본 논문에서는 효율적인 이미지 분할을 위한 객체지향 모델링 방법을 제시한다. 이를 위하여 분할 객체와 자료구조를 제시하며 각각의 객체들을 위한 클래스 계층 구조를 나타낸다. 또한 객체의 부분에 대한 계층구조는 물론 객체의 기하학적인 표현을 위한 표현 클래스도 제시한다. 결론적으로 이미지 객체에 대한 시스템 독립적 이미지 분할을 위한 클래스 계층 구조를 객체지향 방법으로 제시하였다.
본 논문은 활자 인쇄선 분석과 이에 따른 클래스 분류를 제안한다. 활자 인쇄선 분석은 영문 인쇄체 인식에 있어 불가결한 요소이다. 활자 인쇄선 분석은 문자 인식에서 문자 분할을 위한 전처리 단계이다. 본 논문은 두 부분으로 나뉘는데, 첫 부분에서는 단어 간 활자 인쇄선 분석을 통한 단어 활자선 클래스를 정의한다. 두 번째 부분에서는 문자 간 활자 인쇄선 분석을 통한 문자 활자선 클래스를 정의한다. 이렇게 정의된 단어 활자선 클래스와 문자 활자선 클래스는 문자 분할시 정확한 문자 분할을 위하여 사용된다.
본 논문에서는 인터넷상의 대용량 자료에서 원하는 정보를 검색하기 위한 지원 기능으로서 분산 객체지향 데이타베이스에서 클래스를 분할하여 여러 사이트에 분산시키는 기법에 관하여 설계 및 구현하였다 제안된 분산 기법은 클래스의 분할 과정과 할당 과정으로 구성된다. 클래스의 분할 과정에서는 메소드, 계승 및 복합 객체와 같은 객체지항 데이터베이스의 특성을 반영하여 클래스를 분할하였으며 할당 과정에서는 저장, 질의 처리 및 전송비용을 고려하여 할당수식을 정의하였으며 이를 유전자 알고리즘을 이용하여 구현하였다.
최근 모바일 내비게이션 시장의 양대 강자인 'T맵'과 '김기사'가 송사에 휘말려서 사회적인 이슈가 되었다. 이 사건을 통해서 소프트웨어의 불법 복제 방지 및 개발자의 저작권을 식별하기 위한 워터마킹 기법이 부각되었다. 본 논문에서는 안드로이드 앱의 클래스를 여러개의 클래스로 분할하여 저작권 정보를 삽입하는 클래스 분할 워터마킹 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 워터마킹 기법은 소프트웨어 코드가 도용되었을 때 원저작자의 정보를 확인할 수 있도록 하여 불법 복제 시도를 사전에 예방할 수 있으며, 불법 복제가 의심되었을 때 근거 자료로 사용될 수 있다.
암의 치료법은 같은 종류의 암이라 해도 그 하부 클래스에 따라 매우 다르기 때문에 암의 클래스를 예측하는 것은 그 정확한 치료를 위하여 매우 중요하다. 유전자 발현 데이터를 이용한 암의 분류에 있어 기존의 연구들은 각 데이터를 하나의 클러스터에 소속시키는 하드 분할(hard partition)에 의한 분할 방식을 사용하는 하드 클러스터링을 사용하였다. 하지만 일반적으로 유전자 발현 암 데이터와 같은 실세계의 데이터는 쉽게 나뉘어지기 힘들거나 클러스터 간의 경계가 분명하지 않기 때문에 하드 클러스터링 기법은 주어진 데이터의 성질을 손실시킬 수 있는데 반해, 퍼지 클러스터링 기법은 각 데이터가 소속 정도에 따라 여러 개의 클러스터에 속할 수 있도록 분할하기 때문에 이러한 손실을 최소화할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 퍼지 클러스터링의 대표적인 방법인 fuzzy c-means 클러스터링을 적용하여 암의 클래스를 예측하고, 다양한 하드 클러스터링 방법과 비교함으로써 퍼지 클러스터링의 성능을 검증하였다.
