차량전장용 운영체제는 안전중요(safety-critical) 소프트웨어로써 엄밀한 검증과 테스트를 필요로 한다. 엄밀한 검증은 시스템의 모든 사용 가능한 시나리오의 도출을 필요로 하며, 이것을 수작업으로 생성하는 데에는 비용과 효율성에 문제가 있다. 본 연구에서는 차량전장용 운영체제의 국제표준인 OSEK/VDX 에 명시된 제약사항을 고려한 테스트 시나리오 자동 생성기와 이를 보조하는 OSEK/VDX 시뮬레이터를 개발하여 테스트 효율의 향상과 자동화를 도모하였다. 개발된 도구는 OSEK/VDX 기반 개방형 운영체제인 Trampoline 에 적용하여 효과를 입증하였다.
2012년 고시된 '정보시스템 구축 운영 지침'에 따라 행정안전부에서는 '전자정부 SW 개발 운영자를 위한 시큐어 코딩 가이드'를 배포하고 있다. 시큐어 코딩 기법을 예제 위주로 제시함으로써, 개발 실무에 활용도를 높이기 위하여 배포된 시큐어 코딩 가이드는 유용한 지침서임에는 틀림이 없으나, 개발자 개개인이 그 내용을 모두 숙지하기 위해서는 많은 시간과 노력을 필요로 한다. 특히 입력 데이터 검증 및 표현에 관한 시큐어 코딩은 시스템 아키텍쳐 차원의 중앙집중적인 관점이 아닌 개발자 개개인이 구현한 기능 단위 수준에서 수행되고 있는 필드의 현실상, 이를 중앙집중적인 관점에서의 입력 데이터 검증을 통하여, 보다 안전한 소프트웨어를 제작하기 위한 방법을 코드 중심의 사례로 설명하고자 한다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2021.01a
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pp.49-51
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2021
블록체인 기술은 데이터 공유를 통하여 투명한 데이터 관리가 가능하다. 하지만 데이터삭제의 비가역성 및 투명한 데이터 공개가 데이터 프라이버시 침해의 원인이 될 수 있다. 최근 블록체인 기술상의 데이터 프라이버시 보호를 위하여 영지식 증명이 활발하게 적용되고 있다. 본 논문에서는 블록체인 기술 적용 시 데이터 프라이버시를 보호하고 효율적인 데이터 증명 및 검증이 가능하도록 하기 위해 기존의 영지식 증명방법을 변형하여 증명자와 검증자의 신뢰도에 따른 상호 신뢰 기반의 차별화된 프로토콜 처리과정을 제안하였다. 해당 제안을 위하여 신뢰도 측정 변수가 필요하며 해당 변수를 통한 프로토콜 시퀀스의 차별적 적용을 통하여 증명 및 검증을 위한 경제적.시간적 효율성을 높일 수 있다.
The UML is a widely accepted standard in object-oriented modeling. As the UML is semantically rich, we can describe in detail the system that will be developed, but we cannot guarantee the correctness and consistency of the designed model. Therefore, it is important to minimize the error by verifying user models in an early stage. In this paper, we propose a method for verifying the consistency of UML structural diagrams and behavioral diagrams using OCL verification rules and meta-metamodel. The consistency is a nature for checking whether the structural diagrams and behavioral diagrams are coherently designed according to a specific requirement. First we build meta-metamodels of the structural diagram and behavioral diagram that are described with the UML diagrams and the related elements, we derive rules for verifying the consistency from each meta-metamodels, and then formally specify with the language such as OCL for automatic verification. Finally, we verify the usefulness of the rule through a case study.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.3
no.6
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pp.1453-1467
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1996
A software development process is regarded as the process of building a series of various models. But developers had no method to verify these models which created subjectively. This paper has adopted initiative of verification tools to an early phase of analysis, whereas the existing verification tools have been used for implementations. This paper has defined a constraint language that expresses disciplines suggested in the system has been built upon the constraint language, which is proven to enhance the quality and consistency of models constructed by object model editor.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.6
no.7
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pp.337-352
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2017
Clone-and-own reuse is an approach to creating new software variants by copying and modifying existing software products. A family of legacy software products developed by clone-and-own reuse often requires high maintenance cost and tends to be error-prone due to patch-ups without refactoring and structural degradation. To overcome these problems, many organizations that have used clone-and-own reuse now want to migrate their legacy products to software product line (SPL) for more systematic reuse and management of software asset. However, with most of existing methods, variation points are embedded directly into design and code rather than modeled and managed separately; variation points are not created ("engineered") systematically based on a variability model. This approach causes the following problems: it is difficult to understand the relationships between variation points, thus it is hard to maintain such code and the asset tends to become error-prone as it evolves. Also, when SPL evolves, design/code assets tend to be modified directly in an ad-hoc manner rather than engineered systematically with appropriate refactoring. To address these problems, we propose a feature-oriented method for extracting a SPL asset from a family of legacy applications. With the approach, we identify and model variation points and their relationships in a feature model separate from implementation, and then extract and manage a SPL asset from legacy applications based on the feature model. We have applied the method to a family of legacy Notepad++ products and demonstrated the feasibility of the method.
