산업설비 현장에서는 설비 운영과 관련하여 재료 관련 정보에 대한 요구가 비교적 빈번하게 발생하고 있으나 필요한 기술 자료의 확보, 검토 등에 많은 어려움을 겪고 있다. 따라서 산업설비에 적용되는 재료들을 종합하여 비교, 검토할 수 있는 시스템을 개발하여 인터넷을 통해 제공할 경우 산업설비의 운영효율 향상, 신뢰도 향상에 기여할 수 있을 것으로 기대된다. 재료 데이터베이스 시스템은 재료가 사용되는 설비의 운영과 관련한 각종 데이터와 상호 연계되어야 할 필요가 있다. 손상해석, 재료선정 등은 인장시험 등 각종 시험 데이터와 더불어 재료가 사용되는 실제 설비의 응력. 온도 등 운전환경, 사용이력 등이 중요한 판단 자료가 되기 때문이다. 또한 재료 데이터는 플랜트 운영시스템, 자재구매/관리시스템 등 다양한 시스템의 기본 마스터데이터로 이용들 수 있다. 따라서 재료 데이터가 갖는 이러한 특성을 충족시키기 위해서는 확장성과 이식성이 뛰어난 XML을 기반으로 재료 데이터베이스를 개발하는 것이 바랑직할 것으로 판단된다. XML을 기반으로 개발된 재료 데이터베이스는 20,000건의 방대한 재료 규격정보를 담고 있으며 규격검색, 이름검색, 화학성분 검색, 기계적 특성 검색 등 다양한 검색 기능을 제공한다. 또한 대표적인 종합플랜트인 화력발전소의 설iii데이터와 통할 연동되어 재료의 적용현황 및 환경 등을 통합적으로 검색할 수 있다. XML을 이용한 본 개발시스템은 향후 상용 ERP 패키지 다양한 시스템의 기본 데이터베이스로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

본 논문에서는 객체관계 데이터베이스를 이용하여 XML문서를 저장하기 위한 효율적인 XML문서 저장 스키마를 제안한다. 제안하는 저장 스키마는 XML 문서를 구성하는 모든 구성요소를 모델링하여 데이터베이스 테이블을 구성하였으므로 스키마 생성과정에서 일부 구성요소를 다루지 않음으로 인해 발생할 수 있는 정보 손실 가능성을 제거하였다. 또한 이는 DTD 독립적인 저장 스키마이므로 모든 XML 문서에 대해 공통 스키마로 이용될 수 있어 효율적이며 저장 및 검색의 투명성을 높일 수 있는 장정이 있다. 제안한 스키마는 상용 객체관계 데이터베이스인 오라클 9i에 적용하여 테이블을 구성하고 저장 및 검색과정을 실험하였으며 실험결과 XML문서의 모든 구성요소에 대해 정보 손실 없이 다양한 형태의 검색이 가능함을 확인하였다.

With the development of e-commerce and information access, recommender systems have become a popular technique to prune large information spaces so that users are directed toward those items that best meet their needs and preferences. In this paper, clustering technique is applied in the collaborative recommender framework to consider semantic contents available from the user profiles. We also suggest methods to construct user profiles from rating information and attributes of items to accommodate user preferences. Further, we show that the correct application of the semantic content information obtained from user profiles does enhance the effectiveness of collaborative recommendation.

Nowadays, with the rapid emergence of XML as a standard for data exchange over the Internet had led to considerable interest In the problem of data management requirements such as the need to store and query XML documents in which the location path languages Xpath is of particular important for XML application since it is a core component of many XML processing standards such as XSLT or XQuery, This parer gives a brief overview about method and design by applying a new spatial-based indexing method namely Xp-free that used for supporting Xpath. Spatial indexing technique has been proved its capacity on searching in large databases. Based on accelerating a node using planar as combined with the numbering schema, we devise efficiently derivative algorithms, which are simple, but useful. Besides that, it also allows to trace all Its relative nodes of context node In a manner supporting queries natural to the types especially Xpath queries with predicates.

순차 패턴을 찾는 것은 데이타 마이닝 응용분야에서 중요한 문제이다. 기존의 순차 패턴 마이닝 알고리즘들은 아이템으로만 이루어진 순차 패턴만을 취급하였으나 Apriori-QSP에서는 새롭게 퀀터티 정보에 대한 처리의 개념을 도입하였다. 전채 순차 패턴을 찾는 알고리즘들은 너비 우선 탐색과 깊이 우선 탐색 기법으로 분류할 수 있는데, 이러한 분류에서 Apriori-QSP알고리즘은 너비 우선 탐색 기법으로 분류할 수 있다. 본 논문에서는 퀀터티 정보를 처리하는 깊이 우선 탐색 기법을 제안하였다. Apriori-QSP에서 제안되었던 후보패턴 생성에 대한 필터링파 샘플링 기법을 깊이 우선 탐색의 탐색 기법으로 적용하였으며, 다양한 실험 결과들이 깊이 우선 탐색에서도 이러한 기법이 효율적임을 보여 주고 있다. 또한 길이가 긴 순차 패턴 마이닝의 경우 너비우선 탐색에 비해 향상된 성능을 보임을 확인하였다.

최근 XML은 다양한 운영체제와 데이터베이스, 여러 응용체계를 포함하는 이질적인 컴퓨팅 환경에서 통합을 위한 표준으로 각광받고 있다. XML은 특히 데이터베이스 시스템, 과일 시스템 등을 포함한 이질적인 형태의 데이터 처리 시스템 사이에서 데이터를 교환하기 위한 각종 표준을 제공하고 있다. 본 논문의 목적은 여러 분야에서 데이터공유를 위한 많은 노력 끝에 제시한 각종 표준 및 지침을 연구하여 통합적인 정보체계의 기반을 구축할 수 있는 통합 프레임워크를 제안하는 것이다. 통합 프레임워크는 다양한 정보 시스템에서 운영, 유지하고 있는 이질적인 데이터를 통합하기 위한 방법으로 XML Registry를 이용하여 메타데이터를 생성하고 이를 참조하여 통합정보체계에서 필요로 하는 공유데이터를 보관, 관리하는 공유 데이터 Repository를 생성한 후 각종 정보를 제공할 수 있는 구조이다.

이 논문은 인덱스가 존재하지 않는 두 입력 테이블의 공간 조인 연산 과정 중 여과 단계 처리에 중점을 둔다. 관련 연구는 Spatial Hash Join(SHJ)과 Scalable Sweeping-Based Spatial Join(SSSJ) 알고리즘이 대표적이다. 하지만 조인을 위한 입력 테이블의 객체들이 편중 분포할 경우 성능이 급격히 저하되는 문제를 가지고 있다. 따라서, 이 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 기존 SHJ 알고리즘과 SSSJ 알고리즘의 특성을 이용한 Spatial Hash Strip Join(SHSJ) 알고리즘을 제안한다. 기존 SHJ 알고리즘과의 차이점은 입력 데이터 집합을 버킷에 할당할 때 버킷 용량에 제한을 두지 않는다는 점과 버킷의 조인 단계에서 I/O 성능의 향상을 위해 우수한 SSSJ 알고리즘을 사용한다는 것이다. 끝으로 이 논문에서 제안한 SHSJ 알고리즘의 성능은 실제 Tiger/line 데이터를 이용하여 실험한 결과 기존의 SHJ와 SSSJ 알고리즘 보다 편중된 입력 테이블의 조인 연산에 대해 월등히 우수함이 검증되었다.

디지털 방송 환경의 발전은 방송 서비스 제공자가 방송 프로그램을 사용자에게 단방향으로 서비스를 제공하는 것뿐만 아니라 방송 서비스 제공자와 사용자 사이에 양방향의 액션을 통한 서비스 제공으로 형태가 변화하고 있다. 이러한 방송 서비스를 위한 규격을 만드는 국제표준화단체인 TV-Anytime 포럼에서는 차세대 디지털 방송용 메타데이터 국제 표준을 만드는 작업을 진행하고 있다. TV-Anytime 메타데이터를 실제의 응용에 적용하기 위해서는 대용량의 메타데이터를 저장하고 관리하는 것이 필수적인 요구 사항이다. 이에 TV-Anytime 메타데이터를 실제 디지털 방송 환경에서 효율적으로 관리할 수 있도록 메타데이터 저장 엔진을 설계 및 구연한다 또한 다른 시스템과의 시험을 통해 TV-Anytime 메타데이터 이외에도 XML 문서를 저장하고 관리하기 위한 다른 응용에서도 저장방법의 기준으로 상을 수 있는 자료가 될 것으로 기대된다.

대용량 웹 데이터베이스로부터 필요한 관련 정보를 탐색하고, 다양한 형태의 정보로부터 지식을 창출하는 일은 매우 어려운 일이다. 본 논문은 복잡하고 다양한 형태의 패턴이 존재하고, 연속된 입력을 갖는 웹 데이터베이스에서 발생되는 빈발 패턴들을 효과적으로 저장할 수 있는 FP-Tree를 기반으로 하여 변화된 정보들을 능동적으로 유지하고 새로운 정보들에 U해 FP-Tree를 재구성하여 웹 페이지에 대한 유용한 패턴 정보와 사용자의 웹 사용 패턴 분석을 용이하게 한다. 그 결과 새로이 발견된 웹 사용 패턴들을 통해 웹 페이지의 구조적 정보와 구조적 연판 정보를 효과적으로 얻을 수 있다.

대부분의 생물학 실험실에서는 스퀸싱 실험으로 얻어진 서열조각에 대해 어셈블리 과정을 통해 획득된 일치된 서열을 서열 실험파일 형태로 저장한다. 이러한 서열 파일형태로 서열 데이터를 저장하면 사용자의 임의로 서열 정보 수정 및 서열 정보의 중복 등 서열 데이터에 대한 일관성 있고 무결성 있는 저장 관리가 어렵다 또한 이질적 데이터 및 포맷을 통한 다양한 생물학적 분석이 요구된다. 따라서 이 논문에서는 시퀸싱을 통해 생성된 유전체 및 단백질 서열 데이터의 자장관리를 위해 서열 정보의 편집, 저장 및 검색과 서열 파일 포멧 변환을 수행하는 서열 정보관리 시스템의 구현을 목적으로 한다. 서열 저장시 서열 버전의 생성 및 검출을 위해 능동 데이터베이스의 트리거를 이용하여 시스템의 성능을 향상시킨다. 또한 서열정보 분석을 위해 이질적인 서열 포맷간의 포맷 변환은 서열 및 관련된 정보를 XML로 표현하고 포맷간의 매핑정보를 XML의 스타일 언어인 XSL을 적용하여 수행한다. 그러므로 원시 소스 변경시 영향을 적게 받으므로 이질적인 포맷간의 파서를 이용한 포맷 변환 보다 효율적이다.

대규모 DNA 시퀀스를 대상으로 하여 서브시퀀스를 고속으로 검색하기 위한 인덱싱 방법으로서 접미어 트리가 유용하다. 그러나 접미어 트리는 데이터 크기의 약 100배에 해당하는 방대한 저장 공간을 필요로 한파. 본 논문에서는 기존 접미어 트리의 검색 성능을 유지하며, 저장 공간을 획기적으로 감소시킬 수 있는 새로운 인덱스 구조를 제안한다. 제안된 인덱싱 방안에서는 DNA 시퀀스 내의 모든 염기 위치에 고정 길이의 슬라이딩 윈도우를 위치시켜, 윈도우 크기에 해당하는 연속된 서브시퀀스를 추출한 후, 이들을 대상으로 트라이를 구성한다. 트라이는 저장 공간 감소를 위하여 각 문자를 최소 비트 정보로 표현하며, 저장 구조로서 포인터를 사용하지 않는 디스크 기반의 이진 트라이 구조를 사용한다. DNA 서브시퀀스 검색을 효율적으로 처리하기 위한 인덱스 기반의 질의 처리 알고리즘을 제안하고 실험을 통하여 그 유용성을 보인다. 제안된 인덱스는 접미어 트리의 약 10분의 1의 저장 공간을 필요로 하며, 데이터 크기 증가에 거의 영향을 받지 않는 안정된 고속 검색 성능을 지원한다.

최근 웹상에 산재한 정보들의 효율적인 검색과 이용을 위하여 정보의 구조를 정의하는 스키마들의 통합이 중요시되고 있다. 본 논문에서는 XML 스키마들을 클러스터링하기 위한 방법을 제안한다. 제안된 방법은 두 스키마를 통합하는데 드는 비용이 적을수록 스키마간의 유사도가 높다는 가정하에 스키마 사이의 공통된 구조의 크기를 계산한다 이를 위해서 경로사이에 서로 대응하는 요소의 합이 최대가 되는 경로간의 일대일 매칭을 추출한다. 또한 계산된 유사도값에 기반하여 계층적 클러스터링 방법을 적용한다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해서 다수의 XML 스키마를 대상으로 실험한 결과, 91%의 정확율과 93%의 재현율로서 기존의 알고리즘보다 우수하였다.

본 논문은 점증적으로 갱신되는 온톨로지에 기반한 스키마 매칭 알고리즘을 제안한다. 스키마 매칭에 사용되는 온톨로지는 전운가에 의하여 작성된 정적인 것으로 모든 어휘관계를 포괄하기는 힘들다. 제안된 방법은 이전의 매칭 결과와 사용자 피드백에 따라 점증적으로 온틀로지를 갱신하여 매칭의 성능을 향상시킨다. 특히, 제안된 온톨로지는 분할, 병합 관계를 기술하고 있어 단순한 애칭관계분만 아니라 복합매칭관계 추출을 가능케 한다. 성능평가를 위한 실험결과 점증적 온틀로지의 적용이 매칭 성능을 매우 향상시킴을 알 수 있었다.

방송 디스크 환경에서는 서버와 클라이언트간의 비대칭적인 대역폭으로 인해 전통적인 동시성 제어 기법을 적용시키기 힘들다. 뿐만 아니라 최근 방송 디스크 환경에서 대부분의 응용분야들이 실시간 트랜잭션 처리를 요구하고 있다. 실시간 트랜잭션 처리는 데이터 일관성뿐만 아니라 트랜잭션이 마감기한 내에 완료해야하는 시간적 제약을 고려해야 한다. 본 논문에서는 방송 디스크 환경에서의 많은 계약들과 트랜잭션의 실시간성을 만족시킬 수 있는 동시성 제어 기법을 제안한다. 제안한 기법은 클라이언트에서 실행되는 읽기 전용 트랜잭션을 서버와의 접촉 없이 자체적으로 처리할 수 있다. 또한 서버에서의 전역 검증 과정에서 발생하는 클라이언트 갱신 트랜잭션의 데이터 충들을 클라이언트에서 미리 발견하여 재실행시킴으로써 마감기한을 놓치는 트랜잭션의 수를 줄일 수 있는 장점을 갖는다.

XML은 인터넷 상에서의 표준 데이터 형식으로 XML 데이터에 대한 구조적 제약 조건들은 DTD나 XML Schema에 정의한다. XML Schema에 유효한 XML 문서는 XML Schema에 정의된 모든 구조적 제약 조건들을 만족해야 하며, 갱신이 발생한 후에도 대응되는 XML Schema에 대해 유효함이 보장되어야 한다. 본 연구는 DBMS에 저장되어 있는 XML Schema에 대해 유효한 XML 데이터를 갱신 할 때 필요한 효율적인 유효 검증 기법을 제안한다. 이 유효 검증 기법에서는 유효 검증 범위를 갱신과 관련된 영역에 한정시키고 갱신 이전에 유효 검증을 수행하여 유효 여부를 판단한다. 또한 본 연구에서는 유효 검증을 위한 유효 검증 제약 조건들과 XML Schema문서의 특성을 분석하여 유효 검증 시 필요한 스키마 정보만을 효율적으로 추출할 수 있는 XML Schema 저장 방법 및 그에 따른 스키마 정보 추출 방법을 제안하고 실험을 통해 그 성능을 보인다.

차량항법장치(Car Navigation System ： CNS)나 지리정보시스템(Geographic Information System ： CIS)에서 공간 객체를 효율적으로 다루는 색인기법에 대한 다양한 논의가 있어왔다 기존의 방법에서는 공간 객체의 인접성(cluster)과 밀집성 만을 고려해서 색인 트리를 생성하므로, 편향된 접근 빈도론 가진 공간 객체이 대해서 효과적인 탐색시간을 제공하지 못한다. 접근 빈도를 반영한 색인 기법은 공간 데이터가 갖는 특성-2개 이상의 차원에 대한 순서 할당이 불가능-에 의해서 지리적으로 인접된 객체들을 묶지 못하고, 이로 인해서 공간 객체에 대한 효율적인 색인 기법을 제공할 수 없다. 지리 데이터에 대한 위치와 접근 빈도가 주어질 매, 색인 트리는 좌표 정보뿐 아니라 공간 객체에 대한 접근 빈도도 고려해서 생성되어야 한다 본 논문에서 제안하는 기법을 전체 영역을 세부영역으로 분할하고, 각 세부 영역에 대해서 편향색인 트리를 생성한 뒤에 트리를 병합함으로써 밀집도와 접근 빈도를 반영한, 편향된(skewed) 색인 트리를 생성하도록 한다. 편향된 색인 트리는 접근 빈도가 높은 공간객체를 상위계층(level)에 위치시킴으로써 탐색비용을 줄인다.

XML은 인터넷 기반의 다양한 분야에서 활용될 뿐만 아니라. XML을 매개로 하여 플랫폼에 영향을 받지 않고 저장 및 관리하는 시스템을 구축하기 위하여 노력을 하고 있다. 이는 이질적인 데이터베이스나 응용체계간의 데이터 공유를 가능하게 하고 더 나아가 비즈니스 로직까지 공유를 가능케 한다. 본 논문의 목적은 기존의 국방 정보체계에서 사용되고 있는 데이터 공유방식을 향상시킨 XML기반의 웹 서비스 표준을 적용한 데이터 전송 서비스 모델을 제안하는 것이다. 데이터 전송 서비스 모델은 관련 정보체계들간의 스키마 정보를 기본으로 하여 전송 서비스 정의를 생성하고 이를 Standard Description Registry에 등록하여 보관하고 데이터 전송 요구가 발생 시 데이터 전송 서비스 정의를 사용하여 송신 체계의 데이터베이스에서 XML형식으로 데이터를 추출하고 수신체계의 데이터베이스로 전송하여 로딩하는 구조이다.

모바일 환경에서 효과적인 데이터 전송 방법인 브로드 캐스트 기법에서 중요한 문제 중의 하나가 데이터에 대한 인덱스 생성이다. 데이터에 대한 인덱스가 제공되면 클라이언트는 튜닝 타임과 엑세스 타임을 줄일 수 있고, 그와 함께 배터리 소모도 줄일 수 있다 기존에 제시된 인덱스 생성 기법온 대부분 트리 구조를 기반으로 하고 있다. 트리 기반 인덱싱 기법은 튜닝 타임을 최소화하지만, 반면 멀티-어트리뷰트(multi-attribute)에 대한 엑세스나 다양한 종류의 멀티미디어 데이터들 혹은 클러스터링 된 데이터에 대한 인덱스 생성이 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위해 시그너쳐 기반의 인덱싱 기법이 제시되었다. 그러나 기존의 시그너쳐 기반 인덱싱 기법에서는 엑세스 타임이 전체 브로드 캐스트 타임으로 고정되는 문제가 있었다. 본 논문비서는 앞으로 브로드 캐스팅 될 데이터들에 대한 포괄적인 정보를 가지는 시그너쳐 집합을 인덱스로 제공해서 클라이언트의 엑세스 타임을 최소화시키는 시그너쳐 스킴을 제시한다.

이동 컴퓨팅(Mo띠le Computing) 환경에서 빈번한 접속 단절은 클라이언트의 캐시 일관성(Consistency) 문제로 직결된다. 본 논문에서는 이를 해결하기 일한 무효화 보고(Invalidation Report. In)중 하나를 제시한다. 기존의 IR방식은 대량의 데이터와 빈번한 데이터의 갱신(Update)시 IR 길이의 증기폭이 상당히 크다. 이는 타임스탬프가 IR에서 차지하는 비중이 큼으로써 오는 현상이다. 또한 기존방식은 캐시 레벨의 선택적 청취(Selective tuning)를 지원하지 못하는 문제점을 가지오 있다. 이러한 점을 극복하고자 B＋Tree를 기반으로 시간 값을 구성하고 이에 따른 데이터 아이디를 재구성하는 IR방식을 제안한다. 이를 활용하면 각 클라이언트가 자신의 단절(Disconnect)된 시간에 맞는 갱신 정보를 확인할 수 있게 된다. 이러한 방법은 기존 IR의 단점을 보완하며 선택적 청취론 유도할 수 있는 효과적인 방법이다.

웹의 확산과 더불어 웹 페이지 검색의 성능 즉, 빠른 응답시간과 확장성(scalability)은 각 웹 사이트의 절대적 평가 기준이 되었다. 웹 옹용은 일반적으로 불특정 다수를 대상으로 하기 때문에 확장성 또한 주요 성능의 척도가 된다. 이와 같은 웹 사이트 성능을 담보하기 위한 대표적 요소기술이 웹 캐슁이다. 본 논문은 웹 상에서 XML 데이터베이스 기반의 웹 응용(XML database-backed web application)을 위한 응용서버의 XML 캐쉬를 이용하여 주어진 XML 질의를 변환, 처리하는 기법과 구현에 관한 것으로 XPath의 경로표현식 중 가장 중요한 세 가지 기능인 조건을 명시하는 필터 연산자, 부모-자식 관계를 나타내는 경로 연산자(/), 그리고 조상-후손 관계를 나타내는 경로 연산자(//)를 연구 범위로 하였다. [2]에서는 조상-후손 관계를 나타내는 경로 연산자(//)가 없는 경우에 경로표현식으로 주어진 XML 질의를 캐쉬를 이용하여 변환, 처리하는 알고리즘을 제시하였는데 본 논문에서는 [2]의 알고리즘을 확장하여 경로 연간자(//)가 지원되도록 하였다. 조상-후손 경로 연산자(//)로는 정규경로 표현식(regular path expression)을 나타낼 수 있는데 이는 스키마가 불확실한 반구조적 데이터인 XML 데이터에 대한 질의 표현에 유용하다. 제시된 알고리즘에서는 DTD를 이용하여 경로 정보를 얻어 처리함으로써 주어진 질의를 캐쉬와 하부 XML 소스에 대한 질의로 변환하였다. 이 알고리즘을 바탕으로 관계 DBMS를 이용하여 구현된 시스템으로 실제 웹 상에서 성능 실험을 수행하였다. 성능 실험 결과 정규 경로 표현식을 포함하는 XML 질의에 대해서도 웹에서 캐쉬를 이용한 처리가 효율적임을 확인하였다.키는데 목적이 있다.RED에 비해 향상된 성능을 보여주었다.웍스 네트워크상의 다양한 디바이스들간의 네트워크 다양화와 분산화 기능을 얻을 수 있었고, 기존의 고가의 해외 솔루션인 Echelon사의 LonMaker 소프트웨어를 사용하지 않고도 국내의 순수 솔루션인 리눅스 기반의 LonWare 3.0 다중 바인딩 기능을 통해 저 비용으로 홈 네트워크 구성 관리 서버 시스템 개발에 대한 비용을 줄일 수 있다. 기대된다.e 함량이 대체로 높게 나타났다. 점미가 수가용성분에서 goucose대비 용출함량이 고르게 나타나는 경향을 보였고 흑미는 알칼리가용분에서 glucose가 상당량(0.68%) 포함되고 있음을 보여주었고 arabinose(0.68%), xylose(0.05%)도 다른 종류에 비해서 다량 함유한 것으로 나타났다. 흑미는 총식이섬유 함량이 높고 pectic substances, hemicellulose, uronic acid 함량이 높아서 콜레스테롤 저하 등의 효과가 기대되며 고섬유식품으로서 조리 특성 연구가 필요한 것으로 사료된다.리하였다. 얻어진 소견(所見)은 다음과 같았다. 1. 모년령(母年齡), 임신회수(姙娠回數), 임신기간(姙娠其間), 출산시체중등(出産時體重等)의 제요인(諸要因)은 주산기사망(周産基死亡)에 대(對)하여 통계적(統計的)으로 유의(有意)한 영향을 미치고 있어 $25{\sim}29$세(歲)의 연령군에서, 2번째 임신과 2번째의 출산에서 그리고 만삭의 임신 기간에, 출산시체중(出産時體重) $3.50{\sim}3.99kg$사이의 아이에서 그 주산기사망률(周産基死亡率)이 각각 가장 낮았다. 2. 사산(死産)과 초생아사망(初生兒死亡)을 구분(區分)하여 고려해 볼때 사산(死産)은 모성(母性)의 임신력(

지능화된 사물이 스스로 공간의 상황을 인식하여 필요한 행위를 대신해 주는 유비쿼터스 컴퓨팅의 응용 환경 하에서는 언제 어디서나 상황 정보를 분석하여 원하는 사용자에게 실시간으로 알려줄 수 있어야 한다. 그러나, 기존의 e-Logistics 물류 시스템에서는 실물의 흐름과 정보의 흐름간에 불일치가 존재하기 때문에 화물의 위치를 실시간으로 추적하는 것이 불가능하였다. 따라서, 우리는 이러한 문제들을 해결하기 위해 화물에 센싱 가능한 스마트 태그를 부착하고, 이로부터 실시간으로 수집된 정보를 이용하여 사용자에게 유용한 정보를 제공하는 u-Logistics 알림 시스템을 설계하고 구현하였다. 이 논문에서는 u-Logistics 시스템의 전체적인 구조를 기술하고, 특히 규칙의 정의에서부터 알림 서버가 실시간으로 이벤트를 수집하여 원하는 사용자에게 화욜 또는 차량에 대한 정보를 제공하기까지의 알림 시스템의 전반적인 처리 과정을 기술한다. 마지막으로, 물류 환경에의 적용 시나리오를 통하여 u-Logistics 알림 시스템의 구현을 제시한다.

XML이 웹 상에서 데이터 교환의 표준으로 부각된 이래 XML데이터의 효율적 관리 기법에 관한 연구가 활발히 수행되고 있다. XML 질의의 표준화 작업도 활발히 이루어져 현재 XQuery가 유력한 표준으로 부각되었다. 그러나 XQuery 등이 완전한 XML 질의어가 되기 위해서는 변경 연산을 제공해야 하는데 XML변경어의 표준화 작업이나 XML 변경 처리 기법에 대한 연구는 아직 미미한 실정이다. 본 논문에서는 e-Commerce 등 XML 데이터베이스 기반 웹 응용의 효율적 지원을 위한 XML 캐쉬를 점진적으로 갱신하는 과정에서 발생하는 XML 변경 연산 처리의 세 가지 기본 모델. TD (텍스트/DOM 기반). PD(PDOM 기반), 그리고 IT (인덱스된 텍스트 기반)를 제안한다. 캐쉬된 XML 문서를 어떤 포맷으로 저장하는가는 이후 XML 변경 연산의 처리 및 요청된 XML문서 반환의 효율성에 영향을 미친다. 이들 모델들은 캐쉬된 XML 문서의 저장 포맷에 따라 구분한 것이다. 이들 모델 각각에 대하여 캐쉬된 XML문서의 갱신 및 반환 기능을 제공하는 XML캐쉬 관리 시스템을 구현하여 이들 기능의 성능 및 공간 부담을 평가한 결과를 기술한다.

기업 및 조직 내외에서 이루어지고 있는 대량 작업들을 처리하기 위하여 기존의 워크플로우 시스템보다 더욱 대형화된 처리를 지원하는 워크플로우 시스템의 등장이 요구되어지고 있다. 기업 인프라는 급격히 발전하고 있지만 그에 반해 워크플로우 시스템은 처리적인 측면에서 이를 뒷받침하지 못하고 있다. 현재의 시스템 환경의 한계를 극복하며 대량의 비즈니스 작업들을 처리해내기 위해서는 이에 대한 극복 방안이 마련되어야 한다. 본 논문에서는 극복 .방안의 일환으로 다수 사용자들의 요청에 의해 발생되는 프로세스 인스턴스인 워크케이스에 대한 효과적인 생성 기법에 대해 제시하고 이러한 방법을 기반으로 하여 실제적인 구현 및 테스트를 통해 결과를 도출해 내고자 한다.

SIMS는 공간 정보 관리 환경을 지원하기 위한 통합 관리 시스템으로서 다양한 공간 및 비공간 자료를 관리하고 여러 응용작업을 지원한다. 본 논문에서는 기존의 공간 데이터 마이닝 질의 언어가 처리하는 공간자료에 한정되지 않고, 자동 데이터 수집, 인공위성 측위 서비스, 원격탐사, GPS, 모바일 컴퓨팅 등의 다양한 자료라 시공간(Spatio-Temporal) 자료로부터 유용한 정보를 발견 할 수 있도록 SIMS를 기반으로 한 공간 데이터 마이닝 전용 시스템을 지원하는 공간 데이터 마이닝 질의 언어를 설계하였다.

기존의 WSDL이 갖고 있던 문제정올 개선하고 좀더 의미있는 서비스 기술이 가능한 시맨틱 웹 서비스는. 현재의 뜬 서비스와 유사하지만 웹 서비스를 기술하던 WSDL 대신 시맨틱 웹 기술언어를 기반으로 한 새로운 기술 언어(DAML-S)를 사용한다. 이런 상황 속에서 만일 수많은 회사에서 자신들의 서비스를 제공하고. 그 사실을 알리기 위해서 시맨틱 엠 서비스 문서를 발간했을 때, 자연히 사용자는 검색 엔진을 사용하여 그런 비즈니스 정보를 검색하게 되고 사용자가 원하는 서비스, 사용자가 만족할 수 있는 서비스를 찾고 결합시켜주는 검색 엔진이 필요하게 될 것이다. 따라서, 시맨틱 웹 정보 검색은 기존의 정보 검색과는 다른 형태의 검색이 된다. 기존의 문서 내 단어의 존재 유무나 빈도수와 같은 휴리스틱한 방법을 적용하기는 매우 어려우며, 시맨틱 웹 기술 언어네 알맞은 새로운 검색 방법과 저장 시스템이 필요하다. 이 논문에서는 시맨틱 웹 정보 중 특별히 시맨틱 웹 비즈니스 정보에 대한 효율적인 저장 시스템의 모델을 제시하고자 한다. 이 모델을 통해서 시맨틱 웹 비즈니스 정보를 구조화하고 효율적으로 저장할 수 있다.

기존의 공간 데이터베이스 관리 시스템에서는 공간 데이터의 검색 연산이 주된 연산이었지만. 최근 공간 데이터베이스 관리 시스템에서는 이동 객체의 실시간 위치 갱신 및 추적 등 공간 데이터의 갱신 연산 또한 빈번하게 발생하고 있으며, 이에 트랜잭션간 동시성 향상의 필요성이 증가하고 있다. 기존의 일반적인 데이터베이스 관리 시스템에서는 트랜잭션의 동시성 문제를 해결하고 성능을 향상시키기 위해서 많은 기법들이 연구되었으며, 그 중에서 다중버전 알고리즘은 각 트랜잭션간의 상호간섭을 최소화시키면서 동시성을 향상시키기 위한 알고리즘이다. 하지만 공간 데이터베이스 관리 시스템에 트랜잭션의 동시성 향상을 위하여 기존의 멀티버전 알고리즘을 적용할 경우, 공간 레코드의 속성 데이터만 변경되어도 공간 레코드 전체에 대한 버전을 저장해야 하기 때문에 저장 공간의 낭비가 발생한다. 본 논문에서는 공간 레코드에 대해 트랜잭션간의 동시성을 향상시키고, 공간 레코드 버전의 저장 공간 낭비를 줄이기 위한 방법으로 속성 데이터 버전과 공간 데이터 버전을 분리하여 생성, 관리하는 레코드 관리 기법을 제안한다. 본 기법은 검색 트랜잭션은 갱신 트랜잭션의 영향을 전혀 받지 않고 트랜잭션을 진행할 수 있으며, 갱신 연산시 공간 레코드 전체의 버전을 생성하는 대신에 공간 레코드를 속성 데이터 버전과 공간 데이터 버전으로 분리하여 갱신된 데이터 버전만 생성 관리하는 기법이다.

하나의 UDDI 노드에 저장된 웹 서비스 정보는 복제 연산을 통해 같은 레지스트리에 속한 다른 노드에도 똑같이 저장된다. 이러한 복제 연산은 change Record의 생성, 전송, 처리를 통해 수행된다. 그런데, 한 노드에서 성공적으로 처리된 연산이라도 복제 과정에서는 올바르게 동작하지 않을 수가 있다 본 논문에서는 기본적인 복제 과정 외에, 복제 연산 중에 발생한 에러의 발견 및 처리, 저널의 효율적인 관리, 키 생성 등의 문제를 해결하기 위한 방법을 제안하고 있다.

인터넷을 이용한 전자 상거래 잎 관리 시스템 등의 실시간 처리를 요구하는 응용분야가 점차 증가함으로 인해 고성능 실시간 트랜잭션 처리 시스템 개발이 요구되고 있다. 그러나 기존에 제안된 대부분의 실시간 시스템은 다중 처리기나 분산 처리 방식을 이용하였으며, 클러스터 기술을 이용한 실시간 트랜잭션처리 시스템은 아직 제안된 바 없다 클러스터를 이용한 실시간 트랜잭션 처리 시스템은 저렴한 가격으로 높은 가용성과 병렬 처리를 이용한 고성능 트랜잭션 처리를 지원할 수 있다는 장점을 갖는다 이러한 관점에서 본 논문에서는 공유 디tm크(shared disks： SD) 클러스터 기반의 실시간 트랜잭션 처리 시스템을 개발하기 위하여 캐쉬 일관성 제어 기법이나 트랜잭션 라우팅 기법과 같은 전통적인 SD 클러스터 알고리즘과 실시간 트랜잭션을 위찬 동시성 제어 기법을 연동한 실험 모형을 개발하였다. 다양한 환경에서의 모의실험을 통하여 알고리즘간의 상호 관계와 실시간 환경에서 SD 클러스터의 성능을 평가 분석한다.

Erlang/OTP(Erlang Open Telecom Platform)의 Mnesia는 실시간 고장 허용 분산 MMDBMS이다. Mnesia는 메모리상에서의 질의 처리와 자동화된 데이타 분산 처리로 신속한 트랜잭션 처 리 가 가능하지 만 표준화된 DB 인터페이스와 SQL을 지원하지 않기 때문에 활용상에서의 한계를 갖고 있다. 본 논문에서는 SQL을 지원하는 java와 Mnesia의 연동에 대해 연구한다. 이를 위해 SQL컴파일러와 Mnesia인터페이스를 제공하는java라이브러리를 개발하였다. SQL를 이용한java와 Mnesia의 연동에 대 한 성능 분석 결과 성능의 우수성과 사용의 편리성을 모두 갖추게 되었다.

주기억 징치 DBMS성능에 캐쉬 미스가 중요한 요소이다. 그래서 캐쉬 미스를 줄여주는 캐쉬 인식 트리(chash consclous trees)들이 개발되어 왔다. 캐쉬 인식 트리에서 사용한 기법들은 포인터 압축, 키 압축 개념으로 일반화 할 수 있다. 포인터 압축은 CS$B^{＋}$-트리처럼 노드에 각 자식 노드를 가리키는 포인터를 제거하고 대신 세그먼트에 저장된 자식 노드들 중 첫 번째 자식 노드를 가리키는 포인터를 저장하는 개념이다. 키 압축은 pkB-트리, R-트리처럼 키 길이를 출이는 개념이다. 본 논문에서는 키 압축 개념과 포인터 압축 개념을 동싱에 지원하고, 디스크 기반의 GiST를 캐쉬 인식하도록 확장한 CC-GiST를 제안한다. 본 논문의 공헌은 다음과 같이 요약된다. 1)기존의 캐쉬 인식 트리들의 기법을 분류하고 분석함으로써, 캐쉬 인식 트리에 적용할 수 있는 일반적인 방법을 도출하였다. 2)포인터 압축을 위해 세그먼트의 개념을 키 압축을 위하여 베이스 키의 개념을 CC-GiST에 도입하였다. 3)디스크 기반의 GiST를 위해 기정의된 메소드들을 캐쉬 인식하도록 완전하게 수정하였다. 4) 제안한 CC-GiST를 이용하여 기존의 대표적인 캐쉬 인식 트리인 CSB＋-트리와 CR-트리를 구현하는 방법을 기술하였다.

B2B Marketplace상에서의 거래에서 나타나는 주요한 특징은 다품종 및 대량의 물품 거래가 n：n거래 관계에 놓여있다는 점과 거래자가 원활한 거래 및 기업 내 관리를 위해 각자의 전자 카탈로그를 이용한 거래를 원한다는 정이다. 하지만 개별적인 전자 카탈로그 사용과 미흡한 표준안은 전자 카탈로그 상호 연계의 걸림돌이 되어 시장 형성의 걸림돌이 되고 있다. B2B Marketplace는 표준 분류체계를 중심으로 거래 대상 상품을 재분류하여 구매 당사자간의 거래 대상 물품에 대한 상호 애핑을 지원하는 방법 등으로 이를 충족시키려 하고 있다. 하지만 요청되는 다량의 물품에 대해 매번 분류를 수행해야 하는 고비용의 작업이라는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이를 극복하기 위하여 기계학습 기법을 이용한 전자 카탈로그 상품 자동분류기를 모델링하고 이를 구현하는 것에 초점을 두었다. 상품의 속성별로 분류에 끼치는 영향력이 다론 것이라는데 착안하여 전자 카탈로그를 상품 단위로 재 모델링 하였으며 속성별 정보가 풍부하지 못한 정물 극복하기 위하여 속성값을 어휘 단위로 구분한 데이터를 추가 하는 확장 모델을 정의하였다. 또한 해당 모델을 학습시키기 위한 알고리즘으로는 속성별로 다른 가중치를 부여 할 수 있도록 확장된 Naive Bayesian Classifier를 고안하였다. 그리고 이론 B2B Market Place상의 실 데이터에 적용하여 고안된 모델의 유효성을 검증하였다.

캐쉬 인식 트리는 주기억장치의 느린 액세스 속도를 캐쉬를 활용함으로써 개선하려는 주기억장치 데이터베이스 인덱스이다. 본 논문에서는 기존의 캐처 인식 트리에서 사용된 기법들을 살펴보고, 이를 통함, 개선하여 새로운 캐쉬 인식 트리를 제안한다. 기존의 캐쉬 인식 트리는 키 압축과 포인터 알축을 따로 고려하였기 때문에 각각 노드의 크기와 키의 길이 변화에 취약한 문제점이 있었다. 이에 반해 제안하는 부분키 캐쉬 인식 $B^{＋}$트리는 키와 포인터를 동시에 압축하여 이러한 문제점을 해결하고. 보다 캐쉬 활용도를 높였다. 또한 제안하는 트리의 벌크로드, 삽입, 삭제 알고리즘을 제시하고 이론적인 분석 통길 각 알고리즘이 올바르게 수행되고, 성능에 개선됨을 확인하였다.

