원자력 발전소 내장형 시스템과 같이 시스템 오작동으로 인하여 엄청난 재난을 불러올 수 있는 시스템은 시스템을 구축하기 이전에 완전한 설계 및 검증이 절대적으로 필요하다. 이에 따라 원자력 발전소의 비상 차단 시스템과 같이 고도의 안정성을 요하는 부분에 대해 정형 명세 언어인 STATECHART 를 이용하여 명세하고 테스팅하는 연구가 있어 왔다. 하지만 테스팅 기법만으로는 시스템에서 생길 수 있는 예기치 못한 오류들을 정확히 검출해 낼 수 없다. 그래서 본 논문에서는 시스템의 보다 높은 안전성과 신뢰성을 제공하기 위해 원자력 발전소 비상 차단 시스템인 DPPS(Digital Plant Protection System)를 분석하여 이를 시각적 기반의 설계 명세 언어인 STATECAHRT를 이용하여 명세함으로써 설계자와 구현자간의 의사 소통을 원활하게 전달함은 물론 모델 체킹 검증 도구인 SMV 로 검증함으로써 실제 원자력 발전소 비상 차단 시스템의 신뢰성과 안전성을 높이고자 한다.
본 논문은 기업의 지속가능경영을 평가하기 위하여 기업의 재난관리평가행렬과 지속가능경영평가행렬을 사용한다. 재난관리평가행렬의 구성요소는 4개, 지속가능경영평가행렬의 구성요소는 6개로 구성되어 있다. 이들 두 행렬의 구성요소간의 관계를 필연성과 가능성의 면이 혼합되어 있는 퍼지관계행렬을 구하고 이를 이용하여 새로운 데이터가 주어졌을 때 기업의 지속가능경영 구성요소의 값을 추정하는 방법을 제시하고자 한다. 본 논문에서 사용하고 있는 재난관리와 지속가능경영의 구성요소의 데이터는 100개의 중소기업을 대상으로 구한 것이다. 이들 100개의 중소기업의 자료 중 80개는 지속가능경영의 모델링을 위한 트레이닝데이터로 사용하고, 나머지 20개는 평가모델을 검토하기 위한 체킹데이터로 사용하여 모델의 유효성을 보였다.
에스테렐은 반응형 시스템 설계에 적합하도록 디자인 된 명령형 동기언어이다. 시스템 개발 시에는 디버깅을 위해 다양한 테스트가 필요하다. 반응형 시스템을 테스트 하려면 일련의 입력을 시간의 흐름에 따라 순서대로 나열하여야 한다. 하지만 원하는 목적에 적합한 테스트 데이터를 생성해 주려면 많은 노력이 필요하며, 이 과정에서 오류가 발생하기도 한다. 따라서 디버깅의 특성상 빠르면서 원하는 목적의 테스트 데이터를 쉽게 표현할 수 있는 도구가 필요하다. 본 연구에서는 디버깅에 도움을 줄 수 있는 테스트 데이터 자동 생성기를 개발하였다. 본 연구는 개발자가 원하는 테스트 데이터를 쉽게 표현할 수 있고, 빠르게 테스트 데이터를 만들어내는 것에 초점을 두었다. 또한 사례 연구를 통해 실제 시스템 개발에 우리의 테스트 데이터 생성기를 적용한 예를 보여준다.
기업들은 소셜 미디어로부터 특정 주제 및 자사 제품에 대한 다수의 사용자들의 의견을 수집하고 분석하여 사용자 집단이나 소비 트렌드를 식별할 수 있고, 이를 기반으로 미래 예측 및 마케팅 등의 다양한 목적으로 활용하고 있다. 따라서 현재 소셜 미디어 분석 도구들이 네트워크 통계 분석을 통해 기업의 소셜 미디어 마케팅의 성과를 측정하기 위한 수단으로 사용되고 있다. 그러나 이러한 도구들은 방대한 양의 소셜 미디어 데이터를 수집하고 이를 분석하기 위해 고가의 컴퓨팅 자원 및 네트워크 자원을 소모하고, 복잡한 소프트웨어 플랫폼 구축 및 운용에 따른 비용 부담과 많은 운영 노하우를 필요로 한다. 그 결과 중소기업이나 개인 사업자의 경우는 이러한 소셜 미디어 데이터를 효율적으로 활용하지 못하는 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서는 중소기업이나 개인 컴퓨터에서도 운영이 가능한 소셜 미디어 데이터 수집 및 분석 시스템 개발에 필요한 프레임워크 설계와 제시된 프레임워크 설계에 대한 완전성이나 일관성을 검증하기 위한 정형 명세 기법을 제시한다. 또한 정형명세 기법으로 Z 언어를 통해 명세한 결과를 Z-EVES Tool을 통해 Z 모델 체킹을 수행하여 프레임워크 설계의 명확성을 검증한다.