With the increasing socio-economic value of an open collaboration over the Internet, it has become significantly important to successfully manage open source software development program. Most of the previous research have focused on various factors that influence the performance of the project, but studies on how the project owners recognized as "leader" affect the outcome of the project are very limited. This research investigates how individual and governance characteristics of an owner influences the performance of project based on impression formation and social capital theory. For a data set, we collect 611 Repositories and the owner's data from the open source development platform Github, and we form knowledge sharing network of an each repository by using social network analysis. We use hierarchical regression analysis, and our results show that a leader, who exposes a lot of one's personal information or who has actively followed and showed interests to communicate with other developers, affects positive impacts on project performance. A leader who has a high centrality in knowledge sharing network also positively affects on project performance. On the other hand, if a leader was highly willing to accept external knowledge or is recognized as an expert in the community with large numbers of followers, the result show negative impacts on project performance. The research may serve as a useful guideline not only for the future open source software projects but also for the effective management of different types of open collaboration.
본 연구에서는 행성 근접통과(Gravity Assist, Swingby, Flyby)를 이용한 행성간 탐사선의 궤도를 설계할 수 있는 알고리즘 개발을 자체적으로 수행하였다. 미 항공우주국(NASA)에서는 이를 이용한 행성간 탐사선의 궤도에 관한 연구를 이미 1950년대부터 시작하여 왔으며, 1973년 Mariner 10호가 한번에 두 행성, 금성과 수성을 탐사하는데 성공하였다. 행성간 임무에 있어서 행성 근접통과를 적절하게 이용한다면 임무 수행시 요구되는 에너지를 최소화 시킬 수 있어 발사비용의 절감효과와 함께 한번의 발사로 여러 행성의 탐사가 가능하여 임무의 효율성을 증대 시킬 수 있다. 행성 근접통과를 이용한 행성 탐사선의 궤도설계를 위해서는 근접 통과하는 행성(Flyby planet)에서의 진입속도벡터( $V_{\infty}$$^{ -}$) 및 출발속도벡터( $V_{\infty}$$^{+}$)의 크기, 근접 통과시의 비행 고도(Flyby altitude), 근접 통과 행성과의 충돌여부 분석(B-plane analysis), 최종적으로 도착하고자 하는 행성(Target planet)의 위치 등 많은 제한조건이 고려되어야 한다. 연구된 알고리즘의 결과를 미 항공우주국 (NASA)의 임무였던 Mariner 10호의 결과와 비교하여 보았으며, 우리나라가 향후 목성으로 탐사선을 보낸다고 가정하였을 경우, 행성 근접통과를 이용한 탐사선의 발사시기(Launch Window), 요구되는 발사 에너지(C3)값, 그리고 각각에 따른 궤적들을 산출하여 보았다. 이미 기술 개발을 완료한 국가들이 관련 기술의 제휴를 기피하고 있는 현 상황에서 이와 관련된 연구는 우주개발의 시대를 열고 있는 우리나라의 우주개발관련 기초 기술 분야를 위해 선행 연구되어야 할 부분이다. 기초 기술 분야를 위해 선행 연구되어야 할 부분이다.다.향을 해석하고 시뮬레이션 하였다.Device Controller)는 ECU로부터 명령어를 받아서 arm 및 safe 상태에 대한 텔리 메트리 데이터를 제공한다 그리고, SAR(Solar Array Regulator)는 ECU로부터 Bypass Relay 및 ARM Relay에 관한 명령어를 받아 수행되며 그에 따른 텔리 메트리 데이터를 제공한다. 마지막으로 EPS 소프트웨어를 검증하는 EPS Software Verification을 수행하였다 전력계 소프트웨어의 설계의 검증 부분은 현재 설계 제작된 전력계 .소프트웨어의 동작 특성 이 위성 의 전체 운용개념과 연계하여 전력계 소프트웨어가 전력계 및 위성체의 요구조건을 만족시키는지를 확인하는데 있다. 전력계 운용 소프트웨어는 배터리의 충ㆍ방전을 효율적으로 관리해 3년의 임무 기간동안 위성체에 전력을 공급할 수 있도록 설계되어 있다this hot-core has a mass of 10sR1 which i:s about an order of magnitude larger those obtained by previous studies.previous studies.업순서들의 상관관계를 고려하여 보다 개선된 해를 구하기 위한 연구가 요구된다. 또한, 준비작업비용을 발생시키는 작업장의 작업순서결정에 대해서도 연구를 행하여, 보완작업비용과 준비비용을 고려한 GMMAL 작업순서문제를 해결하기 위한 연구가 수행되어야 할 것이다.로 이루어 져야 할 것이다.태를 보다 효율적으로 증진시킬 수 있는 대안이 마련되어져야 한다고 사료된다.$\ulcorner$순응$\lrcorner$의 범위를 벗어나지 않는다. 그렇기 때문에도 $\ulcorner$순응$\lrcorner$과 $\ulcorner$표현$\lrcorner$의 성격과 형태를 외형상으로 더욱이 공간상에서는 뚜렷하