본 논문에서는 다차원 데이터의 유사도 검색을 효과적으로 수행하기 위한 색인 구조를 제안한다. 제안하는 색인 구조는 차원의 저주 현상을 극복하기 위한 벡터 근사 기반의 색인 구조이다. 제안하는 색인 구조는 부모 노드를 기준으로 KDB-트리와 유사한 영역 분할 방식으로 분할하고 분할된 각 영역은 데이터의 분포 특성에 따라 동적 비트를 할당하여 벡터 근사화된 영역을 표현한다. 따라서, 하나의 노드 안에 않은 영역 정보를 저장하여 트리의 깊이를 줄일 수 있다. 또한 다차원의 특징 벡터 공간에 상대적인 비트를 할당하기 때문에 군집화되어 있는 데이터에 대해서 효과적이다 제안하는 색인 구조의 우수성을 보이기 위해 다양한 실험을 통하여 성능의 우수성을 입증한다.

속도와 방향이 바뀔 때마다 이동체의 위치를 보고하는 TPR-tree는 이동체의 위치를 예측하는 오차가 적다. 그러나 긴 시간 간격으로 이동체의 위치를 보고하면 위치 예측의 불확실성이 높아져서 위치 예측의 오차값이 증가한다. 불화실성이 높은 이동체를 TPR-tree에 적용할 때 이동체의 위치 정보를 갱신하기 위한 색인 검색 비용이 증가하고, 질의 결과의 정확도가 낮아지는 문제가 발생한다. 이 논문에서는 긴 시간 간격으로 이동체 위치를 보고할 때 발생하는 이동체 위치의 불확실성을 고려하기 위해서 불확실성 영역(uncertainty region)을 이용한 확장 TPR-tree를 제시한다. 불확실성이 높은 이동체의 위치 데이터를 처리하기 위해서 이동체의 이동 가능한 영역을 위치 예측의 오차 값을 이용하여 계산한 불확실성 영역을 설정하고, 검색을 위하여 노드외 BR을 계산할 때 불확실성 영역을 이용하여 BR을 확장한다.

본 논문에서는 XML 문서의 내용을 효율적으로 검색하기 위해 필요한 메타데이터의 스키마몰 개발하고 이론 바탕으로 구축되는 내용기반 인덱싱 모델을 제안한다. 제안하는 내용기반 인덱싱 모델은 엘리먼트타입에 따라 랭킹 검색과 불리언 검색을 지원한다. 랭킹 검색 결과의 재현도와 정확도를 높이기 위해, 검색 결과의 출력 기준 노드가 리프 노드와 내부 노드인 경우를 구별하여 색인어에 대한 가중치를 부여하고, 이를 이용하여 질의와 엘리먼트간의 유사도를 계산하는 방법을 제안한다.

데이터 웨어하우스는 OLAP의 질의 처리 성능을 놓이고 사용자에게 빠른 응답을 제공하기 위긴 데이터 큐브의 결과를 실체화된 뷰로 저장한다. 최적의 사용자 응답 시간을 제공하기 위해서는 데이터 큐브의 전체를 저장하는 것이 졸지만 실체화 뷰는 일반적으로 물리적 저장소에 저장되기 때문에 데이터 큐브 전체를 저장하는 것은 저장 공간의 오버헤드를 초래하는 문제점을 가진다. 본 논문에서는 데이터베이스 클러스터에 대용량의 실제화 부를 저장하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 실체화 뷰의 선택 기준으로 부의 실체화 이익과 뷰들 간의 의존성을 데이터베이스 클러스터 환경에 맞게 제시하고 선택 기준에 따라 실체화 뷰를 서로 다른 노드에 저장함으로서 각 노드들의 실체화 이익을 균등하게 유지한다. 이는 질의가 하나의 노드에 집중되는 현상을 방지함으로서 각 노드의 효율성을 최대로 높일 수 있는 기법이다.

대표적인 시맨틱 웹 서비스 발견 기술은 OWL-S와 MIT의 Process Handbook이 있다. 그러나. OWL-S는 개발 초기 단계이기 때문에, 아직 효과적인 웹 서비스 발견을 제공하기에는 몇 가지 제약 조건을 가지고 있다. 예를 들어. 정보 전송을 위한 제악 조건과 실행에 따른 상태 변환 정보를 정의하고 있지 않다. 또한. 사용자가 원하는 프로세스들의 시맨틱 정보들을 정의하고 있지 않다. 반면, MIT Process Handbook은 OWL-S와 같이 서비스 모델에 대한 상세한 정보들을 정의하고 있지 않아, 서비스 작성에 필요한 서비스들을 찾기가 어렵다. 그러므로, 본 논문에서는 Topic Maps 기반의 TM-S(Topic Maps for Service)를 제안하였다.

무선 통신 기술의 발달로 인하여 LBS(Location Based System)와 같은 새로운 이동체 관련 서비스가 생겨나고 있다. 위치 기반 서비스에서 클라이언트인 이동체들이 주기적으로 보고하는 위치 데이터를 실시간으로 처리하기 위해 서버에서는 메인 메모리 DBMS를 유지하는 것이 필요한데, 데이터의 양이 계속적으로 증가하는 특성으로 인해 메인 메모리의 공간이 부족할 때 데이터를 디스크로 옮기는 시스템 설계가 필요하다. 그러나 기존의 연구는 대용량 이동체 환경에서의 색인 이주를 위한 노드 선택 정책과 이주를 위해 선택된 노드들의 디스크 배치 정책을 통합하여 나타내지 못하였다. 그러므로 대용량 이동체 데이터베이스 시스템 환경에 적합한 이주 정책들에 대한 연구가 필요하다. 이 논문에서는 대용량 이동체 데이터베이스 환경을 고려한 노드 선택 정책과 디스크 배치 정책을 분류하고 새로운 이주 정 책을 제시한다. 노드 선택 정책으로는 질의 성능을 위해서 캐쉬의 LRU(Least Recently Used) 정책을 이용한 변형된 LRU정책을 제시하고, 삽입 우선 정책으로는 이동체 색인인 R-tree의 삽입 알고리즘을 역이용한 정책을 제시한다. 또한 이주되는 노드들에 대한 디스크 페이지 배치가 시스템의 질의 성능에 영향을 미치므로 이를 고려한 디스크 배치 정책을 제시한다.

Recently, mining far association rules in distributed database environments is a central problem in knowledge discovery area. While the data are located in different share-nothing machines, and each data site grows by time. Mining global frequent itemsets is hard and not efficient in large number of distributed sewen. In many distributed databases. time component(which is usually attached to transactions in database), contains meaningful time-related rules. In this paper, we design a new DTA(distributed temporal association) algorithm that combines temporal concepts inside distributed association rules. The algorithm confirms the time interval for applying association rules in distributed databases. The experiment results show that DTA can generate interesting correlation frequent itemsets related with time periods.

최근 무선 인터넷 인구의 증가로 인해 이동 객체의 위치 데이타를 활용하여 다양한 서비스를 제공하는 위치 기반 서비스와 텔레매틱스에 대찬 관심이 급증하고 있다 위치 기반 서비스와 텔레매틱스 분야에서 다양한 응용 서비스를 제공하기 위해서는 대용량의 위치 데이타를 빠르고 정확하게 저장하고 검색할 수 있는 이동 객체 데이타베이스 시스템이 필수적으로 요구된다. 그러나, 기존의 데이타베이스 시스템을 사용하여 대용량의 위치 데이타를 처리할 경우 트랜잭션 연산의 증가로 인하여 저장 밀 검색 성능이 저하된다 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 이동 객체의 위치 데이타를 효율적으로 저장하고 검색하기 위한 화일 기반 이동 객체 저장 컴포넌트를 개발하고 성능 평가를 수행하였다. 화일 기반 이동 객체 저장 컴포넌트는 다중 연결 관리자, 단순 질의 처리기, 인덱스 관리자. 데이타 화일 관리자, 인덱스 파일 관리자, 메타데이타 관리자, 로그 관리자, OLE DB 데이타 제공자, 그리고 관리툴로 구성된다.

본 논문은 데이터 마이닝에서 사용되는 연관규칙(Association Rule)을 활용하여 고객에게 상품을 추천하는 방법을 제안한다. 일반적으로 한명의 고객에 대하여 적용할 수 있는 연관규칙의 개수가 한 개 이상이 될 수 있다는 가정하에, 고객과 연관규칙과의 적합성 여부를 값으로 나타내는 방안을 고안하고 이를 이용하여 고객에 대한 연관규칙의 순위를 부여하는 방식을 연구한다. 또한 상품 추천 시 범위 값을 가지는 속성을 고려하여 상품을 추천하도록 하는 방법을 제안하고 이 방법의 타당성과 타 방식과의 비교우위를 실험을 통하여 검증한다.

최근 인터넷 상에서 정보 양이 증대함에 따라 DTD 기반의 XML을 이용하여 방대한 정보를 효율적으로 저장하고 검색하기 위한 많은 연구들이 진행되고 있다 하지만 DTD의 문서를 작성에는 많은 노력이 필요하고, 문서 구조의 검사가 필요 없는 간단한 문서만 사용하는데 있어서 DTD 작성은 불필요한 작업이 아닐 수 없다. 하지만 DTD 문서가 없을 경우에도 XML 기본 문법만 맞으면 문서를 파싱할 수 있고, 불필요한 네트？ 부담을 줄이기 위해 DTD없이 전송한 수 있다. 따라서 본 연구에서는 DTD가 없는 Well-Formed XML 문서를 구성하는 엘리먼트의 구조를 통해 정보를 추출하고, 주기억장치의 효율적인 저장 공간을 활용한 CS$B^{＋}$-Tree 인덱스를 이용하여 Well-formed XML 문서를 저장하기 위한 기법을 제안한다.

이동 컴퓨팅이 활성화 되면서 데이터의 관리 및 저장을 위하여 내장형 DBMS의 필요성이 증대되고 있다. 클라이언트에서 운용되는 내장형 DBMS는 서버용 DBMS와 동기화 기능이 필요하다. 본 논문에서는 통신 비용절감과 빠른 동기화를 위하여 SQL로 이루어진 로그 정보로 클라이언트와 서버간의 데이터를 양방향 동기화하며 Mirror Table을 가지는 Mid-tier 구조로 안정성을 유지하는 새로운 동기화 서버 구조를 제안한다. 제안된 동기화 서버는 저장 공간과 안정성이 부족한 내장형 DBMS의 데이터를 일관성과 안정성이 있도록 보장하고 통신비용이 최소화될 수 있도록 함으로써 효율적으로 데이터를 관리할 수 있도록 지원한다.

CBD(Component-Based Development)에 있어 컴포넌트 시스템은 잘 정의된 아키텍처를 기반으로 개선되어야 한다. 컴포넌트 시스템의 아키텍처를 정확하고 엄밀하게 설계. 분석하기 위해서는 아키텍처 기술 언어(ADL)의 사용이 필요하다. 아키텍처 모델링에 ADL을 효과적으로 사용하기 위해서는 ADL로 기술된 아키텍처 모델을 효율적으로 분석, 처리 관리할 수 있는 지원 환경이 필수적이다. 본 논문에서는 ADL 모뎀 지원 환경 시스템의 구조를 기술하고 본 연구팀에서 개발 중인 ADL 모델 관리기의 구조를 기술한다. ADL 모델 관리기 중 ADL 모델 정보들을 XML 형태로 저장, 관리하기 위한 XML 기반 ADL 모델 변환기의 구조를 기술하며 ADL-XML 변환 방법을 설명하고 그 변환 결과를 보여준다.

협업적 제품거래는 제품의 전 수명 주기에 걸쳐 발생되는 정보를 공유할 수 있게 함으로써 새로운 비즈니스 환경의 요구를 만족시킬 수 있다. 하지만 국.내외적으로 협업적 제품거래에 대한 구체적인 솔루션이 나와 있지 않다. 따라서 본 논문에서는 누구나 협업적 제품거래 솔루션을 손쉽게 구현 할 수 있도록 데이터 관리, 데이터 공유, 데이터 접근 제어 등과 같은 핵심 기능을 지원하는 엔진을 설계 및 구현하였다.

XML 이 웹 상에서의 정보 표현, 통합, 교환을 위한 표준이 됨에 따라 다양한 XML 질의 언어들이 제안되었으며, World Wide Web Consortium(W3C)은 XQery를 XML 질의 언어의 표준으로 권고하였다. XQuery는 SQL과 유사하게 중첩 질의를 허용하므로, 중첩된 XQuery 질의를 동일한 의미를 가지면서 보다 효율적으로 실행될 수 있는 질의로 변환하는 정규화 규칙들이 제안되었다. 그러나 제안된 정규화 규칙들은 제한적인 형태의 중첩 질의에만 적용되는 문제점을 가지고 있다 특히, FLWR 표현식의 where 절에 있는 중첩을 처리할 수 없다. 본 논문에서는 SQL 질의의 정규화 규칙들을 확장하여 FLWR 표현식의 모든 절에 나타나는 중첩을 처리할 수 있는 XQuery 질의의 정규화 규칙들을 제안한다 이를 위해 먼저, 상관과 집계의 유무에 따라 XQuery 질의의 중첩 유형을 분류하고, 각 유형 별로 정규화 규칙들을 제안한다 다음으로, 중첩된 XQuery 질의에 정규화 규칙들을 적용하는 세부 알고리즘을 제안한다.

사용자를 중심으로 하는 주변환경과 사용자간 흑은 사용자와 장치간의 상호 운용성을 지능적, 자동적으로 선택하여 지원해 줌으로써 사용자로 하여금 정보 획득 및 실행을 보다 용이하게 하는 상황인식 기술은 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 가장 중요한 핵심 기술이다. 따라서, 본 논문에서는 유비쿼터스 컴퓨팅을 위한 상황인식 기반의 미들웨어 및 컨텍스트 서버를 설계 및 구현한다. 먼저 미들웨어는 블루투스 (Bluetooth) 무선 통신 기술을 이용하여 이동성을 지닌 이동 노드를 발견하고, 컨텍스트 서버에 등록하여 해당 컨텍스트에 적합한 실행 모듈을 서비스하는 기능을 담당한다. 컨텍스트 서버는 주어진 원격 객체의 정보와 사용자의 현재 상태 물리적 환경의 상태 등의 상황 정보를 효율적으로 데이터베이스 서버에 저장하고 관리할 수 있는 기능을 수행한다. 마지막으로 응용 시스템을 통해 제안하는 미들웨어와 컨텍스트 서버의 유용성을 보인다.

시간의 흐름에 따라 그 위치가 빈번히 변화하는 이동 객체의 특성상 실시간으로 증가하는 이동 객체의 궤적정보를 효과적으로 관리할 수 있는 효율적인 색인 기법이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 이동 객체의 궤적을 색인하기 위해 기존에 제안되었던 TB 트리의 성능을 개선시킬 수 있는 확장된 TB-트리(Extented TB-Tree：ETB-Tree)를 제안한다. 기존의 TB 트리는 이동 객체의 궤적 세그먼트를 삽입할 때마다 선행 세그먼트를 가지고 있는 리프 노드를 찾기 위해 루트 노드부터 리프 노드까지 순회해야만 하기 때문에 불필요한 노드 접근으로 인한 오버헤드가 발생한다 이를 위해 ETB 트리는 선행 노드를 직접적으로 접근하기 위해 이동객체의 처음 세그먼트와 마지막 세그먼트가 저장된 리프 노드를 가리키는 포인터 정보와 더불어 디스크에서의 폐이지를 가리키는 페이지 번호를 별도의 테이블에 같이 유지한다. 따라서, 저장 시 동일한 이동 객체의 선행 노드를 빨리 검색할 수 있고, 궤적 질의시 직접적으로 디스크에 접근해 해당 객체의 궤적들을 검색함으로써 검색 성능을 향상시킬 수 있다. 아울러 ETB 트리는 새로운 이동 객체의 궤적 정보가 삽입될 때마다 메모리 상의 트리뿐만 아니라 디스크에 반영함으로써 트리의 일관성을 유지한다.

본 논문에서는 무선인터넷 환경에 적합한 개인화된 상품추천에이전트를 제안한다. 기존에 유선인터넷상의 많은 개인화 추천시스템에서는 초기 사용자 모델링을 위해 사용자에게 수많은 질의를 하고 응답을 요구하였다. 그러나 이러한 방식은 무선인터넷 환경에서 정보 전송량에 따른 높은 사용요금을 고려할 때 적용하기 힘든 방식이다. 본 제안 시스템은 사용자의 Social data률 이용하여 사용자를 비슷한 연령과 성별 그룹으로 나누고, 해당 그룹에서 구매율이 높은 상품을 우선 제시한 후, 사용자 행동을 모니터링 하여 암시적(Implicit)피드백을 통해 프로파일을 생성함으로써, 번거로운 질의-응답 과정 없이도 초기 사용자 모델링을 수행할 수 있다. 프로파일 생성 이후에는 이를 기반으로 하여 사용자몰 유사한 취향을 가진 그룹으로 다시 군집화한 후 협력적 추천을 하게 되며, 프로파일에는 해당 상품의 최종 카테고리명과 키워드를 수집함으로써, 상품의 브랜드와 규격정보를 반영한 추천이 가능하다. 또한 추천 상품과 사용자의 구매데이터와의 비교를 수행하여 사용자가 해당상품을 구매하였을 경우, 상품에 대한 취향정보는 그대로 유지하고 관련 상품을 추천하되, 구매한 상품이 중복 추천되지 않도록 하였다. 시스템 평가를 위해 프로토타입을 구현하여, 다수의 사용자에게 시스템을 이용하며 관심품목을 체크하도록 하였고. 추천횟수가 반복되며 히트율이 증가하는 결과를 통해 시스템의 학습속도와 성능을 평가하였다. 그리고 쇼핌몰에서 구매경험이 있는 사용자의 기존 구매데이터와 Social data를 이용한 초기 제시상품을 역으로 비교하여 오랜 시간과 비용 발생 없이도 초기 프로파일 생성의 유효성을 증명하였다. 포함하는 XML 질의에 대해서도 웹에서 캐쉬를 이용한 처리가 효율적임을 확인하였다.키는데 목적이 있다.RED에 비해 향상된 성능을 보여주었다.웍스 네트워크상의 다양한 디바이스들간의 네트워크 다양화와 분산화 기능을 얻을 수 있었고, 기존의 고가의 해외 솔루션인 Echelon사의 LonMaker 소프트웨어를 사용하지 않고도 국내의 순수 솔루션인 리눅스 기반의 LonWare 3.0 다중 바인딩 기능을 통해 저 비용으로 홈 네트워크 구성 관리 서버 시스템 개발에 대한 비용을 줄일 수 있다. 기대된다.e 함량이 대체로 높게 나타났다. 점미가 수가용성분에서 goucose대비 용출함량이 고르게 나타나는 경향을 보였고 흑미는 알칼리가용분에서 glucose가 상당량(0.68%) 포함되고 있음을 보여주었고 arabinose(0.68%), xylose(0.05%)도 다른 종류에 비해서 다량 함유한 것으로 나타났다. 흑미는 총식이섬유 함량이 높고 pectic substances, hemicellulose, uronic acid 함량이 높아서 콜레스테롤 저하 등의 효과가 기대되며 고섬유식품으로서 조리 특성 연구가 필요한 것으로 사료된다.리하였다. 얻어진 소견(所見)은 다음과 같았다. 1. 모년령(母年齡), 임신회수(姙娠回數), 임신기간(姙娠其間), 출산시체중등(出産時體重等)의 제요인(諸要因)은 주산기사망(周産基死亡)에 대(對)하여 통계적(統計的)으로 유의(有意)한 영향을 미치고 있어 $25{\sim}29$세(歲)의 연령군에서, 2번째 임신과 2번째의 출산에서 그리고 만삭의 임신 기간에, 출산시체중(出産時體重) $3.50{\sim}3.99kg$사이의 아

최근 멀티미디어 정보를 기술하기 위한 표준인 MPEG-7이 제안되어 이미지/동영상 검색 시스템과 같은 응용분야에서 사용되기 시작하였다. 그러나 MPEG-7 시각 정보 기술자들은 대부분 고차원으로 표현되고 기술자들이 가지는 각 속성들의 성질이 서로 동일하지 않기 때문에 기존의 인덱싱 방법으로는 효율적인 검색을 할 수 없다. 본 논문에서는 MPEG-7 시각 정보 기술자중에서 많이 사용되는 Dominant Color 기술자와 Contour Shape 기술자에 대한 새로운 인덱싱 알고리즘을 제안한다. Dominant Color 기술자에서 사용되는 비 교 연산 식 은 가우스 혼합 모델에 기초하고 있기 때문에, 기술자의 각 속성들을 하냐의 칼라 히스토그램 형태로 변형시켜서 인덱스로 사용한다. Contour Shape기술자는 2 단계 형태의 알고리즘을 사용한다. 각 단계는 글로벌 파라미터 속성과 비트맵 인덱스를 사용한 인덱싱이 적용된다. 제안된 인덱싱 방법을 사용했을 때 Dominant Color의 경우 90%의 정확도에 120배 이상의 속도 향상을 나타냈고, Contour Shape의 경우 82%의 정확도에 3배 이상의 속도 향상을 나타냈다.

비즈니스 인텔리전스는 정보를 저장하고 분석하여 부가가치를 창출해 내는 기술로써 무한경쟁시대에서 기업이 경영환경 추세를 파악하고 경영전략을 세우는데 필수적인 도구이다. 비즈니스 인텔리전스 핵심기술로는 정보를 분석하기 쉬운 형태로 저장하는 데이터웨어하우징 기술과, 정보를 다차원적으로 분석하는 OLAP 기술, 그리고 데이터에 숨겨진 패턴과 관계를 찾아내는 데이터마이닝 기술이 포함되며, 이들 각각을 위한 소프트웨어 제품들은 개발되어 널리 사용되고 있다. 그러나 기업이 요구하는 분석결과를 적시에 제공하기 위해서는 이들을 통합한 개발 프레임워크가 필요하며, 본 연구팀은 그러한 프레임워크 개발 프로젝트(Chamois Project)에 참여하고 있다. 이 프레임워크에는 유사한 기능을 제공하는 여러 종류의 소프트웨어 제품들이 포함되어 있어서, 공통의 응용 프로그래밍 인터페이스(API)를 제공하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 특히 다양한 OLAP 제품들을 수월하게 사용할 수 있도록 공통 OLAP API를 개발하였고, 이를 소개하고자 한다. 이와 같이 통합 환경에서 다양한 OLAP 제품들을 지원할 수 있다는 것은 OLAP 제품들의 선택의 폭을 넓히고 응용 프로그램의 코드를 수정하지 않아도 보다 나은 기능을 갖는 OLAP 제품으로의 업그레이드가 쉽게 이루어진다는 장점을 갖는다.

센서 네트웍, 유비쿼터스 컴퓨팅 환경으로 발전하면서 스트리밍 데이터와 같이 무한한 데이터의 처리에 대한 요구가 많이 커지고 있다. 스트리밍 데이터에 대한 질의 처리는 크게 실시간으로 처리가 요구되는 질의와 과거 데이터에 대한 동향 근사치 요청질의로 나누어질 수 있다. 기존의 스트리밍 데이터 처리에 대한 연구들은 실시간 질의 처리만을 고려하고 과거 데이터에 대한 질의에 대한 고려는 미약하다. 그리고 사용자가 과거의 데이터에 대한 동향 분석을 요청하는 질의, 또는 과거 어느 시점의 데이터에 대한 요청 혹은 근사치를 요구하는 질의에 대해서는 처리를 할 수 없는 한계점이 있다. 본 논문에서는 스트리밍 데이터 프로세서의 메모리의 범위를 넘어서서 삭제되는 과거 데이터를 디스크의 I/O처리 속도에 맞추기 위해서 로드 셰딩 기법을 적용해서 저장한 후에 개념 계층을 이용해서 사용자가 원하는 데이터만을 효과적으로 저장하는 기법을 제안한다.

본 논문에서는 웹 문서를 XML 문서로 변환하기 위한 논리적 구조분석 방법을 제안한다. 제안된 방법은 비주얼 그룹화, 요소 식별, 그리고 논리적 그룹화의 세 단계로 구성된다. 특히 정교한 수준의 논리적 구조분석을 지원하기 위하여 특정 주제에 속하는 문서 유형의 논리적 계층 구조를 효과적으로 기술할 수 있는 문서 모델을 정의한다. 제안된 방법은 비주얼 그룹화를 통해서 추출된 시각적 계층구조와 문서 유형에 대한 논리적 구조 정보를 기술한 문서 모델에 기반하기 때문에 보다 정교한 수준의 구조 분석을 지원한다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위하여 웹으로부터 추출한 다수의 HTML 문서를 대상으로 실험한 결과, 기존 연구라 비교하여 논리적 구조분석을 성공적으로 수행하였다. 제안된 방법은 논리적 구조분석의 최종 결과로서 XML 문서를 생성하기 때문에 문서의 재 사용성을 높인다.

본 논문에서는 XML 문서간의 자동 변환을 위한 효율적인 XSLT 스크립트를 생성하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 XML DTD를 구성하는 단말 노드간의 일대일 대응관계가 주어져 있다는 가정 하에 XSLT 스크립트를 생성하는데 중점을 둔다. 제안된 알고리즘은 상향식과 하향식의 복합적인 접근 방식을 적용한다. 먼저 중간 노드간의 대응관계를 상향식으로 생성하며 하향식 깊이 우선 탐색을 적용하여 XSLT 스크립트를 생성한다. 실험결과, 제안된 방법은 기존 연구와 비교하여 XML 문서를 보다 빠르게 변환하는 XSLT 스크립트를 생성하였다.

HTML의 ＜TABLE＞ 태그는 연관된 정보를 기술하기 위한 테이블은 물론이고 웹 문서의 레이아웃을 표현하기 위하여 사용된다 본 논문에서는 웹으로부터 유용한 정보를 추출하기 위한 목적의 일환으로 HTML 문서로부터 테이블을 식별하는 효율적인 방법을 제안한다. 제안된 방법은 전처리와 속성-값 연관관계에 추출의 두 단계로 구성된다. 전처리 단계에서는 진짜 테이블 또는 레이아웃용으로 사용된 ＜TABLE＞ 태그의 일반적인 특징을 반영한 규칙을 적용하여 진짜 또는 가짜로 명확히 식별이 가능한 ＜TABLE＞ 태그를 추출한다. 속성-값 연관관계 추출 단계에서는 테이블 영역을 속성 및 값 영역으로 구분한 후. 값 영역에 대하여 구문적 일관성 검사를 수행한다 또한 값 영역의 크기가 작아서 구문적 일관성 검사를 수행할 수 없는 경우, 속성-칸 영역의 의미적 일관성을 검사한다. 제안된 방법의 성능을 명가하기 위하여 1,393개의 HTML 문서로부터 추출한 11,477개의 ＜TABLE＞ 태그를 대상으로 실험한 결과. 평균적으로 97.54%의 정확률과 99.22%의 재현률을 보여 기존 연구보다 우수하였다.

행정기관의 전자문서는 정부의 공문서 표준 DTD 및 XML 문법에 따라 작성되고 있으나. 일반 문서와 동일하게 정부의 디렉토리시스템에 문서 단위로 저장 관리되고 있다 그러나 구조 정보를 포함하고 있는 XML 문서를 보다 효과적으로 활용하기 위해서는 논리구조 단위로 정보를 저장 관리할 필요가 있다. 본 논문은 행정기관 전자문서의 특성을 파악하여 데이터베이스로 저장할 때 적합한 모델을 제안한다. 대부분의 행정기관이 사용하고 있는 관계 데이터베이스시스템(RDBMS)을 사용하였고. 데이터 중심과 문서내용 중심의 성격을 동시에 가지는 행정기관 전자문서의 특성을 고려하였다. 제안하는 저장 모델은 메타데이터를 표현하는 부분은 정적인 테이블을 사용하여 구조정보와 내용을 항께 저장하고, 문서 내용 중심의 본문 부분은 분할하지 않고 저장하는 변형된 분할 저장 방식이다. 제안하는 저장 모델을 활용하면 기존 RDBMS로 개발된 여러 응용 시스템과의 연동이 가능하고, XML 데이터 저장/검색을 위한 새로운 데이터베이스시스템의 구입 없이 행정기관에서 XML 전자문서를 효율적으로 관리할 수 있는 장정이 있다.

UDDI는 인터넷에 분산되어 있는 웹서비스에 대한 메타 정보를 저장하고 이에 대한 다양한 검색 기능을 제공함으로써 서비스 요청자가 원하는 서비스를 손쉽게 발견할 수 있도록 하는 Repository 시스템이다［1］. 본 논문에서는 Repository 시스템의 데이터 구조 및 아키텍쳐 설계에 관한 선행 연구를 바탕으로 UDDI 3.0 표준 명세를 따르는 Repository 시스템의 저장 및 검색 기능을 설계하고 구현한다. 본 논문은 이를 위해 XML 형태의 UDDI 데이터를 데이터베이스에 효율적으로 저장하기 위한 저장 구조 설계를 설명하고 이를 통한 효율적인 UDDI 저장 기능의 설계와 구현에 관하여 설명한다. 또한 표준에서 명시하는 다양한 검색 방법을 분석하고 저장된 웹서비스 정보를 효율적으로 발견할 수 있도록 하는 검색 기능의 설계와 구현에 관해서 설명한다.

선택적 정보 배포의 의미를 갖는 SDI(Selective Dissemination of Information)서비스는 이용자가 탐색전략을 입력하여 서비스를 신청하면 데이터베이스가 갱신될 때마다 또는 이용자가 지정한 간격으로 자동으로 질의되어 그 결과를 이용자에게 제공하는 서비스로 정의되는데, 이때 대용량의 데이터베이스로부터 복잡한 데이터 질의과정을 거친 데이터가 다수의 사용자들에게 보다 빠르게 전달할 수 있도록 하는 것이 SDI 서비스의 주요한 요구사항이 되고 논다. 본 연구는 다수의 대용량 서비스 데이터베이스를 대상으로 이용자의 요구 주제에 해당하는 정보를 빠르게 서비스하기 위하여 검색시간을 단축할 수 있는 방안으로 'SDI 서비스 전용 데이터베이스'와 '검색결과저장 데이터베이스'를 별도로 두는 시스템을 제시한다. 이를 통해 동일한 질의에 대한 데이터베이스 검색이 최소화되고 검색대상 정보의 범위가 축소되며, 아울러 서비스 대상 데이터베이스의 확장도 용이해진다.

최근, 이미지 검색기법에서는 객체추출 방법이나 관심영역 추출방법에 관한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 그러나, 컬러 이미지의 경우 색상을 고려한 관심영역 특징추출 방법이나 인덱스 기법은 많이 연구되지 못하고 있다. 따라서, 본 논문에서는 컬러 이미지의 색상을 기반으로 하는 사분트리 분할 인덱스 기법을 제안한다. 사분트리 분할 인덱스 구조는 컬러 이미지의 공간 영역을 계층적인 영역으로 분할하여 각 공간 영역의 평균 색상 갓을 데이터베이스에 저장한다 저장되어진 각 영역의 평균 색상은 검색의 효율성을 높이기 위해 사분트리 인스턴스(Quad-tree distance)를 퍼지 값으로 계산하여 인덱스를 생성한다. 생성된 사분트리 분할 인덱스는 컬러 이미지의 관심영역(Region of Interest)의 색상을 검색할 때 유용하게 사용되며. 검색속도의 향상에 도움을 준다.

본 논문에서는 XML 문서를 관계형 데이터베이스에 저장하는 XML 문서 저장 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 XML 문서 구조인 DTD(Document Type Definition)를 보완한 XML Schema를 XML 문서의 기반 구조로 사용하며, 또한 XML 문서의 저장과 색인의 효율성 밀 유효성 검사를 위해 XML 문서에 대한 저장구조를 XML Schema와 XML Instance 문서간의 통함 정적 테이블과 필드들을 가지는 형태로 생성, 처리토록 하였으며, 그 결과 XML 문서와 XML Schema간의 구조상의 유효성을 증대시킬 수 있음을 알 수 있었다.

최근 인터넷의 급속한 발전과 사용자의 욕구증대에 따라 웹 어플리케이션 형태로 서비스를 제공하려던 것이 이제는 다양하게 산재해 있는 개별적인 웹 어플리케이션들을 효율적으로 통합하는 웹 서비스 방식으로 진화하였다. 웹 서비스는 XML 기반 표준인 XML, UDDI, WSDL, SOAP등을 이용하여 플랫폼이나 지리적 위치에 관계없이 분산된 애플리케이션들이 서로 통신할 수 있도록 한다. 웹 사이트가 점차 많아지고 컨텐츠의 양이 방대해짐에 따라 나타난 웹 컨텐츠 관리 시스템은 웹 서비스와 같은 XML 기반의 시스템이다. 웹 서비스와 웹 컨텐츠 관리 시스템을 결합할 경우 인터넷은 거대한 분산 데이터베이스가 될 수 있다. 이에 본 논문에서는 웹 서비스를 기반으로 한 웹 컨텐츠 관리 시스템을 제안한다.

기존의 이질적인 전자상거래 플랫폼과 시스템을 사용하므로 인해 발생하는 시스템간의 상호 호환 및 운영의 어려움이 있다. 그러나 분산 환경에서 이질적인 특성을 해결하기 위해서 XML을 기반으로 하는 쇼핑몰들의 통합된 정보 검색을 할 수 있는 사이트가 등장하여 각종 쇼핑몰 사이트를 연결하여 통합하는 과정이 진행 중이다. 따라서 상품 검색시 고객에게 메타데이터를 이용하여 선택에 필요한 정보를 제공함으로서 상품을 효율적으로 검색할 수 있다. 본 논문에서는 XML기반으로 분산 환경에서 시스템들의 이질성을 온톨로지 기반의 메타데이터를 이용하여 상품을 검색할 수 있는 시스템을 제안하고, 이 시스템을 보다 효율적으로 검색하기 위하여 일반화 온톨로지, 부품관계지향 온톨로지의 분류방법을 제안하여 분산환경에서 온톨로지 기반의 메타데이터를 이용한 상품 검색 시스템을 설계하였다.

XML을 기반으로 한 시스템간의 통합하는 과정에서 발생하는 데이터 정의 이질성 문제, 데이터 표현의 이질성 문제, 유사표준의 중복 개발 등이 야기되므로, 이에 대한 대비책이 필요하다. 따라서 분산된 이 기종 시스템들마다 각기 구조화된 데이터베이스틀 통합하는 과정에 발생하는 시스템간의 불일치 문제를 해결할 수 있는 방법이 메타데이터를 이용하는 것이다. 본 논문에서는 이질적이면서도 분산되어 있는 정보 저장소로부터 메타데이터틀 수집하고. 이를 통합된 메타데이터 베이스로 구축하여, 분산된 데이터베이스에 대한 검색정보 및 데이터 트랜잭션을 할 수 있도록 제안한다. 정보 통합 방법으로는 메타데이터를 기반으로 한 가상 스키마를 이용한다. 스키마 이질성과 데이터 이질성 해결하기 위한 방법으로 메타데이터 가상 스키마를 설계하였다. 메타데이터 가상 스키마 기반으로 한 정보 통합은 XML 뷰어 어인 XDR을 기반으로 한다. 이는 XMVS 템플릿으로 분해하여, 통합 처리 할 수 있는 XML기반의 가상 스키마를 이용한 정보 통합 검색시스템을 설계 제안한다.

우리 주변의 실생활에서, 위급한 환자가 병원을 가려고 할 때 가장 가까이 있는 구급차를 부르거나, 차량에 대한 주유를 할 때 차량의 현재 위치와 가장 근접하게 위치한 주유소를 검색하는 등의 이동 객체에 대한 최근접(Nearest Neighbor) 질의가 빈번하게 발생되고 있다. 이와 같이 실생활에 응용되고 있는 기존 최근접 질의 처리 연구는 질의 객체와 대상 객체의 위치를 처리할 때 단순히 가장 가까운 거리를 가지는 객체를 찾아서 반환해 준다. 이 질의 방법을 실세계 이동 객체에 바로 적용하였을 경우, 실세계의 도로정보를 고려하지 않아 적절한 결과를 제공하지 못한다. 예를 들어, 사용자의 이동 방향과는 반대 방향에 위치한 객체가 질의 결과로 반환 꾈 경우, 사용자가 검색된 객체에 접근하기 위한 시간과 비용이 증가하는 문제가 발생한다 파라서 이 논문에서는 실세계 환경에 적합한 최근접 질의 처리를 위해 이동 객체의 방향과 속도 값에 대한 가중치 함수론 사용하여 최근접 질의를 처리한다. 제안된 기법은 교통정보 시스템, 관광정보 시스템, 물류관리 시스템, 소방안전 시스템과 같은 응용 시스템에 적용할 수 있다.

유비쿼터스 환경에서 모든 이동 객체들의 정확한 위치를 추적하는 것은 현실상 불가능하므로, 현실적인 대안으로 위치 추적 방법을 사용 찬다. 현재 위치 추적 방법들은 많이 개발되고 있지만 이것을 비교 실험할 수 있는 환경이 미흡한 실정이다. 이에, 본 논문에서는 여러 가지 위치 추적 방법을 비교 실험 할 수 있는 테스트 베드 시스템을 구현하였다. 또한 본 논문에서 구현한 테스트 베드 시스템에서 현재 나와 있는 여러 가지 위치 추적 방법을 실험을 통해 비교, 분석해 보았다.

기존 디스크 기반 데이터베이스 관리 시스템은 디스크를 주저장장치로 활용하는 특징적 환경 때문에 주기억 상주 데이터베이스 관리 시스템의 메모리 관리, 인덱스 관리, 자료저장관리 기능 등에 대한설계 및 구현 기술이 기본적으로 다르다. 본 논문에서는 현재 상용 시스템으로 사용되고 있는ALTIBASE$^{TM}$ 주기억 상주 DBMS의 설계 및 구현내용을 기술한다.

디지털 방송 환경의 메타데이타 서비스 중에서도 가장 혁신적인 것이 하이라이트(highlight)메타데이타 서비스이다. 하이라이트 메타데이타를 생성하기 위해서 시각율동을 이용한 샷경계 검출 알고리즘을 사용해 스포츠 경기의 하이라이트 시간구간을 결정하고, 하이라이트 표시기에서 하이라이트를 설명하는 간단한 주제어를 부가한다. 그리고 하이라이트 템플릿을 이용해 계층구조를 생성하고 하이라이트에 부가된 하이라이트 주제어에 따라 계층 구조의 적절한 위치에 삽입하고. 하이라이트 계층구조는 MPEG-7 표준 스키마에 따라 xml로 서술한다 하이라이트 메타데이타 서비스를 받는 시청자들은 매우 짧은 시간에 이미 방영된 스포츠 경기의 중요 장면들을 모두 볼 수 있다.

최근 XML은 기업간 데이터 교환의 표준으로 자리잡았다. 기업간 데이터 교환은 필연적으로 대량의 XML형태의 데이터가 로그 형태로 보전되게 된다. W3C에서는 XML자료의 검색을 위하여 XQueryl.0을 발표하고 XML 검색문의 표준화를 제시하였다. 검색운과는 별도로 XML데이터의 저장 모델에 대한 연구 또한 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 대용량 XML데이터를 RDBMS를 이용하여 저장하고 빠른 검색을 지원 할 수 있는 역 인덱싱 방안을 기초로 검색 성능을 향상시킬 수 있는 방안에 대하여 연구하고 기존 방법과의 비교 실험을 통해 그 효과를 검증하였다.