Unified Modeling Language (UML)는 산업계에서 소프트웨어 설계 표준 언어로서 인정되고 있으며 특히 UML State Machine Diagram은 클래스의 동적인 행위(behavior)를 묘사하는데 많이 사용되고 있다. 이 논문은 UML State Machine Diagram을를 이용하여 시스템의 데드락 (deadlock)을 찾는 방법에 대해서 논한다. 보통 State Machine Diagram는 개별의 클래스의 행위를 나타내는 데 사용되므로 시스템 범위의 행위를 알고 싶으면 시스템에 있는 클래스들 중 관심 있는 클래스들의 State Machine Diagram을 합하여 시스템의 행위를 나타낼 수 있는 State Machine Diagram이 필요하여진다. 일반적으로 이러한 시스템 수준의 State Machine Diagram은 매우 복잡하고 실제로는 타당하지 않은 State나 Transition들을 포함하게 된다. 실제 시스템의 행위를 나타내기 위해서 synchronization과 externalization을 적용하여 State Machine Diagram을 유효한 수준으로 줄이는 것이 필요하다. 이렇게 만들어진 State Machine Diagram은 시스템의 행위를 나타내는데 사용될 수 있으며 통상의 모델 체킹 방법이 적용될 수 있다. 이 논문은 데드락 탐지를 하는 방법을 간단한 예제를 통해서 보여준다. 모든 과정은 툴에서 자동으로 지원되며 필요한 알고리즘도 같이 설명된다.
본 논문은 항공기 정비사의 핵심역량 16개에 대하여 정비능력향상을 목적으로 FSM을 이용하여 구조분석을 실시하여 최상층 3개, 중간층 3개, 하위층 10개로 분류되는 계층별 구조를 핵심역량간의 연결상태와 중요도를 파악하였다. 또한 항공기 정비사의 핵심역량은 업무를 통해서 정비품질 및 생산성이 향상될 수 있다는 관점에서 핵심역량과 업무를 퍼지관계를 이용하여 100명의 항공기 정비사의 설문을 통하여 퍼지관계행렬을 구하여 업무를 평가하는 기준으로 사용하고자 하였다. 본 논문에서는 모델링데이터 100개와 체킹데이터 67개를 사용하여 모델의 유효성을 보였다.
임베디드 시스템은 하드웨어와 소프트웨어 요소들이 서로 결합된 시스템이기 때문에 설계 시 실시간성(Real-time), 반응성(Reactive), 소규모(Small Size), 경량화(Low Weight), 안전성(Safe), 신뢰성(Reliable), 견고성(Harsh Environment), 저비용(Low Cost) 등의 요소들을 고려하여 설계해야 한다. 그러나 현재 임베디드 시스템 개발에 이러한 요소들을 반영한 설계 기법들이 미비하게 제시되어 있다. 특히 임베디드 시스템 개발에 있어서 프레임워크를 기반으로 임베디드 시스템을 개발하는 형태가 거의 이뤄지고 있지 않다. 이로 인해 현재 개발되어 있는 임베디드 시스템들의 내부 코드들을 살펴보면 시스템 작동과 전혀 상관이 없는 코드들이 무수하게 잔재하고 있으며, 임베디드 시스템 개발에 있어서 재사용성이나 가변성에 대한 고려가 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 임베디드 시스템의 재사용성을 향상시키기 위해 제안했던 재사용 프레임워크 설계에 대한 완전성이나 일관성을 보장하기 위해 Z를 이용하여 프레임워크 설계에 대한 정형 명세 기법을 제시하고자 한다. 또한 Z 언어를 통해 명세한 결과를 Z-Eves Tool을 통해 Z 모델 체킹을 수행하여 프레임워크 설계의 명확성을 보이고자 한다.