본 논문에서는 실내 공간 이미지의 의미론적 영상 분할을 위해 배경과 물체로 재설계된 클래스를 학습하는 방법을 제안한다. 의미론적 영상 분할은 이미지의 벽이나 침대 등 의미를 갖는 부분들을 픽셀 단위로 나누는 기술이다. 기존 의미론적 영상 분할에 대한 연구들은 신경망을 통해 이미지의 다양한 객체 클래스들을 학습하는 방법들을 제시해왔고, 긴 학습 시간에 비해 정확도가 부족하다는 문제가 지적되었다. 그러나 물체와 배경을 분리하는 문제에서는, 다양한 객체 클래스를 학습할 필요가 없다. 따라서 우리는 이 문제에 집중해, 클래스를 단순화 후에 학습하는 방법을 제안한다. 학습 방법의 실험 결과로 기존 방법들보다 정확도가 약 5~12% 정도 높았다. 그리고 같은 환경에서 클래스를 달리 구성했을 때 학습 시간이 약 14 ~ 60분 정도 단축됐으며, 이에 따라 물체와 배경을 분리하는 문제에 대해 제안하는 방법이 효율적임을 보인다.
객체지향 프로그램의 효율성과 설계의 품질을 평가하기 위해서는 필수적으로 정량적 메커니즘을 사용해야 한다. 특히, 개발비용을 예측하기 위한 요구가 커질수록 소프트웨어 개발 생명주기의 초기에 측량해야 하는 필요성은 더욱 강해진다. 따라서, 분석단계 산출물에 대하여 이루어지는 측량은 나머지 개발 주기 단계에서 발견될 수 있는 결함에 대한 예측이나, 시스템의 개발에 소요될 노력과 비용을 예측하는데 사용될 수 있으므로 그 중요성이 더욱 강조되고 있다. 본 논문에서는 클래스 기반(class-driven)의 분석 모델링 절차에 따라 작성되는 모델을 사용하여, 클래스의 책임과 협력 관계에 대한 정보가 주어진 클래스에 대한 복잡도를 측량하기 위한 메트릭을 제안한다. 제안된 메트릭은 클래스들 사이의 상호작용으로 나타나는 협력의 복잡도와 인터페이스 복잡도를 포함하며, 개별 클래스의 복잡도를 사용하여 전테 시스템의 복잡도를 계산하도록 확장할 수 있다. 개발 생명주기의 가장 초기 단계인 분석단계에서 클래스를 어떻게 분할할 것인지에 대한 선택적 직면했을 때, 올바른 클래스 분할을 선택하도록 도와줌으로써, 나머지 개발 단계에서 개발에 요구되는 노력과 시간을 예측하고 관리하는데 사용될 수 있다.
본 논문에서는 분산 객체 지향 데이타베이스에서 객체를 여러 사이트에 분산시키는 기법에 관하여 연구하였다. 제안된 객체의 분산 기법은 클래스의 분할 과정과 할당 과정으로 구성된다. 클래스의 분할 과정에서는 메소드, 계승 및 복합 객체와 같은 객체 지향 데이터베이스의 특성을 반영한 애트리뷰트 분할 알고리즘의 정의하였고 할당 과정에서는 함께 참조되는 다른 클래스의 프래그먼트들은 같은 사이트에 할당함으로써 데이타 전송량을 줄일 수 있는 할당 수식을 정의하였다.
분산객체 지향 데이터베이스에서는 데이터 전송량 감소와 성능 향상을 위하여 클래스를 여러개의 플래그먼트로 분할하여 다른 사이트에 할당하는 분산 기법이 필요하다. 본 논문에서는 객체 지향의 특성을 고려한 클래스 플래그먼트의 할당 기법에 관하여 연구하였다. 계승 또는 복합 객체를 통하여 함께 사용되는 다른 클래스의 플래그먼트를 같은 사이트에 할당시킴으로써 사이트 간의 데이터 전송량을 감소시키는 할당 수식을 정의하였다.
최근 웹 사용자의 수가 급격히 증가하고 있다. 이로 인해 인터넷 객체의 캐슁 기법이 매우 중요한 문제가 되었다. 웹 캐쉬는 전통적인 캐쉬와는 달리 다양한 종류와 크기를 가진 개체를 다루어야 하므로 웹 캐쉬에서 보다 나은 적중률을 얻기 위해 털러 접근 방법들이 연구되고 있다 그에 대한 방법으로 동적인 웹 환경을 고려하면서 캐쉬 공간 관리의 효율성을 높이기 위한 분할캐쉬 접근 방법, 또한 웹 캐쉬의 성능향상에 중요한 역할을 하는 교체 알고리즘에 대한 연구도 계속 진행되어 왔다. 본 논문에서는 캐쉬를 파일 타입에 기반을 둔 클래스별로 분할하고, 각각의 클래스에 효율적인 교체 알고리즘을 사용한다. 그리고 사용자의 객체 요구 변화에 대응하기 위해 일정 간격으로 클래스별 분할비를 갱신한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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