현재 국내에서 가장 많이 쓰이는 분산 미들웨어 기술은 크게 세가지로 구분할 수 있다. OMG(Object Management Group)의 CORBA(Common Object Request Broker Architecture), 마이크로 소프트사의 DOCM/COM+ 그리고 썬(SUN)사의 EJB(Enterprise Java Beans)이다. 이 분산 미들웨어 기술들은 분산환경에서 시스템들간의 운영체제나 프로그래밍 언어에 관계없이 객체 서비스를 제공하여 독립적이고 표준화된 환경을 제공한다. 본 논문에서는 한국통신 초고속사업 중 NMS HelpDesk System(고장관리시스템)의 구축사례를 소개한다. 개발된 시스템은 분산 미들웨어 기술을 이용하여 DCOM/COM 응용시스템, CORBA 서버, 데이터베이스 응용시스템, 그리고 최종 운영자용 웹 인터페이스 시스템 둥으로 구성된 대규모 분산시스템이다.
웹의 특징인 조작의 간편함, 뛰어난 접근성 등으로 인해 웹을 통한 지리정보의 검색, 접근을 위한 웹 맵 서비스의 요구가 증대되고 있다. 지리정보 분야의 대표적인 컨소시움인 OGC 를 통해서 웹 맵 서비스를 위한 표준 인터페이스가 정의됨에 따라 향후 웹을 통한 지리정보의 공유가 활발히 진행될 것으로 예상된다. 그런데, 현재 정의된 웹 맵 서비스에는 3 차원 맵 서비스를 고려하고 있지 않다. 왜냐하면, 3 차원 데이터 모델에 따라 구축된 공간 데이터가 거의 없으며, 맵 출력을 위한 출력 요소 정의 언어인 SVG 또는 WebCGM 등이 3 차원 기하를 표현할 수 없기 때문이다. 이 논문에서는 OCG 의 웹 맵 서비스를 위한 표준 인터페이스를 준수하면서, 최소한의 확장을 통해 3 차원 맵 서비스를 지원하기 위한 웹 맵 서비스 컴포넌트를 제안한다. 3 차원 맵은 2 차원 공간 데이터와 속성 정보를 이용하여 생성하므로, 3 차원 공간 데이터베이스 구축을 위한 추가의 비용이 발생하지 않는다.
기존의 Association Rule 의 적용은 각 사건들이 고유한 연관관계를 갖는 다는 전재 하에 이를 이용하여 Data Mining Association Rule(연관규칙)을 적용해 왔다. 만약 이러한 연관규칙이 포함하지 않는 데이터에 대해서는 기존의 Rule 을 이용하기 위해서는 현재의 데이터를 재구성해야만 하는 필요성이 존재를 해왔다. 본 논문에서는 위와 같은 데이터의 재 구성없이 연관규칙을 포함하지 않은 데이터로부터 새로운 알고리즘을 이용하여 기존의 Association Rule 을 적용하고자 한다.
특징 추출은 입력 데이터를 인식이 더 잘 될 수 있도록 변환된 영역의 특징 벡터로 변환하는 과정으로 볼 수 있다. 특징벡터가 갖추어야 할 주요 특성은 손실되는 정보량이 가능한 적어야 된다는 것이다. 또한, 높은 인식률을 얻기 위해서, 동일 클래스에 포함된 특징 벡터의 편차는 적도록 만들어야 한다. 본 논문에서는, 방향각 누적 특징을 기반으로 개발된 몇 가지 새로운 특징을 필기 숫자 인식에 적용하였다. 특징을 추출하기 위하여 입력된 이진 영상의 비선형 정규화, 영상의 크기에 의한 특징 정규화, 영상의 전경 영역에 의한 특징 정규화 등의 여러 가지 방법이 적용되었다. 실제 우편물에서 추출된 필기 숫자 데이터베이스를 실험에 사용하였으며, 제안된 방법이 필기 숫자 인식에 효과적으로 적용될 수 있다는 것을 결과에서 보여주고 있다.
최근 대용량의 데이터베이스로부터 유용한 정보를 발견하고 데이터간에 존재하는 연관성을 탐색하고 분석하는 데이터 마이닝에 관한 많은 연구들이 진행되고 있다. 실제 응용분야에선 수집된 데이터는 시간이 지날수록 데이터의 양이 늘어나게 되고, 중복되는 속성과 잡음을 갖게 되어 마이닝 기법을 이용하는데 많은 시간과 비용이 소요된다. 또한 어느 속성이 중요한지 알 수 없어 중요한 속성이 중요하지 않은 속성에 의해 왜곡되거나 제대로 분석되지 않을 수 있다. 본 연구는 이러한 문제점들을 해결하기 위해 GHSOM을 이용한 계층적 신경망 군집화 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 비리 군집의 개수를 정해줄 필요가 없고, 다양한 레벨의 군집들을 얻을 수 있는 계층적 군집화를 이루어낸다는 장점을 갖는다. 본 논문에서는 신경망 GHSOM의 구조와 특성에 대해 간략히 살펴보고 시스템 처리과정에 대해 설명한다.