프로젝트의 경쟁력과 성공을 위해 통합 데이터베이스 관리가 중요해지고 있다. 본 논문에서는 통합 데이터베이스 관리가 스키마 설계에서부터 이루어지도록 지원하는 새로운 스키마 검사기의 설계와 구현 내용을 소개한다. 개발된 스키마 검사기는 데이터베이스 객체의 명명 규칙 검사, 적합한 단어 필터, 유사 객체 찾기. 사용자 지정 규칙 적용의 기능을 가지고 있다. 그리고 일반적인 컴파일러의 구문 분석 과정과 다른 방법을 적용해 작업 효율을 높인 구현 세부 사항에 대해서도 상세히 설명한다. 개발된 도구는 통합 데이터베이스 관리 업무에 중요하게 현재 활용되고 있다.

오늘날 인터넷상에서 존재하는 않은 정보들은 다양한 사용자의 개인 특성에 안게 새로운 정보의 지식으로 제공되어지기를 원한다. 기존의 연구는 단일 학술 기법을 통해 정보를 추출했으나 사용자에게 보다 의미 있는 정보를 제공하기 위해 다중 전략 학습 기법인 PMSL(Personalized Multi-Strategy Learning) 모듈 시스템을 제안하고자 한다. PMSL 모듈은 인터넷의 정보를 여과하여 필터링하고, 사용자 개인화의 키워드를 중심으로 연관된 객체를 추출한다. 이때 연관된 객체 추출시 대용량 데이터에서 시간적, 공간적면에서 효율적인 연관 탐색 기법인 Fp-Tree와 Fp-Growth 알고리즘을 적용시킴으로 결과의 효율성을 높이고자 하였으며, 연관규칙의 문제점을 보완하기 위해 가중치 기법인 TF＊IDF 학습 기법을 적용시켰다. PMSL 모듈을 실행한 결과 기존 학습 기법에 비해 보다 더 의미 있는 연관 지식을 추출하게 되었다.

웹의 급속한 성장에 따라 웹 정보는 시간적 . 공간적 제약을 받지 않고 널리 활용되어지고 있다. 하지만 기존에 유용하게 사용되던 정보가 어느 순간 삭제가 된다면 더 이상 켈 정보를 이용할 수 없게 된다는 문제점이 존재한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 웹 아카이브 시스템에 대한 연구와 좀더 효율적으로 삭제된 웹 정보를 저장하기 위한 기법들이 제안되었다. 그러나 기존의 기법들은 단순히 웹 정보를 저장하는 것에만 초점을 두었기 때문에 저장 공간의 효율성 및 제약성을 전혀 고려하지 않는 단점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 WebBase를 기반으로 하여 레포지토리에서 갱신되는 웹 정보들을 효율적으로 저장하고 검색할 수 있는 웹 히스토리 저장 시스템을 설계하였다. 본 논문에서 제안한 기법은 웹 히스토리 저장 시스템 설계를 위해 별도의 Crawler를 두지 않고 WebBase를 활용함으로써 웹 정보 수집에 대한 오버헤드를 줄일 수 일고, 삭제되는 웹 정보를 RCS를 통하여 체계적이고 효율적으로 저장함으로써 중요한 웹 정보를 공유할 수 있도록 하였다.

XML 문서에 대한 데이터의 통계 정보는 XML 어플리케이션에 유용하다. 특히 XML 어플리케이션에 대해 RDBMS 테이블 형U로 유도하는 방법 중 cost-based approach를 적용할 때 다양한 Schema 변환 중 어플리케이션에 가장 적합한 것을 선택하는 데 사용한다. 본 논문에서는 정차한 통계 정보를 모으기 위해 Shared type과 변환 과정에 생기는 잠재적인 Shared type에 대해 해결한 X2R System을 개발하였고. 효율적으로 통계를 유지하도록 하였다.

MMDB에서 성능에 가장 근 영향을 미치는 부분은 로깅. 체크포인트, 락이다. 기존 연구는 이것들의 성능에 많은 초점을 맞추었으며, 이는 레코드 저장노드 크기에 관한 연구도 마찬가지다. 하지만 초고성능을 요하는 최신 MMDB 응용에서는 성능 조건을 충족시키기 위해 로깅, 체크포인트, 락을 포기하고 기본적인 레코드 저장구조 기능만으로 MMDB를 운용하기도 한다. 이 경우 레코드 저장구조 성능이 중요하게 된다. 이 논문에서는 실험을 통해 최적의 레코드 저장구조 성능을 보이는 레코드 저장노드 크기를 구한다. 그리고 실험 결과를 CPU 캐시 친화 관점에서 분석한다. 최종적으로는 MMDB 시스템 전체 성능의 최적화 관점에서, 실험 결과 얻어진 레코드 저장노드 크기를 검토한다.

웹 기술의 발달은 인터넷 사용자의 증가를 초래하였고, 칼은 서비스에 대해 각자 다른 목적을 가지고 다른 환경 하에서 자신이 원하는 형태로의 서비스를 받고자 하는 경향으로 발전해 가고 있다. 또한 잦은 트렌드의 변화로 웹 문서의 개발 주기 또한 빨라지고 있는 상황이다. 따라서 이런 문제를 해결할 수 있는 방안으로 데이터의 구조적 표현이 가능하고, 동적인 요구에 대응하기 친운 XML기반의 웹 서비스에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 DTD나 XML 스키마가 없는 상황에서 관계형 데이터베이스로부터 XML 스키마를 생성하고, 이를 바탕으로 XML문서를 생성할 수 있는 방안을 제시하였다 이것은 XML문서의 개발 시간을 단축시킬 뿐만 아니라, 서비스가 요청되면 동적으로 클라이언트 환경에 맞추어 사용자가 원하는 형태로 서비스를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

최근 뛰어난 성능의 모바일 기기들이 많이 사용되고 있으며 특히나 GIS를 통해 다양한 공간 질의의 서비스 사용이 많아지고 있다. 본 논문에서는 GUS 서버의 전반적인 시스템 구조와 데이터 관리기의 설계 및 구현, 서버 및 PDA 기반 클라이언트의 사용자 인터페이스 등에 대해 소개하고자 한다. 데이터 관리기는 데이터를 객체화하거나 바이트 배열화하고 데이터의 안전한 백업을 보장하는 등의 중요한 역할을 한다. 또한 사용자가 보다 쉽고 자유롭게 질의를 작성할 수 있는 사용자 인터페이스를 구현하였다.

웹 서비스는 SOAP, WSDL, UDDI와 같은 표준을 통해 서비스를 기술하고 발견. 호출 할 수 있는 인터페이스들을 정의하고 있지만 서비스에 대한 테스트 방법들은 정의하지 않고 있으며 현재 대부분 웹 서비스 포탈을 통해 단순한 메타데이터 기반의 테스트가 수행되고 있다. 하지만 실제 웹 서비스를 이용한 e-비즈니스가 수행되기 위해서는 사용자들이 정말 자신이 원하는 서비스인지 테스트하는 것이 매우 중요하다. 따라서 본 연구에서는 웹 서비스 테스트를 보다 지능적으로 수행할 수 있도록 웹 서비스의 입력과 출력 정보에 시맨틱 정보를 추가하는 테스트 프레임워크를 제안한다 이러한 시맨틱 정보에 기반한 웹 서비스의 정확한 테스트를 통해 웹 서비스가 활성화되고 진정한 웹 서비스 기반의 e-비즈니스가 이루어질 수 있을 것이다.

대량의 정보를 빠르게 처리하기 위해 DBMS의 성능관리는 필수적이고 이를 뒷받침하기 위해 많은 툴들이 있다. 이들 제품 중의 하나인 국산 Maxgauge는 오라클 데이터베이스의 성능 현황이 어떤지 조회하고, 설정된 임계 값을 초과하는지 강시하고, 성능 문제 발생시에 원인을 추적하는 기능을 제공한다. 하지만 이는 설치의 번거로움과 국한된 환경에서만 서비스를 받을 수 있다는 한계가 있기 때문에 우리는 웹을 통해서도 시간과 장소에 구애받지 않고 성능을 관리할 수 있게끔 클라이언트/서버 버전을 웹 버전으로 설계 침 구현하였다. 1)서론 2) MAXGAUGE 소개 3) Web버전 설계 및 구현 4) 결론 및 향후구현방향 5) 참고문헌

본 논문에서 제시된 시스템은 주기억 데이터베이스 시스템 기반의 GIS로서, 서버에 구축된 지리정보를 모바일 기기에서 실시간으로 질의할 수 있도록 설계되었다. 본 시스템은 클라이언트-서버 환경으로 GIS서버가 대용량 GIS 데이터를 저장하고 질의처리 연산을 수행하도록 하였으며 모바일 기기는 단지 서버에 질의만 던지고 그 질의에 해당하는 결과만 실시간으로 제공받는 구조로 설계, 구현하였다. 본 논문은 실시간 모바일 GIS에 적합한 효율적인 인덱스와 SQL like 질의를 사용한 새로운 질의처리기법을 제시한다.

본 논문은 객체 데이터베이스 속성을 적용하여 데이터베이스 스키마를 생성하고 XML문서를 저장하는 기법을 제안한다 기존의 관계형 데이터베이스는 트리 기반의 XML 문서를 플랫한 테이블에 저장하므로 모델 불일치 문제가 발생한다. 또한, 문서를 검색할 때 고비용의 조인 연산이 필요하다. 하지만 객체 데이터베이스의 집합값 속성과 객체참조 속성은 트리 기반의 IDA 문서를 저장할 때 모델 측면에서 자연스럽다. 집합간 속성과 객체참조 속성은 Uを질의에 자주 사용되는 경로질의 및 순서를 이용하는 질의를 처리할 때게도 유리하다. 본 논문에서는 객체 데이터베이스의 집합값 속성과 객체참조 속성을 이용하여 XML 문서를 저장하기 위한 2가지의 DTD의존적 스키마 설계 기법인 i) 기본 규칙, ii) 인라인 규칙을 제시한다. 다양한 XML 문서에 대해 각각의 규칙에 따른 클래스 수, 저장 공간, 그리고 질의처리 시간을 비교 분석하였다.

정보 통신 기술의 발달로 엄청난 양의 정보가 World Wide Web을 통해 저장되고 공유된다. 특히, 사용자가 WWW을 이용하여 필요한 정보를 얻고자할 때, 가장 많이 사용되는 것이 Web search engine이다. 그러나 Web search engine의 algorithm 자체의 부정확성과 악의적으로 작성된 Web page로 인해 search engine 결과가 사용자의 요구와 일치하지 못하는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 여러 Web search algorithm 중에서 Web structure management 기법을 중심으로 문제점을 분석하고 이를 해결할 수 있는 수정된 algorithm을 제시한다. 마지막으로 제시된 algorithm이 spamming page를 filtering하는 과정을 예시하여 논증한다.

마이크로어레이 칠을 이용한 실험은 한 번에 수백 혹은 수십만 개의 유전자 발현 정보나 유전자형을 얻을 수 있기 때문에 유전자 비교 분석에 있어서 획기적인 방법이라 할 수 있다. 정차 마이크로어레이 칩을 이용한 실험이 활발히 진행되면서 마이크로어레이 이미지 분석을 위한 소프트웨어가 필요로 하게 되었으며, 이를 위해 않은 소프트웨어들이 개발되었다. 하지만 지금까지 개발되어온 소프트웨어들은 필요한 기능을 하는 모듈을 재사용하여 소프트웨어를 쉽게 업데이트(update)하거나, 다른 소프트웨어 개발 시에 일부 필요한 모듈(module)들을 쉴게 재사용하기가 힘들었다 본 논문에서는 이러한 문제점을 극복하기 위해서 컴포넌트 기반으로 마이크로어레이 이미지 분석 소프트웨어 개발에 대해서 제안한다. 개발된 컴포넌트들은 사용자 편의에 맞게 새로운 마이크로어레이 이미지 분석 소프트웨어를 다시 개발하거나 단백질 침과 같은 다른 바이오 이미지 분석 소프트웨어 개발 시에서도 쉴게 재사용될 수 있어 개발기간 및 개발비용을 줄일 수 있다.

마이크로어레이 칩 실험을 통하여 대량으로 생산되는 유전자 발현 데이터는 여러 가지 클러스터링 방법을 적용하여 분석할 수 있으며, 생성된 클러스터들 또한 여러 가지 방법으로 해석 할 수 있다. 본 논문에서는 기존의 클러스터링 방법들을 응용한 seed클러스터링 방법을 제안하고 생물학적 온톨로지인 Gene Ontology를 기반으로 클러스터를 해석한다. 본 논문에서는 효과적인 유전자 발현 데이터 클러스터링 방법과 생물학적 지식을 바탕으로 클러스터를 해석, 평가하는 방법을 보여 준다.

마이크로어레이 기술은 근래에 개발된 신기술로써 동시에 수천-수만 개의 유전자 발현을 측정할 수 있어 다양한 생물학적 연구에 이용되고 있다. 여러 단계의 실험 과정과 이를 통해 얻은 다량의 데이터를 처리하기 위해서는 이를 효율적으로 관리. 저장, 분석할 수 있는 통할 정보 관리 시스템을 필요로 한다. 현재 외국에서는 몇몇 관리시스템이 개발되어 있고. 국내에서도 WEMA 등이 있지만 아직 데이터 관리부분에 기능이 치우쳐 있다. 따라서 우리는 복잡한 자료구조를 가지는 마이크로어레이의 실험 정보와 각 단계별 처리 정보 등을 사용자의 관점에서 효과적이고 체계적으로 관리할 수 있고, 데이터 정규화 및 다양한 통계적 분석 기능을 갖춰 불필요한 시간과 비용을 줄임으로써 마이크로어레이 연구에 도움을 주고자 통합 분석관리 시스템 cMAMS (cDNA Microarray Analysis and Management System)를 개발하였다. 웹 기반으로 구현된 cMAMS는 데이터를 저장, 관리하는 부분과 데이터를 분석하는 부분, 그리고 모든 관련 점보가 저장되는 데이터베이스 부분으로 구성되어 있다 데이터관리부분에서는 WEMA의 계층적 데이터구조론 도입해 관리의 효율성을 높이고 시스템의 이용자를 시스템운영자, 프로젝트관리자, 일반사용자로 구분하여 데이터 접근을 제한함으로써 보안성을 높였다. 통계처리 언어 R로 구현된 데이터분석 부분은 7 단계의 다양한 분석(전처리 정규화, 가시화, 군집분석. 판별분석, 특이적 발현 유전자 선뿐, 마이크로어레이 간의 상판분석)이 가능하도록 구현하였고, 분석결과는 데이터베이스에 저장되어 추후에 검토 및 연구자간의 공유가 가능하도록 하였다. 데이터베이스는 실험정보가 저장된 데이터베이스, 분석결과가 저장된 데이터베이스, 그리고 유전자 정보 탐색을 위한 데이터베이스로 분류해 데이터를 효율적으로 관리할 수 있게 하였다. 본 시스템은 LiNUX를 운영체계로 하고 데이터베이스는 MYSQL로 하여 JSP, Perl. 통계처리 언어인 R로 구현되었다.

나노 기술의 개발과 마이크로어레이(microarray)의 등장으로 생물학자동을 한번에 보다 라르고 신속하게, 대량의 실험을 처리할 수 있게 되었다. 이와 발 맞추어 마이크로어레이를 이용한 다양한 실험 방법들이 개발되었다. 형광 염료(fluorescence dye)를 이 용한 관찰 방법 이 널리 이용되고 있으나, 관찰되는 형광 염료의 밝기가 실험 환경(pH, 온도)에 매우 민감하게 반응하며, 단백질을 포함한 많은 분자 물질들이 형광을 내지 않기 때문에 마이크로어레이를 이용한 분석 대상 물질들의 개수가 제한을 받는다. 본 논문에서는 직접적인 형광 염료의 사용 없이, SPR(Surface Plasmon Resonance)을 이용한 마이크로어레이 분석 시스템에서 스팟(spot)의 밝기(intensity)를 측정하기 위한 효율적인 전처리 과정을 제안하고자 한다. 전처리 과정은 크게 프로젝티브 왜곡 효과 제거, 스팟의 위치 추적, 스팟의 영역 추출, 정규화 된 스팟의 밝기 측정으로 나누어진다. 특히, 이러한 과정을 거쳐서 측정된 밝기는 반응 유무의 관찰뿐만이 아니라, 실험 물질의 양적인 측정에도 이용되기 때문에 정확한 스팟의 밝기 측정에 중점을 두고자 한다.

다량의 유전자 발현 정보를 담고 있는 DNA 마이크로어레이 기술의 발달로 인해 대량의 생물정보를 한번의 실험을 통해 분석할 수 있게 되었다. 유전자 발현 데이터를 분석하는 방법 중 하나인 클러스터링은 비슷한 기능을 가진 유전자들을 그룹별로 묶어서 그룹 레의 유전자들의 기능을 밝히거나 미지의 유전자를 분석하는데 이용되고 있다 본 논문에서는 유전자 발현 데이터를 클러스터링 하여 그로부터 유전 정보를 찾아내기 위한 방법으로 GG (Gath-Geva) 알고리즘을 제시한다. 퍼지 클러스터링 알고리즘중 하나인 GG 알고리즘은 대표적인 퍼지 클러스터링 방법인 퍼지 c-means 와 GK (Gustafson-Kessel) 알고리즘을 개선한 것으로. 차원이 크고 분포가 애매하여 클러스터링이 어려운 유전자 발현 데이터의 클러스터링에 적합한 알고리즘이다. 혈청(Serum) 유전자 데이터와 효모(Yeast) 세포주기 데이터를 CG 알고리즘 이용해 클러스터링 해 보고, 그 결과를 퍼지 c-means 알고리즘, GK알고리즘과 비교해 본 결과, GG 알고리즘이 유전자 발현 데이터의 클러스터링에 더 적합함을 확인하였다.

단백질간의 상호작용에 대한 연구는 생물학적 프로세스를 이해하기 위해 중요한 부분이다. 이러한 단백질간의 상호작용에 대한 정보는 주로 생명과학 관련 연구논문에 존재하지만 컴퓨터로 자동으로 처리하여 상호작용에 관안 정보를 추출할 수 있기 위해서는 텍스트 마이닝 기술이 적용되어야 한다 바이오 텍스트 마이닝에서 대두되고 있는 중요한 쟁점은 대용량의 연구논문에서 필요한 정보를 어떻게 효율적으로 정확하게 추출할 것인가에 대한 내용이다. 또한, 관심이 있는 단백질의 종류나 관련성을 표시하는 문장내 패턴의 다양성을 수용하기 위하여 개발하는 시스템의 확장성을 높이는 것도 소프트웨어 공학적인 측면에서 중요한 이슈이다 이 논문의 목적은 생물학적 내용을 담고 있는 연구논문으로부터 단백질간의 상호작용을 추출하는 확장성을 가진 텍스트 마이닝 기법을 제안하는데 있다.

생물학 분야의 문헌으로부터 유전자 및 단백질 이름을 추출하는 기술은 바이오 텍스트 마이닝 분야의 기반 기술로 그 중요성이 점차 증대되고 있다. 이 연구에서는 생물학 분야 문헌의 초록으로부터 하나의 토큰으로 구성된 single gene name은 물론 여러 개의 토큰으로 이루어진 multi gene name까지 유전자나 단백질의 이름을 자동으로 추출하는 시스템 TagGeN(Tagger for Gene Name)을 제안한다. TagGeN은 기존의 태거와 달리, 문자나 숫자 이외의 기호를 포함한 유전자나 단백질 이름의 품사 처리에 있어 개선 방안을 제시하고, 여러 토큰으로 이루어진 이름의 인식에 있어 나란한 두 토큰이 갖는 태그 정보를 이용한 조건부 확률에 근거하여 Markov 모델을 도입한다. 위와 같은 개선방안을 구현한 TagGeN은 성능면에서 기존의 유사시스템에 비해 recall 20.8%, precision 4.7%의 성능향상을 보임으로써 본 연구에서 제안한 방법론의 효과를 입증한다.

퍼지 클러스터링 방법은 일반적인 클러스터링 방법과는 달리 하나의 샘플이 다수의 집단에 속할 수 있으며 그 속하는 정도를 표현하여 보다 유연한 클러스터 분할의 분석을 가능하게 한다. 유전자 발현 데이터는 노이즈가 많고 공통된 기능을 가진 유전자들의 집단이 존재하기 때문에 퍼지 클러스터링을 사용하면 더욱 효율적으로 분석할 수 있다. 이러한 퍼지 클러스터링 방법에 있어서 중요한 것은 얼마나 분할이 정확하게 이루어졌으며 실제 데이터가 가지고 있는 분할과 결과가 얼마나 유사한가이다. 본 논문에서는 효과적인 유전자 클러스터의 평가를 위하여 베이지안 검증 방법을 제시하고, 결정트리로 생성된 규칙에 의하여 각 데이터의 특성에 따라 유연하게 검증하는 방법을 제안한다. 다양한 유전자 발현 데이터를 퍼지 c-means 알고리즘을 이용하여 클러스터링하고 제안하는 방법으로 검증한 결과, 그 유용성을 확인할 수 있었다.

생명체의 기본 정보가 저장된 DNA에서 생성되는 단백질은 생명 현상의 중요한 기능적 역할을 수행하기 때문에 단백질과 관련된 다양한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 단백질간 상호작용(protein-protein interaction)을 예측하기 위해 시스템을 통계학적 모델인 Support Vector Machine(SVM)을 사용하였다. SVM 시스템은 상호작용이 있는 데이터(긍정예제)와 상호작용이 없는 데이터(부정예제)를 입력으로 하여 모델링 생성과 테스트를 하는데, 상호작용이 있는 데이터는 DIP에 있는 interaction list로 해결이 가능하지만 상호작용이 없는 데이터는 현재 존재하지 않기 때문에 이를 생성하기 위한 생성방법이 필요하다. 이 논문에서는 shuffling, non-interaction list, 그리고 앞의 두 방법을 보완하는 non-interaction list ＋ shuffling이라는 방법을 제시하고 기존의 실험 결과를 상회하는 부정예제 생성방법을 제시한다.

주어진 셀이나 조직에 발현된 단백질 프로파일의 구조적인 분석을 다루는 단백질체학(Proteomics) 연구에 있어서, 질병에 대한 마커 단백질(marker proteins)을 도출(identification)하는 것은 핵심 논점 중 하나이다. 수십 개의 샘플로부터 추출한 셀이나 조직 내에는 수많은 단백질이 포함되어 있으며, 존재하는 단백질의 질병에 의한 발현량(expression level) 변화 및 임상 특성에 의한 영향을 분석하기 위해서 데이터베이스와 데이터 마이닝 기술의 활용이 효과적이다. 본 논문에서는 질병 일 임상 특성에 따른 단백질의 발현량 변화를 분석하기 위한 OLAP 데이터 큐브(Data cube)의 응용 방법과 단백질 데이터의 분석에 적합한 척도(measure)를 제안하고, 유효성을 보인다.

단백질의 기능은 단백질의 구조에 따라 결정되며, 새로운 단백질의 기능을 파악하기 위하여 이미 밝혀진 단백질의 기능과 구조를 비교하는 방법이 사용되고 있다. 단백질 구조를 비교하는 방법은 단백질 구조를 표현하는 방법에 따라 다양하게 개발되고 있으며, 보다 효과적으로 관련된 연구자들이 자신의 연구에 활용하기 위해서는 빠르고 쉽게 활용할 수 있는 인터페이스를 제공하는 도구가 필요하다. 본 논문에서는 PDB 데이터베이스에서 제공하는 단백질 정보를 이용하여 PSAML 및 Topology String 데이터베이스를 구축하고 이를 바탕으로 웹 기반에서 단백질 구조 비교를 보다 빠르고 효과적으로 수행하는 시스템에 대하여 기술한다. PSAML 데이터베이스는 단백질 구조를 단백질 이차구조 및 그들 사이의 관계를 포함하는 PSAML 데이터를 제공하며, Topology String 데이터베이스는 단백질 구조를 단백질 이차구조를 하나의 문자로 기술하여 아미노산 순서와 위상학적(공간적) 정보를 포함하는 문자열로 단백질 구조정보를 제공한다. 이를 이용하여 구축된 웹 기반 단백질 구조 비교 시스템은 Topology String 정렬 방법을 통하여 보다 빠르게 유사성이 높은 부분 구조를 찾는 방법을 제공한다.

단백질은 대부분 공간상의 특징을 고려할 때 유사한 부분을 기준으로 분류되는 경우가 많다 단백질 구조 분류 데이터베이스는 단백질이 가지는 다양한 구조 정보를 바탕으로 단백질 구조 분류 정보를 제공하고 있다. 대표적인 단백질 구조 분류 데이터베이스에는 CATH와 SCOP 데이터베이스가 있다. 이들 데이터베이스는 서로 다른 구조 분류 기준으로 단백질 구조를 분류하고 있으며, 단백질 구조 분류 정보를 검색하는 웹 서비스를 개별적으로 제공하고 있다. 따라서 여러 종류의 단백질 구조 분류 정보를 하나의 웹 사이트에서 검색할 수 있으면 유용할 것이다. 본 논문에서는 CATH와 SCOP에서 정의한 단백질 구조 분류 정보의 통합적인 검색 기능 일 통계 정보를 체계적으로 제공하는 웹 정보시스템에 관하여 기술한다. 제안된 시스템은 CATH와 SCOP에서 제공하는 각각의 데이터를 가공하여 효과적인 구조 분류 검색을 지원하는 구조화된 데이터베이스를 구축하였다. 개발된 시스템은 PDB 식별자, CAT터 식별자. 그리고 SCOP 식별자 또는 단백질 분류 이름으로 한번의 검색으로 두 데이터베이스에서 제공하는 계층적 구조 분류 정보를 제공한다. 또한, 단백질 구조에 대한 유용한 통계 정보를 제공한다.

생물을 진화적으로 분석할 때, 보전적인 유전자(Conserved gene)득은 기능이 알려지지 못했던 다양한 생물학적 정보를 얻어내는데 유용하게 쓰일 수 있다. 특히 완전히 서열이 밝혀진 지놈(Genome) 데이터로부터 진화적으로 보존적인 유전자 서열의 상동성에 따른 분류를 통한 2차 데이터베이스의 구축은 생물학자들에게 다차원적인 정보를 제공 할 수 있다. 이미 이러한 데이터베이스가 다양한 방법에 따라 구축되었고 생물학자들의 연구에 활용되고 있다. 그러나 기 구축된 데이터베이스들은 생물학자들이 이용하기에 Paralogs의 포함 문제점으로 인해 신뢰성이 떨어지거나 데이터베이스 생성기간이 오래 걸린다는 단전이 있다 본 연구는 기존에 구축된 데이터베이스들의 구축방법을 응용하고, 정보기술을 활용하여 빠르고 효과적으로 정확성을 높인 새로운 구축 방법론과 데이터베이스를 활용한 분석 시스템에 대해 제시하고자 한다.

염기서열의 분석이 유전체에 대한 연구를 가능하게 해 줄 수 있다는 것이 밝혀짐에 따라 다양한 생명체에 대한 유전체 염기서열 분석 도구의 개발이 활발히 진행되었다. 이러한 유전자 예측 도구들은 고유의 단순 텍스트 형식으로 결과를 제공하므로 사용자는 결과를 분석하고 통계정보를 산출하는데 많은 노력이 필요하다. 본 논문에서는 유전자 예측결과를 보다 효율적으로 표현하고 분석하기 위한 XML 기반의 분석도구를 개발하였다. 개발된 시스템은 유전자 예측결과를 효과적으로 표현하는 GenStructML, 이 정보를 분석한 GenPredML과 PredAccuracyML로 구성되어 있다. GenPredML과 PredAccuracyML은 GenStructML에 대하여 뉴클레오티드 수준(nucleotide level), 엑손 수준(exon level) 그리고 신호 수준(signal level)에서의 예측 정확도(Accuracy)를 계산하고 Genbank의 정보와 비교하여 통계정보를 산출함으로써 보다 자세한 정보를 제공한다.

마이크로 어레이 기술로 인해서 유전자의 발현 데이터를 대량으로 얻을 수 있게 되었다. 따라서 실험조건에 따른 유전자 발현 양상을 한눈에 볼 수 있게 되었고. 이를 기반으로 유전자간의 조절 관계를 예측할 수 있게 되었다. 또한 실험 이미지와 분석 파일들이 많아짐에 따라서 이러한 데이터를 효율적으로 관리하고, 저장하는 시스템이 필요하게 되었다. 이 두 가지 시스템을 통합함으로써 유전자 조절 네트워크 분석에 필요한 발현 데이터를 체계적으로 관리하고 손쉽게 얻을 수 있을 뿐만 아니라 분석 결과 또한 효율적으로 관리할 수 있다. 본 논문에서는 유전자 네트워크 분석 시스템과 마이크로 이미지 및 분석 데이터 관리 시스템을 통합한 시스템을 소개하고 각 시스템에서 제공하는 기능과 통합 시스템의 특징에 대해서 소개한다.

PPI(Protein-Protein Interaction) 데이터는 생물체 내에서 서로 상호작용하는 단백질(protein)들에 대한 정보이다. 단백질 상호작용은 실제 생체 내에서 어떠한 작용이 일어나게 하는 원인이므로, 많은 생물학자들이 관심을 가지고 연구하고 있으며, 그 결과로 몇몇 데이터베이스가 만들어졌다. 이런 데이터베이스들은 다른 연구자들을 위해 데이터를 공개하고 있지만, 대부분의 데이터베이스가 탭으로 분리된 텍스트 형태로 제공한다. 하지만, 텍스트 형태의 데이터는 사람이 직관적으로 인지할 수 없기 때문에, PPI 데이터를 분석하기 쉬운 그래프 형태로 보여주는 프로그램이 필요하다. 그리고 아직 기능을 모르는 단백질이 많으므로 이를 예측하는 프로그램도 필요하다 본 논문에서는 LEDA를 이용하여 PPI 데이터를 그래프 형태로 표현하며, 이 그래프에 그래프 이론을 적용하여 단백질의 기능을 예측하는 프로그램인 Proteinca에 대해 서술한다.

최근 웹 서비스 기술을 이용하여 바이오 데이터 및 데이터 메소드를 제공하는 것과 관련된 연구들이 진행되고 있다. 웹 서비스 기반 바이오 데이터 서비스에 대한 연구 자료는 시스템 구조 및 API 등을 중심으로 보고되고 있으나 이를 기반으로 한 통합 응용 도구 개발 관련 연구는 미미한 실정이다. 이에 따라 이 논문에서는 웹 서비스 API 등을 이용하여 바이오인포매틱스 연구자들이 이용할 수 있는 데이터 통합, 검색, 브라우징 기능을 제공하는 분석 도구를 개발하였다 사용자는 이 도구를 이용하여 바이오 데이터 간의 상호연관성을 보다 쉽게 발견할 수 있으며 보다 다양한 검색 결과를 여러 가지 형태로 볼 수 있게 될 것이다.

최근 pathway 정보의 중요성에 점점 커지고 있다. 하지만 이런 정보를 이용하기에 많은 문제점이 발생하고 있다. 이런 문제점의 해결 방법으로 웹 서비스가 도입되고 있다. 이 논문에서는 주요 pathway 데이터베이스 중 하나인 BIND와 체계적인 개념으로 유전자 용어를 정리한 Gene Ontology(GO)에 대한 웹 서비스를 개발하였다. 개발자들은 이 웹 서비스를 이용하여 BIND와 GO 데이터를 보다 쉽게 이용할 수 있을 것이다.

유전자의 생물학적 기능을 밝히고 세포 내 상호작용을 이해하는 것은 post-genome era의 가장 중요한 작업 중 하나이다. 이러한 세포 내 상호작용은 복잡한 생화학적 네트워크를 형성하게 되며 그 중 Metabolic pathway(대사 경로)는 생물 시스템을 이해하는데 가장 중요한 부분을 차지하게 된다. 대사 경로를 분석하기 위하여 분자의 기능 및 생화학적 프로세스에 대한 정보를 데이터베이스에 저장.관리해야하고, 사용자의 다양한 질의에 대하여 관련정보를 검색하여 GUI환경에서 제공해야 한다. 이 논문은 대사 경로 정보를 객체 데이타베이스 형태로 모델링하여 구축하고, 사용자가 관심있는 정보를 SBML형태로 제공하는 대사경로 데이타베이스의 설계 및 구현에 관해 다룬다.

바이오 인포메틱스에서의 데이터 검색은 DNA와 단백질 시퀀스에 대해서 주로 이루어지며, 지금까지의 연구는 주로 DNA와 단백질 1차 구조의 검색에 대해 이루어졌다. 단백질 2차구조는 1차구조 내 인접한 아미노산들의 공간적인 배열을 나타내며. 단백질의 기능을 예측하는데 중요한 3차구조의 지역적 아미노산의 특성을 나타낸다. 따라서 2차구조에 대한 검색은 단백질의 기능을 이해하는데 매우 중요한 역할을 한다［1］. 이 논문에서는 단백질 2차구조 및 질의 문자열을 세그먼트 단위로 나누고 검색하는 r41의 방법을 개선하여 세그먼트를 조합한 클러스터 구조 및 Look Ahead를 사용해 Exact Matching 및 Wildcard Matching 질의를 효율적으로 처리할 수 있는 기법을 제시한다.

기능 유전체학과 단백질체학에 있어서 개별 단백질의 기능 분석은 매우 중요한 핵심사안으로 대두되고 있다. 이러한 기능 분석에 있어서 과거와는 달리 현재는 전체 생명 시스템 상에서 개별 유전자 일 단백질의 기능 및 역할을 규명하는데 않은 초점을 맞추고 있다. 이러한 측면에서 단백질 상호작용 정보 및 도메인 정보를 기반으로 기능 분석을 행하는 것이 올바른 방법으로 인식되고 있으며, 본 논문에서는 그와 같은 분석 시스템을 소개하고 있다. 단백질 상호작용 정보는 모티프 일 도메인의 모듈 정보를 기반으로 하여 특이성과 민감도 측면에서 분석 정확성을 높일 수 있다.

단백질의 1차 구조를 통하여 생성되는 단백질 2차 구조는 3가지 타입 E, H, L을 가지고 있다. 단백질 2차 구조는 선형적인 단백질 1차 구조를 공간적으로 형성한 것이며 단백질 2차 구조에 관한 연구는 단백질 기능 예측에 중요한 부분이다. 단백질 2차 구조는 3가지 타입이 각각 그룹을 이루어 나타나는 특징이 있다. 단백질 2차 구조의 이러한 특징을 이용하면 효과적인 검색이 가능하다. 기존의 연구에서는 시퀀스 전체와 질의를 스트링 기반으로 비교하는 방법과 단백질 2차 구조의 세그먼트 테이블을 이용하는 방법을 사용하였다. 하지만 이러한 방법은 검색 비용이 많이 드는 단점이 있다. 본 논문에서는 효과적인 단백질 2차 구조의 검색을 위하여 고정된 패턴을 정 의하고 고정된 패턴을 사용하는 방안을 제시한다.

급성 심근경색 진단용 DNA 컴퓨팅 시스템 모듈로서, 트로포닌 I (troponin I, Tnl). 트로포닌 T (troponin T, TnT). 미오글로빈 (myoglobin), C-반응 단백질 (C-reactive protein, CRP) 과 각각 결합할 수 있는 네 가지 종류의 앱타머틀 선정하고, 이의 개발을 시도하여, 그 중 첫 번째로 C-반응 단백질-결합 앱타머를 SELEX 기법을 이용하여 선별해내었다. 또한, 선별된 앱타머 염기서열에 기초하여 각각 10-mer 길이의 FDNA 와 QDNA 를 제작하고, 표적 단백질 (CRP) 과 혼합시켜 형광발현 변화의 추이를 살펴보았다. 앱타머 및 FDNA. QDNA 가 결합할 경우에는 형광감쇄효과가 발생하므로, 형광감쇄효과가 일어나지 않은 경우에 비하여 현저하게 형광측정값이 저조하게 나타나는 현상을 확인할 수 있었다. 향후 연구로, 나머지 세 가지 종류의 앱타머를 SELEX기법을 이용하여 선별해내고. 기확보된 C-반응 단백질-결합 앱타머 모듈과 함께 논리회로를 구성하는 DNA 컴퓨팅 칩을 제작할 예정이다.

이 논문에서는, 단백질의 상호작용을 다양한 아미노산의 속성과 Support Vector Machine(SVM)을 사용하여 예측하였다. SVM을 사용한 단백질 상호작용의 예측 시스템에 단백질 상호작용에 중요한 작용을 하는 아미노산의 속성을 사용하고 있다. 이번 실험은 9가지의 아미노산의 속성의 조합 즉, 511(2$^{9}$ -1)가지의 아미노산 속성을 SVM 학습데이터로 사용하여 예측시스템의 결과를 비교한다. 실험에는 Database of Interacting Proteins(DIP)를 사용하였다. 실험을 위하여 DIP의 H.pylori를 학습용데이터로 사용하고, E.coli를 예측데이터(검증데이터)로 사용하였다. 실험에 따르면 H.pylori의 학습데이터와 E.coli를 예측데이터의 가공에 '소수성'을 사용한 방법보다 '방향성'을 사용한 방법이 더 높은 수치를 나타냈다.

SNP(Single Nucleotide Polymorphism)은 생물학적 다양성에 관한 연관성 연구(Association Study)에서 이용되어지고 있다. haplotype을 구하기 위해 genotype data를 Haplotype Reconstruction을 하여 한 가닥씩 분리를 한다. Haplotype Reconstruction의 방법은 생물학적 접근법(molecular method)과, 계산적 접근방법(in-silico method)으로 연구되고 있다 계산적 접근법은 생물학적 접근법에 비해 적은 비용과 시간이 소요되는 장점을 지니지만, phase problem으로 인하여 생물학적 접근법에 비해 정확도가 낮다는 단점을 갖는다. 이런 문제를 해결하기 위한 설러 알고리즘들과 프로그램들이 연구 및 개발되고 있다. 본 논문에서는 현재 개발된 프로그램들에 대해서 다양한 테스트를 통한 각 프로그램의 성능 비교를 하였고, 특성과 문제점을 파악하였다.

DNA 컴퓨팅에 대한 연구가 진행되어 강에 따라 기존의 튜링 머신과 동등한 계산 능력을 가진 다양한 계산 모델이 제안되고 있으며, 이와 함께 DNA의 병렬성을 이용하여 NP 문제들을 풀고자 하는 시도가 계속되고 있다. 그러나 전통적인 폰 노이만 기계에서의 알고리즘이 해집합에 대한 순차적 탐색을 하는 것과는 달리 가능한 모든 해를 미리 생성해 놓고 그 중에서 해를 찾아내는 기존의 DNA 컴퓨팅 알고리즘으로는 NP 문제의 크기가 증가함에 따라 초기 해의 생성조차도 불가능하게 된다. 이에 대한 해법의 하나로 진화적인 방법론을 생각할 수 있지만, 이 경우에는 진화 연산을 위한 추가적인 연산자의 고안과 이의 적용에 따른 어려움이 생긴다. 따라서 본 논문에서는 DNA 컴퓨팅에서 가능한 초기 해를 모두 생성할 수 있는지를 열역학적인 데이터에 근거한 시뮬레이션을 통하여 검증하였다. 이러한 과정을 통해서 값비싼 실제 실험의 성공 여부나 실험 디자인의 정당성 등을 미리 예측할 수 있을 뿐만 아니라, DNA 컴퓨팅이 보다 큰 크기의 NP 문제를 해결할 수 있는 가능성을 제공할 수 있다.

