 감성 클래스들로 이루어진 두 개의 클래스 그룹에 따라 피셔 선형분리 공간을 구성하며, 구성된 공간상에서 Adaboost 방식을 이용하여 이진 분류 모델을 학습하여 생성한다. 각 계층 단계의 학습 과정은 모든 감성 클래스가 구분이 완료되는 시점까지 반복 수행된다. 본 논문에서는 MIT 생체 신호 프로파일을 이용하여 제안하는 기법을 실험하였다. 실험 결과, 8종의 감성에 대한 분류 실험을 통해 약 72%의 분류 성능을 확인하였고, 특정 3종의 감성에 대한 분류 실험을 통해 약 93% 분류 성능을 확인하였다.