현재까지의 웹은 HTML을 기반으로 이루어져 왔으나, HTML은 주로 표현 중심으로 사용되어 사용자의 목적을 만족시키기에 부족하다는 문제점을 지니고 있다. 최근 목적에 부합된 정보를 효율적으로 추출하여 적절한 정보를 생성하는 문제가 점차 중요시되고 있고, 이를 통해서 웹 상의 정보에 컴퓨터가 이해할 수 있는 의미(Semantic)를 부여하여 사람과 컴퓨터간의 협동 작업을 원활하게 하기 위한 시맨틱 웹이 제안되었다. 본 논문에서는 웹 상의 모든 정적인 성격의 정보와 동적인 성격의 서비스를 하나의 데이터베이스처럼 운용할 수 있는 이상을 실현하는데 가교 역할을 할 시맨틱 웹을 사용하여 e-Business 플랫폼을 제시하였다.
본 논문에서는 절차적인(procedural) 방법으로 지형을 모델링하고 텍스쳐링 하는 기법을 제안하고 구현하였다. 절차적인 기법에서 널리 쓰이는 노이즈 함수(noise function)를 이용하여 지형 데이터를 생성한다. 동시에 지형 기본적인 텍스쳐 자료를 입력받아 역시 노이즈 함수를 이용하여 텍스쳐를 생성한다. 이렇게 절차적인 기법으로 모델링과 텍스쳐링을 수행할 경우, 데이터를 파일이나 데이터베이스에 따로 저장한 필요가 없으므로, 거대한 또는 무한한 크기의 지형을 손쉽게 생성할 수 있다. 이 기법은 야외 지형을 필요로 하는 3D 온라인 게임(Online Game)에 응용될 수 있다. 또한, 인터넷상에서 가상공간을 구현한 때 지형 데이터를 서버로부터 다운 받을 필요가 없기 때문에 무한한 야외의 공간을 쉽게 구현할 수 있다.
고립단어 인식에서 동적 패턴 정합법은 비교적 간단한 알고리즘과 최소의 하드웨어를 요구하므로 간단한 응용분야에 효율적으로 이용할 수 있다. 본 논문에서는 동적 패턴 정합법을 이용한 기존의 고립단어 인식시스템에 기준패턴 그룹화를 이용하여 연산량을 감소시켜 저가형 프로세서에서도 고속으로 동작할 수 있게 한다.
최근 공간 데이터베이스의 선택률 추정 문제에 대한 관심이 증가하면서, 데이터분포의 편중, 중복 계산, 메모리 공간 최소화등의 문제를 고려한 다양한 기법들이 제안되고 있다. 그러나 이들 기법들 간의 성능 분석을 통한 비교평가는 이루어지지 않고 있다. 따라서, 이 논문에서는 공간 영역 객체의 범위질의에 관한 선택률 추정 기법인 Min-Skew, 웨이블릿, 누적밀도, 오일러 히스토그램을 비교 분석한다. 즉, 실제 데이터셋을 기반으로 여러 형태의 질의에 대한 성능 비교를 통해 각 기법들을 비교 평가한다. 이 연구 결과는 새로운 기법 도출에 이용될 수 있다.
기존 연구에서 3차원 공간 위상 관계 연산자를 정의하는 방법은 2차원 공간 위상 관계 정의를 위해 주로 사용되는 공간 교차 방법을 단순히 3차원으로 확장해서 정의하는 방식이다. 그러나 기존의 방법에 의해 정의된 3차원 위상 관계 연산자로는 3차원 데이터베이스를 이용한 실제 응용시스템에서 고려되어야 하는 특수한 위상 관계 분석을 수행하기 어렵다. 따라서 이 논문에서는 실제 응용에서 적용 될 수 있는 특수한 3차원 위상 관계를 정의하기 위하여 x,y 좌표와 z좌표를 분리해서 고려하는 새로운 기법을 제안한다. 또한 제안한 방법을 이용하여 새로운 3차원 공간 위상 관계 연산자들을 정의하고 구체적인 알고리즘을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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