단백질은 생명험상 유지에 필수기능을 담당하며 이러한 기능이 단백질의 3차 구조에 의해 결정되므로 단백질 3차 구조에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 단백질의 3차구조를 파악할 수 있는 Java3D 기반의 단백질 구조 뷰어인 PSAML Viewer에 관해서 기술한다. PSAML은 단백질의 2차구조와 2차구조 사이에서 발견되는 상호적인 관계를 이용하여 단백질 구조를 표현하는 방법이다. PSAML에 정의되어 있는 단백질 2차구조 $\alpha$-나선과 $\beta$-판상조각의 정보(서열, 길이, 공간상의 좌표)를 분석하여, 단백질 구조를 시각화한다. 이는 단백질 구조 정보를 보다 쉽게 이해하는데 도움을 줄 수 있다.

응급상황은 일상생활의 어디에서나 잃어날 수 있다 응급상황의 발생을 감지하고 이에 대처하기 위한 e-health 시스템을 개발한다 생체신호를 측정하기 위하여 입는 형태의 Bio-Shirt를 제작한다. 측정된 신호는 블루투스 무선통신으로 PDA로 전송된다. PDA에서는 전송 받은 데이터를 분석하여 간단한 상황 판단 알고리즘을 실행한다. 또한 CDMA 모뎀을 통하여 웹 서버 형태로 구축된 ECMR로 사용자의 생체데이터를 전송한다. ECMR에서는 관리자가 사용자의 건강상태 및 응급상황 여부를 감시하고 위급상황으로 판단한 경우에는 구조센터나 담당의사 등과의 연락을 취한다. 프로토타입으로 개발한 e-health 시스템을 보인다.

'생물정보학'이란 생물학적 데이터를 처리, 가공하여 정보를 얻어내는 연구 분야로 이 중 대사체학은 대사 경로 네트워크를 가시화하여 생명 활동을 이해하고자 하는 분야로, 대사 경로 내의 흐름을 한 눈에 알 수 있도록 가시화하여 보여 주는 도구가 반드시 필요하다 따라서 본 논문에서는 새로운 '대사 경로 드로잉 알고리즘'을 제안하였다. 대사 경로 그래프의 구조로는 이분 그래프를 이용하여 가독성을 높였으며. 이 그래프가 척도 없는(scale-free) 네트워크 구조라는 것과 구조적으로 환형, 계층적 선형 컴포넌트를 가진다는 것을 고려하여 사이즈가 큰 그래프도 적절하게 드로잉 하도록 하였다.

유전자 발현은 다양한 전사 인자들의 상호 작용에 의해서 조절되어진다 이러한 전사 인자들에 존재하는 모티프는 직접적으로 조절 작용을 위한 기능을 수행한다. 또한 대부분의 경우에서 여러 모티프가 함께 유전자 발현 기작을 위하여 조절 작용을 한다. 따라서 이러한 모티프들이 어떤 조합으로 함께 전사 과정에 관여하는지 여부를 밝히는 작업은 중요한 일이다. 본 논문에서 진화 연산을 응용하여, 다양한 조건 하에 전사 과정에 중요하게 작용하는 모티프들의 조합을 알아보았고, 그 결과를 기본적인 k-Means 알고리즘 등과 비교하여 제안한 방법이 유전자들의 상관관계에 있어서 보다 우수한 결과를 보임을 알 수 있었다.

본 연구는 Haplotype 데이터에서 나타나는 별개의 Haplotype의 수를 최소화하는 블록으로 분할하는 방법을 제안한다. Multi-population case인 Haplotype 데이터를 분석하기 위해 패턴의 개수를 최소한으로 줄이는 볼록 분할 방법은 전산학적인 최적해의 의미를 가지게 되며, 이와 더불어 생물학적인 의미를 가지는 블록 경계를 찾기 위해 ｜D'｜ 을 계산하고 LD를 분석하였다 분석된 LD는 블록 분할 알고리즘에서 블록 결정 함수로 사용하였으며, 이에 대한 검정은 X$^2$-test를 통해 이루어졌다. 많은 Sample로 구성된 Haplotype 데이터로부터 평균 패턴의 개수를 최소화하고 긴 블록 길이를 가지는 블록 분할의 결과를 얻었다.

최근 이슈가 되고 있는 시스템 생물학(Systems Biology)은 생물학적인 이론과 컴퓨터의 계산적인 모델링 그리고 실험의 상호 의존적인 통합으로써 특징 지워진다. 그 중 컴퓨터의 계산적인 모델링에 대한 연구가 무엇보다 중요한 비중을 차지하고 있다. 하지만 계산적인 모델링에서 여러 자원을 통합하기 위한 공통의 기반 구조나 표준에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 XML 기반의 형식을 갖춘 SBML(Systems Biology Markup Language)이 시스템 생물학의 표준으로 개발되어 연구 중에 있다. 현재 개발 중인 시뮬레이션과 데이터 분석을 위한 다양한 옹용 어플리케이션이 이미 SBML 문서를 지원하고 있다 본 연구에서는 시스템 생물학 분야에서 SBML 표준에 대한 중요성을 인식하여, 객체지향 바이오 데이터베이스로부터 질의의 결과를 SBML 문서로 변환하고, 반대로 SBML 문서를 객체지향 데이터베이스에 저장하는 변환기를 제안하고자 한다.

우리는 대규모의 유전자 데이터베이스에서 원하는 패턴을 빠르고 정확하게 찾고 싶어한다 하지만 지금까지 나온 대부분의 검색방법들은 인덱스의 크기를 실제 데 이 터 보다 훨씬 크게 만들어 사용해왔다. 그런 방법들은 기하급수적으로 증가하고 있는 데 이 터를 처 리 하는 데는 비효율적이다. 따라서 인덱스 크기를 실제 데이터보다 작게 만들면서도 원하는 패턴을 빨리 찾을 수 있는 효율적 인 방법 이 필요하다. 이렇게 하기 위해서는 일정한 크기의 데이터를 작은 크기의 데이터로 줄인 후, 이 데이터를 이용하여 인덱스를 만들어야 한다. 이 논문에서는 일정한 크기의 문자열(=윈도우)을 작은 크기의 숫자들(=서명)로 표현해서 인덱스를 구축한 후, 이를 이용해 우리가 원하는 패턴을 최소한의 디스크 접근을 통해 빠르게 찾을 수 있는 방법을 제시한다.

Promsearch는 인간 DNA에서 코어 프로모터 영역을 예측하는 프로그램이며, PWM(position weight matrix)과 신경망을 기반으로 전사시작지점을 예측한다. 프로그램은 대량의 서열 데이터를 처리할 수 있도록 구성되었으며, 본 논문에서는 인간 염색체 22번에 대한 프로모터 예측 결과를 제시한다. Annotated된 936개의 유전자와 Promsearch가 예측한 프로모터간의 위치의 상관관계를 계산한 결과 87개에 대해 프로모터 예측 결과가 의미 있는 것으로 밝혀졌다. 예측의 민감도는 25%이며, Promsearch가 대규모 시퀀싱 프로젝트에서 나오는 대량의 서열 데이터를 1차적으로 분석하는 도구로서 사용될 수 있음을 확인하였다.

시스템 명세가 잘못되면 명세에 의하여 구축한 시스템을 모두 다시 재 구현해야 함으로 정확한 명세의 중요성은 아무리 강조하여도 지나침이 없다. 본 논문은 자연어로 묘사된 전통적인 위치기반 서비스 시스템을 페트리 넷으로 표현하여 보고, 위치기반 서비스 시스템의 표현 방법으로서의 페트리 넷의 성질을 살펴본다. 또한, 다양한 위치기반 서비스 시스템 분석에 페트리 넷 방법이 가능함을 선보인다.

시스템의 안정성을 검증하는 Model Checking(모델 검증)은 여러 가지 분야에서 기본적으로 중요하게 사용되어왔다. 하지만 Model Checking의 특성상 Computing Power가 많이 필요한 점과 최근 소프트웨어의 대형화, Ubiquitous 환경에서의 잦은 변화가 필요한 점 등으로 Model Checking 을 그대로 적용하기 어렵다. 따라서 이 논문은 점증적인 변화에 따른 필요한 부분만 검증하는 점증적 모델 검증을 소개한다.

STATEMATE는 Statecharts로 시스템의 행위를 설계하는 도구이다. 근래 들어. STATEMATE MAGNUM은 설계 뿐 아니라 모델체킹을 이용한 정형검증의 기능을 가지고 있다. 모델체킹은 상태 기반의 설계명세 된 시스템을 시제 논리로 그 요구 명세를 기술하여 설계명세가 요구명세를 만족시키는지를 검증하게 된다. 하지만 설계명세가 큰 경우, 모델체킹 시 상태폭발을 일으켜 시스템을 검증하지 못하게 한다. 모델체킹의 상태 폭발을 줄이기 위해서는 기본적으로 모델체커의 알고리즘을 개선시키거나, 모델을 추상화시킨다. 본 연구에서는 모델을 추상화시키더라도 검증 결과에는 별 영향을 주지 않는 부분을 추상화하고, 검증 결과에 직접 적인 영향을 주는 부분을 상세 명세하는 기법을 적용하여 실시간 운영체제의 코드를 어떻게 검증을 하는지를 보여준다.

현재의 모델 체커는 모델이 속성을 만족하지 않을 경우 반례를 사용자에게 보여주어서 디버깅을 돕는다. 모델 체커에서 반례는 중요한 장점 중에 하나이지만 대부분의 모델 체커에서 반례로서 하나의 경로만을 보여주게 된다. 하지만 사용자가 원하는 것은 그 이상의 정보를 원할 수 있다. 따라서 반례에서 좀더 많은 정보를 보여줄 필요가 있다. 이런 종류의 연구로서 트리 형식의 반례 생성과 증명 형식의 반례생성이 있었다. 하지만 이 연구들은 시스템이 가질 수 있는 모든 경로를 알아낼 수는 없고 또한 증명 형식의 반례 생성의 경우 상태공간을 다른 형식으로 변경을 해야 한다. 본 논문에서는 반례로서 도달 가능한 모든 경로를 그래프 형식으로 보여줄 수 있는 그래프 형식의 반례를 정의하고 생성방법에 대해서 알아본다

Java의 경우 기존의 강건성 테스팅 방법인 ballista로는 객체 타입의 인자 및 파일 시스템의 변화를 시뮬레이션 할 수 없다. 따라서 객체에 대한 특별한 접근을 필요로 한다. 본 논문에서는 객체에 폴트를 삽입하는 방식을 통하여 자바 가상 기계의 강건성(Robustness)을 테스팅하는 방법을 제안한다. 자바 디버깅 툴인 JPDA를 사용하여 자바 가상 머신에 대한 직접적인 접근 및 의도한 상태 및 환경 변경을 가능하게 하고 이를 통해 자바 가상 기계에 폴트가 심어진 객체를 수행시킬 수 있다. 객체를 수행시키고 의도한 예외상황의 발생 유무를 관찰함으로써 자바 가상 기계의 강건성을 테스트 할 수 있다.

웹 응용은 현재 가장 빠르게 성장하고 있고 사회에 미치는 영향이 큰 분야이다. 잘 못 동작하는 웹 응용은 사회적은 큰 손실이 될 수 있다. 이에 웹 응용의 검증 방법의 중요성이 대두되고 있다. 검증 방법으로는 코드 분석과 테스팅이 있다 허나 시장에 제품이 출시되는 시간이 매우 짧고, 관련 기술의 발달이 빠른 웹 응용 개발의 특성상 코드 분석은 왜 정확한 검증 결과를 얻을 수는 있으나 적절하다고는 할 수 없다 따라서 테스팅을 검증 방법으로 사용하게 된다. 그렇다고 해도, 테스팅에 들이는 시간과 노력이 코드 분석과 비슷하다면 이 또한 적절한 검증 방법이라고 할 수 없다. 테스팅의 비용을 줄여 전체적인 개발 비용을 줄이는 것이 필요하다 테스팅의 비용은 테스트 케이스를 수행하는 시간과 테스트 케이스로 생성, 분석하는 시간으로 측정 가능하다. 이 논문에서는 이 시간들을 줄이기 위해 전체 웹 응용의 경로 중 사용빈도가 높은 경로를 테스트 케이스로 타여 테스트 케이스 실행 시간을 줄이고, 각 페이지에 안는 입력 값으로 빈도가 높은 사용자 세션 정보를 이용하여 테스트 케이스의 생성을 자동으로 할 수 있게 하여 테스터가 직접 테스트 케이스를 생성하는 것보다 시간을 줄였다.

시스템 개발현장에서 작성되는 각종 산출물은 모두가 자동화된 과정을 따르는 것은 아니며, 단계별로 작성된 산출물을 서로 참고하여 작성하는 것이 일반적이다. 그 결과 산출물간에는 많은 불일지 요소가 발생한다. 본 논문에서는 분석 및 설계단계에서 작성되는 산출물간의 일관성을 유지하기 위한 방안을 제안한다. 제안한 방안을 이용하면 분석 및 설계단계에서 작성되는 산출물 간의 불일치수를 줄이고, 일관성이 확보되어 개발기간의 단축과 고품질 소프트웨어 개발이 가능하다.

소프트웨어 개발 과정의 여러 산출물 간의 일관성 유지는 최종 소프트웨어의 품질을 결정하는 중요한 요소가 되며, 운영단계의 유지보수 효율성에도 큰 영향을 미친다. 특히 구현 등 개발 후반부 활동을 진행시 발견된 하나의 오류는 그 이전 단계의 다수의 산출물의 오류로 인한 파급 결과이므로, 발견된 오류의 원인(Cause)가 되는 이전 단계의 오류를 효과적으로 추적할 수 있는 체계가 요구된다. 본 논문에서는 한 산출물의 오류가 다른 어떤 산출물의 어떤 세부항목들의 어떤 오류로 인한 파급 결과인지를 정의한 역추적(Backtracking) 그래프를 제안하여, 개발자가 오류를 발견 시 관련 산출물과 항목을 신속히 파악할 수 있도록 한다. 이를 이용하여 산출물간의 일관성 유지 노력과 시간을 최소화하고 일관성 유지의 정확성을 높일 수 있다.

기존의 연구비 관리업무는 예산계획, 예산편성 및 예산정산 부분으로 관리됨으로써 연구비의 안정적인 확보와 효율적인 운영 및 투명한 집행을 위하여 통합관리가 절실하게 요구되고 있는 실정이다. 에러한 추세를 반영하고자 기존의 연구비 관리 프로그램을 재사용하기 위해 모바일 협업 비즈니스 모듈을 개발하여 모바일 기기의 특성에 적용할 수 있도록 특화된 협업 프로세스를 지원하는 새로운 형태의 모바일 협업 컴포넌트를 개발하였다. 이러한 결과 사용자의 요구사항을 최대한 반영하여 연구비 관리정책의 수립에 필요한 다양한 형태의 의사결정 지원정보를 제공할 수 있도록 하였다. 또한, 서로 다른 목적으로 운영되던 시스템을 통합하여 시스템의 총 운영비용을 줄이고 실시간으로 의사결정에 참여할 수 있도록 하였다.

컴포넌트 모델링 방법은 컴포넌트 개발에서 시스템을 이해하고 분석하기 위해 중요한 부분을 차지하고 또한 재 사용성을 높이는 방안으로써 받아들여지고 있다. 컴포넌트는 일반적으로 컴포넌트를 개발하는 사람과 그것을 조림하여 사용하는 사람이 다르며 이에 따른 내용과 목적이 다르기 때문에 대규모의 컴포넌트 시스템을 개발하는데 있어서 그 역할에 따라 두 가지 유형으로 구분하는 것이 중요하다. 이것이 현실화되기 위해서는 명확한 컴포넌트와 인터페이스 명세가 필요하며 조립자와 개발자간의 서로 다른 관점에서의 컴포넌트 모델이 필요하다 이에 본 논문에서는 조립자 관점과 생성자 관점이라는 서로 다른 역할에 따라 두 가지 유형의 컴포넌트 모델을 제안하며 이를 위해 UML을 확장한다. 그리고 이를 구매발주 시스템에 적용하여 그 효용성을 검토한다.

오늘날 소프트웨어의 발전이 급격히 진보됨에 따라 소프트웨어 시스템의 품질에 대한 요구가 증가하고 있다 특히. 완성된 시스템이 품질에 대한 요구를 만족시키는 시스템인지의 여부를 결정하는 아키텍처의 평가가 매우 중요하다 그러나 평가 과정에서 아키텍처에 대한 부적절하거나 모호한 표현으로 인해 광범위한 응용에서는 많은 제약이 따른다. 그러므로 본 논문에서는 소프트웨어 아키텍처를 평가하기 위해 준비하고, 실행하고. 완료하는 세 가지 단계 제시한다. 이들 단계를 수행함에 따라 품질 속성의 획득에 많은 영향을 주는 아키텍처의 설계 결정을 중심으로 체계적인 아키텍처 평가가 이루어질 수 있다.

최근 클라이언트/서버 모델이 웹 기반의 컴퓨팅 환경으로 변화함에 딸라 웹 서비스 모델로 발전해왔다. 웹 서비스는 인터넷을 기반으로 표준화된 기술을 사용하여 서비스간에 상호작용을 함으로써. 플랫폼과 구현 언어에 대한 의존성을 제거 할 수 있다. 따라서, 다양한 환경에서 웹 서비스들이 개발되거나 개발 중에 있다. 기업에서는 표준화된 상호작용을 사용하여 작은 단위의 웹 서비스를 큰 단위의 렘 서비스로 통합하여 사용과 개발이 용이한 비즈니스 서비스를 제공하기 위한 통할 방법의 필요성이 증가하고 있다. 웹 서비스의 위상은 통합을 위한 메타 모델의 기능과 웹 서비스의 다양한 구현 형태로 이루어져 있다. 본 논문에서는 서비스 지향 아키텍처 상에서 공급자 측면에서 제공되는 웹 서비스를 통합하기 위한 위상을 제시하고자 한다. 이를 위해서, 웹 서비스를 논리적으로 계층화하여 정의하고, 논리적 계층 모델을 기반으로 웹 서비스 메타 모델을 생성한다. 위상의 다양한 구성은 메타 모델을 기반으로 제시된다. 마지막으로 웹 서비스 통합에 대한 사례연구를 제시한다.

소프트웨어 아키텍처는 소프트웨어 시스템의 중요한 요소를 정의하고 이들 요소간의 상호관계를 나타낸 전체 시스템의 기본 구조이다. 시스템의 변경과 확장에 용이하고 시스템의 상호 연동성을 확보하는데 있어 아키텍처 기반의 기술 접근은 필수적인 요소이다. 이러한 소프트웨어 아키텍처를 명가하기 위한 다양한 방법들이 제시되고 있으며, 이 방법들은 비즈니스요구를 반영하고 품질속성에 따른 시나리오를 만들어 그것을 기반으로 소프트웨어 아키텍처를 평가하게 된다. 이에 본 논문에서는 ISO9126에서 제시한 소프트웨어의 품질을 기반으로 아키텍처 평가에 적용되어질 품질속성을 도출하기 위하여, 웹기반 전자상거래시스템인 B2C에서의 사용자요구사항을 분석 해 보고자 한다.

소프트웨어 개발 단계 초기에 소프트웨어 제품군에 속하는 멤버들의 공통정과 차이점들을 미리 예측하고 분석하여 단위가 크고 전략적인 형태의 재사용을 가능하도록 함으로써 궁극적으로 소프트웨어 개발의 생산성을 향상시키고자 하는 것이 소프트웨어 프로덕트 라인 개발 방법론의 목적이다. 최근에는 소프트웨어 프로덕트 라인 개발에 자동 생성 프로그래밍 기법을 적용하기 위한 연구가 진행 중이다. 그런데, 어플리케이션 단위의 프로덕트 라인 개발 방법론은 단위가 너무 커서 자동 생성 기법을 효율적으로 적용하기가 힘들며, 따라서 그 초점을 컴포넌트 단위로 한정시킬 필요가 있다 본 논문에서는 도메인 공학의 주요 산물인 특성 다이어그램으로부터 특정 컴포넌트의 요구사항을 나타내는 특성 구성(Feature Configuration)을 만들고, 이를 바탕으로 컴포넌트 코드를 자동 생성하는 도구를 구현하였다. 본 논문의 컴포넌트 재구성 자동화 도구는 재사용자의 요구에 맞는 컴포넌트 소스 코드를 자동 생성함으로써 소프트웨어 프로덕트 라인 개발 생산성을 향상시킨다.

웹 응용은 서로 의존관계를 가지는 다양한 구성요소들이 복잡하게 뒤섞여 있기 때문에 구성요소를 효과적으로 분석하기 어렵고 개발을 병행하거나 유지보수를 하는 과정에서 않은 비용과 시간을 소요하게 된다. 본 논문에서는 웹 응용의 구성요소들을 아키텍쳐 관점에서 모델링하여 관계형 집합으로 표현하고 종속성을 파악하였다 또한 관련 구성요소들을 독립적인 영역으로 나누는데 필요한 프로토콜 변수를 파악하고자 하였다 본 논문에서 제안하는 웹 응용 아키텍쳐 정보는 관계형 집합으로 DBMS에 테이블로 저장되는 경우 SQL문을 통하여 항해나 패턴 분석, 기타 설계단계에서 웹 응용에 대한 다양한 질의를 가능하게 한다. 이러한 구성요소 정보는 기존의 웬 응용으로부터 역공학을 통해 얻을 수도 있으며, 재구조화를 통해 재공학의 도구로 활용될 수도 있다. 향후 추상화 아키텍쳐를 구체적인 릴 기술과 매핑시킬 경우 자동화를 통해 구현에 필요한 기초 코드를 생성하는데 응용될 수도 있다.

자연 과학 분야를 연구하는 연구자들은 자신이 연구하는 실험에 대해 전체 측은 일부를 컴퓨터를 사용하여 실험하게 된다 이러한 작업의 절차는 각각 연구자마다 다양하며 어느 하나의 방법을 강요할 수 없다. 본 논문은 응용 연구자들에 쉴게 자신의 실험 절차를 정의가 가능하고 보다 유연하게 작업 철차를 정의할 수 있는 워크플로우 모델을 제시한다. 특히 분산 리소스를 통할하여 사용할 수 그리드 환경에서 적용할 수 있는 워크플로우 모델을 제시하여 KISTI 그리드 테스트베드 상에 구축된 MGrid 시스템［l］에 적용하고 다른 그리드 응용 플랫폼에서 적용할 수 있는 방향을 제시해본다.

본 논문에서는 실시간 객체 지향 모델의 시나리오 기반 다중 쓰레딩에 대한 실험적 평가를 위해 PBX (Private Branch eXchange, 사설 교환기) 시스템에 대한 사례 연구 결과를 제시한다. 사용된 PBX 시스템은 재구성 가능한 동적 구조와 전형적인 계층 구조와 같은 실세계의 응용들에서 발견되는 많은 특징을 보인다 이 실험적 연구는 (1) 설계자의 사용 편리성과 (2) 결과적인 실행 바이너리의 성능이 얼마나 향상되는지를 평가하는 것을 목적으로 한다. 본 논문에서는 우리의 도구를 통해 시나리오 기반 다중 쓰레딩 실행 바이너리를 생성하는 것과 함께 시나리오를 모델링하기 위해 이를 어떻게 적응하는지를 보인다 이 사례 연구는 우리의 방법이 규모의 복잡한 모델을 다룰 수 있으며 시나리오 기반 다중 쓰레딩이 실세계 모델에 대하여 성능 향상을 가져오는 것을 명백하게 보여준다.

원자력 산업계에서는 원전 MMIS(Man-Machine Interface System)의 디지털 기술 적용을 위해 많은 노력을 기울이고 있고, 특히 원자력 산업의 특수성인 안전성 확보에 필요한 개발기준과 규제방법 정립에 많은 연구가 수행되고 있다. 또한 디지털 MMIS의 핵심기반기술인 고 신뢰도 소프트웨어 개발 방법론이 확립되지 못하여 소프트웨어 공통모드고장 문제, 정량적인 소프트웨어 신뢰도 보장 문제 등이 현안으로 제기되고 있다. 이와 같이 원전 MMIS의 디지털화를 성공하기 위해서는 소프트웨어의 고 신뢰도 확보가 관건이며, 고 신뢰도를 확보하기 위한 소프트웨어 개발 방법론의 정립이 절실히 요구되고 있다. 본 논문에서는 원전 소프트웨어 개발에 적응되는 규제지침을 분석하고, 일체형원자로(SMART, System-integrated Modular Advanced ReacTor) MMIS 소프트웨어 개발에 적응될 소프트웨어 개발 방법론을 제시한다.

웹 애플리케이션의 영역이 확장되고, 기능 역시 단순한 정보의 제공에 머무르지 않고 다양한 형태의 다이나믹한 애플리케이션을 통한 사용자와의 상호작용을 통한 새로운 기능들이 추가되고 있다. 정정 커지고 복잡해지는 렐 애플리케이션에 있어서 사용자가 자신의 목적을 위해 효과적으로 움직일 수 있는 경로인 항해 구조에 대한 관심이 커지고 있다. 그러나 이제까지의 연구들은 웹 애플리케이션의 전체적인 틀에서의 항해 모델에 대한 연구들 일 분 각 항해단계의 성격에 대한 정의와 분류는 미흡한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 각각의 항해 단계들을 정의. 분류하고, 각 항해들의 표기법을 제시한다 이러한 항해 단계의 분류를 웹 애플리케이션의 성격에 따라 적절히 이용하여 다양한 형태의 효과적인 항해 모델을 생성, 표현할 수 있다. 마지막으로 본 논문에서의 분류를 바탕으로 간단한 모델링의 예를 보인다.

임베디드 시스템 개발의 성공여부는 정점 하드웨어에서 소프트웨어쪽으로 비중이 옮겨지고 있다. 그런데 임베디드 소프트웨어 개발은 하드웨어를 설계하고 구현하는 것에 드는 비용보다 더 않은 비용으로도 효과적이지 못한 실정이다. 또한 임베디드 소프트웨어 개발자들에게는 제한된 자원과 절러 가지 환경 변수를 고려해야 하는 부담이 따른다. 모델기반의 개발 방법은 비용-효율적이고 고품질의 소프트웨어를 개발하기 위한 연구이다. 본 논문은 임베디드 소프트웨어인 로봇 작동 프로그램을 모델기반으로 개발한 경험과 결과를 소개함으로써 임베디드 소프트웨어 개발자들이 쉽게 모델기반의 개발 방법을 적용할 수 있도록 한다.

인공위성 시스템은 기존의 임베디드 시스템과 달리 우주환경에서도 예측가능하며 견고히 수행되어야 하며, 또한 위성의 오류가 발생하게 되면 어떠한 환경에서도 위성의 생존을 위하여 자동적인 오류 검출. 오류 제거, contingency state로 위성을 재구성하는 과정이 반드시 필요로 한다. 이러한 모든 과정을 On-Board Fault Management라 하며, 본 논문에서는 다목적실용위성 2호의 On-Board Fault Management 구조와 오류 검출방식, 위성을 safing시키는 과정과 테스트 결과에 대해서 설명한다.

내장형 소프트웨어는 매우 다양한 내장형 시스템에 적용되며, 또한 하드웨어와 소프트웨어의 인터페이스 부분과 통합 과정에서 않은 결함이 발생한다 그러므로 내장형 소프트웨어가 적용되는 분야를 구분하고 적용 분야에 따른 단위 시험과 통합 시험을 구분하여 품질 특성을 적용한 시험이 이루어져야 한다. 이에 본 논문에서는 내장형 소프트웨어의 적용 분야(제어, 가전, 단말, 통신장비와 시험 단계(단위 시험, 통합 시험)를 고려한 ISO/IEC 9126의 품질 특성을 적용하였다. 이를 통해 각 적용 분야에서 시험 단계에 따라 중점적으로 고려해야 할 품질 특성들을 알 수 있으며, 또한 적용 분야별로 다른 분야에 비해 더 고려되는 품질 특성들도 알 수 있다.

본 연구에서는 정보시스템의 품질향상을 위하여 정보시스템 감리결과를 종합적, 체계적으로 평가하는 방안을 제시하였다. 기존 감리보고서 위주보다는, 감리 산출물과 행위를 기준에 기반을 두어 평가하였다. 감리행위도 하나의 프로젝트이므로 중요한 성공요인을 평가기준으로 하였고, 감리 산출물도 하나의 프로덕트이므로 프로덕트 평가 프레임워크를 명가기준으로 하였다 따라서 18개 행위, 산출물 명가항목을 도출하여 각각 5단계 배분의 가중치를 적용하는 방안을 제시하였다 각 평가항목에 대하여는 세분화된 평가요소를 도출하여 어떻게, 무엇을 평가한다는 것을 명확히 하였다. 이러한 평가기준에 따른 방안은 감리결과에 대한 신뢰성, 정당성을 높이며. 이는 감리에 대한 정확성, 객관성이 보편적으로 인식되어 그 효과성이 더욱 높아진다.

요구사항 추출 단계에서 고객의 요구의 일부가 반영되지 않거나 명확히 기술하지 않은 요구사항은 개발단계에서 많은 수정 작업이 요구되고, 심지어 그 프로젝트가 실패하게 되는 요인이 된다. 이와 같은 요구사항의 문제로 인한 추가적인 비용은 전체 개발비용의 30~50%나 소요된다(Boehm 과 Papaccio 1988). 하지만 요구사항 추출 단계에서 고객이 원하는 요구를 가능한 많이 추출하고 검증함으로써 추가적인 변경으로 인한 개발비용의 비용을 줄일 수 있다. 고객의 요구를 정확히 반영하기 위해서는 요구사항 추출 과정에서 고객의 참여가 매우 중요한데 본 논문에서는 성공적인 요구사항 추출 및 검증과 명세를 위해 사용자의 참여를 높이기 위한 웹 기반 요구사항 추출 도구를 소개하고 명확한 요구사항을 표현할 수 있기 위해 다이어그램을 통합한 요구사랑 관리도구를 제시한다.

SPI 전문가들은 CMM과 XP의 양립 가능성에 대해서 긍정적인 의견을 보이고 있으며, 두 방법론이 동시에 적용되었을 때 시너지 효과를 얻을 수 있다고 주장한다. 그러나 국내 기업의 SPI 활동 수준은 아직 초보적인 수준에 있고 CMM과 XP 방법론을 동시에 적용하기 위한 가이드라인이 부족한 형편이다 본 논문에서는 CMM과 XP를 함께 적용하는 방안의 하나로 XP의 프로젝트 계획 짜기 게임의 절차에 CMM이 요구하는 프로젝트 계획 활동을 포함시키는 프로젝트 계획 수립을 제안한다.

정보화가 진전됨에 따라 많은 컴퓨터 시스템이 개발되어 사용되고 있다. 대부분의 컴퓨터 시스템들이 초기에는 독자적인 운영에 만족하였으나 시스템의 효율성이나 사용자의 요구로 인하여 시스템간의 정보교환에서 기능교환에 이르기까지 정보시스템의 상호운용성이 시스템의 성능을 측정하는 중요한 요소가 되어가고 있다. 그리고 컴포넌트 기반의 새로운 소프트웨어 개발 패러다임이 발전하면서 컴포넌트의 상호운용성과 재사용성을 이용한 시스템 개발이 시도되고 있고 컴포넌트 개발 방법론 또한 발전하고 있다. 그러나 정보 시스템의 상호운용성에 관한 체계적인 연구는 현재 미비한 실정이다. 본 논문에서는 미 국방성에서 정보시스템의 상호운용성 측정 및 평가를 위하여 사용하는 LISI 모델을 확장하여 컴포넌트 기반 시스템외 상호운용성을 측정 및 평가할 수 있는 상호운용 능력 모텔을 개발하였다. 본 논문에서 제시하는 컴포넌트 상호운용 능력 모델은 컴포넌트 기반 시스템의 개발 프로세스에 따라 각 개발 단계에서 상호운용성을 측정할 수 있도록 고안되었다. 따라서 본 논문의 상호운용 능력 모텔은 상호운용 성숙도 모델로 확장하여 기 개발된 시스템의 상호운용 성숙도 측정이나 향상에 사용할 수 있다.

본 논문은 홈 네트워크 상에서 존재 가능한 PC와 디지털 가전 기기(devices) 및 무선 기기들을 피어-투-피어(peer-to-Peer) 방식으로 네트워크의 연결성을 배어들게(pervasive) 하는 역할을 수행할 수 있는 UPnP(Universal Plug and Play. 이하 UPnP)의 구조를 분석하고 UPnP의 정의된 기능을 테스트하는 툴에 대한 연구로서, UPnP Device Architecture v1.0 표준 스팩(specification)에 따라 구현된 UPnP 미들웨어를 자동으로 테스트할 수 있도록 하는 방법과 UPnP테스트 툴의 구조를 제안한다.

인터넷을 기반으로 하는 웹 어플리케이션의 급성장으로 웹 어플리케이션의 품질에 대한 요구가 중요시되고 있으며 웹 기반 어플리케이션에 대한 품질을 보증하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 또한 품질을 보증하기 위한 설러 가지 방법이 연구되고 있으며, 테스트를 위한 많은 도구들이 존재하고 있다. 하지만 웹 어플리케이션의 테스트는 웹의 다양한 구성요소라는 특성으로 테스트하기에 어려움이 있다. 이 논문에서 는 웹 기반 어플리케이션의 테스팅을 보다 효율적으로 진행하기 위해 웹의 상태를 논리 흐름에 따라 구분하고 Composition ＆ Transition Rule을 적용하여 웹 페이지의 전체적인 테스팅을 커대할 수 있는 테스트 케이스를 생성하는 방법을 제안하고 설명한다.

잘 설계된 모든 객체지향 구조들은 패턴들로 가득 차 있다는 점에서 볼 때, 디자인 패턴은 상당히 유용하다. 특히 정확성. 강건성, 유연성, 재사용성, 효율성 측면에서 볼 때, 디자인 패턴은 충분히 가치가 있다. 이 논문에서는 디자인 패턴을 사용한 소프트웨어에서 테스트 가능성은 어떻게 달라지는지를 분석하고자 한다. 테스트 가능성을 측정하는 메트릭을 이용하여, 패턴이 적용된 소프트웨어와 적용되지 않은 소프트웨어에서의 메트릭을 분석한다. 측정된 값은 디자인 패턴을 사용하지 않은 소프트웨어에 비해, 사용한 소프트웨어에서 몇몇 메트릭이 낮은 값을 보였다 이것은 디자인 패턴을 적용하는 것이 오류의 가능성이나 테스트 케이스의 수를 줄여 준다는 것을 의미한다. 또한 어떤 디자인 패턴이 적용되었는지를 알고 있을 때 그 디자인 패턴에 맞는 테스트 케이스가 무엇인지 분석하였다.

인터넷 사용자가 증가하면서 직접 대면의 거래 형태가 아닌 새로운 온라인 거래가 등장하면서 물품 거래의 모습이 다양화 되었다. 다양한 전자거래의 형태 중 기업과 고객사이의 물품 거래 쇼핑몰을 통한 구매는 꾸준한 증가를 보이고 있다. 이러한 온라인 쇼핑몰은 웹을 통한 거래이므로 웹 시스템과 상거래가 접목된 것으로 웹 사이트보다 더 다양한 컨텐츠와 관련요소들로 구성되어 있다. 통신, 비즈니스, 서비스, 온라인 적인 다양한 요소들의 혼합인 온라인 쇼핑몰에 대한 테스트 방법은 여러 가지가 있을 수 있다 그러나 본 논문은 온라인 쇼핑몰의 다양한 요소 중 웹 어플리케이션 테스트, 요구분석 그리고 시나리오를 통한 쇼핑몰 구축 시 고려해야 할 테스트를 제시한다.

소프트웨어 분석은 어떠한 관점을 가지고 소프트웨어 산출물의 속성을 평가하고 평가결과에 대한 원인을 밝히는 행위를 말한다. 이 논문에서는 분석의 체계를 정립하기 위하여 다음을 수행하였다. 첫째 분석의 정의를 내리고, 종합과 비교되는 분석의 일반직 개념, 평가, 측정, 측정법과의 관계를 밝혔다. 둘째, 분석의 관점이 되는 속성을 이해하고자. 속성들을 특징에 따라 분류하였다 마지막으로 속성별, 산출물별로 기존의 분석 방법을 조사하고 기존의 분석 방법을 평가하였다.

전자정부의 고도화 등 정보화 사업의 규모가 확대되면서 성공적인 정보화 사업의 추진을 위한 표준 및 지칭의 중요성이 증대되고 있다. 이러한 정보화 표준 밀 지칭은 조직의 지식, 인력, 정보기술, 업무, 시스템 등의 정보자원과 정보화 추진 절차 및 사용자/개발자 관점에 따라 체계적으로 개발되고 개선되는 것이 필요하다. 이 논문은 정보화 추진을 위해 필요한 표준 일 지침을 분류하는 다양한 과정을 통합하여 효율적이고 체계적으로 지침 및 표준을 관리, 개발할 수 있는 분류체계를 제시한다. 또한 이를 토대로 향후 정보화 표준/지침의 개발을 위한 방향을 모색한다.

소프트웨어 시험은 소프트웨어 제품의 고 품질을 보장하기 위한 중요한 요소들 중의 하나이고, 특히 신뢰도가 원자력 발전소외 안전에 직결되는 디지털 기반의 원전 계측제어계통 소프트웨어는 고품질과 고신뢰도를 제공하여야 한다. 그러므로 원자력발전소에 사용되는 소프트웨어는 안전성과 신뢰성을 제공하기 위해 체계적인 시험을 통하여 설계의 정당성을 확인하고, 요건명세서나 설계사양서에 나타난 계통 및 구성요소의 기능과 요건들이 만족하게 실행됨을 확인하여야 한다. 규제기관에서도 소프트웨어의 안정성, 기능의 완전한 수행, 소프트웨어 자체가 계통의 기능을 저하 시키는지와 계통에게 예정되지 않은 기능을 수행하도록 영향을 주는지외 확인 등을 소프트웨어 시험을 통해 확인하도록 요구하고 있다. 이와 같이 원자력발전소에 사용되는 소프트웨어의 시험을 위해서는 보다 엄격하고 명확한 시험 프레임웍을 개발하고 적용키는 것이 필요하다. 본 논문에서는 소프트웨어 시험과 관련된 인허가 규제요건을 분석하고, 이에 따라 현재 설계를 진행중인 SMART MMIS 소프트웨어 시험에 적용될 소프트웨어 개발생명주기 시험활동, 시험 조직, 시험문서, 소프트웨어 등급별 시험방법 등 시험 프레임웍을 제시한다.