This study is for the software implementation to generate atmospheric and surface reflectance products from RapidEye satellite imagery. The software is an extension based on Orfeo Toolbox (OTB) and an open-source remote sensing software including calibration modules which use an absolute atmospheric correction algorithm. In order to verify the performance of the program, the accuracy of the product was validated by a test image on the Radiometric Calibration Network (RadCalNet) site. In addition, the accuracy of the surface reflectance product generated from the KOMPSAT-3A image, the surface reflectance of Landsat Analysis Ready Data (ARD) of the same site, and near acquisition date were compared with RapidEye-based one. At the same time, a comparative study was carried out with the processing results using QUick Atmospheric Correction (QUAC) and Fast Line-of-sight Atmospheric Analysis of Spectral Hypercubes (FLAASH) tool supported by a commercial tool for the same image. Similar to the KOMPSAT-3A-based surface reflectance product, the results obtained from RapidEye Extension showed accuracy of agreement level within 5%, compared with RadCalNet data. They also showed better accuracy in all band images than the results using QUAC or FLAASH tool. As the importance of the Red-Edge band in agriculture, forests, and the environment applications is being emphasized, it is expected that the utilization of the surface reflectance products of RapidEye images produced using this program will also increase.
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.11
no.10
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pp.363-372
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2022
Since the recent COVID-19 Pandemic, the ransomware fandom has intensified along with the expansion of remote work. Currently, anti-virus vaccine companies are trying to respond to ransomware, but traditional file signature-based static analysis can be neutralized in the face of diversification, obfuscation, variants, or the emergence of new ransomware. Various studies are being conducted for such ransomware detection, and detection studies using signature-based static analysis and behavior-based dynamic analysis can be seen as the main research type at present. In this paper, the frequency of ".text Section" Opcode and the Native API used in practice was extracted, and the association between feature information selected using K-means Clustering algorithm, Cosine Similarity, and Pearson correlation coefficient was analyzed. In addition, Through experiments to classify and detect worms among other malware types and Cerber-type ransomware, it was verified that the selected feature information was specialized in detecting specific ransomware (Cerber). As a result of combining the finally selected feature information through the above verification and applying it to machine learning and performing hyper parameter optimization, the detection rate was up to 93.3%.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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