소프트웨어를 구성하는 요소들의 재사용은 소프트웨어 공학에서 가장 중요하게 생각하는 부분으로써 기존의 소프트웨어의 유지보수나 새로운 소프트웨어의 개발에서 생산성을 높일 수가 있다. 이러한 소프트웨어의 경제성 재사용성을 위한 개발방법론이 CBD(Component Based Development)이다. CBD는 소프트웨어 개발 방법론들 중의 하나로써 컴포넌트들을 특정 목적에 맞게 조립하고 배치하여 품질 보증된 높은 생산성의 컴포넌트를 재사용할 수 있게 한다 이러한 장점 때문에 CBD가 유력한 차세대 개발방법론으로 주목받고 있는 것이다. 따라서 본 논문은 기존에 구축된 on-line 심사 프로세스 지원시스템을 컴포넌트기반 시스템으로 재구축하여 컴포넌트화의 효과를 알아보고자 한다.

본 논문에서는 컴포넌트 기반 시스템 개발시 시스템간의 상호운용성을 높일 수 있는 방도를 제시하는데 있다. 다시 말하자면 다른 웹 서비스 방식과 분산 객체 방식의 컴포넌트 기반 시스템들의 상호운용 성숙 정도를 측정하려는 시도에 있다. 적용 사례에서는 클라이언트는 .NET 환경을 서버는 EJB 환경 상에서 개발된 EJB와 .NET 컴포넌트는 웹 서비스 방식과 IIOP.NET를 이용한 분산객체 방식 두 가지 방식으로 상호운용 하였다. 본 논문에서는 이 두 가지 상이한 상호운용 방식에 대하여 성숙도 모델인 LISI를 기반으로 상호운용 측정 기법을 적용하여 상호운용 능력을 측정하려 노력하였다. LISI 상호운용 능력을 측정한 결과 웹 서비스에 의한 방식이 분산 객체 방식보다 높은 상호운용 능력이 있음이 나타난다.

소프트웨어 아키텍처는 소프트웨어 시스템 구축시 설계단계의 첫번째 부분으로 소프트웨어 개발시 중요시 되고 있다. 아키텍처 설계시는 비즈니스 목표나 품질 요구사항, 도메인의 특징과 개발 환경 등 여러 가지 사항을 고려해야하고 설계된 아키텍처를 검증할 수 있어야 한다. 그러나 성숙한 아키텍처가 아닌 경우 개발하고자 하는 시스템의 아키텍처 설계나 검증이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 비즈니스 정보시스템에서 많이 사용되고 있는 아키텍처를 도출, 분류해보고, 품질 속성 만족 여부를 분석함으로써 비즈니스 정보 시스템 구축시 아키텍처들에게 아키텍처 참조 모델을 제공하고자 한다.

사용자 인터페이스에서 비즈니스 이벤트의 가시적 응집도 향상을 위하여 의미적으로 서로 관련성을 갖도록 4단계로 클러스터링함으로써 비즈니스 업무의 이해도를 향상시키고. 사용성이 향상되도록 설계하는 방법을 제안한다. 이것은 클러스터링 단계별로 가시적 응집도를 향상시킬 수 있었다. 또한 사용자 인터페이스에서 비즈니스 이벤트의 기능적, 통신적, 순차적 응집도를 높여준다.

다양한 환경과 급변하는 시장의 적시성 요구사항(time-to-market)을 반영하기 위해서는 재구성 가능한 컴포넌트 기법을 통한 개발이 소프트웨어 공학 측면에서 많이 연구되어 왔다. 하지만 이러한 컴포넌트 기법은 여러 장정에도 불구하고. 성능 저하라는 측면 하나만으로 시스템 잊 플랫폼 구축분야에서 소외당해 온 것이 사실이다 그러나 최근 유비쿼터스 및 내장형 시스템이 대두됨에 따라 이러한 판도에 많은 변화가 예상되고 있다. 이는 현재 활발히 연구.개발되고 있는 유비쿼터스 밀 내장형 시스템 기반의 어플리케이션은 획일화되지 않은 환경 하에 있는 물리적 환경의 특성상 일정한 플랫폼의 형태에서 벗어나 매우 다양한 환경에 융통성 있게 적용되어야 하고. 이에 상위 프로그램에 투명성을 제공할 수 있는 플랫폼이 필요로 하게 되었다 따라서 본 논문에서는 내장형 시스템 밀 유비쿼터스 환경에 적합한 미들웨어 플랫폼을 구성하기 위해. 재구성과 융통성을 제공하기 위한 컴포넌트기반 소프트웨어 개발 방법을 적용한 새로운 자바 가상머신 설계기법을 제안한다.

정보화 시대로의 진입과 더불어 정보기술이 발달하고 있으며 소프트웨어는 정보시스템의 핵심요소가 되고 있다 이에 따라 소프트웨어의 품질에 대한 관심이 증가하고 소프트웨어에 대한 품질보증활동이 요구되고 있다. 국제표준화 기구에서는 ISO/IEC 9126과 ISO/IEC 14598을 국제 표준으로 제시하였으나 소프트웨어 개발과정에 대한 구체적인 적용 방안이 제시되지 못하고 정성적인 평가에 종점을 두고 있으며 정략적인 품질 평가를 위한 세부기준이 미흡한 실정이다. 본 논문에서는 소프트웨어 개발과정에서 정략적 품질평가를 위한 프레임워크를 연구하고자 한다 이를 위하여 개발단계에서 이례 당사자에 따른 소프트웨어 품질특성의 중요도를 분석하고 이들 특성의 가중치를 이용하여 정량적 소프트웨어 평가 프레임워크를 제시하며 프레임워크를 이용한 품질관리 방안을 제시함으로써 소프트웨어 개발과정에서 효과적으로 소프트웨어 품질을 관리할 수 있게 한다.

오늘날 많은 분야에서 웹 응용이 사용되고 있다. 이러한 웹 응용은 기술의 발전으로 다양한 요구사항을 만족 시키고 있다. 하지만, 중점 요구사항이 기능적인 면과 time-to-market에 한정되고, 이에 웹 응용은 비대해 졌으며, 때에 따라 원하는 효과를 얻지 못하기도 한다. 이런 정들로, 웹 응용 재공학의 필요성이 높아졌다. 본 논문에서는 동적으로 생성되는 웹 응용의 재공학에 초점을 두어, 재사용 가능한 핵심 애셋의 효과적인 추출 방법을 제안한다.

최근 무선 인터넷 사용자가 급증하고 있다. 이에 따라 무선 상거래, 무선 광고와 같은 응용의 신속한 지원을 위해 WAP 푸쉬 서비스를 제공하는 모바일 응용의 생산성 향상이 요구되고 있다. 본 논문에서 소개하는 MAG은 데이터베이스부터 구축해야 하는 WAP 응용과 기존 데이터베이스를 사용하는 WAP 응용의 신속한 작성을 위해 필요한 EJB 컴포넌트들과 질의 처리 및 푸쉬 서비스를 위한 관리자음 JSP 웹 컴포넌트를 생성하고 처리된 결과를 보여주는 HTML 폼을 생성한다. 또한, MAG온 질의 처리를 위한 고객용 JSP 웹 컴포넌트와 무선 응용의 사용자 인터페이스로 사용되는 WML 데크들과 함께 이 데크를 구성하는 카드들을 자동 생성한다. MAG온 EJB와 JSP 등의 컴포넌트 기술을 도입함으로써 3-계층 구조를 갖는 WAP 응용의 확장성, 재사용성, 이식성 등도 지원한다 WAP 푸쉬는 고객이 원하는 시점과 장소에서 정보를 제공받을 수 있다는 점에서 서비스를 향상시킬 수 있다. 또한 비슷한 기능을 지원하는 타 상응 도구들과 달리 MAG이 생성하는 응용은 질의의 대상인 개체와 연관된 모든 개체들의 집합을 한 단위로 검색 할 수 있어 연관된 정보들을 신속하게 제공할 수 있다.

W3C의 OWL-S는 기존의 웹 서비스와 시멘틱 웹 기술의 결함을 통한 웹서비스의 자동화된 검색, 조합 등을 지원하기 위한 모델이다. 원하는 특히, 웹서비스 조합은 사용자의 다양한 요구를 지원하기 위해서 매우 중요하며, 웹 서비스 조합을 하나의 처리 단위로 하기 위한 트랜잭션 개념의 도입이 필수적이다. 이를 위해서는 OWL-S웹서비스의 검색시 서비스의 IOPE(Input/Output/Precondition/Effect)와 메시지의 시멘틱 고려뿐만 아니라 트랜잭션에 영향을 미치는 웹 서비스의 응답시간, 수행비용, 신뢰성 등 웹서비스의 품질과 실제 웹 서비스의 연동의 단위가 되는 연산들에 대한 고려가 필요하나, OWL-S에서는 이러한 부분의 정의가 부족하다. 따라서, 이 연구에서는 자동화된 웹 서비스 조합을 위해서 OWL-S을 확장한 새로운 모델을 제안한다. 이 모델은 웹서비스의 성능을 응답속도, 비용, 신뢰도등율 이용해서 웹서비스간의 유사도를 측정할 수 있으며, 실제 연산들에 대한 시멘틱 표현을 가능하게 함으로써 보다 정확한 웹 서비스의 조합을 가능하게 한다.

TDD는 테스트를 기반으로 하는 점진적인 소프트웨어 개발 방법으로, 리팩토링 과정을 통해 정제된 디자인을 얻을 수 있다. TDD에서는 개발에 사용되는 프로그램 언어를 지원하는 테스트 프레임워크를 사용하며 리팩토링 브라우저, 테스트 테스터, 테스트 커버리지 등의 도구들이 개발에 사용된다 본 논문에서 제안하는 pytodo는 Too의 to-do list틀 트리구조인 to-do tree로 작성하고, 이를 테스트 코드 관리 테스트 코드에 대한 테스트에 활용하는 것을 목적으로 한다.

내장형 실시간 시스템은 점차 소형화, 다기능화 하여 그 복잡도가 증가하고 있다. 이로 인해 소프트웨어 아키텍처의 적용이 요구되고 있다. 아키텍처를 적용하기 위해서는 내장형 실시간 시스템에 적합한 아키텍처를 선정해야 하며, 선정한 아키텍처는 처리속도와 같은 비기능적 요구사항을 만족할 수 있어야 한다. 이에 본 논문에서는 내장형 실시간 시스템 개발 중 아키텍처 선정 시 처리속도에 기반하여 아키텍처를 선정할 수 있는 성능평가 절차와 고려사항을 제안한다. 이를 통해 사용자가 제시한 성능적 요구사항에 적합한 아키텍처를 선정 할 수 있다.

이동전화 가입자 수의 폭발적 증가와 전송속도 향상으로 고성능 이동전화인 스마트폰이 주목을 받고 있으며, 스마트폰상에서 작동하는 지능형 서비스의 필요성이 커지고 있다. 본 논문에서는 스마트폰에서 지능형 서비스를 구현하는 방법으로 지능형 캐릭터를 제안한다. 캐릭터는 사용자가 친숙하게 느낄 수 있어 지능형 서비스의 좋은 인터페이스가 될 수 있다. 제안하는 캐릭터는 베이지안 네트워크를 이용하여 추론된 사용자의 감정 상태, 바쁨의 정보 등의 정보와 스마트폰에서 수집된 디바이스 상태에 기반하여 행동 선택을 행동 선택을 하여 디바이스와 사용자의 상태를 반영한다. 실제 작동 예를 통해 제안하는 캐릭터의 유용성을 보인다.

최근 정보 제공에 도움을 주는 대화형 에이전트의 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 대부분의 대화형 에이전트는 사용자의 요구에 미리 준비된 정적인 답변을 제공하므로 친밀감을 주는 다양한 대화를 유지하지 못한다. 본 논문에서는 BNF(Backus Naur Form)를 이용하여 한국어 문법 구조를 정의하고. 이를 기반으로 가능한 파스트리를 하나의 염색체로 표현한 후, 유전자 프로그래밍을 적용하여 다양한 문법 구조를 생성하는 방법을 제시한다 생성된 문법 구조에 답변 스크립트의 핵심 키워드들을 매칭 시킴으로써 여러 답변 문장을 구성한다. 실제 의류 정보를 소개하는 간단한 웹 사이트에 적응하여 그 가능성을 확인할 수 있었다.

기존의 웹 서비스는 않은 애플리케이션으로 개발되었고, 다양한 분야에서 잘 활용되어 왔다. 하지만, HTML을 기반 한 기존의 웹은 더 이상의 기능적 성장은 어렵게 되어 기존 웹 서비스의 성장에도 제악을 가져왔다. 이런 문제점을 극복하기 위해 시맨틱 웹이 대두되었다. 시맨틱 웹은 자원의 공유, 통합, 자동생성의 특징을 가진 기존 웹의 확장이다. 최근 기존의 웹 서비스는 시맨틱 웹의 이런 특성들을 받아들이려는 시도가 있었다. DAML-S가 대표적인 예이다. 본 논문은 기존 웹 서비스 검색처럼 일반 사용자도 편리하게 시맨틱 웹 서비스를 검색할 수 있도록 대화형 사용자 질의 인터페이스를 제시한다. 또, 사용자가 선택한 질의가 시맨틱 질의어(ROQL)로 자동 변환할 수 있는 시맨틱 질의어 자동 생성기 모듈을 제시한다.

본 논문에서는 직접조작 방법을 이용하여 대화형 유전자 알고리즘(IGA)의 진화성능을 향상시키고 세대를 반복하면서 다양한 해를 얻을 수 있음을 NK-Landscape를 이용해 분석한다. 또한 NK모델을 이용하여 직접조작의 진화과정을 분석하기 위한 IGA 인터페이스를 생성한다. IGA를 이용한 진화는 특성상 적온 수의 개체와 세대수로 제한되기 때문에 지역해에 빠질 수 있는 문제점이 있다. 이러한 IGA 의 제약사창을 극복하는 방법으로 직접조작을 이용할 수 있으며 이 방법은 사용자가 원하는 개체를 생성할 수 있도록 진화과정에서 유전자를 직접 변경한다. IGA 에서 진화성능의 향상과 다양한 해외 생성을 분석하기 위하여 진화연산자인 교차, 돌연변이와 직접조작 방법의 성능을 비교 분석한다. Kauffman이 제안한 NK-Landscape로 진화과정에서 해공간이 얼마나 "ruggedness" 한지와 다양한 진화연산자에서 어떤 성능을 갖는지 분석할 수 있다 실험을 통해 3D 꽃 디자인 문제에서 NK-landscape기반 IGA인터페이스를 이용하여 IGA 해공간을 분석하고 교차, 돌연변이와 직접조작 방법의 성능을 비교함으로써 직접조작 방법으로 더 빠른 시간에 다양한 최적해를 찾을 수 있음을 알 수 있었다.

최근 유비쿼터스 컴퓨팅이 활발히 연구되고 있는 가운데, 사용자의 현재 상태를 파악하고 적절한 서비스를 제공하기 위해 위치 정보가 많이 활용되고 있다. 이러한 위치 정보를 연속적으로 이용함으로써, 사용자의 위치이동을 파악할 수 있으며 이러한 위치이동은 그 패턴에 따라 분류될 수 있다. 본 논문에서는 대학 캠퍼스에서 사용자의 위치이동 패턴을 파악하여 그 패턴에 따라 사용자가 원하는 적절한 서비스를 제공하는 에이전트를 제안한다. 위치정보를 파악하기 위해서는 GPS 위성신호를 이용하며, 위치이동패턴에 대한 학습은 SOM에 의하여 이루어진다. 사용자는 학습된 패턴을 확인하고 직접 서비스를 지정할 수 있으며, 지정된 서비스는 학습된 패턴과 같은 양상으로 예상되는 위치이동이 일어날 경우 자동적으로 제공된다.

영화, 애니메이션, 게임 등 디지털 문화 컨텐츠에서 의상을 입은 캐릭터들의 사실성이 강조되는데, 기존의 패션 CAD나 의상 애니메이션 소프트웨어들은 디자인에 있어서 여러 단계의 작업을 거쳐야 하고 의상 디자인의 전문성을 요구한다 특히, 최근 우리 문화 원형의 디지털 컨텐츠화로 디지털 한복의 수요가 증가하고 있으며, 한복은 재단이나 착용방식 등에서 양복과는 구성학적 차이점을 지님에도 불구하고 디지털 한복 제작을 위한 전문 시뮬레이션 도구는 전무하다. 따라서, 본 연구에서는 전통적인 한복의 제작에서 사용하는 신체 치수 측정방법과 옷본 및 체형에 따른 사이즈 조정 방법을 지식베이스로 구축하였다. 이를 통해 한복에 대한 사전 지식이 업는 사용자들도 가상 캐릭터에 쉽게 한복을 착용 시킬 수 있는 지식 기반 한복 드레이핑 방법을 제안한다.

본 논문은 도시계획과정에서 도시설계안을 행정가, 설계자, 지주, 인근거주자 등에게 제시하고 이들의 요구사항을 실시간으로 반영할 수 있는 도시설계를 위한 가상현실 협업시스템인 AR-Station을 소개한다. 본 시스템은 다양한 참여자들 간의 원활한 의사소통과 협업을 위하여 가상 도시 모델을 시각화하기 위한 Hybrid Scene Graph와 직관적인 인터랙션을 제공하기 위한 탠저블 인터페이스를 사용한다. 참여자들의 작업공간은 시스템과 참여자들 사에의 상호작용이 효율적으로 이루어지도록 반영공간과 인터랙션공간으로 구분하여 설계하고 구현하였다.

본 논문에서는 컴퓨터 액션 게임 중에 하나인, 퀘이크 II 게임을 위한 제스처 기반의 인터페이스를 제안한다. 제안된 인터페이스는 연속된 입력 영상열로부터 재스처를 검출하고 인식하기 위해 HMM 올 사용한다. 먼저 재스처를 검출하기 위해 입력 영상열로부터 포즈 심볼열을 추출하여 사용한다. 인식하기 위해 사용된 HMM은 추출된 포즈 심볼을 입력받아, 상태 확률값을 계산하여 계속적으로 갱신한다 이때 갱신되는 상태 확률값 중에 각 제스처에 속하는 특정상태의 확률값이, 미리 정의된 임계간과 비교하여 초과하면 검출되고 인식된다. 현재 제안된 시스템은 실제 퀘이크 II 게임에서 키보드버튼과 마우스를 통해 입력되는 명령어들 중에서 게임을 진행하기 위해 먼저 필요한 움지임과 시점 변환에 관계되는 명령어들을 13 개의 제스처로 표현하고 이 제스처 명령어를 검출하고 인식한다.

교육의 새로운 방향은 가상 학교나 WBI와 같은 교육적 활용분야로 확대되고 있으나, e-Learning 상에서 이뤄지는 평가의 응시자에 대한 신뢰 확보는 어려운 상황이다. 기존의 인증이란 사용자가 E와 Password를 타인에게 공개하지 않는 한 본인임을 인증하였다. 하지만 온라인상에서 시험 응시자는 본인의 ID와 Password를 타인에게 알려주어 대리시험이 가능하게 함은 물론 시험문제의 공유 또는 다수의 응시자가 한 곳에 모여 문제를 풀어 감으로서 평가에 대한 신뢰도에 의문을 갖지 않을 수 없게 되었다. 이에 인터넷으로 원격조정이 가능한 PC카메라와 얼굴인식 프로그램 그리고 원격제어프로그램을 이용하여 응시자를 인증함으로써 부정행위를 원천적으로 봉쇄하고, 감독자가 언제 어디서나 웹을 통하여 쉽게 감독할 수 있도록 LMS 기능의 보완이 요구된다. 본 논문을 통해서는 채팅기능을 통한 상호 대화가 가능하고 응시 장면을 동영상으로 압축 저장하여 사후 감독이 가능토록 함으로서 e-Learning상에서의 평가 및 학사관리의 공정성 및 신뢰도를 높일 수 있는 방안을 제시하였다.

지능형 교통 정보 시스템을 구축할 때 반드시 요구되는 것이 바로 위치 정보이다. 대부분 GPS (Global Positioning System)와 같은 장치를 이용하여 위치 정보를 얻게 된다. 그러나 GPS수신기와 같은 장치는 상대적으로 비용이 크기 때문에 차량마다 장착하여 지능형 교통 정보 시스템에 활용하기에는 부담이 된다. 따라서 본 논문에서는 기존의 무선랜으로 위치를 추적하는 방법을 버스 지능형 교통 정보 시스템에 적용한 시스템 구조를 제안한다. 버스는 노선의 자유도가 택시 같은 다른 교통편에 비해서 작으므로 무선랜으로 위치 추적하는 방법은 다른 위치 추적 방법에 비해 경제적으로 보다 적합하다.

시트콤 동염상은 고정된 배경을 갖는 중 아웃에 연이어 오는 줌 인으로 구성되어 있고, 또한 활영되는 배경의 수는 한정되어 있는 특성이 때문에, 이러한 배경의 시각적 특성을 사용하여 배경들을 학습시키고 자동으로 분리시킬 수 있다. 본 논문에서는 신경망의 일종인 LVQ[1]를 사용하여 이러한 증류의 비디오 동영상에 대한 자동 배경 분류 방법을 제안한다. 우선, MPEG-7 시각 기술자를 이용하여 신(scene) 배경의 시각적인 특성을 추출하고 이러한 시각적 특성을 미리 제작자에 의해서 주어진 배경 점보로서 LVQ를 학습시킨다. 학습이 진행되면서 특정 배경의 시각적 특성은 LVQ의 가중치로서 표현되며, 다른 배경을 자동으로 분류하는데 사용된다 제안된 LVQ기반의 분류 방법을 사용한 두 종류의 시트콤 동영상에 대한 실험 결과는 분류에 대한 어떠한 하드코딩 없이 80-90%의 정확도로 시트콤 동영상의 배경을 자동으로 분류한다.

유비쿼터스(Ubiquitous) 컴퓨팅이란 사용자가 다양한 형태의 컴퓨터를 원할 때마다 접속할 수 있는 컴퓨팅 환경을 말한다. 현재 유비쿼터스 컴퓨팅은 차세대 정보기술의 핵심으로, 다양한 분야에서 하드웨어와 소프트웨어에 대한 개발이 진행되고 있다. 본 연구에서는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 사용할 수 있는 소프트웨어를 개발하여 실제로 적용시킴으로써. 유비쿼터스 컴퓨팅에서 사용될 수 있는 소프트웨어 모델을 제시하였다. 실험은 사무실 환경에서 실시하였고, 사용자는 개인의 정보를 담고 있는 RFID(Radio Frequency Identification)Tag률 사용함으로써 사용자 등록과 인증을 받을 수 있다. 제시든 소프트웨어 모델은 사용자가 다른 컴퓨팅 환경으로 이동시에 RFID Tag와 RFID Reader를 이용하여 인증하고, 이전에 사용하였던 컴퓨터의 작업환경을 자동으로 현재의 컴퓨터로 전송하는 시스템이다.

시각(Visual) 프로그램 개발은 프로그램 엔진 모듈에 대한 개발과 함께, 사용자 인터페이스 설계로 인해 더 많은 개발 시간과 노력을 필요로 한다 빠르고 효과적인 시각 프로그램 개발을 위해 개발자의 능력과 업무 분야에 맞게 시각 프로그램의 엔진 부분과 사용자 인터페이스 코드를 나누어 개발하는 것이 바람직하다. 분업화된 시각 프로그램 개발은 동시에 여러 개발자의 참여를 가능하게 할 수 있다. 그러나, 오프라인 회의를 통한 공동 개발은 개발자간의 공간적, 시간적 독립성을 보장하지 못하며, 즉각적인 협의를 제한하기 때문에 비효율적이다 본 논문은 개발자간 개발 독립성과 협동성을 동시에 만족하는 네트워크 기반의 시각 프로그램 공동 개발 환경을 제안한다. 제안하는 공동 개발 환경은 개발 시각 프로그램을 내부 로직과 사용자 인터페이스로 나누어 개발이 가능하며, 각 개발자의 독립적 개발을 보장하고, 개발자간 필요한 의견과 정보 교환을 지원하는 협업 프로그램 개발 환경이다.

최근 컴퓨터 잊 다양한 디바이스들을 이용하여 인터넷 서비스를 제공받는 사용자가 않아지고 있다. 이러한 인터넷 서비스를 제공받기 위해서 사용자는 서비스 제공사이트에서 요구하는 개인정보를 입력하거나 인증절차를 거치게 되는 경우가 많이 생긴다. 기존 인증방법의 경우 고정된 패스워드로. Keystroke 해킹 등 각종 해킹으로 개인 정보 유출 가능성이 높다. 본 논문은 스마트카드를 이용하여 이러한 문제점을 해결하는 것을 목표로 한다. 스마트카드를 이용하여 다양한 디바이스에 연결 할 때 기존 패스워드 방식이 아닌 Q/A 방식으로 개인만이 알 수 있는 열 개의 임의의 질문에 답변하는 방식으로 개인 점보를 원하는 곳에 안전하게 사용할 수 있는 사용자 인증과 관리방법을 제안한다. 그리고 제안된 사용자 인증 및 관리 방법에 대해 설명한다.

MPEG-4는 이미지, 비디오. 오디오와 다양한 기하객체 및 텍스트객체 등 설러 가지 멀티미디어 데이터를 각 객체 단위로 합성하여 멀티미디어 컨텐츠를 구성함으로써 멀티미디어 데이터에 대한 재사용성과 효율성을 높이며, 사용자와의 상호작용이 가능한 시청각 장면을 생성하고 전송을 가능하게 한다. 유비쿼터스 컴퓨팅에 대한 연구가 개발하게 전개되고 있는 이때, PC에서뿐만 아니라 언제 어디서나 가능한 모바일 환경에서 다양한 사용자 인터랙션에 중점을 두고 카드메일, 간단 게임 저작 등을 가능하게 함으로써 poA환경에서 전문적인 저작도구를 개발하는 것이 필요하다. 본 논문은 poA환경에서 기하객체와 텍스트, 이미지 등의 객체들을 이용하여 MPEG-4 컨텐츠 저작을 위한 씬 트리를 생성하고 이에 대한 인코딩을 통하여 BIFS 파일 포맷을 형성하고 멀티플렉서를 통하여 MPEG-4 파일을 생성함으로써 PDA환경에서 직접적이고도 시각적인 저작이 가능한 MPEG-4 건텐츠 저작시스템을 제안하고 그 개발 결과를 보인다.

최근 인터넷의 발달과 더불어 사이버 공간을 이용한 활용 분야가 나날이 발전하고 있으며 이중 아바타 활용기술 분야도 그 중의 하나이다. 그러나 현재 아바타 행위 표현 및 제어에는 체계적이고 표준적인 접근 방식이 결여되어 있어 아바타 행위 표현의 어려움이 있는 실정이다. 본 논문에서는 다양한 도메인 환경에서 아바타의 제어를 보다 쉽게 하기 위해 아바타 행위 표현의 계층적인 접근 방식을 제안하였다. 먼저 작업레벨에서는 특정 도메인에서 필요한 작업을 수행하기 위한 행위들을 정의하고 이들은 도메인 환경에 종속되지 않는 일반적인 아바타의 상위 레벨의 모션들을 이용하여 수행된다. 마지막 단계인 하위레벨 모션에서는 표준기반의 아바타 구조인 H-ANIM에 따라 아바타의 각 부분을 제어한다. 이와 같은 접근 방식을 통하여 사용자 측면에서 보다 쉽게 아바타의 행위를 제어할 수 있으며, 표준형식(XML)언어를 이용하여 확장 및 호환이 가능하다. 향후 연구로는 아바타의 작업 입력을 위한 사용자 인터페이스 개발 및 아바타와 도메인 환경내의 객체간의 상호작용을 통한 아바타 제어기법 등이 요구된다.

기존의 웹 컨텐츠를 휴대폰이나 poA등과 같은 개인용 단말기에 표현하기에는 단말기 성능상의 제약(낮은 CPU 성능, 작은 출력 화면, 입출력 방법의 단순함 등)이 따르게 되므로 컨텐츠 변환의 과정이 필요하게 된다. 트랜스코딩이감 기존의 웹 컨텐츠를 단말기의 환경에 따라 적합한 형태로 변환하는 것을 의미하며, HTML 문서의 레이아웃 정보를 이용하여 변환하는 연구가 다양하게 이루어져 왔다. 본 논문에서는 사용자 의견을 반영한 XML문서의 정확한 트랜스 코딩을 위하여 시맨틱 어노테이션 기법을 제안한다. XML 문서의 트랜스코딩에는 IPTC(International Press Telecommunications Council)에서 정한 NewsML을 기반으로 하였으며, 본 논문에서 제안하는 트랜스코딩 프레임워크는 크게 3단계로 나뉘어 진다. 어노테이션 생성 및 인식, 어노테이션의 구조 정보를 활용한 페이지 생성 및 페이지 앱 구성, 디바이스에 따른 페이지의 변환으로 구성된다. 향후 연구로는 어노테이션과 페이지 생성 기법을 통해 생성된 XML 문서를 CC/PP를 이용하여 poA나 휴대폰 등의 시스템에 적합하게 변환하는 기법 등이 요구된다.

유비쿼터스 컴퓨팅 시대의 도래로 방대한 센서와 네트워크를 통한 보다 편리한 응용 서비스들이 개발되고 있다 이미지 센서 등은 센서 자체의 패턴을 이용하여 보다 다양한 서비스 제공이 가능하다는 장정을 이용하여 본 논문에서는 이미지 센서와 이의 패턴을 이용한 증강현실 서비스를 제공하는 어플리케이션을 제안한다. U-카탈로그 서비스는 이미지센서를 통하여 상품에 대한 동영상 정보를 받아볼 수 있고, 이미지 센서 위에 바로 해당 상품의 30 객체를 올려서 사용자는 원하는 각도와 방향에서 실제로 상품을 눈앞에 놀고 보는 것과 같은 실감 있는 서비스를 받을 수 있다.

3차원 가상환경을 효과적으로 활용하기 위해서 사용자는 환경 내부의 방문할만한 장소들의 위치를 파악하고 그곳까지 도달하기 위한 탐색항해 기술에 익숙해 있어야 한다. 지금까지는 환경 구조의 중요 지점만을 정리한 형태의 정보를 제공하는 방법이 주로 연구되고 있다. 그러나 사용자는 환경에 대해서 공간적 정보만으로 이해하지 않는다. 그보다는 환경 위에서 다루어지는 여러 주제들을 통해 환경을 이해하고 또한 타인과 정보를 교환한다. 본 논문에서는 의미기반의 탐색항해 기법인 Topic Map을 이용하여 공간지식과 개념지식을 포괄하는 정보를 활용하여 가상환경에 위치한 목적지를 찾아가는 탐색항해 도구를 제안한다. 이를 통해서 환경구조에 익숙하지 않은 사용자라도 효과적인 탐색항해를 수행할 수 있으며, 환경을 구성하는 객체들의 위치가 자주 변하더라도 사용자에게 동일한 탐색항해 환경을 제공할 수 있으리라 기대한다.

본 논문에서는 연속적으로 캠을 통해 들어오는 영상에서 특정색 적출하는 새로운 방법을 제안한다. 연구되어진 방법은 지시막대의 색상을 배경과 분리하고. 분리되어진 영역에서 지시막대의 크기를 추출하고, 추출된 영역에서 중심점을 찾는다 찾아진 중심점을 기준으로 하여 중심점 이동에 따라 마우스 포인터도 같이 이동되기 때문에 마우스나, 키보드 자판을 직접 손으로 제어하지 하고 포인터의 좌표 이동으로 제어 가능하도록 하여 보다 자유로운 자세에서의 발표를 유도하며, 보다 편리하고 손쉽게 사용할 수 있는 HCI(Human Computer Interaction)를 제안하였다.

본 논문은 유비쿼터스 환경에서 미디어 서비스를 이용하는 사용자가 위치 이동에 따라 서비스 단말의 전환을 요구하는 경우 005 저하 없이 유연하게 서비스하기 위한 에이전트 기반의 스위칭 서비스 시스템 모델을 제안한다. 사용자는 미디어 서비스를 받기 위하여 기존의 이동단말기 분만 아니라 일반 데스크탑, 그리고 셋탑박스 등의 다양한 형태의 단말환경을 유기적으로 연결하여 사용할 수 있다. 하나의 단말환경에서 제공되던 미디어 서비스는 에이전트에 의해 다른 단말환경에서 사용자의 조작 없이 미디어를 연속하여 제공받을 수 있으며, 사용자는 이러한 서비스를 별도의 설정 없이 이용할 수 있다 논문에서 제안된 시스템은 사용자의 이동에 따라 각기 다른 단말장치로 미디어가 제공되기 위한 세션 관리 센서와 적응형 서비스를 제공할 수 있는 실시간 스트리밍 서버, 단말에서 정보를 교환하기 위한 에이전트로 구성된다. 사용자의 이동 상황에 따라 미디어 서비스를 받기 위한 에이전트 스위칭 서비스 모델을 제안하고 실제 시스템에 적용하기 위한 모델을 구현한다.

Proxy를 이용한 동적 동영상 어댑테이션[1]은 이동 단말기나 현재 네트워크 상태의 특성을 고려해 동적으로 동영상을 변형할 수 있다는 장점이 있다. 하지만 기존에 제안된 동영상 어댑테이션 방법들은 품질 측정을 위해 반복적인 디코딩, 인코딩을 해야 하기 때문에 적절한 형태의 동영상을 생성하는데 많은 시간이 걸려서 지연시간이 최우선적으로 고려되는 실제 상황에서는 이용하기가 힘들다. 본 논문에서는 반복적인 디코딩, 인코딩 작업 없이 어댑테이션된 동영상을 생성하는 동적 동영상 어댑테이션 방법을 제안한다. 인코딩된 동영상의 파일의 크기와 품질에 초점을 맞추어 비디오 코덱의 특성을 분석하고, 그 결과를 테이블로 만들어 Proxy에 저장해둔다. 이동 단말기가 동영상을 요청하면, Proxy에서는 해당 코덱의 분석 결과 테이블을 참조하여 가능한 한 최고의 품질로 디코딩 및 인코딩을 하여 어댑테이션된 동영상을 전송하게 된다.

능동적 학습(active learning)은 제한된 시간과 인력으로 가능한 정확도가 높은 분류기(classifier)를 생성하기 위하여, 훈련집합에 추가할 예제 즉 문의예제(query example)의 선정과 확장된 훈련집합으로 다시 학습하는 과정을 반복하여 수행한다. 능동적 학습의 핵심은 사용자에게 카테고리(category) 부여를 요청할 문의예제를 선정하는 과정에 있다. 효과적인 문의예제를 선정하기 위하여 다양한 방안들이 제안되었으나, 이들은 매 문의단계마다 하나의 문의예제를 선정하는 경우에 가장 적합하도록 고안되었다. 능동적 학습이 복수의 예제를 사용자에게 문의할 수 있다면, 사용자는 문의예제들을 서로 비교해 가면서 작업할 수 있으므로 카테고리 부여작업을 보다 빠르고 정확하게 수행할 수 있을 것이다. 또한 충분한 인력을 보유한 상황에서는, 카테고리 부여작업을 병렬로 처리할 수 있어 전반적인 학습시간의 단축에 큰 도움이 될 것이다. 하지만, 각 예제의 문의예제로써의 적합 정도를 추정하면 유사한 예제들은 서로 비슷한 수준으로 평가되므로, 기존의 방안들을 복수의 문의예제 선정작업에 그대로 적용할 경우, 유사한 예제들이 문의예제로 동시에 선정되어 능동적 학습의 효율이 저하되는 현상이 나타날 수 있다. 본 논문에서는 특정 예제를 문의예제로 선정하면 이와 일정 수준이상 유사한 예제들은 해당 예제와 함께 문의예제로 선정하지 않음으로써, 이러한 문제점을 극복할 수 있는 방안을 제안한다. 제안한 방안을 문서분류 문제에 적용해 본 결과 기존 문의예제 선정방안으로 복수 문의예제를 선정할 때 발생할 수 있는 문제점을 상당히 완화시킬 있을 뿐 아니라, 복수의 문의예제를 선정하더라도 각 문의 단계마다 하나의 예제를 선정하는 경우에 비해 큰 성능의 저하가 없음을 실험적으로 확인하였다./$m\ell$로 나타났다.TEX>${HCO_3}^-$ 이온의 탈착은 서서히 진행되었다. R＆D investment increases are directly not liked to R＆D productivities because of delays and side effects during transition periods between different stages of technology development. Thus, It is necessary to develope strategies in order to enhance efficiency of technological development process by perceiving the switching pattern. 기여할 수 있을 것으로 기대된다. 것이다.'ity, and warm water discharges from a power plant, etc.h to the way to dispose heavy water adsorbent. Through this we could reduce solid waste products and the expense of permanent disposal of radioactive waste products and also we could contribute nuclear power plant run safely. According to the result we could keep the best condition of radiation safety super vision and we could help people believe in safety with Radioactivity wastes control for harmony with Environ

최근 자연언어를 이용하여 정보를 제공하거나 업무를 수행하는 대화 에이전트가 활발히 연구되고 있다. 보다 다양한 사용자 질의를 분석하고 적절한 답변을 제공하기 위해서는 대규모의 답변 데이터베이스를 구축하여야 한다. 기존 답변 데이터베이스의 구축은 설계자가 수동으로 입력질의의 패턴을 분석하고 이에 대한 답변을 작성하여 패턴-답변쌍을 제작하여 이루어졌다. 따라서 패턴의 분석이 설계자에 의존적이어서 일반적이지 못하며 중복되거나 쓸모없는 패턴-답변쌍이 생성되기도 한다. 또한 초기에 구축된 답변 데이터베이스에 의해 성능이 제한되어 답변 성능의 향상을 위해서는 답변 데이터베이스를 수동으로 추가해야한다. 본 논문에서는 대화를 통해 필요한 정보론 수집하여 자동으로 괘턴-답변쌍을 생성하는 방법을 제안하다. 사용자 입력문장을 화행별로 구분하고 각 화행별 답변 템플릿을 이용하여 패턴-답변쌍을 완성한다. 기존의 수동제작 방식과 비교 실험을 통해 제안하는 방법이 지식구조 구축 속도나 사용자 평가 면에서 훨씬 우수함을 확인하였다.

웹기반 하에서 구조적인 정보를 표현하기 위해서 XML이 다양하게 사용되고 있으나 XML 기반 문서는 다양한 Schema와 노드의 표현으로 구성되어 있어서 이를 효율적으로 인덱싱 하여 저장하는 것은 매우 어려운 일이다 이를 해결하기 위하여 추상화, DTD, K-ary 완전트리 기법 등 다양한 연구가 이루어지고 있으나 응용에 많은 제한을 가지고 있다. 본 논문에서는 XML 기반의 웹문서를 효율적으로 인덱싱하고 사용자의 질의에 최적의 결과를 제공하기 위한 알고리즘을 설계 및 구현한다. 인덱싱 시스템 설계를 위해서 먼저 노드(부모 형제)의 ID를 추출하는 알고리즘을 제안하며, 문서 및 노드 테이블 설계 결과를 제시한다. 그리고 C＃을 이용한 파싱과 인덱스 알고리즘을 구현하기 위하여 깊이탐색과 관계 노드간 최단거리를 이용하며, 알고리즘 실행 결과와 이 결과로 자동 생성된 문서 및 노드 테이블의 파싱 결과를 또한 제시한다.

가상공간에는 PC(Playerable Character), NPC(Non-Playerable Character)등의 동적 객체와 건물, 지형 등의 정적 객체들이 존재하게 된다. 동적 객체들의 경우, 현실감을 위해 인공지능이 자주 이용된다 현재까지 인공지능에 대한 연구는 유한상태기계(Finite State Machine. FSM). 학습 알고리즘, 유전자 알고리즘, 신경망 알고리즘 등을 중심으로 진행되어 왔다. 이중 유한상태기계는 비교적 알고리즘이 간단하고, 시스템의 부담이 적어 간단한 객체의 인공지능으로 가장 널리 사용되고 있다. 본 논문은 유찬상태기계를 확장하여 모드변경(Mode Change)과 그룹행동을 보여줄 수 있는 XML을 활용한 FSM 시스템을 제안한다. 여기서 모드변경이란 하나의 행동 패턴에서 다른 행동 패턴으로 변경하는 것을, 그룹행동은 여러 객체가 함께 행동하는 Flocking기법을 지칭한파. 이러한 XML을 활용한 FSM 시스템은 다양한 패턴의 정의는 물론, 객체의 상태 정의 및 수정, 확장이 용이하여, 다양한 응용 분야에서 활용될 수 있다.

최근 인터넷의 급속한 성장과 더불어 전자메일(I-Mail)은 의사교환의 필수적인 매체로 사용 되어지고 있다. 그러나 편리하고 비용이 들지 앉는 장정을 이용해 엄청난 양의 스맴 메일이 매일같이 솎아져 오고, 이를 해결하기 위한 다양한 연구들이 제시되어져 왔다. 특히. 문서 분류에 널리 쓰이는 베이지안 분류자(Bayesian classifier)가 가장 널리 이용되어지고 있는데, 정확도와 재현율에서 비교적 우수한 성능을 보이고 있다. 그러나 몇 가지 문제점을 갖고 있는데, 첫째, 사전에 사용자에 의해 스팸. 논스팸 메일에 대한 충분한 학습이 선행되어야 하는 정, 둘째, 필터링을 위한 연산시간이 소요되는 점, 셋째, 필터링의 대상이 되는 메일 본문의 내용이 적을 경우 정확한 필터링이 어렵다는 정 등의 문제점이 있다. 본 논문에서는 마지막 문제점으로 지적된 메일 본문의 내용이 적을 경우 즉, 연산을 위한 특징적인 단어들의 부족으로 정확한 분류가 불가능한 경우의 해결방안으로 온틀로지와 Semantic Enrichment 기법을 이용한 스팸 메일 필터링 시스템을 제안한다. 실험 결과, 제안하는 시스템이 베이지안 분류자를 이용한 분류 시스템보다 정확도에서 4.1%, 재현율에서 10.5%. 그리고 F-measure에서 7.64%의 성능향상을 보였다.

전자상거래의 발달로 인하여 설러 쇼핑몰들의 상품정보를 효과적으로 비교할 수 있도록 하기위한 다양한 방법들이 연구되어져 왔다. 특히. 비교구매 쇼핑몰은 사용자가 찾고자 하는 상품의 정보들을 정확히 알고있는 상태에서 검색 조건들의 입력을 통해, 해당 상품을 보유한 쇼핑몰들의 상품 정보들을 비교함으로써 보다 저렴한 상품의 구매가 이루어지도록 한다. 그러나 이러한 시스템은 원하는 상품에 대한 정확한 지식이 있는 사용자에게 유용하며, 만일 고객이 원하는 상품에 대한 정확한 지식이 없을 경우, 비교 구매 시스템의 효용성은 떨어질 수밖에 없는 문제를 가지고 있다. 이러한 문제의 해결을 위해 본 논문은 상품에 대한 지식이 없는 사용자가 카테고리나 키워드로 검색을 하지 않고, 온톨로지를 기반으로한 이미지 쿼리에 의해 결과를 얻을 수 있도록 이미지 검색에 의한 비교 쇼핑 시스템을 제안한다. 각 쇼핑몰의 상품 이미지들의 메타데이터 안에 도메인 전문가에 의해 온톨로지 기반의 daml로 생성된 주석이 추가된다. 사용자들은 이렇게 생성된 이미지들을 드래그 앤 드롭(Orag and Drop)을 통해 기존의 쇼핑몰에서 복잡한 키워드로 검색하는 것을 대체하게 되고 상품들에 대한 비교정보를 얻을 수 있다. 본 논문은 의류상품을 이용한 이미지 검색 비교 구매 시스템(Image Retrieval Comparison Shopping)을 구현하였다.

본 논문에서는 다의어의 현실적인 의미 분포의 결정에 대해 이야기 하고자 한다. 수동으로 구축한 의미체계인 사전이나 시소러스들은 그 의미구분의 경개가 모호하고 비현실적인 부분이 많아서 언어처리 시스템의 적용에 문제점으로 지적되고 있다. 그러므로, 본 연구에서는 대용량 코퍼스에서 추출한 공기정보와 자동 군집화 방법들을 사용하여 실질적인 다의어의 의미 경계를 발견하는 방법을 제안하였다. 수동 구축된 사전과 코퍼스 기반 사전의 다의어 의미 분포와 비교해 본 결과, 본 논문에서 제안한 방법의 결과가 코퍼스 기반 사전의 의미 분포와 매우 유사한 결과를 보이는 것을 확인할 수 있었다.

사용자의 위치정보는 에이전트가 상황에 적합한 서비스를 제공하는데 중요하게 사용될 수 있으며 정확한 위치 추적 및 활용 방안에 대한 활발한 연구가 진행되고 있다. 그 중에서 사용자의 다음 위치를 예측하는 것은 사용자에게 필요한 서비스를 명시적인 요청없이 미리 제공하는데 유용하게 쓰일 수 있다. 본 논문에서는 GPS신호를 이용하여 사용자의 위치 이동경로를 학습하고 사용자의 이동에 기반한 서비스 제공 방법을 제안한다. GPS에 의해 관측된 위치 이동경로는 시간 순서의 데이터에 적합하도록 SOM을 변형한 RSOM과 마르코프 모델을 이용하여 학습되며, 새로 관측된 사용자 위치 데이터에 대해 다음 이동 패턴을 예측하는 기능을 가진다. 실제 캠퍼스에서 수집된 데이터를 이용하여 제안한 방법의 가능성을 평가한다.

본 연구에서는 효과적인 패턴 분류를 위한 방법론으로서 수정된 퍼지 최대최소 신경망 모델을 제안하고 그 유용성을 고찰한다 제안된 모델에서 각 하이퍼박스는 다차원의 특징공간상에서 한 영역으로 정의되며 각 특징에 대하여 가중치 개념이 추가된 소속함수를 갖는다. 이는 기존의 FMM 신경망에서 모든 특징에 대하여 균일하게 고려되었던 특징의 상대적 중요도를 서로 다른 값으로 반영할 수 있게 한다. 본 연구에서는 제안된 모델의 동작특성 및 학습방법을 소개하며, 실제 패턴 분류문제에 적용한 실험결과를 통하여 제안된 이론의 타당성을 평가한다.

The error-backpropagation (EBP) algerithm for training multilayer perceptrons (MLPs) is known to have good features of robustness and economical efficiency. However, the algorithm has difficulty in selecting an optimal constant learning rate and thus results in non-optimal learning speed and inflexible operation for working data. This paper Introduces an elastic learning rate that guarantees convergence of learning and its local realization by online upoate of MLP parameters Into the original EBP algorithm in order to complement the non-optimality. The results of experiments on a speaker verification system with Korean speech database are presented and discussed to demonstrate the performance improvement of the proposed method in terms of learning speed and flexibility fer working data of the original EBP algorithm.

Speaker verification systems based on multilayer perceptrons (MLPs) have good prospects in reliability and flexibility required as a successful authentication system. However, the poor learning speed of the error backpropagation (EBP) which is representative learning method of MLPs is the major defect to be complemented to achieve real-time user enrollments. In this paper, we implement an MLP-based speaker verification system and apply the existing two methods of the omitting patterns in instant learning (OIL) and the discriminative cohort speakers (DCS) to approach real-time enrollment. An evaluation of the system on a Korean speech database demonstrates the feasibility of the system as a speaker verification system of high performance.

일반적으로 노동시장은 노동자와 고용주들로 구성되며, 이들은 복잡한 상호작용을 통해 노사관계를 형성한다 본 논문에서는 진화 에이전트들로 구성된 노동시장 모델 상에서 노동자들 또는 고용주들 사이에서 형성될 수 있는 전략적 연합을 적용하여 노동자와 고용주의 수적인 비율로 표현할 수 있는 직업밀집도와 직업집중도에 따른 행동 특성을 분석한다. 전략적 연합은 다중에이전트 환경에서 상호간의 이득을 보장하는 효과적인 방법이 될 수 있다. 진화 노동시장에서 노동자와 고용주들은 집단 내에서 자율적으로 연합을 형성하며 죄수의 딜레마게임으로 진행되는 거래에 참여한다. 실험결과, 에이전트들의 행동이 직업밀집도와 직업집중도에 따라 다르게 나타나며, 특히 전략적 연합이 허용될 경우 노동자와 고용주들이 보다 공격적인 형태로 노사거래에 참여함을 보여준다.

인터넷을 통한 정보 제공이 늘어남에 따라서 사용자가 원하는 정보를 손쉽게 얻기 위한 .연구가 활발히 진행되고 있으며. 이러한 연구 중 하나가 대화형 에이전트이다. 최근 대화형 에이전트에서 사용자 질의의 주제 추론을 위하여 베이지안 네트워크가 적용되었다 하지만 베이지안 네트워크의 설계는 많은 시간이 소요되며, 스크립트(대화를 위한 데이터베이스)의 추가 변경시에는 베이지안 네트워크도 같이 수정해야 하는 번거로움이 있어 대화형 에이전트의 확장성을 저해하고 있다. 본 논문에서는 스크립트로부터 베이지안 네트워크를 자동으로 생성하여 베이지안 네트워크를 이용한 대화형 에이전트의 확장성을 높이는 방법을 제안하다. 제안하는 방법은 베이지안 네트워크의 구성 노드를 계층적으로 설계하고. Noisy-OR gate를 사용하여 베이지안 네트워크의 조건부 확률 테이블을 계산한다. 피험자 10명이 대화형 에이전트를 위한 베이지안 네트워크를 수동 설계한 것과 비교하여 제안하는 방법의 유용성을 확인하였다.

방대한 양의 웹 정보를 적절히 가공하여 사용자가 원하는 서비스를 생성하기란 쉽지 않다. 웹서비스는 사용자가 원하는 적절한 정보를 표준화된 인터페이스를 통해 처리할 수 있는 기능을 제공하고 결합을 통해 보다 복잡한 서비스를 생성할 수 있도록 해준다. 오프라인에서 물품을 사기 위해 상점에 들어갈 때 점원의 도움을 받는 것처럼 웹서비스도 상황에 맞춰 유연하게 제공되어야 한다 그러나 일반 웹서비스 생성은 사용자의 정보를 능동적으로 판단하지 않고 정적인 규칙에 의존한 결합이 주를 이루고 있다 본 논문의 서비스 에이전트는 행동 네트워크를 사용하여 사용자에게 적절한 서비스를 제공한다. 행동 네트워크는 외부환경과 내부목표를 바탕으로 각각의 행동들이 서로 연결 관계를 가지고 있다. 각각의 행동의 선택은 다른 행동과 외부환경에 영향을 주기 때문에 동적으로 사용자의 환경과 입력이 변하여도 적절히 대처하며 서비스 선택을 할 수 있다. 행동 네트워크를 바탕으로 동적 서비스 생성 시스템을 만들었고, 이를 이용하여 Amazon 도메인에서 능동적인 서비스 제공이 가능함을 보였다.

암의 발병을 조기에 예측하고 진단하는 것은 매우 중요하지만 그 과정이 매우 복잡하고 많은 노력이 필요하다. 암이 발생하는 원인은 매우 다양하지만 근본적으로 단백질을 형성하는 유전자에 변화가 오기 때문으로 생각해 볼 수 있다. 유전자 발현 정보로부터 기계적으로 암을 예측하기 위한 과정은 중요한 유전자의 선택, 모델의 학습, 모델을 이용한 예측과정으로 나뉘어 진다. 본 논문에서는 대장암 여부를 유전자 발현 데이터로부터 예측하기 위한 종분화 진화 신경망을 제안한다. 종분화 진화 신경망은 진화 알고리즘을 사용하여 신경망의 구조를 결정하고 종분화 알고리즘을 사용하여 다양한 개체의 생성을 유도한 후 모델의 앙상블을 통해 보다 높은 성능을 내는 방법이다 실험 결과 제안하는 방법이 대장암 예측 cross validation 테스트에서 96.5%의 높은 성능을 보였다.

최근 DNA 관련 기술의 개발이 활발하게 이루어지고 있고, 그에 따라 DNA를 개인인식에 사용마고자 하는 시도가 실시간 이용가능성이 높은 DNA 칩 기술과 합쳐져 매우 중요한 이슈로 떠오르고 있다. DNA를 분석하기 위해서는 생물학적 실험이 필수적으로 따르게 되는데 이러한 실험 결과를 인식에 적용하기 위해서는 적절한 전처리가 필요하다. 본 논문에서는 여러 장점들로 인해 최근 DNA분석 기술로 주목받고 있는 모세관 전기영동법을 사용하여 DNA를 분석하고, 그 분석물을 개인인식을 위해 genotyping하는 과정에서 전처리가 요구되는 각 경우들에 대해 논하고 적절한 필터링 기법들을 제시한다.

본 논문에서는 SVM의 효과적인 학습 알고리즘인 SMO(Sequential Minimal Optimization)를 하드웨어적으로 설계하고 구현하는 방법을 제시한다. SVM은 Vapnik에 의한 제안된 기계학습 방법으로 음성인식, 문자인식, BT, 보안 등 다양한 응용분야에서 기존의 신경망보다 우수한 성능을 나타내었다. 그러나 SVM은 계산량이 많아 연산속도가 느려지는 단점을 가진다. 이를 개선하기 위해 본 논문에서는 SVM의 학습 알고리즘인 SMO의 핵심인 지수함수와 실수 연산기를 VHDL로 설계하고 Mentor의 ModelSim을 이용하여 시뮬레이션하고 Synopsys의 Design Analyzer를 이용하여 합성하였다. 구현된 칩은 시뮬레이션 결과 약 50MHz의 속도로 동작하며, 이는 소프트웨어적으로 구현된 SMO보다 약 10～20배 빠른 성능을 나타내었다.

본 연구에서는 베이지안망을 기초로 불임환자의 임상 데이터에 대한 다양한 실험을 전개한다. 실험을 통해 임신여부에 영향을 주는 요인들간의 상호 의존성을 분석하고. 또 제약조건이 다른 다양한 베이지안망의 대표적 유형으로 나이브 베이지안망(NBN), 베이지안망으로 확장한 나이브 베이지안망(BAN), 일반 베이지안앙(GBN) 분류기들의 분류성능을 서로 비교 분석한다. 베이지안망을 적응할 때 변수의 수가 많아짐에 따라 베이지안망의 구조를 학습하는데 탐색공간이 넓어져 시간의 요구량이 급격히 많아진다. 따라서 이런 탐색공간을 효율적으로 줄이기 위하여 클래스 노드의 Markov blanket에 속한 특징들로 집합을 축소하는 것을 제안하고, 실험을 통해 이 특징 축소 방법이 베이지안망 분류기들의 성능을 높여 줄 수 있는지 알아본다.

기존의 연구 논문 중 비결정론적인 알고리즘인 유전자 알고리즘이나 인공신경망 등을 오델로 게임에 적용하여 자동학습을 시킨 예는 많으나 면역알고리즘을 모델로 게임에 적용한 예는 찾기가 어렵다 본 논문에서는 생리학의 면역시스템의 특징을 그대로 적용한 면역알고리즘을 모델로 게임에 적용하여 게임전략 생성에 관하여 연구한다. 생리학의 면역시스템은 자기조절능력이 있다는 외과 재 감염시 빠르게 대응할 수 있다는 특징이 있다. 면역알고리즘을 이용하여 탐색된 전략을 유전자알고리즘 그리고 기존에 연구되어진 게임전략 등과 실험하여 그 결과를 비교.연구한 결과 면역알고리즘을 적용하여 탐색된 모델로 게임전략이 가장 높은 승률을 보인다.

인터넷은 유익하고 건전한 정보의 유통이 대부분이지만 최근에는 익명성과 상업성으로 인해 유해 정보가 급속하게 늘어나고 있는 추세이다. 이러한 부정적인 영향으로부터 청소년들과 어린이들을 보호하기 위하여, 본 논문은 유해사이트 분류를 자동으로 할 수 있는 시스템을 제안한다. 기존의 유해사이트 구축은 검색 요원들이 유해사이트를 돌아다니며 일일이 데이터를 수집하여 분류하거나 유해사이트의 내용 중에 텍스트만을 추출하여 패턴 매칭 방법으로 분류하는 것이 대부분이었지만, 본 논문은 기존 방법의 문제점을 해결하기 위하여 형태소 분석을 이용한 사이트의 유해도 측정과 Skin-Color 분포의 분석 결과를 병합하여 95% 이상의 정확도(Precision) 성능을 보이며. 신뢰도가 높은 유해사이트 자동 분류 시스템을 구현할 수 있다는 것을 증명하였다.

본 논문에서는 빠른 서포트 벡터 분류를 위해 신경망을 사용하는 방법을 제안한다. 주어 진 학습 데이터를 통해 낮은 학습 오류를 가지는 다단계 신경망을 얻으면 출력층을 제외한 은닉층은 주어진 문제를 선형분리 가능하게 하는 특징 추출기로 간주할 수 있다. 많은 계산시간을 요하는 키널 맵 대신 이를 사용해서 빠른 서포트 벡터 분류를 가능하게 하였다.

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.

사례기반 추론 기법 등을 이용한 여행정보 제공 시스템은, 도메인 용어를 이용하여 사례 표현과 유사도 검색을 하기 때문에, 사례 기술의 제약을 받고, 사례 검색에서도 사용자가 요구하는 결과를 의미에 맞게 검색을 하지 못하며, 다른 시스템간의 상호운용성(interoperability)을 제공하지 못한다는 단점이 있다. 이러한 단점을 극복하기 위해, 여행정보 제공 시스템에 지역 온톨로지 정보를 이용하게 되면, 용어의 타입, 계층, 관계 등을 기술 할 수 있게 되어 사례기반 추론의 한계점을 극복하여 보다 의미적으로 정확한 사례표현과, 검색 결과를 생성할 수 있으며, 더 나아가 차세대 지능형 웹으로 급부상하는 시맨틱 웹에서도 활용이 가능하게 된다. 본 논문에서는, 지역 온톨로지 정보를 이용한 여행 정보 제공시스템의 장점에 대해 고찰하였으며, 그 증명용 프로그램을 설계 및 개발하였다. 본 논문에서 개발한 시스템은 사용자의 요구를 의미적으로 매핑 할 수 있으며, 용어 사이의 관계를 기술하여 여러 시스템 사이의 상호운용성(interoperability)을 제공하며, 분산 환경에서 데이터의 공유를 가능하게 한다.

수치적인 데이터를 분류하기 위한 대표적인 방법은 퍼지 규칙을 사용하는 것이다. 하지만 퍼지 규칙을 이용하는 방법은 퍼지 소속 함수를 어떻게 정의하느냐에 따라 퍼지 분류의 성능이 크게 영향을 받는다는 문제점이 있다. 따라서 퍼지 규칙을 쉽게 이해하기 위해서는 가능한 퍼지 규칙의 수를 적게 유지하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 효과적이며 이해하기 쉬운 퍼지 규칙을 생성하기 위해 기울기 강하법을 기반으로 하는 소속 함수 학습 방법을 제안한다 에러율을 감소하기 위해 Penalty 연산과 Reward 연산을 통해 소속 함수가 반복적으로 조절된다 새로운 소속 함수는 Coverage 연산에 의해 생성된다. 또한 이해하기 쉬운 퍼지 규칙을 최적화하기 위해 학습된 소속 함수골 퍼지 결정 트리에 적용한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘의 타당성을 확인하기 위해 벤치 마크 데이터인 Iris, Wisconsin Breast Cancer, Plma, Bupa 데이터를 이용하여 실험 결과를 보인다. 실험 결과를 통해 제안한 알고리즘이 기존의 C4.5와 FID 3.1 알고리즘보다 더 효과적이거나 비슷한 성능을 보임을 알 수 있다.

본 논문은 분산환경에서의 개인 디지털 도서관 서비스 시스템 구축을 위한 새로운 모바일 멀티 에이전트 시스템을 제안한다. 이 시스템은 모바일 시스템과 분산 처리 시스템을 조합한 시스템을 사용하였으며 멀티 에이전트간 협상 알고리즘과 스케줄링 방법을 개발함으로써 개인 디지털 도서관 구축이 효율적으로 동작하도록 하였다. 제안한 시스템을 구축하여 시뮬레이션한 결과, 검색속도나 검색문서의 재활용성이 기존의 클라이언트 서버 모델보다 훨씬 효율적임을 알 수 있었다.

인공생명은 생물 세계의 특성 일부를 가상 세계의 인공지능적인 객체에 적용하기 위한 시도로 생명이 가진 설러 행동적인 특성을 구현한, 인공적으로 만들어진 시스템을 연구하는 학문이다 이와 같이 인공생명물 통해 인간의 욕구를 게임에 적용하고 표현하기 위한 시도 및 연구가 활발히 진행되고 있다. 인간의 욕구 및 욕구에 대한 표현은 매우 다양하고 복잡하여 어느 특정한 방법으로 모델링하기란 매우 어렵다. 따라서 본 연구에서는 인간의 본성, 분석적 사고, 측정 등에 대한 기본적인 관찰을 통해서 문제를 정량적으로 해결하기 위한 유용한 모델인 AHP룰 이용하여 인간의 욕구를 모델링한다. 그리고 모델링된 인간의 욕구를 성과 민감도 분석과정을 통하여 분석하고 실제 게임에 적용가능한지 알아본다.

강화 학습(Reinforcement Learning)을 실제 문제에 적용하는 데 있어 가장 큰 문제는 차원성의 저주(Curse of dimensionality)였다 문제가 커짐에 따라 목적을 이루기 위해서 더 많은 단계의 판단이 필요하고 이에 따라 문제의 해결이 지수적으로 어려워지게 된다. 이를 해결하기 위해 문제를 여러 단계로 나누어 단계별로 학습하는 계층적 강화 학습(Hierarchical Reinforcement Learning)이 제시된 바 있다 하지만 대부분의 계층적 강화 학습 방법들은 사전에 문제의 구조를 아는 것을 전제로 하며 큰 사이즈의 문제를 간단히 표현할 방법을 제시하지 않는다. 따라서 이들 방법들도 실제적인 문제에 바로 적용하기에는 적합하지 않다. 최근 이루어진 복잡계 네트워크(Complex Network)에 대한 연구에 착안하여 본 논문은 자기조직화하는 생장 네트워크(Self organizing growing network)를 기반으로 한 간단한 환경 표현 모델을 사용하는 강화 학습 알고리즘을 제안한다 네트웍은 복잡계 네트웍이 갖는 성질들을 유지하도록 자기 조직화되고, 노드들 간의 거리는 작은 세상 성질(Small World Property)에 따라 전체 네트웍의 큰 사이즈에 비해 짧게 유지된다. 즉 판단해야할 단계의 수가 적게 유지되기 때문에 이 방법으로 차원성의 저주를 피할 수 있다.

시멘틱 웹의 등장으로 온톨로지를 통하여 에이전트가 이해할 수 있는 의미(semantic)를 갖는 문서를 생성하는 것이 가능해졌다. 이러한 시멘틱 웹의 영역은 비즈니스 업무 효율을 증가시키고 이를 통해 이윤을 극대화시키는 방법으로 시멘틱 검색을 통한 정보검색시스템으로 확대적용 될 수 있다. 데이터베이스를 활용하여 문서를 저장하고 데이터베이스의 질의문물 사용하거나 일반적인 키워드기반의 정보검색 기법을 사용하여 자료를 검색하는 기존의 시스템은 다양한 분야에서 많이 연구되어 왔다. 본 논문에서는 온톨로지를 기반으로 추론을 적용한 시멘틱 검색시스템에 대하여 문서검색에 초점을 맞추어 연구 결과를 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방식은 기존의 데이터베이스 질의문으로 검색이 불가능하거나 정보관리 시스템에서 단순히 키워드 매칭으로 검색되지 않는 문서에 대해서 본 시스템이 온톨로지라 추론을 통하여 문서의 검색에 가능함을 보인다. 이러한 방식은 자연어처리 검색과 유사한 검색영역을 갖는다. 이는 문서의 검색에 있어 단순히 키워드의 유사도에 의존하지 않고 Description Logic을 바탕으로 구성된 온톨로지에 미리 정의 되어있는 의미를 바탕으로 생성된 메타데이타를 가지고 추론을 하기 때문에 가능하다 또한 기존의 정보관리 시스템에서 채용한 데이터베이스를 통한 질의응답 시스템을 적용하여 온톨로지 표현언어에 대해 질의 응답이 가능한 DQL 인터페이스와 연동을 통하여 본 시스템의 속도와 효율성을 극대화시킨다.

홍채 인식 시스템은 영상 획득과 전처리, 특징 추출, 등록, 인증/증명의 다섯 단계로 나누어진다. 시스템의 성능 향상을 위해서는 모든 부분이 중요하나 본 논문에서는 특징 추출에 중심을 두고 양쪽 눈의 홍채 정보를 결합하여 실험하였다. 양쪽 눈의 홍채 정보를 결합했다 함은 영상 획득과 전처리를 거쳐 얻어진 양쪽 눈 영상에서 하위 90도 영역을 잘라 붙여서 홍채 영상을 만들고 그 데이터를 사용했음을 의미한다. 특징 추출에는 2단계의 wavelet transform을, 인식에는 유크리드 거리값을 사용하였다. 실험을 통해서 단일 홍채 시스템에 비해 향상된 결과를 얻을 수 있었다.

최근 잡음환경에서 신뢰도 높은 음성인식을 위해 음성정보와 영상정보를 융합하는 이중모드 음성인식 방법이 활발히 연구되고 일다. 본 논문에서는 보다 음성 인식률을 향상시키기 위해 사용자가 말한 단어들의 순차 패턴을 나타내는 문맥정보를 이용한 후처리 방법을 제안한다. 이러한 문맥정보를 인식하기 위해 다층퍼셉트론 구조를 갖는 문맥정보 인식기를 제안한다 이중모드 음성인식기와 문맥정보 인식기 결과를 효율적으로 결합하기 위한 후처리 방법으로 순차 결합방법을 제안한다. 문맥정보를 이용한 이중모드 음성인식이 잡음 환경에서 90%이상의 인식률을 보였다 본 논문은 잡음환경에서 강인한 음성인식을 위해 문맥정보와 같은 사용자 행동패턴이 새로운 정보로 이용될 수 있다는 가능성을 제시한다.

유비쿼터스 환경에서는 어떤 기기나 사물에 센서와 같은 컴퓨팅이 가능한 기기를 집어넣어 언제, 어디서든 커뮤니케이션이 가능하게 한다. 이러한 기기나 사물간의 커뮤니케이션은 시맨틱 웹의 의미적 연관성을 이용하여 해결할 수 있다. 컴퓨터가 이해할 수 있는 의미적 연결을 하기 위해서는 온톨로지와 같은 시맨틱 웹 환경요소를 이용하여 정보자원들 간의 의미적 연결이 필요하다. 이틀 위해서 본 논문에서는 시맨틱 웹의 의미적 연관성을 이용하여 유비쿼터스 환경에서 컴퓨터가 스스로 정보자원들의 의미를 이해하고 동작할 수 있는 다중 에이전트 커뮤니케이션 구조를 제안한다. 본 논문에서 제안한 다중 에이전트 커뮤니케이션 구조는 에이전트들이 웹 온톨로지 언어를 기반으로 표현된 정보자원들 간의 연관성을 기반으로 자원의 의미론 이해하고. 기계들 사이에 커뮤니케이션이 가능하게 한다.

많은 변수(variable)라 피처(feature)를 포함하는 대규모 데이터에 기계학습 방법론을 적용하는데 있어 그 예측 성능을 향상시키기 위한 방법으로 피처 선택(feature selection)기법이 활발히 연구되고 있다. 그러나 다른 연구를 위한 사전 데이터 분석 작업에 유용하게 사용될 수 있는 단순한 순위기반 피처 선택 방법론은 피처의 중요한 특성을 간과하는 경우가 많으며, 따라서 예측 성능의 향상을 기대하기 어렵다. 본 연구에서는 정보 이론에 기반한 supervised 피처 선택 방법과 이것을 보완할 수 있는 unsupervised 피처 선택 방법을 제시했다. 서로 다른 특성을 가진 다섯 개의 데이터셋에 대해 실험한 결과. 제시된 방법이 기존 방법보다 나은 예측 성능을 보임을 확인했다. 또한 두 방법에서 얻어진 피처들을 결합해 사용할 경우 한가지 방법만으로 추출된 피처를 사용할 경우보다 나은 기계 학습 성능을 보임을 확인했다.

온톨로지는 주어진 응용 도메인의 특성을 나타내는 관련 개념들의 집합과 정의 그리고 그들간의 관계로 이루어진다. 본 논문에서는 코퍼스에 있는 텍스트의 분석 결과를 이용한 온톨로지를 구축방안과 이를 문서의 검색에 사용함으로써 해당정보가 있는 자원을 찾는 정확도를 향상시키는 방안을 제시하고자 한다. 이를 위하여, 실험 도메인의 문서 내에 출현한 전문 용어들의 결합형태를 분석하여 계층구조를 도출해내는 알고리즘을 제안하며 구축된 온톨로지를 문서의 검색에 응용하였다. 제안된 온톨로지는 전통적인 문서검색의 인덱스 파일과 같은 역할을 하게 되며, 질의로 들어온 키워드뿐 아니라 그에 대한 온톨로지 내 하위어들에 기반하여 검색을 수행함으로써 많은 의미정보를 포함하고 있으며 검색의 정확도를 높일 수 있었다.

최근 시맨틱 웹에 대한 중요성이 부각되면서 다양한 분야에서 이와 관련된 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 시맨틱 웹 기술의 구성은 크게 RDF와 단일화된 데이터모델, 그 위에 규정 되어지는 DAML＋OIL(OWL)과 같은 의미를 표현할 수 있는 언어, 웹 자원들을 나타내기 위한 표준화된 용어 규정의 온톨로지, 그리고 그러한 의미적인 것들의 생성과 처리를 지원하는 툴로 이루어졌다. 시맨틱 웹에서 현재 온톨로지에 대한 연구와 사례들은 많이 연구가 되고 있지만 시맨틱 웹기반에서 Rules에 대한 연구는 미약하다. 본 논문에서는 Rules을 운용함에 있어서 기존의 자동 추론 방식을 통해 개발되고 있는 RuleML을 분석하고 향후 이기종간의 Rules에서의 상호운용성을 높여 시스템간의 지식을 공유하는 방법을 분석한다.

기계학습의 군집화(clustering) 기법은 예제들 간의 유사성에 근거하여 주어진 예제들을 무리 짓는 방법이다. 준감독(semi-supervised) 군집화는 카테고리가 부여된(labeled) 소수의 예제들을 적극적으로 활용하여 군집형태가 보다 자연스럽게 형성되도록 유도하는 군집화 방법이다. 준감독 군집화 문제에서 예제에 카테고리를 부여하는 작업은 현실적으로 극히 제한적이거나 카테고리를 부여하는데 소요되는 비용이 상당하므로, 제한된 자원 내에서 군집화에 효용성이 높을 예제들을 선정하여 카테고리를 부여하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 기존 연구에서 능동적 학습의 초기 훈련예제 선정을 위해 제안된 군집기반 훈련예제 선정 방법을 준감독 군집화에 적용하여 군집 결과의 질을 향상시키고자 한다. 군집화를 이용한 예제 선정 방법은 유사한 예제들은 동일한 카테고리에 속할 가능성이 높다는 가정하에 전체 예제를 활용하여 선정하고자 하는 예제 수만큼 군집을 생성 한 후. 각 군집의 중심점에 가장 가까운 예제들을 대표 예제로 선정하여 훈련 집합을 구성하는 방법이다 본 논문에서는 문서를 대상으로 하는 준감독 군집화 실험을 통해, 카테고리를 부여할 예제를 임의로 선정한 경우에 비해 군집화를 이용한 훈련 예제들로 준감독 군집화를 수행한 경우가 보다 좋은 군집을 형성함을 확인하였다.

현재, 웹의 정보는 사용자들이 원하는 모든 정보를 담고 있다고 할 수 있으나, 방대한 웹에서 사용자가 원하는 정보를 정확히 추출하기란 어려운 문제이다. 이러한 정보 추출의 어려움은 방대한 정보량과 정보추출 방식과 직결된다. 웹에서 정보를 정확히 추출하여도 일반적인 검색엔진들의 웹 페이지 순위 결정 방식을 따르게 되면, 사용자에게 중요한 페이지를 상위에 위치시키기란 쉬운 일이 아니다. 본 논문에서는 질의어의 모호성을 해결하기 위해 워드넷 기반 사용자 인터페이스를 설계하고, 웹 페이지의 가중치에 의미 카테고리 빈도 확률과 하이퍼링크 가중치를 이용한 웹 페이지의 가중치 결정 방식을 제안한다.

개연규칙은 문장 구성성분들의 문장간 개연적 연결상황을 나타내고, 글의 인과성향이나 담화작용을 반영한다. Plot Units는 이야기를 형성하는 줄거리 또는 줄거리에 나오는 여러 사건을 하나로 구성하여 표현한다. 글을 읽고 Plot Units를 파악한다는 것은 그 글의 내용을 이해하고 있다는 것이다 본 논문에서는 이러한 Plot Units를 찾는 한 방법으로 개연규칙을 생각하였다. 개연규칙들을 Plot Units와 대응시켜 봄으로써. 개연규칙을 활용하여 글의 Piot Units를 발견할 수 있음을 확인하였다.

본 논문에서는 생체인식분야로 얼굴인식이 실제 시스템에서는 어느 정도의 인식률을 가질 수 있으며, 또한 얼굴 인식에서 많이 쓰이는 Fisherface에 Wavelet Transform으로 얼굴인식에서 단점인 대량의 데이터 핸들링을 극복하면서 인식률을 높일 수 있는 방법을 제안하였다. 실제로 원영상을 2차원 이산 웨이블릿 변환을 수행하면 4분의 1의 다운샘플링 된 저주파 영역만 뽑아 사용하므로 원영상을 이용한 Fisherface와 다름없는 높은 인식률을 보장하면서 데이터량을 줄여 얼굴인식의 데이터 부담을 줄일 수 있었다.

소프트웨어 개발기술의 발달에 따라 컴포넌트 기반 개발 기법은 객체지향기법에서의 새로운 대안으로 제시되어왔다. 그러나 웹 기반 시스템의 개발은 설러 가지 요인으로 인하여 현재까지 소프트웨어 컴포넌트 도입의 초기단계에 머물고 있다. 본 연구에서는 컴포넌트 개발 기법을 이용한 웹 기반 성적처리 시스템을 구현하였다. 대상 하부 컴포넌트는 Java Beans로 구현하였으며, 컴포넌트 합성명세로는 C2 아키텍처 스타일 기법을 이용하였다. 이러한 결과로서 웹 기반 교육 시스템 분에의 개발에서 소프트웨어 컴포넌트 적용 일 운용에 관한 효율성을 보일 수 있었다.

본 연구는 웹상에서 학습자들에게 동영상(Flash Animation)학습과 심화학습(Feedback Learning)을 통하여 흥미롭고 자기 주도적으로 학습을 할 수 있도록 하여 홍미를 유발시키고 학습효과를 놓이고자 한다. 전체적으로 자료구조에 대한 기초적이고 전반적인 이론 학습 및 알고리즘 수행과정 실습을 할 수 있도록 하였으며 이해하기 힘든 학습내용을 단순한 텍스트 위주의 설명식 수업에서 탈피하여 자바스크립트 및 플래시 액션 기능을 활용한 코스웨어 상에서의 학습자 상호작용에 기반한 환경을 제공하였다 각 단위별로 기본 학습 밀 동영상 학습, 심화학습, 형성평가로 이루어져 있으며 , 학습화면 구성을 윈도우 운영체제 기본 환경과 유사하게 설정하여 학습에 흥미를 돋우고자 하였다.

지식.정보화 사회를 이끌어갈 수 있는 인재를 양성하기 위한 교육 개혁의 일환으로 전자교과서의 필요성이 제기되고 있다. 본 논문에서는 우리 교육 현실에 적합한 교수.학습 기능을 지닌 전자교과서를 개발함으로써. 실제 학교 교육현장에의 조기 도입 및 활용의 초석을 마련하고자 하였다. 이를 위해, 전자교과서의 정의, 기능, 교육 유형을 통해 전자교과서의 개념을 확립하고, 이를 바탕으로 전자 매체의 장점을 충분히 반영한 전자교과서를 개발하기 위하여, 고등학교 '정보사회와 컴퓨터' 과목의 한 단원을 선택하여 설계와 구현을 하였다 .

적응적 웹기반 기법에서 학습자의 반응이나, 탐색 행동의 근본적인 원인이 되는 학습 동기, 지각 등에 대한 판단을 정확히 할 수 없기 때문에, 학습자에게 완전히 적응적인 수업 환경을 조성해 주는 데는 한계가 있다. 이러한 한계를 극복하기 위한 대안으로 학습자간 상호작용이나 협동 학습을 지원하는 웹기반 교수 시스템이 제안되고 있다. 본 논문에서는 웹기반 환경에서 학습자들간의 협동학습을 효과적으로 지원하는 적응형 교수 시스템을 제안한다. 본 시스템은 협동학습 공간에서 주어진 과제를 수행하기 위해 발생되는 학습자들의 대화와 서로간의 상호작용을 분석하여 적절한 조언을 제공함으로서 협동학습이 효과적으로 이루어 질 수 있도록 지원한다.

초등 교육 과정에서 컴퓨터 교육은 재량시간으로 컴퓨터의 개념과 원리의 이해보다는 도구로서의 기술 교육에 할애하고 있다 그러나, 초등학생들은 이미 생활에서 쉽게 접할 수 있는 정보화 시스템에 익숙하여 컴퓨터를 이용하여 다루는 기술은 교과의 수준을 상당히 갖추고 있다. 또한, 게임서버. 윈도우즈, 운영체제, 동영상/음악 파일 등의 다운로드/업로드 등의 단어에 이미 익숙해 있다. 이러한 용어들의 이해는 컴퓨터의 원리인 운영체제, 네트워크, 알고리즘, 프로그램 등에 대한 개념 교육으로 해결할 수 있다 따라서, 본 연구에서는 컴퓨터의 가장 중요한 원리인 알고리즘 중 정렬 알고리즘을 사례를 이용하여 역할놀이 모형으로 6학년 초등학생을 대상으로 학습을 수행하였다. 학습한 결과 정렬 알고리즘을 쉽게 유도해 냈으며. 질적인 분석으로 컴퓨터의 원리 교육에 대한 학습 효과가 있음을 보이고자 한다.

초등학생들은 통합된 멀티미디어를 제공하는 인터넷 게임에 대단한 관심을 갖고 있으며. 자연스럽게 네트워크 관련 용어(게임서버, 인터넷 전송 서비스, 인터넷 속도 등) 및 인터넷상에서 일어나는 기술 현상에 대해서도 익숙해져 있다. 그러나 초등 컴퓨터 교과 내용은 도구 사용 기술로만 되어 있어 이러한 현상들에 대한 개념과 원리를 이해하기는 어렵다. 따라서, 본 논문에서는 도구 학습이 아닌 인터넷의 기반인 네트워크 개념에 대한 교수학습을 문제중심 모형을 이용하여 설계하고 수업현장에 적용한다. 그 결과로 보다 더 원리와 개념 이해영역으로 초등 컴퓨터 교과 내용의 변화가 필요함을 보이고자 한다.

인터넷과 이동 통신의 발달로 다양한 학습 형태와 방법들이 개발 활용되고 있다. 본 연구는 모바일 기기를 활용한 학습시스템으로 유.무선인터넷을 통하여 사이트에 직접 접속하거나 학습 자료를 다운받아 PDA나 MP3 플레이어를 활용하여 이동학습(Mobile Learning)이 가능하도록 설계한 시스템으로 자기 주도적 학습과 학생 자신의 진도에 맞게 학습할 수 있도록 하였다.

본 논문에서는 산업 기사 시험을 대비하는 학생들을 위한 웹 기반 학습 시스템을 설계함에 있어 기사 시험에 맞는 새로운 문제 출제 방식을 제시하고, 학습 결과에 따라 각 문제에 대한 새로운 자동 난이도 조정 방법을 제시한다. 이를 위해 문제 출제에 있어 단원과 난이도에 따라 골고루 문제를 출제할 수 있는 알고리즘을 제시하고, 각 문제의 난이도를 조정함에 있어 학습자 개인 또는 단체의 학습 능력을 고려한 새로운 자동 난이도 조정 방법을 제시한다. 또한 제시된 시스템은 학습자가 기사 시험을 준비함에 있어 스스로 학습, 평가할 수 있으며, 평가 결과를 즉시 확인하고 재학습을 할 수 있다.

초.중등학교에서는 교우학사관련 업무경감과 교육행정업무의 효율성 및 온라인 민원서비스 제공을 목표로 학교정보관리시스템을 활용하고 있다. 본 논문에서는 2003년 새로 도입한 교육행정정보시스템(NEIS)에서 건강관리 학교급식관리, 학교시설.장비관리 영역의 사용자 중심의 편이성과 현장 적함성에 대한 개선 방안을 강구하였다. 그 결과는 다음과 같다： (1) 학교와 의료기관에서 건강정보를 공동으로 관리.활용할 수 있는 평생건강관리체제가 국가인적자원관리에 더욱 효율적이다. (2) 법.제도, 업무절차, 표준화, 정보기술측면의 내실화된 학교급식관리가 요구된다. (3) 자재명세서(Bill of Material： BOM)와 워크플로우를 활용한 개선방안이 교육정보화 시설.장비관리에 효율적이고 업무처리변화에 유연함을 확인하였다.

MPEG-7은 형태나 질감, 컬러 등의 속성 및 분포 등을 나타내기 위한 여러 가지 기술자(descriptor)들을 제공함으로써 검색의 효율을 높일 수 있는 방법을 포함한 표준화를 제시하고 있다. 본 논문에서는 영상의 특징을 MPEG-7의 설러 기술자중 에지 히스토그램 기술자(Edge Histogram Descriptor)를 통해 얻는다 추출된 에지 특징을 이용하여 영상의 정해진 각 역의 전체 후보영상과의 상대적 유사도를 비교하여 검색에 반영함으로써 검색의 효율을 향상시키는 방법을 제안한다.

최근 전자화된 문서 영상을 효율적으로 관리하고 검색하기 위한 문서구조분석 방법과 문서의 자동 분류에 관한 많은 연구가 발표되고 있다. 본 논문에서는 NMF(non-negative matrix factorization) 알고리즘을 사용하여 폰트를 자동으로 분류하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 폰트의 구분 특징들이 공간적으로 국부성을 가지는 부분으로 표현될 수 있다는 가정을 바탕으로, 전체의 폰트 이미지들로부터 각 폰트들의 구분 특징인 부분을 학습하고, 학습된 부분들을 특징으로 사용하여 폰트를 분류하는 방법이다. 학습된 폰트의 특징들은 계층적 군집화 알고리즘을 이용하여 템플릿을 생성하고, 테스트 패턴을 분류하기 위하여 템플릿 패턴과의 EMD(earth mover's distance)를 사용한다. 실험결과에서 폰트 이미지들의 공간적으로 국부적인 특징들이 조사되고, 그 특징들의 폰트 식별을 위한 적절성을 보였다. 제안된 방법이 기존의 문자인식. 문서 검색 시스템들의 전처리기로 사용되면. 그 시스템들의 성능을 향상시킬 것으로 기대된다.

현재 휴대폰을 이용한 다양한 컨텐츠 산업이 부흥기를 누리고 있으며, 휴대폰 제조 회사도 휴대폰에 소비자의 욕구를 충족시킬 수 있는 다양한 기능을 구현하고 있다. 본 논문은 현재 출시되고 있는 휴대폰에 부착된 카메라로 획득된 저해상도의 자연 영상에서 전화번호를 인식시켜 사용자로 하여금 보다 간편하게 원하는 전화번호를 실시간으로 휴대폰에 저장시키는 기능을 구현하고자 한다. 본 논문에서는 저해상도의 실영상에서 전화번호 부분이 추출되었다는 가정아래. 전화번호를 인식하기 위해 배경과 전화번호 부분을 분리하기 위한 다양한 이진화 실험을 하였으며, 범용 인식기인 아르미6.0물 이용하여 휴대폰으로 획득된 저해상도의 전화번호를 인식하기 위한 최선의 전처리 알고리즘을 제시하고자 한다.

PDP 섀시는 우리나라의 핵심 제품중의 하나인 POP의 부품으로 특정 공장에서 한 달에 수만 개 이상을 생산하고 있다. 섀시에 포함된 홀, 탭홀, 스터드, 리벳의 유무를 검사하는데 모든 제품에 대한 전수검사가 요구되고 있다. 본 연구에서는 컴퓨터 비젼 기술을 이용한 POP 섀시 자동 시각 검사 시스템을 설계 구현하였고 이를 산업체에서 적용한 결과 신속하고 정확한 100% 검사가 가능함을 보였다.

LCD의 생산이 많아짐에 따라 LCD의 불량 검출이 중요해 지고 있다. 불랑 검사는 눈으로 확인할 수 있는 범위에서 검사가 이루어지고 있으며, 만약 눈으로 식별이 불가능한 경우 적외선 카메라나 초음파 센서를 사용하여 검사가 이루어진다. 본 논문에서는 카메라를 이용하여 LCD 패널의 표면에 있는 불량 검출을 위하여 각 Dot에 대한 R, G, B 값을 추출한 후, 추출된 픽셀을 제안된 알고리즘에 적용하여 불량을 검출하는 것을 목적으로 하고 있다.

모자이크는 설러 장의 영상을 하나의 큰 영상으로 만드는 것을 말한다. 본 논문은 asymmetrical closing이라고 불리는 모폴로지에 의한 closing operator를 사용한 영상 모자이크에 관한 연구이다. asymmetrical closing을 하기 위한 structuring element를 소개하고 이것을 이용한 코너 정 추출 방법 및 local maxima에 대해서도 소개한다. 여러 개의 코너 정들 중 조건을 만족하는 tie point들을 이용하여 Perspective 변환 파라미터를 추출하여 최종 모자이크 결과 영상을 생성하게 된다.

의학적 진단이나 치료를 하는 과정에선 실험이나 촬영을 통한 사진이나 영상이 많이 생성된다 의학용 이미지들은 각각 생성된 환경에 따른 특성을 가지고 있기 때문에. 효율적으로 이미지를 관리하기 위해서는 이미지의 특징이나 증상과 같은 정보들을 함께 표현해야한다. 본 논문에서는 의료 영상이 나타내는 정보를 표기하고, 카메라로부터 입력받는 영상을 출력 및 분석할 수 있는 컴포넌트웨어에 대해서 살펴본다. 본 논문에서 개발한 컴포넌트웨어는 다른 프로그램에서도 쉽게 영상관련 처리를 할 수 있도록 COM 기반의 Activex 컨트롤로 개발하였으며 이미지의 주석기능과 더불어 각각의 이미지나 카메라로부터 입력받는 동영상의 색 공간변환 및 왜곡보정 등의 기능을 가지고 있어, 보다 정교한 작업을 요하는 의료 영상처리 프로그램에 손쉽게 추가하여 사용할 수 있다.

본 논문에서는 영상 시퀀스(image sequence)에서 얻은 특징점(feature point) 중 outlier를 제거 및 보정할 수 있는 방법을 제시한다. 영상 시퀀스가 주어졌을 때, 우리는 이 영상에서 특징점 추적(tracking)을 하여, 영상의 중요한 정보로 이용한다. 이러한 자동적으로 얻어낸 특징점 추적 데이터는 올바르지 못하게 추적 된 것이 있기 마련인데, 이렇게 올바르지 못한 데이터. 즉, outlier를 제거하기 위하여, 기존의 방법들은 trifocal tensor를 주로 사용하였다. 그러나 trifocal tensor 는 영상이 3장으로 제한되어 있다. 또한 outlier를 찾은 후에는 제 거 만 하게되어, 입력 데이터의 개수를 줄이게 되는 단점이 있다. 따라서, 우리는 triangulation방법을 이용하여, 3장 이상의 영상에서도, outlier의 제거와 보정이 동시에 가능한 방법을 제시한다.

본 논문은 3차원 상에서 사용자의 동작을 관성센서로 입력받아 제스처를 인식하는 시스템을 소개한다. 사용자가 취한 제스처 동작은 관성 센서를 통하여 각속도 및 가속도 신호열로 변환된다. 궤적 추정 알고리즘은 이를 2차원 상의 동작 궤적으로 변환한다. 인식 알고리즘은 이 동작 궤적을 입력받아 베이지안 네트웍에 기반한 제스처 모델들로부터의 likelihood를 계산한 후, 최대 likelihood를 갖는 모델을 선택하여 인식을 수행한다. 16명의 필자로부터 13개의 제스처 동작을 각 24회씩 수집하여 실험한 결과 평균 99.4%의 인식률을 얻었다.

본 논문에서는 다양한 변화에서 얼굴을 효과적으로 검출할 수 있는 방법론을 제안한다. 우리는 복잡한 배경에서 보다 효과적으로 얼굴 영역을 검출하기 위해 영역 분할 알고리즘인 JSEG를 이용하여 영역을 분할을 하게 된다. 그리고 조명 변화에 따른 간섭이 비교적 작은 YCrCb 칼라 모델을 이용하여 분할된 영역에서 후보 얼굴 영역을 찾는다. 마지막으로 보다 정확한 결과를 위하여 검출된 얼굴 후보 영역에서 눈과 눈썹을 검출하고 눈과 눈썹의 기하학적 정보를 이용해서 최종 얼굴 영역을 결정한다. 영역 분할을 이용함으로써 복잡한 배경과 다양한 조명 변화를 지닌 환경에서 다양한 얼굴 영상들을 실험한 결과 높은 정확도를 보여주었다.

This paper proposes a new reconstruction method of high-resolution facial image from a low-resolution facial image based on a recursive error back-projection of top-down machine learning. A face is represented by a linear combination of prototypes of shape and texture. With the shape and texture information about the pixels in a given low-resolution facial image, we can estimate optimal coefficients for a linear combination of prototypes of shape and those of texture by solving least square minimization. Then high-resolution facial image can be obtained by using the optimal coefficients for linear combination of the high-resolution prototypes, In addition to, a recursive error back-projection is applied to improve the accuracy of synthesized high-resolution facial image. The encouraging results of the proposed method show that our method can be used to improve the performance of the face recognition by applying our method to reconstruct high-resolution facial images from low-resolution one captured at a distance.

얼굴 인증에서 가장 보편적으로 사용되고 있는 주성분 분석(PCA . Principal Component Analysis)은 정면 얼굴과 같은 특징 패턴에 대해서 비교적 높은 성능을 보인다. 인식률을 떨어뜨리지 않으면서 데이터량을 줄일 수 있는 효과가 있어 클래스를 잘 축약하여 표현하기에 유용하다. 하지만 조명이나 표정의 변화에 대해서는 성능을 보장할 수 없다 이를 보완하기 위해 성분이 다른 클래스간의 분리가 수월하도록 선형판별분석(LDA Linear Discriminant Analysis)을 사용한다 LDA는 데이터의 양이 적을 때는 성능이 떨어지는 단점이 있다 그래서 PCA와 LDA를 융합한 기술을 사용하면 더 나은 성능을 얻을 수 있는데 Min, Max, Mean, Append, Majority voting방법 등이 이에 해당된다. 하지만 기존 연구에서는 제한적 데이터베이스에 대한 실험에 그쳐 실험 결과의 객관성이 부족했다. 본 논문에서는 정형화된 환경에서 여러 가지 데이터베이스를 사용해 실험함으로써 Min, Max, Mean 융합 알고리즘의 성능을 비교 분석한다. 융합 알고리즘이 언제나 좋은 성능을 내는 것은 아니지만 얼굴영상에서 조명이나 표정 등이 변화함에 상관없이 일정 수준의 인증율을 보장하고 있다.

A trust-region method is a quite attractive optimization technique. It is, in general, faster than the steepest descent method and is free of a learning rate unlike the gradient-based methods. In addition to its convergence property (between linear and quadratic convergence), ifs stability is always guaranteed, in contrast to the Newton's method. In this paper, we present an efficient implementation of the maximum likelihood independent component analysis (ICA) using the trust-region method, which leads to trust-region-based ICA (TR-ICA) algorithms. The useful behavior of our TR-ICA algorithms is confimed through numerical experimental results.

DNA 마이크로어레이 기술의 발전은 암의 조기 발견 및 예후 예측을 가능하게 해주었으며, 이와 관련된 많은 연구가 진행 중이다. 마이크로어레이 데이터의 분류에서 관련 유전자들의 선택은 필수적이며, 유전자 선택방법은 분류기와 짝을 이루어 특징-분류기를 형성한다. 이제까지 여러 가지 특징-분류기를 사용하여 마이크로어레이 데이터를 분류해 왔지만, 알고리즘의 한계와 데이터의 결함 등으로 인하여 최적의 특징-분류기를 찾기 어려웠다. 따라서 앙상블 분류기를 이용하여 높은 분류성능을 얻는 방법이 시도되어왔으며. 최적의 것을 찾기 위하여 유전자 알고리즘이 사용되기도 했다. 본 논문에서는 이를 발전시켜 다양한 최적의 앙상블을 생성하기 위해 종분화 방법을 사용한다. 림프종 암 데이터에 대하여 leave-one-out cross-validation을 적용한 결과, 제안한 방법으로 다양한 최적해를 탐색하는 것을 확인할 수 있었다.

지문은 사람마다 고유한 특징 정보를 가지고 있어 오래 전부터 가장 신뢰할 수 있는 생체 특징으로 알려져 왔다. 따라서 범죄수사, 출입통제, 입출금 서비스 등 많은 분야에서 지문을 이용하여 개인 인증을 실시하고 있다. 그러나 지문인식은 아직까지 인식성능, 처리속도 대용량 지문 분석 등에서 많은 문제점을 가지고 있다. 특히 지문인식에서 인식성능은 다양한 지문수집 환경의 변화와 실시간 인증에 적응하도록 요구되고 있다. 본 논문에서는 지문인식에서 흔히 사용하는 특징점 추출 방식을 개선하여 전체적인 인식성능을 향상시키기 위한 방법으로 그리드 기반 매칭 방법을 제안하고 기존의 매칭 알고리즘과 비교하여 결과를 분석한다. Nitgen DB 4로 실험한 결과, 일반적인 매칭 알고리즘인 Jain의 특징점 패턴 정렬 매칭 방법 보다 인식성능이 우수함을 알 수 있었다.

지문인식시스템은 크게 지문의 특징 추출단계, 입력지문과 유사한 후보지문을 찾는 검색단계, 마지막으로 입력지문과 후보지문들 간의 동일성을 판단하는 검증단계의 세 부분으로 나뉠 수 있다. 그리고 대규모 지문 데이터베이스를 기반으로 인식시스템을 구축하는 경우, 지문인식의 정확성과 더불어 신속성도 함께 고려해야 한다. 본 논문에서는 지문인식시스템의 전체 성능 향상을 위해 분류 단계에서의 개선방안으로 유전자알고리즘 기반의 특징 선택과 이의 조합을 다중분류기로 구축하는 2단계분류방법을 제안한다. NIST 데이터베이스 4에 대하여 실험한 결과 기존연구의 결과에 필적하는 분류율을 나타냈으며, 유전자알고리즘을 통해 적합한 방향성 조합을 제시할 수 있었다.

이 논문은 한 대의 카메라에서 얻은 일련의 영상을 해석하여 단순한 2차원의 영상을 3차원물체로 복원하는 방법에 대해 설명을 한다. 이러한 3차원 복원 방법은 카메라 내부 변수가 동일하다는 가정을 이용하여 별도의 캘리브레이션 작업 없이 한 대의 카메라로부터 얻은 여러 장의 영상을 이용한다. 이 논문에서 제안한 방법은 내부 변수 중 카메라 행렬의 단순화와 사영 기하를 이용한 것이다 이 방법은 실제 비디오 프레임에 가상의 그래픽 모델을 더하는 AR (Augmented reality) 분야에 특히 유용하다 이 논문에서의 실험은 실제 여러 비디오 스트림 데이터를 바탕으로 수행되었고, 하나의 카메라를 사용한 동영상에서 3차원 구조로 복원하는 실험 결과는 시스템의 유용성을 보여준다.

신경망의 테스트 단계를 실시간으로 처리하기 위해 많은 노력이 있었다 본 논문은 일반적인 그래픽스 하드웨어를 이용하여 더욱 빠른 신경망을 구현하고, 구현된 시스템을 영상 처리 분야에 적용함으로써 효용성을 검증한다. GPU는 CPU보다 병렬연산에 효과적이다. GPU의 병렬성을 효율적으로 사용하기 위하여, 다수의 신경망 입력벡터와 웨이트벡터를 모아서 많은 내적연산을 하나의 행렬곱 연산으로 대체하였고, 시그모이드와 바이어스 항 덧셈 연산도 픽셀세이더로 병렬 구현하였다. ATI RADEON 9800 XT 보드를 이용하여 구현된 신경망 시스템은 CPU를 사용한 기존의 시스템과 비교하여 정악도의 차이 없이 30배 정도의 속도 향상을 얻을 수 있었다.

영상에서 Edge는 영역의 경계를 표현하며. 특징으로는 픽셀 밝기의 불연속점을 나타낸다. 이러한 Edge를 찾아내는 Edge detection은 설러 가지 영상 처리 기법에서 유용하게 사용되고 있다. 현재까지 많은 알고리즘들이 제안되었으며. 이 논문에서는 이러한 알고리즘들에 대한 장단점을 파악하고, 미분 연산자를 이용한 Sobel, Prewitt. Roberts. Laplacian, 그리고 Canny 마스크를 이용한 윤곽선 검출방법과 Discrete Sing에ar Convolution (DSC) 알고리즘을 이용한 윤곽선 검출방법을 백색 가우시안 잡음 환경과 비 잡음 환경에서 비교해 보았다.

본 논문에서는 두 개의 직교하는 소실점(Orthogonal Vanishing Points)을 이용하여 카메라의 내부 파라미터를 추정하기 위한 방법을 제안한다. 카메라 보정(camera calibration)은 2차원 영상으로부터 3차원 정보를 얻기 위한 중요한 단계이다. 기존의 소실점을 이용한 대부분의 방법들은 세 개의 직교하는 소실점을 사용하여 파라미터론 추정하지만, 실제 영상에서는 세 개의 직교 소실점을 포함하는 영상을 획득하는 것은 어려운 문제이다 따라서 본 논문에서는 2개의 직교 소실점을 사용하여 카메라 U부 보정을 위한 기하적이고 직관적인 새로운 방법을 제안한다. 주점(principal point)과 초점거리(focal length)는 Thales의 이론을 기초한 기하학적 제약사항으로부터 다중 반구(multiple hemispheres)들의 관계로부터 유도된다.

소실점은 실 공간의 평행한 직선들이 영상에서 만나는 점으로서 카메라 파라미터 추정. 영상을 사용한 3차원 구조복원 등에서 널리 사용되는 영상 상에 존재하는 3차원 기하에 대한 암묵적인 특징 정보이다. 본 논문에서는 영상으로부터 안정적으로 소실점을 검출하기 위한 새로운 방법을 제시한다. 먼저 단위구 상에서 셀 기반의 소실 공간을 EM 알고리즘의 초기 소실점으로 사용함한 신뢰성 있는 소실점 추출 방법을 제안한다. 또한 단일 영상에서 제거되지 않는 이상치에 대해 다중 영상에서 H응 직선이 가자는 사영불변치인 planar collineation과 harmonic range를 이용하여 보다 정확한 소실점을 구하기 위한 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘을 다양한 영상을 통해 실험한 결과 안정적이고 신뢰할만한 소실점 검출이 가능하였다.

주행 중인 차량 뒷 번호판을 획득하여 이진화하는 과정에서 번호판 주변의 움푹 들어간 차량구조 영향으로 인하여 번호판에 그림자가 드리워지게 된다. 그림자가 진 상황에서 영상을 이진화를 하게 되면 번호판 문자가 확실하게 나오지 않게 된다. 따라서 그림자가 드리워진 번호판에 대해서 그림자 영역의 경계를 구하여 처리를 하고, 그림자가 진 부분과 그림자가 지지 않은 부분을 각각 이진화한 후 두 부분을 합하여 번호판 문자를 얻어낸다. 그림자 처리 방법을 사용할 경우 일반적인 이진화를 했을 때 보다 훨씬 좋은 번호판 문자를 얻을 수 있었다.

PDA에서 사용하는 대부분의 CPU는 실수 연산 구성요소(float computation component)가 없는 정수(integer) CPU를 사용한다. 인공 신경망(neural network)과 같은 실수 연산이 많은 알고리즘은 PDA에서 많은 수행시간을 가진다. 본 논문에서는 이런 단점을 해결하기 위해 무선 랜(LAN)으로 연결된 Client(PDA)/Server(PC) 구조를 이용한 효과적인 문자 추출 시스템을 제안한다. Client(PDA)는 대략적인 문자 추출 결과를 JPEG으로 압축하여 전송속도를 최소화한다. Server(PC)는 Client(PDA)의 결과를 바탕으로 정밀한 문자 영역 추출을 위해, 텍스춰 분류 방법과 연결 성분 분석 방법을 이용한다. 실험에서 제안한 방법은 속도뿐만 아니라 문자 추출에서도 효과적이었다.

본 논문에서는 칸투어 추적의 정확도 향상을 위하여 배경이 제거된 에지 중에서 실제로 추적하고자 하는 객체의 경계선에 존재하는 에지들을 선택하는 방법을 제안한다 우리는 전 프레임에 존재하는 객체 칸투어의 수직 방향 그래디언트를 계산한다. 또한 다양한 크기를 가진 면적의 개념을 사용한 그래디언트 계산은 노이즈에 의한 영향이나 작은 체크무늬의 텍스쳐를 가진 장면에서도 정확하게 객체의 경계선에 존재하는 에지를 선택할 수 있게 한다. 우리는 이렇게 다양한 크기로 계산된 그래디언트값들은 가중치를 사용하여 합으로 계산하고 이 값이 큰 에지들을 경계선에 존재하는 에지로 고려한다.

유전자 발현은 유전자가 mRNA와 생체의 기능을 일으키게 하는 단백질을 만들어내는 과정이다. 유전자 발현에 대한 정보는 유전자의 기능을 밝히고 유전자간의 상관 관계를 알아내는데 중요한 역할을 한다. 이러한 유전자 발현 연구를 위한 정보를 대량으로 신속하게 얻을 수 있는 도구가 DNA Chip이다. DNA Chip으로 얻은 수백-수천 개의 데이터는 그 데이터만으로는 의미를 갖지 못한다. 따라서 유전자 발현 정도에 따라 수치적으로 획득된 데이터에서 의미적인 특성을 찾아내기 위해서는 클러스터링 방법이 필요하다. 본 논문에서는 수많은 유전자 데이터 중에서 주요 정보를 포함한 것으로 판단되는 유전자 데이터를 선택하여 특징간을 계산하고 신경망 학습을 이용한 클러스터링하는 알고리즘에 대해서 기술한다.

본 논문에서는 저해상도 및 저대비의 특성을 지니는 문자 영상으로부터 특징을 추출하고 연상메모리를 이용하여 대상 문자를 인식하는 방법을 소개한다. 저해상도 영상의 이진화 과정에서 발생할 수 있는 정보의 왜곡 현상을 피하기 위하여 입력 영상의 gradient 정보를 이용하여 특징을 추출한다 저해상도 일 저대비의 특성을 지니는 문자 영상의 경우 입력 영상에 noise가 존재하거나 충분한 정보가 포함되어 있지 않은 경우 특징벡터에 상당한 왜곡을 초래하게 된다. 손상된 특징을 복원하기 위하여 연상메모리를 이용한다. 인식하고자 하는 문자 영상들의 prototype 영상들을 이용하여 연상메모리의 weight matrix를 구성한다. weight matrix를 이용해서 입력 영상이 가지는 특징과 가장 비슷한 특징을 가지는 prototype 영상의 특징벡터를 생성함으로써 손상된 특징을 복원하게 된다. 제안된 시스템을 이용하여 실험한 결과 noise가 존재하거나 정보가 충분하지 않은 입력 영상에 대해서 비교적 놀은 인식률을 얻음을 볼 수 있었다.

현재 의료 영상을 이용한 신속하고 정확한 진단과 치료를 위하여 각 기관별로 영상을 분할하는 방식이 기본적으로 사용되고 있다. 본 논문에서는 워터쉐드(Watershed) 알고리즘을 이용하여 해부학적 기관 중 폐 영역을 분할하는 방식을 제안한다. 초기에 소벨 에지 마스크(Sobel Edge Mask)를 이용하여 윤곽선을 강조하여 워터쉐드 알고리즘을 적용하였을 경우 과다 분할되는 문제점이 발생한다. 이를 해결하기 위하여 제거(Opening) 연산과 채움(Closing) 연산을 이용하여 마커(Marker) 정보를 추출하여 워터쉐드 알고리즘을 재적용하여 폐 영역 이미지를 분할하였다. 본 논문에서 제안한 마커 정보를 이용한 워터쉐드 재적용 방식은 폐 영역 효율적이고 정확하게 추출한다.

동영상에서 객체의 추출은 객체 단위로 압축하는 MPEG-4와 객체의 특성을 기술하고 유사한 영상을 검색하는 기능을 가진 MPEG-7에 기반 기술로, 동영상의 효과적인 압축 및 색인, 검색에 유용하게 사용되는 방법이다. 본 논문에서는 시간적 정보와 공간적 정보를 이용한 영상 분할 방법을 제시한다. 동영상은 배경 화면과 전방 객체로 이루어져 있는데, 여기서 프레임간 모션벡터로 글로벌영상(배경영상)의 움직임을 분리할 수 있다. 이 Motion-based Segmentation을 통해 배경과 전방객체를 분리하여 rough한 전방객체를 추출하게 된다. 그리고 시간적 분할을 통해 얻은 rough한 전방객체에 모폴로지 변환과 Watershed 알고리즘을 적용하여 배경과 전방객체의 모호한 부분을 제거함으로써 효과적으로 전방객체를 추출한다.

요즘 Web-Browsing, 영상 데이터 베이스 그리고 원격 진료와 같은 여러 응용 분야에서는 압축할 이미지내의 사용자의 관심 영역을 다른 영역보다 더 우선적으로 처리할 필요가 있다. 즉, 영상을 전송하는데 있어서 관심영역(ROI ： Region Of Interest)을 먼저 전송하고, 영상 복원 시에도 영상의 전체 영역 중 ROI 영역이 우선적으로 복원하여야 하는 경우가 있다. Maxshift 방법은 JPEG2000 ROI Coding 에서 표준으로 사용하고 있다. 그러나 Maxshift 방법은 단지 하나의 ROI 영역만을 처리 가능하다. 본 논문에서는 기존의 방법을 이용하여 우선 순위를 가지는 Multiple ROI Coding 기법을 제안한다. 제안한 방법에서는 계수값들의 비트 플레인에 대한 스케일링 변수를 이용하여 우선 순위를 가지는 Multiple ROI 부호화가 가능함을 보이고, 저 비트율에서 Maxshift 방법보다 좀 더 우수한 성능을 확인하였다.

선택적 주의선택 알고리즘 중 색상과 밝기 지도를 만드는 부분을 실시간 처리에 적용하고, 저주파수가 주로 분포하는 영역과 물체의 움직임이 감지된 영역을 입력 영상에서 찾아내어 가중치별로 합산함으로서 실시간으로 선택적 주의를 줄 수 있는 시스템을 구현했다.

본 논문에서는 테트리스 게임을 위한 비젼 기반의 인터페이스를 제안하고 있다 제안된 인터페이스는 카메라로부터 실시간으로 입력되는 연속 영상에서 손의 제스처를 인식하고, 인식된 제스처를 게임의 명령으로 사용한다 테트리스 게임에 필요만 6개의 명령은 손의 자세로 정의되는 세 종류의 정적 제스처와 손의 자세와 움직임으로 정의되는 세 종류의 동적 제스처 정의된다. 손의 자세는 손 영역의 불변 모멘트로 표현하였고, 입력된 손 영역의 자세는 미리 학습된 불변 모멘트 값들과의 거리차이를 비교하여 분류한다. 실험 결과에서 제안된 시스템이 실시간 테트리스 게임의 인터페이스로 적용가능함을 보였다.

CG 기술의 발전으로 실사 이미지 위에 3d 애니메이션을 적용하는 실감나는 영화를 많이 볼 수 있다 그러나 아직까지도 실사 이미지와 3d 애니메이션 합성은 그래픽 아티스트의 수작업이 많이 필요하다. 본 논문에서는 자연 환경을 포함하는 실사 비디오에서 영상 분석 기법을 적용한 혼합 현실 시스템을 제안한다. 비디오 프레임에서 하늘, 바다 등 일정한 칼라 패턴을 가지는 영역을 분류하고 이 영역에 대해서 그래픽 객체를 삽입한다. 시스템의 각 단계에서 사용자 인터페이스를 제공하여 필요한 입력값을 제공받는다. 본 연구에서의 기법은 간단한 그래픽 입력 과정 이외에는 대부분의 과정이 자동으로 처리되므로 혼합 현실이 방송, 영화 특수 효과 등의 작업에 편리하게 이용될 수 있다.

본 논문에서는 실외 환경의 실시간 감시 시스템에 응용할 배경 모델링을 설계 구현한다. 일반적인 감시 시스템은 배경 모델링, 오브젝트 검출, 그리고 오브젝트 추적으로 나뉜다. 실시간으로 배경 모델링과 갱신을 수행하고 객체를 추적하기 위해서는 연산 시간이 적어야하며 노이즈 제거를 수행해야 한다. 노이즈 제거를 위하여 메디안 검출 방법을 이용하고 있으나 정렬 시간이 많은 문제점이 있다. 본 논문에서는 윈도우 기반의 러닝 윈도우 리스트 (running window list)를 제안하여 메디안 정렬 시간을 최소화하고 실시간으로 배경 모델링과 배경 갱신을 수행하는 방법을 제안한다.

프로젝션 화면(projection display) 상에 보여지는 가상의 물체를 사용자가 직접 조작할 수 있는 인터페이스를 제공하기 위해서는 전경 물체를 검출해내는 과정이 필수적이다. 이전의 색상 정보만을 이용하는 방법은 몇 가지 제약 조건을 가지고 있었다. 본 논문은 색상 보정 (color calibration)과 스테레오 정보(stereo information)를 이용하여 프로젝션 화면 내의 전경물체를 검출하는 방법을 제안한다. 실험에서는 프로젝터를 통해 책상 표면에 투사되는 영상과 일반 캠코더를 통해 얻어진 영상 사이의 왜곡을 기하 왜곡과 색상 왜곡으로 정의하여 모델링 하였고, 스테레오 정보를 이용하여 얻어진 최종 결과를 통해 제안된 방법의 실효성을 입증할 수 있었다.

본 논문에서는 별도의 센서를 부착하지 않고 영상만을 이용하여 실시간으로 손 형상을 인식하는 알고리즘에 대해 기술한다. 손은 형상이 매우 복잡하기 때문에 2차원 형상의 불변량에 해당하는 에지의 방향성 히스토그램을 이용하여 인식을 행한다. 이 방법은 복잡한 배경에서 색상정보를 이용하여 손 영역이 정확히 추출되면 계산량이 적고 조명변화에 덜 민감하기 때문에 실시간 손 형상 인식에 적합하다. 본 논문에서는 손의 형상제시 방향이 변하는 경우에도 인식을 가능하게 하기 위해 주성분 분석법을 사용하여 인식오차를 줄이는 방법을 기술한다. 이 방법을 사용함으로써 손 형상이 3차원적으로 회전에 의해 변하는 경우도 인식가능하게 되었다. 실험부분에서 제안하는 방법을 이용하여 가정용 가전제품이나 게임을 제어하는 실시간 휴먼 인터페이스 시스템 제작기술로 활용될 수 있음을 보인다.

본 논문에서는 컬러 영상에서 얼굴 구성요소 융합을 이용하여 얼굴 영역을 검출하는 방법을 제시한다. 먼저 광범위한 조명 환경과 인종을 포괄하는 피부색의 범위를 이용해 피부 영역을 검출하고. 영역 그룹화로 후보 얼굴 영역을 찾는다. 색 정보를 이용해 얼굴 구성요소(눈, 입)를 검출한 후, 검출된 구성요소와 구성요소 간의 관계를 융합하여 주어진 영상에서 얼굴 영역을 검출한다. 본 논문이 제안하는 구성요소 융합 방법은 구성요소 간의 관계에 대한 불확실성을 고려하고 있어, 구성요소간의 최적의 조합으로 얼굴의 크기와 포즈, 조명의 변화가 어느 정도 허용된 얼굴 검출이 가능하다.

본 논문에서는 웨이블릿 변환과 Direct LDA(DLDA)을 사용한 홍채 특징추출 방법을 제안한다. 이것은 획득한 홍채 영상으로부터 독특한 특징을 추출하기 위해 특별히 이차원 이산 웨이블릿 변환의 다중해상도 분해 방법을 사용하는 것이다 또한 홍채의 다양한 웨이블릿 성분으로부터 변별력을 가진 특징을 얻을 수 있도록 DLDA 기법을 적용하였다. 이러한 특징추출 방법은 이동이나 회전에 변하지 않는 알고리즘을 요구하는 홍채의 모양을 묘사하는데 적합하다. 홍채의 패턴정합을 위해서는 최근접 평균 분류기(Nearest Mean Classifier)를 사용하였다. 본 논문에서 인간의 홍채인식을 위해 제시한 방법이 홍채패턴을 표현하는 효과적인 방법이며, 시간 및 공간의 절약이라는 측면에서 유리하다는 것을 보여준다.

기존의 번호판 인식 시스템에서는 대부분 카메라가 고정 상태에서 차량의 전면부를 찍어 영상을 획득하고, 이로부터 번호판을 추출하고 인식한다 그러나 본 연구에서는 기존 연구들과 달리 이동 중인 자동차에 카메라를 설치하여 움직이는 자동차의 영상을 획득하여 번호판을 추출하고 인식한다. 인식하고자 하는 영상이 잡음이나 왜곡 없이 깨끗하다면 인식 과정은 간단하게 수행될 것이다. 그러나, 실제로 얻어진 영상은 간단한 방법으로 인식하기에는 어려올 정도로 왜곡이나 변형이 심한 경우가 많다. 따라서 본 논문에서는 SVM 전단에 모듈라 신경망을 결합하여 인식하는 방법을 사용함으로써 잡음과 같은 변형에 덜 민감하도록 하고자 하였다. 실험결과, 제안하는 분류기를 이용한 방법이 번호판 인식에 우수한 성능을 보임을 확인하였다.

본 논문은 위상한정상관법을 이용하여 손상된 지문을 인식할 수 있는 방법을 제안한다. 위상한정상관법은 등록된 사람의 지문에 대하여 등록되지 않은 사람의 지문보다 상대적으로 높은 피크치를 나타내지만, 여러 가지 원인으로 손상된 지문에 대하여도 피크지에 대한 임계치를 찾아냄으로써 입력지문이 등록지문과 동일한지 여부를 판정할 수 있음을 보인다. 실험을 통하여 손상되는 원인별 실험적 임계치를 제시하고, 위상한정상관법과 제안된 임계지 설정방법에 의하여 손상된 지문에 대하여 유효함을 보인다.

현재 연구되고 있는 대부분의 홍채인식 기술은 홍채영역 추출 시, 획득된 눈 영상의 기울기가 일정하다는 가정에 기초하고 있다. 그러나 머리가 일정한 기울기를 가지고 있지 않다면 인식률의 저하를 가져오게 된다. 본 논문에서는 이 문제를 보완하기 위한 방안으로, PCA를 이용하여 분산이 최대가 되는 방향을 구하고 이를 기준으로 홍채데이터를 추출하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 우리가 제안하는 방법을 사용하여 실제 다양한 기울기로 취득한 모든 눈 영상에 대한 실험을 한 결과, 98.97%의 인식률을 얻어 비교적 일정한 홍채영역을 추출할 수 있음을 입증하였다.

본 논문에서는 노이즈 모델에 기반한 훼손된 얼굴 영상의 인증하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 먼저 학습 단계에서 노이즈 파라미터의 변화에 의해 훼손된 영상을 생성한다. 그 훼손된 영상과 노이즈 파라미터는 PCA에 의해 훼손된 영상과 노이즈 파라미터들의 선형 조합으로 표현된다. 테스트 단계에서는 훼손된 영상으로 LSM(Least-square minimization)방법을 적용하여 훼손된 영상의 노이즌 파라미터를 추정한다. 그리고 추정된 노이즈 파라미터를 가지고 원본 영상으로부터 합성된 영상을 생성하고, 그것을 테스트 영상과 인증한다. 실험 결과는 제안된 방법이 노이즈 파라미터를 정확하게 추정하여 얼굴 인증의 성능 개선 가능성을 보여준다.

본 논문에서는 Contrast map과 Salient point를 이용하여 영상에서 중요한 객체를 자동으로 추출하는 방법을 제안한다. 우선 인간의 시각 체계와 유사한 밝기(luminance), 색상(color) 그리고 방향성(orientation) 3가지의 특징정보를 이용하여 각각의 특징정보로부터 feature map을 생성하고 이 3가지의 feature map을 선형 결합하여 contrast map을 생성한다. 이렇게 생성된 하나의 contrast map을 이용하여 대략적인 Attention Window (AW)의 위치를 결정한다. 다음으로, 영상으로부터 웨이블릿 변환을 적용하여 salient point를 찾고, salient point의 분포와 contrast map의 중요도에 따라 AW의 크기를 실제 중요 객체의 크기와 가장 유사하도록 축소시킨다. 이렇게 선택되고 축소된 AW안에서 실제 중요 객체를 추출하기 위해 AW 내부에 존재하는 영상에 대해서만 영상 분할을 하고 불필요한 영역을 제거하여 자동으로 중요객체를 추출하도록 한다.

본 논문에서는, 고유 얼굴 분포를 기반으로 하여 퍼지 이론을 이용한 얼굴 인식 기법을 제안한다 고유 얼굴의 가중치값들에 대해 각각의 분포를 이용한 소속도 함수가 계산되며. 소속도 함수를 통해 계산된 소속도는 신경망을 통해 학습된다.

본 논문에서는 웨이블릿을 이용한 알고리즘으로 얼굴을 검출하고 검출된 얼굴을 움직이는 Pan-Tilt 카메라상에서 추적하는 방법을 제안하고자 한다. 우리는 얼굴 검출을 위해 다섯 종류의 간단한 웨이블릿을 사용하여 특징을 추출하였고 AdaBoost(Adaptive Boosting) 알고리즘을 이용한 계층적 분류기를 통하여 추출된 특징들 중에서 얼굴을 검출하는데 강인한 특징들만을 모았다. 이렇게 만들어진 특징집합들을 이용하여 입력받은 영상에서 초당 20프레임의 실시간으로 얼굴을 검출하였고 영상에서 얼굴 위치와 Pan-Tilt 카메라 위치를 계산하여 실시간으로 움직임을 추적하는데 성공하였다.

본 논문에서는 사람의 얼굴표정을 구분하기 위해서 무표정 영상으로부터 18개의 특징점을 찾고, 그 특징점 간의 거리를 템플릿으로 이용하는 방법을 연구하였다. 얼굴표정인식을 위해 정의된 기본 템플릿과 입력 표정 영상에서의 특징정 간의 상대적인 거리의 차이와 특징점의 좌표변위 차이를 이용하여 표정을 구분하도록 하였다. 각 테스트 표정영상의 특징점은 주요 얼굴요소로부터 아이겐포인트(eigen-point)를 자동으로 추출하였다. 표정 인식은 신경망 학습을 통해서 기쁨, 경멸, 놀람, 공포 슬픔 등 5가지로 나누어 실험하였고, 신경망의 인식 결과와 사람의 인식 결과를 통해서 비교한 결과, 72%의 인식성능을 보여주었다.

현재까지도 대부분의 필기체 한글 인식은 완벽한 분할을 가정하여 개발되고 있으며 한글 분할 그 자체에 대한 관심은 매우 낮은 편이다. 본 논문에서는 무제약 필기체 한글을 분할하기 위하여 중심점을 이용한 분할방법을 제안한다. 제안된 방법은 기존의 분할 방법들이 갖는 직선화된 분할경로 뿐만 아니라, 문자내에 존재하는 여백의 정보를 활용하여 꺽은선 형태의 분할경로도 찾을 수 있다. 이를 위해 먼저, 한글 문자열에 대한 전처리 과정과 수직투영을 통해 분할대상을 결정한다. 그리고 문자에서 특징점을 찾고 인접한 특징점들 간의 중심점을 찾아서 가상의 분할 경로를 생성한 뒤 최적 분할 경로를 결정한다.

본 연구에서는 필기체 한글의 글자단위의 분할을 위해 배경 세선화(Background thinning)라는 방법을 제안한다. 배경 세선화 방법은 글자와 글자 사이에 존재하는 배경의 정보를 세선화 처리하여 필기체 한글에서 많이 발생할 수 있는 중첩(Overlap)글자와 연결(Touched)글자를 서로 분할하는데 효과적인 성능을 보였다. 배경 세선화를 이용하여 글자를 분할하는 방법은 인식과정의 판단을 필요하지 않은 외적분할 방법으로 빠른 속도의 분할 성능을 보였다. 이 방법은 특히, 중첩된 글자의 분할에 탁월한 성능을 보였을 뿐만 아니라, 연결된 글자에 대해서도 좋은 성능을 보였다.

홍채인식 시스템은 영상획득, 전처리, 특징 추출, 패턴 정합의 단계로 이루어져 있다. 이 중 특징 추출은 특징 차원의 감소뿐만 아니라 분류 정착도의 증가를 위한 필수적인 과정이다. 본 논문에서는 특징을 추출하는데 있어서, 홍채데이타에 웨이블렛 변환의 다해상도 분석 기법을 시도하여 일정 영역을 추출한 후, 그 영역에 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)을 적용하여 가장 분별력 있는 특징들만을 추출 및 사용하는 홍채인식 시스템을 제안한다. 유전자 알고리즘의 선택연산자로는 적응도 비례 방식과 전역 엘리트 방식을 사용하였으며, 적합도 함수로는 Gaussian Kernel을 사용하는 Support Vector Machine(SVM)을 사용하였다. 본 시스템을 통해 나온 최적의 특징집합을 이용한 SVM분류기로 인식률을 알아본 결과 웨이블렛만을 사용했을 때 보다 대략 1.5%정도 더 좋은 인식률을 얻을 수 있었다.

다양한 개인 생체 정보 중에서 비교적 높은 인식률과 사용자 편의성을 제공하는 것은 홍채 인식이다. 그러나, 현재의 홍채 인식은 수동 영상 획득 시스템으로 비접촉식이라는 사용자 편의성을 제대로 제공을 못하는 것이 현실이다. 이것은 정밀한 홍채 영상 획득을 위하여 고해상도의 영상 획득 장비의 필요와 정확한 홍채 위치 수적의 어려움으로 인한 문제이다. 본 연구에서는 24bit 칼라 영상을 이용한 사랑의 얼굴 형태의 인식과 인식된 얼굴 형태에서의 눈 영역 추적 확대를 통한 실시간 자동 홍채 인식 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템에서 얼굴의 피부색을 이용한 얼굴 인식 방법이외에 윤곽선 검출 정보를 이용한 기울기 보정과 눈 영역 검출을 실행하여, 이를 이용하여 눈 영역 추적과 확대를 실행을 한다. 그 다음 과정으로 눈 영역 영상에서 동공 중심을 획득하여 그 중심을 이은 선분으로 기준선을 잡아 홍채를 획득하는 과정으로 이루어지게 된다.

특징점 기반 지문 인식 시스템은 지문의 특징점 정보를 사용하기 때문에 교문 획득 시 발생하는 거짓 특징점에 많은 영향을 받는다. 거짓 특징점의 제거를 위해 특징정의 이웃 융선을 추적하는 위상 검증 방법(Topological validation)은 거짓 특징점 제거에 뛰어난 효율을 보이지만 올바른 특징점까지 제거되는 단점이 있다. 본 논문에서는 올바른 특징점이 거짓 특징점으로 오판되어 제거되는 것을 줄이기 위챈 가보 필터를 사용하여 특징점 주위 영역을 특징점 방향과 특징점 방향에 수직인 방향으로 필터링 수행 후 특징값의 차를 구하여 특징점의 품질을 평가하였다. 특징값이 일정 기준을 넘는 좋은 품질의 영역에서 추출된 특징점이면 거짓 특징점 제거 알고리즘을 수행하지 않음으로써 올바른 특징점이 제거되는 것을 막을 수 있었고 이와 같이 추출된 특징점들을 이용해 실험한 결과 ERR(Equal eRror Rate)에서 1.7%의 성능 향상을 보였다.

사랑시각은 입력되는 전체영상을 한 번의 필터링으로 처리하기 보다는, 여러 단계의 필터링을 통해 현저함이 두드러지는 지역을 탐지한다. 본 논문에서는 동물의 시각정보처리 과정에 기반을 두고 주의 지역을 찾아내기 위해 다중 해상도의 복수의 필터를 사용하여 선별된 각 후보지정의 이미지를 처리하는 것을 제안한다.

능동 네트워크 (active network) 는 각 네트워크 요소들이 단순한 데이터 전달 뿐 아니라 데이터를 다루는 프로그램을 탑재/수행함으로써 네트워크 상에서 부가적인 작업을 가능하게 한다 본 논문에서는 자료 흐름 모델에 기반 한 능동 네트워크 언어를 제안하고 Java 환경에서 수행을 가능하게 하는 변환기와 보조 API를 제안하였다.

응용프로그램 로더와 동적 링커는 응용프로그램이 실제로 실험되기까지의 준비 과정을 담당하는 프로그램들이다. 최근의 WIPI 표준은 휴대폰에 새로운 응용프로그램을 전송 받아 수행할 수 있는 환경을 제안하고 있지만, 휴대폰과 같은 제한된 이동단말기에서 사용할 안한 로더와 동적 링커는 공개되어 있지 않다. 본 논문에서는 이동단말기 환경에서 응용프로그램 로더와 동적 링커를 개발하는 과정을 설명한다. 개발에 참가한 연구진의 경험을 소개함으로써 이후의 비슷한 환경에서 로더와 링커를 개발하려는 연구자들에게 중요한 참고자료로 활용될 수 있을 것이다.

가상 기계란 하드웨어로 이루어진 물리적 시스템과 달리 소프트웨어로 제작되어 논리적인 시스템 구성을 갖는 개념적인 프로세서이다. 기상 기계 기술은 프로세서나 운영체제가 바뀌더라도 응용프로그램을 변경하지 않고 사용할 수 있는 장점이 있다. 임베디드 시스템을 위한 기상 기계 기술은 모바일 장치나 디지털-TV 등에 탑재할 수 있는 핵심기술로서 다운로드 솔루션에서는 꼭 필요한 소프트웨어 기술이다. 현재 EVM이라 명명된 임베디드 시스템을 일한 가상 기계에 대하여 연구가 진행 중이다. 이러한 연구의 일환으로 본 논문에서는 기존의 가상 기계를 위안 실행 파일 포맷들의 분석을 기반으로 하여 임베디드 시스템을 위한 실행 파일 포맷인 EVM 파일 포맷(EFF)을 정의한다. 또한 제안한 EFF의 완전성을 증명하기 위하여, 기존에 널리 사용되고 있는 실행 파일인 클래스 파일을 이용해서 구조적으로 증명한다.

프로그램 내에서 심각하지 않은 에러를 예외라고 한다. 자바에서는 프로그래머가 이러한 예외를 명시적으로 처리할 수 있으며 신뢰성 있는 프로그램 개발을 위해서는 발생 가능한 예외에 대한 적절한 처리가 중요하다. 이러한 예외의 처리 여부에 대한 연구는 주로 정적 분석을 중심으로 이루어져 왔으나 프로그램 실행 중에 예외 발생, 전파 경로에 대한 정확한 정보는 제공해주지 못한다. 본 연구에서는 프로그램 변란을 이용해 실행 중에 발생. 처리, 전파되는 예외 정보를 실시간으로 제공할 수 있는 시스템을 설계 개발한다.

고급 언어 (high-level language)로 프로그램을 쓰고 그것이 맞다고 증명 했을때, 프로그램과 증명을 동시에 "컴파일"해주는 방법을 찾으려고 한다. 이러한 방법은 "증명 보내기"(Proof Carrying Code)라는 제안을 실용화할 때 요긴하게 사용할 수 있는 기술이다. 지면관계상 "반복문에서 명령어 끄집어내기"(Loop Invariant Code Motion)라는 최적화 과정에 맞게 Hoare 증명을 변환하는 방법에 대해서만 알아보겠다.

ML프로그램에 메모리 재사용 명령어를 자동으로 삽입하는 변환기의 효과에 대한 실험 결과를 보인다. 분석 및 변환에 드는 비용은 초당 1,582 줄～29,000 줄이었다. 총 생성 메모리의 3.8%～88.6%를 재사용 하도록 변환함으로써 메모리 최고점(memory peak)을 0.0%～71.9% 감소시켰다. 재사용에 의한 프로그램 실행 속도는 25.4% 단축되거나 42.9% 느려졌다. 프로그램 실행 시간 중에 메모리 수거(garbage collection)의 비중이 높을 경우에만 수행 속도가 단축되었다.

PDA나 휴대폰 같은 모바일 장치는 데스크 탑 컴퓨터에 비해 상대적으로 작은 스크린을 가진다 웹 문서는 일반적으로 데스크 탑 컴퓨터 스크린을 기준으로 작성되기 때문에 이러한 웹 문서가 모바일 장치에서 표현되기 위해서는 다수의 좌, 우 스크롤을 필요하게 된다. 이는 문서 내용의 독이성을 떨어뜨리며 사용자에게 많은 불편함을 준다. 본 논문에서는 XML로 작성된 웹 문서를 소형 스크린 장치에 적합하도록 변환하는 주석 기반 XML 변환 시스템을 제안한다. XML 변환 시스템은 분할 정보가 기술된 외부 주석을 이용하여 XML 문서를 소형 스크린에 알맞은 다수의 XML 문서로 분할하고, 분할된 XML 문서를 HTML 문서로 변환하는 과정으로 XML 문서 변환을 처리한다.

현재 XML은 HTML의 대체 마크업 언어로써 그 사용이 확대되어 지고, 또한 XML 데이터를 위한 파서 모델과 파서 구현방식에 대한 연구가 진행되고 있다. 그 연구의 결과로 벤치마킹에서 PULL모델이 빠른 파싱 속도를 나타내었고, 파서의 구현 방식에 있어서는 PULL 모델 파서인 piccolo에서 사용한 parser generator tool인 JFlex와 BYacc/J를 사용하는 방법이 기존 파서 구현 방식에서 사용하던 Hand-write 방식보다 파싱이 빠른결과 [1]를 내 놓았다. 또한 이 두 방법을 이용하여 기존의 파서 보다 파싱을 위한 시스템 설계를 제안하였다[2]. 본 논문에서는 JX-PullParser 시스템을 구현하였고, xml 파서 속도 비교 도구인 saxbench 속도 비교 도구를 사용하여 기존 파서보다 빠른 파싱 속도를 보이는 것을 입증하였다.

유무선 인터넷의 발달로, PDA, 셀룰러폰, Hand-held PC 등 low-end로부터 high-end까지의 다양한 규모의 하드웨어 자원을 가지는 유무선 단말들이 속속 등장하고 있다. 웹 상의 점보 표현을 위한 표준으로 자리잡은 확장성 표기 언어인 XML을 위한 파서 및 뷰어는 그러한 단말에서의 자료 브라우징을 위해 필수적으로 임베딩 되어야할 소프트웨어 중의 하나이다. 본 논문에서는 국내의 모바일 표준 플랫폼 규격으로 채택된 WIPI 기반의 모바일 단말에 내장되어 수행되는 소규모 모듈 기반의 XML 파서가 설계, 구현되며, 그 응용으로 간단한 전자책 뷰어가 구현된다. 본 XML 파서는 경량급으로 셀룰러 폰과 같은 소규모 단말로의 내장을 위해 유용하다.

프로그래머는 프로그램 작성 중 문법적으로 올바르지 않은 문장을 입력할 수 있다. 문법적으로 불완전한 문장 입력은 사용자의 계속적인 편집 상태를 종료하고, 정상적인 파싱을 보장하지 않는 원인이 된다. 따라서, 사용자는 편집기가 제공하는 적절한 오류 처리 루틴을 통해 문법적으로 잘못된 문장에 대해 수정 작업을 실행해야 한다. 에디터 환경에서의 사용자 입력은 입력 부분의 왼쪽, 오른쪽에서 완전하지 못한 형태로 입력될 수 있다. 따라서, 에디터가 문법적으로 빠져있는 부분의 심볼이 무엇인지 정확히 인식 가능하고, 주어진 문법에 따라 부분적인 파스트리를 완성한다면, 사용자의 프로그래밍 편집 상태를 종료하지 않고 계속적인 편집과 성공적인 파싱을 보장할 수 있을 것이다. 본 논문은 파서가 문법적으로 올바르지 않은 문장의 입력에 대해 해당 문법에 따라 빠진 부분을 올바로 인식하고, 누락된 문법 심벌을 찾아 부족한 부분 파스 트리를 완성함으로써 성공적인 편집을 보장할 수 있는 파싱 방법을 제안하고 실험한다. 제안된 파싱 방법을 통해 사용자는 프로그래밍 편집 중 문법 오류에 대한 부담을 줄일 수 있으며, 불완전 입력에 대해 계속적인 파싱을 보장받아 편집 효율을 높일 수 있다.

현재 다양한 시각 프로그래밍 시스템과 다이어그램을 사용하는 모델링 도구가 증가하고 있다. 이러한 도구에서 사용되는 각 그래픽 요소들은 매우 다양하고, 동일한 형태라도 의미가 다르며, 각 그래픽 요소들이 연결될 수 있는 형태가 다르기 때문에 범용적인 그래픽 편집기를 개발하기 어렵다. 본 논문은 다양한 시각 프로그래밍 언어에 적용가능한 편집기를 개발하기 위해 시각적인 표현에 필요한 기본적인 기능을 제공하는 추상적 시각 프로그래밍 편집기와 각 시각적 프로그래밍 언어마다 의미하는 그래픽 요소를 생성하는 토큰편집기를 가진 추상적인 시각 프로그래밍 시스템을 제안한다. 사용자는 제안한 시스템을 이용하여 각 언어별로 알맞은 명시적 시각 프로그래밍 편집기의 생성이 가능하다. 또한. 모든 명시적 시각 프로그래밍 편집기는 플랫폼에 독립적인 형태로 생성이 가능하다.

J2ME 모바일 프로그램은 모바일 기기가 보편화되면서 그 사용이 증가하고 있다. J2ME 프로그램은 자원이 제한된 모바일 환경에서 실행되므로 자원의 효율적인 사용이 매우 중요하다. J2ME 프로그램은 대부분 이벤트-구동 프로그램이여 효과적인 이벤트 관리가 자원 최적화에 않은 영향을 미치며 이벤트 관련 디버깅은 매우 어려운 부분이다. 본 연구에서는 실행 중에 실시간으로 이벤트 발생 및 처리 정보를 보여줄 수 있는 시스템을 설계 개발하였다. 이 시스템은 사용자 옵션에 따라 사용자가 관심 있는 이벤트만을 실행 중에 추적하거나 실행 후에 이벤트 관련 프로파일 정보를 제공한다.

가상기계는 소스 프로그램에 대한 실행 파일 형태를 다양한 종류의 플랫폼에 대한 독립성을 지원하는 프로그램 실행 환경으로서 로더/링커, 인터프리터 및 가상 기계를 특정 시스템에 탑재하기 위한 어댑터로 크게 구성되어 있다. 본 연구팀의 최종 목표는 기존의 가상기계를 기반으로 임베디드 시스템에 적합한 가상기계(EVM)를 개발하고자 한다. 이를 위해 다양한 연구 시도가 진행되고 있으며 본 논문에서는 EVM 개발시에 설계된 실행 파일 형식(*.evm)에 대한 로더를 설계하고 구현하였다. 또한 인터프리터의 실행 효율을 위하여 로더의 출력이 실제 메모리에 저장되는 구조를 개선하였다.

본 논문은 멀티패러다임 프로그래밍을 이용한 효과적인 문제 해결 방식을 보이고 멀티패러다임 사고를 적용한 소프트웨어 설계의 실용적 타당성을 예시하기 위하여 3D 모델링 분야를 위한 멀티패러다임 DSEL을 설계한다. 먼저 3D 모델링 응용에 필요한 프로그래밍 요소를 문제의 특성을 고려하여 패러다임 영역별로 분할하고, 이에 따라 분할된 요소를 대응하는 단일 패러다임을 이용해 설계한다. 마지막으로 단일한 패러다임을 이용해 설계된 각 기능을 통합하고 보완하여 멀티패러다임의 협력 효과를 극대화한다.

본 논문은 대용량 말뭉치로부터 어절 unigram과 음절 bigram 통계 정보를 추출하여 구축한 한국어 자동 띄어쓰기 시스템의 성능을 개선하는 방법을 제안한다 어절 통계를 주로 이용하는 기법으로 한국어 문서를 처리할 때, 한국어의 교착어적인 특성으로 인해 자료부족 문제가 발생한다 이물 극복하기 위해서 본 논문은 음절 bigram간 띄어쓸 확률 정보를 이용함으로써 어절로 인식 가능한 추가의 후보 어절을 추정하는 방법을 제안한다. 이와 글이 개선된 시스템의 성능을 다양한 실험 데이터를 사용하여 평가한 결과, 평균 93.76%의 어절 단위 정확도를 얻었다.

기존의 한글-안자 변환에서는 문맥정보와 통계정보를 고려하지 않는 사전기반의 단어단위 변환 방법을 사용한 반면, 본 논문에서는 언어모델 밀 변환모델을 이용한 문장단위의 한자 자동변환 방법을 제안하고. 사전 미등록어와 복합어의 한글-한자 변환을 위하여 단어분할을 변환의 숨김 과정으로 처리하는 통합모델을 사용하였다. 실험 결과, 전문용어의 한글-한자 변환에서 제한된 한자 데이터를 이용하여 기존의 사전기반 변환보다 나은 결과를 얻을 수 있었다.

중국어의 명사구는 기본 명사구, 최단 명사구, 최장 명사구 등으로 분류할 수 있다. 최장 명사구를 잘 식별해 낼 수 있다면 구문 분석의 복잡도를 크게 낮추고 구문분석의 성능을 향상시킬 수 있다. 각 단어는 시작 태그(O), 종결 태그(C), 한 단어로 이루어진 구 태그(S), 그 외의 태그(N) 등 4가지로 태깅된다. 본 논문은 서로 다른 윈도우 크기(window size)에 기반한 5가지 SVMs 학습 모델을 구축하고 시스템 합성 방법을 이용하여 중국어 최장 명사구 식별에서 85.17%의 정확률을 보여줬다.

분야연상어는 어휘자체가 분야정보를 가지므로 인간이 분야를 인지할 때와 유사하게 문서의 분야를 판단한다. 인간이 한국어와 일본어의 180분야로 분류한 약 15,000개의 문서뱅크를 수집하고, 수집된 문서에서 복합어로 구성된 분야연상어의 효율적인 추출 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘으로 자동구축된 분야연상어를 문서분류의 초기결정에 이용할 수 있다. 분야연상어를 이용하면 어떠한 분야체계에도 손쉽게 적용할 수 있으므로 문서분류용 목적으로 이용할 수 있는 보편성은 충분하다.

문서 검색 시스템에서 특정 주지에 관한 문서를 검색하기 위한 색인어의 가중치 부여 방법으로 단순빈도와 역문헌빈도에 의한 가중치 부여 방법을 주로 이용한다 하지만 빈도 정보만을 이용한 방법은 성능 및 정확도의 향상에 한계가 있다. 이에 본 논문에서는 특허 문헌 검색 시스템의 검색 효율을 높이기 위해 자주 출현하는 복합명사의 재출현 양상과 복합명사의 역할변화에 따른 가중치 부여 방법을 제안한다 본 연구에서 제안한 가중치 부여 방법을 이용하여 실험한 결과 단순빈도와 역문헌빈도 정보를 이용한 방법보다 더 나은 성능을 보였다 .

시간에 중속적인 문서집합에서 사람이 만든 요약문은 시간에 따른 중요 내용의 분포를 보여준다. 본 논문은 다중 문서에 시간 자질을 이용한 문서의 분류와 시간별 문서집합에서 핵심문장과 부가문장을 선별하고, 문장간의 계층적인 클러스터링을 통해서 중요 문장을 선별하는 방법을 제안한다. 동일한 주제를 갖는 문서집합에서 사랑이 선택한 중요 문장에 대해서 제안한 방법은 50% 정확률을 나타냈다.

어떤 용어가 전문적인 개념을 많이 내포하고 있을 때 전문성(specificity)이 높다고 말한다. 본 논문에서는 정보이론에 기반한 방법으로 전운용어가 내포하는 전문성을 정량적으로 계산하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 전문용어의 구성정보를 이용하는 방법과 문맥정보를 이용하는 방법으로 나눈다. 구성정보를 이용하는 방법에서는 전문용어틀 구성하는 단어의 빈도수, tf.idf 값, 내부 수식구조 등을 이용하고, 문맥정보를 이용하는 방법에서는 전문용어를 수식하는 단어들의 분포를 이용한다. 제안한 방법은 분야에 독립적으로 적용될 수 있고, 전문용어 생성 절차에 대한 특징을 잘 표현할 수 있는 장정이 있다. MeSH 트리에 포함된 질병명을 대상으로 실험한 결과 82.0%의 정확률을 보였다.

영화를 제작하는 과정에 필수적으로 사용되고 있는 대본에는 필요한 부분마다 영상기법이 명시되어 있어서 실제 장면을 구현하는 과정에 원작자가 의도하는 상황을 비교적 정확하게 재현하는 것이 가능하다. 이에 비하여 교통사고 사건보고서나 동화 등을 기반으로 디지털 영상을 자동으로 제작하려는 경우 이러한 영상기법이 명시되어 있지 않다. 그러므로 자연언어로 기술된 자료로부터 디지털 영상을 자동으로 제작하기 위해서는 작가의 의도를 파악하여 적절한 영상기법을 추출하는 방안이 있어야 한다. 본 논문의 선행 연구에서는 동화를 대상으로 하는 애니메이션 자동 생성을 위해서 시간 관리, 참조 해결, 위치 설정, 세부 명령 결정 및 다수 캐릭터 제어 등의 요소 기술이 필요하다는 것을 보이고 특히 시간 관리 중에서 적절한 장면전환이 필요한 경우를 자동으로 파악하는 방안을 제시하였다. 본 논문에서는 결합범주문법을 사용하여 동화 문장에 나타나는 작가의 의도를 분석하고, 이에 부합하는 다양한 카메라 운용기법을 자동으로 파악하여 적용한 디지털 영상 제작 방안을 제시하고 구현한 시스템을 보인다.

정보화 시대가 진전됨에 따라 휴대폰과 리모콘 등 휴대용 단말기에서 한글을 입력할 필요성이 증가하고 있다. 휴대용 단말기에서 한글 입력 방식은 단말기에 부착되어 있는 제한된 버튼만을 이용해야 한다는 제약이 있다. 이러한 제약 조건 하에서 한글 모음을 편리하고 빠르게 입력할 수 있는 방법으로 'ㅏ/ㅓ/ㅗ/ㅜ/ㅡ/ㅣ/ㅐ/ㅔ'를 기본 요소로 하여 조합되는 모음의 입력 방식을 다양화하였으며, 기존의 천지인, 나랏글 방식과 비교했을 때 사용자 편의성과 입력의 신속성 측면에서 매우 효율적임을 확인하였다.

자동 문서 요약 시스템은 문서내에 담겨있는 정보를 최대한 표현하면서 문서의 크기를 줄이는 시스템이다. 본 논문에서는 문서 요약을 크게 2단계로 나누어서 수행한다. 문장내 요약본으로써의 불필요한 문장을 미리 제거하고 이에 더해 다양한 통계적 방법의 여러 장점들을 수용함으로써 보다 나은 성능 향상을 얻을 수 있었다. 비교시스템으로는 제목, 위치, 빈도, 도합유사도, 어휘 클러스터링을 이용한 시스템을 구축하여 사용하였으며 30%, 10% 문장요약에서 제안한 시스템은 모두 우수한 성능을 보였다.

크로스워드 자동 생성 시스템은 대량의 한글 낱말을 대상으로 하여 가로 세로 10 정도의 크기를 지닌 크로스워드 퍼즐을 자동으로 만들어주는 시스템이다. 크로스워드 퍼즐은 신문이나 잡지 등에서 많이 볼 수 있으며 이물 자동화해서 생성해주는 프로그램들이 많이 개발되어있다. 그러나 지금까지 개발된 자동 시스템들은 영어를 대상으로 하는 프로그램들이 대부분이며, 한글을 대상으로 하는 시스템은 거의 없는 실정이다. 본 논문에서는 한글 기반의 크로스워드 퍼즐을 자동으로 생성하기 위해 한글 사전의 특성을 조사하여 보고 크로스워드 퍼즐 자동 생성 시 노드들의 연결을 그래프 구조로 변환하여 생각을 해보았다. 그리하여 그래프에서의 사이클 허용여부와 노드가 가지는 connectivity를 크로스워드 퍼즐 자동 생성 시스템에 적용을 하여 보았다.

90년대 이전에 정보 검색에 대한 연구는 문서의 내용을 기반으로 한 연구가 주류였으며, 90년대에는 링크를 이용한 연구가 활발하였다. 90년대 말에 Page Rank와 HITS가 링크를 이용한 연구의 대표적 사례이며, 최근에는 문서의 내용과 링크 정보를 같이 이용하는 연구가 많이 발표되고 있다. 본 논문도 문서의 정보와 링크 정보를 이용한 새로운 검색 모델을 제시하고자 한다. 본 논문에서 사용하는 링크 정보는 수집된 문서에서 추출한 Page Rank의 가중치와 한 페이지를 가리키는 링크들의 목록이며, 상용하고자 하는 문서의 정보는 본문 내용과 Anchor Text이다. 링크 정보와 문서 정보를 이용하여 Anchor 벡터와 문서 벡터를 만들고, 각각 질의어 벡터와 Cosine Measure를 하여 값을 구한 후, 더한 값을 해당 문서의 가중치로 하여 검색에 이용한다.

본 논문은 사람 이름의 특성을 이용한 이름 인식과 이름의 성별 구분 방법에 대해 제안한다 사랑 이름을 묻는 질의문은 질의-응답 시스템에서 자주 나타난다. 모든 사람 이름을 사전에 등록하는 것은 어렵다. 경우에 따라서는 남녀 이름을 구분할 필요가 있다. 한국 사람 이름의 특성은 주로 3음절로 이루어져 있고. 성씨로 사용되는 음절의 수가 제한적이라는 것이다. 또한 이름에는 한자 독음이 많이 쓰이고, 남자 이름으로 자주 쓰이는 음절과 절자 이름으로 자주 쓰이는 음절이 있다. 이러한 특성을 이용하여 사람 이름 인식과 성별 구분을 수행한다. 일반 웹 문서에서의 실험 결과, 이름 인식의 정확률은 94%를 보였고, 남녀 이름 구분의 정확률은 98%를 보였다.

지식 정보의 확산에 따라 기존 전문분야 용어집에 수록되지 않은 용어의 수가 폭발적으로 증가하고 있다 이에 따라 용어집을 자동으로 구축하는 작업이 필요하게 되었다. 본 논문에서는 의학분야 코퍼스에서 주어진 전문용어에 대한 정의문을 자동으로 추출하는 방법을 제안한다. 우선, 정의문의 구문적 패턴과 용어의 어휘구성 패턴을 이용하여 용어의 상위개념을 추정한다. 상위개념별로 구축된 특성 어휘 목록을 이용하여 구문적 패턴으로 뽑힌 문장에 등장하는 어휘의 적합성 여부를 판단하여 정의문을 추출한다. 실험 결과 코퍼스에 정의 정보가 있는 48개의 용어에 대하여 71.43%의 정확률을 보인다.

음차표기란 외국어의 발음을 자국어로 표기하는 것으로 정의된다. 영-한 자동 음차표기 방법에는 직접방식, 피봇방식, 혼합방식이 있다. 기존의 영-한 음차표기 연구들은 직접방식에 기반한 연구들이 대부분이었다. 하지만, 음차표기는 직접방식에서 사용하는 단순한 자소 대 자소변환 작업이라기보다는 자소의 음성적 변환 작업이라고 할 수 있다. 따라서 자소뿐만 아니라 음소 등 음성적 정보가 매우 중요하다. 본 논문에서는 이러한 특성을 이용하여 자소 정보뿐만 아니라 음소 정보를 이용한 음차표기 기법을 제안한다. 주어진 자소와 음소 및 자소와 음소의 문맥정보를 이용하여 한국어 음차표기를 생성하는 본 논문의 기법은 약 60%의 단어정확도를 나타내었다.

지금까지 기계번역과 교차언어 정보검색 등과 같은 자연언어응용에서 사용되는 번역지식을 자동으로 구축하는 연구가 활발히 진행되어 왔다. 번역지식을 자동으로 구축하는 연구는 대역사전에 등재되어 있지 않은 미등록어에 대한 대역정보를 문서에서 자동으로 획득하는 것을 목표로 한다. 최근에는 이러한 미등록어 중 음차표기 번역지식에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 음차표기는 주로 영어 단어를 발음에 기반하여 비영어권의 언어로 표기하는 것을 의미한다. 음차표기된 단어들은 새로운 개념을 나타내는 신조어가 많기 때문에 사전에 등재되어 있지 않온 경우가 많다. 따라서 효과적인 번역지식 구축을 위해서는 이러한 음차표기 번역지식을 자동으로 획득하는 것은 매우 중요하다. 본 논문에서는 영-한 음차표기 대역쌍을 문서에서 자동으로 추출하는 알고리즘을 제안한다. 본 논문의 기법은 한국어 음차표기의 인식, 영-한 자동음차표기, 한국어 음차표기와 자동음차표기된 영어단어간의 음성적 유사도 비교를 통하여 음차표기 대역쌍을 추출한다. 본 논문의 기법은 약 93%의 정확률과 68%의 재현율을 나타내었다.

본 논문에서는 한국어 질의응답시스템에서 정확한 정답추출을 위한 구문 정보에 기반한 질의분석을 제안한다. 질의분석은 세부 정답 유형 결정, 세분화된 키워드 추출을 통해 정확한 정답추출을 목적으로 한다. 술어 유형 정보를 이용하여 대분류 수준의 정답 유형으로 질의분석을 수행하고. 구문 구조 정보를 이용하여 중요 키워드와 일반 키워드를 추출한다 마지막으로 정답 유형 자질 명사를 이용하여 세부 정답 유형을 결정한다. 실험을 통해 세부 정답 유형 결정에서 정확률 59%, 세분화된 키워드 추출에서 정확을 66%를 보였다.

본문에서는 최근 들어 각광을 받고 있는 패턴인식 방법론인 Support Vector Machine을 이용하여 중국어 개체명을 식별하는 방법을 제안하고자 한다. SVM(support vector machine)은 입력 자질이 많을 경우에도 안정적인 성능을 나타내고 보편적으로 적용할 수 있는 모델을 개발할 수 있는 장점이 있다. 실험에서 어휘. 품사, 의미부류 등 많은 수의 자질을 이용하였다. 실험결과는 본문에서 제안한 방법이 튜닝을 거치지 않아도 좋은 성능을 나타낼 수 있고, 수행 속도도 만족스럽다는 것을 보여주었다.

전문용어 조어법 분석은 기존의 전문용어들의 어휘의 구성과 구조를 파악하여 전문용어 생성의 원리를 밝혀 여러 응용시스템에 이용하기 위한 기초 작업에다. 조어법 정보를 이용한 전문용어 번역 시스템은 조어법 분석 결과의 조어단위 정렬과 색인을 통하여, 새로운 영어 용어에 대한 한국어 대역이 후보 집합을 생성한다. 생성된 후보들은 언어 모델의 정보량의 차이를 이용한 가중치에 의하여 순서화된다. 본 논문에서 제안하는 가중치 방법을 이용하여 조어법 분석 결과에 포함되지 않은 용어들을 대상으로 성능을 평가했을 때, 영-한 조어단위 번역의 n-best 정확률에서 1순위 정확률은 약 61%, 10순위 정확률은 97%의 성능을 보였다.

한국어 텍스트 음성합성에서 문장 기호의 문자화에 나타나는 오류는 기호의 중의성에 기인한다. 선행연구에서 규칙에 기반하여 중의성을 해결하는 방안이 제안되었으나 여전히 기호는 다양한 문맥에서 높은 중의성을 가지고 문자화된다. 따라서 본 연구에서는 신문 텍스트에 나타나는 문장 기호 중 이음표의 문자화를 이음표를 포함한 어절의 패턴, 패턴의 좌우에 위치하는 어절 정보 및 휴리스틱스 자질을 학습하여 제시된 이음표의 문자화의 중의성을 해소하는 방안을 제안하였다. 이를 위해 국내 1개 일간지 2년 치 기사에서 이음표를 포함한 어절 49,000여 개를 임의 추출하여 분석하였고, 분석된 자질을 자동추출하여 결정 트리를 구성하였다. 실험 결과, 96.2%～97.7%의 정확도를 보였다.

현재 웹 서비스에서 사용하고 있는 키워드 기반 검색은 syntactic한 정보만을 제공한다. 웹 서비스의 이러한 단점을 보안하고자 시멘틱 웹 기술이 제안되고 있다. DQL 검색 시스템은 검색 결과의 질을 향상시키기 위해서 시멘틱 웹 기반의 검색 시스템 중지 하나다. 시멘틱 검색은 입력된 질의들을 통해서 사용자가 원하는 정보와 의미가 일치하는 결과를 얻어내는 것이다. 본 논문은 시스템을 이용하는 각 사용자에 따라 검색되는 결과들에 우선순위를 적용하는 DQL 검색 시스템을 제안하고 다음 3가지 부분에 중점을 두어 시스템을 설계하였다. 첫째, 각 사용자들의 성향을 검색 결과에 반영하기 위해 개인화 프로파일과 온톨로지를 생성하는 개인화 온톨로지 생성기를 설계한다. 둘째. 검색 정확도틀 논이기 위해 검색 대상에 되는 정보들의 숙성과 관계를 추론해주는 검색 엔진을 설계한다. 마지막으로 DQL 검색 시스템의 사용 효율성을 높이기 위해 사용자가 입력한 키워드를 DQL로 자동 변환하는 DQL 컨버터를 설계한다.

XML 문서를 변환하는 목적은 하나의 어플리케이션에서 사용되는 XML 문서를 다른 XML 어플리케이션에서 재 사용하여 사용자에게 동일한 정보를 제공하는데 있다 XML 문서는 어플리케이션 특성에 따라 한 문서에서 전달할 수 있는 정보의 량이 다르다. 따라서 문서를 변환하기 전에 어플리케이션의 특성에 따라 문서를 분할하거나 병합하여야 한다[1]. 또한, XML 문서의 정보는 속성에 따라 문법적인 특성을 가진다. 본 논문은 문벌적인 특성을 의미 속성이라 하고 의미 속성을 파악하기 위해 XML 문서의 의미 구조와 의미 구조 관계를 정의한다. 그리고 정의된 의미 구조와 의에 구조 관계를 이용하여 문서 정보의 속성을 분류하는 방법을 제안한다. 변환 규칙은 의ロP 구조 관계가 유사한 엘리먼트간의 대응으로 정의하고, 변환 규칙을 이용하여 문서 변환을 실행하여 변환 XML과 의미 관계 구조가 유사한 피 변환 XML 문서를 생성한다. 의미구조 분석을 이용한 변환은 기존의 사용 패턴을 분석한 변환에서 벗어나 DTD의 분석을 통한 자동화된 문서 변환 방법을 제공한다.