RFID 시스템은 리더와 태그간의 무선 통신 구간이 존재한다. 이 부분은 항상 보안 취약성으로 공격자의 목표가 되며 기밀누설, 프라이버시침해등 보안적인 문제가 발생한다. 이와 관련하여 기존에 여러 가지의 프로토콜이 제안된 바 있으나 구현이 까다로워 대부분 이론적 정리증명의 수준에서 머물러 보안 프로토콜의 안정성이 정확히 증명되지 못했다. 따라서 본 논문에서는 특히 기존에 제안된 Kenji et al. 의 프로토콜이 보안 속성을 만족하는지 검사하고 ID 및 메시지의 노출 등 취약성을 확인하였다. 이 문제의 해결책으로 공개키 및 난수를 줄여 개선한 RFID 보안 프로토콜을 제안한다. 주요 특징으로는 불필요한 계산을 없애고 보안상으로 취약성이 없도록 구성했다. 안전한 프로토콜을 개발 및 검증하기 위해 Casper 및 FDR(Failure Divergence Refinements) 도구를 이용하여 확인하고 제안한 프로토콜이 보안상으로 안전함을 확인했다. 아울러 본 연구의 학술적 기여는 다음과 같이 요약된다. 첫째 정리증명에서 벗어나 모델 체킹으로 보안성을 검증하였다. 둘째 FDR 검증으로 프로토콜의 개발을 좀 더 효과적으로 할 수 있는 방법을 제시하였다.
가짜뉴스가 전세계적 이슈로 부상한 최근 수년간 가짜뉴스 문제 해결을 위한 논의와 연구가 지속되고 있다. 특히 인공지능과 텍스트 분석을 이용한 자동화 가짜 뉴스 탐지에 대한 연구가 주목을 받고 있는데, 대부분 문서 분류 기법을 이용한 연구들이 주를 이루고 있는 가운데 문서 요약 기법은 지금까지 거의 활용되지 않았다. 그러나 최근 가짜뉴스 탐지 연구에 생성 요약 기법을 적용하여 성능 개선을 이끌어낸 사례가 해외에서 보고된 바 있으며, 추출 요약 기법 기반의 뉴스 자동 요약 서비스가 대중화된 현재, 요약된 뉴스 정보가 국내 가짜뉴스 탐지 모형의 성능 제고에 긍정적인 영향을 미치는지 확인해 볼 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 국내 가짜뉴스에 요약 기법을 적용했을 때 정보 손실이 일어나는지, 혹은 정보가 그대로 보전되거나 혹은 잡음 제거를 통한 정보 획득 효과가 발생하는지 알아보기 위해 국내 뉴스 데이터에 추출 요약 기법을 적용하여 '본문 기반 가짜뉴스 탐지 모형'과 '요약문 기반 가짜뉴스 탐지 모형'을 구축하고, 다수의 기계학습 알고리즘을 적용하여 두 모형의 성능을 비교하는 실험을 수행하였다. 그 결과 BPN(Back Propagation Neural Network)과 SVM(Support Vector Machine)의 경우 큰 성능 차이가 발생하지 않았지만 DT(Decision Tree)의 경우 본문 기반 모델이, LR(Logistic Regression)의 경우 요약문 기반 모델이 다소 우세한 성능을 보였음을 확인하였다. 결과를 검증하는 과정에서 통계적으로 유의미한 수준으로는 요약문 기반 모델과 본문 기반 모델간의 차이가 확인되지는 않았지만, 요약을 적용하였을 경우 가짜뉴스 판별에 도움이 되는 핵심 정보는 최소한 보전되며 LR의 경우 성능 향상의 가능성이 있음을 확인하였다. 본 연구는 추출요약 기법을 국내 가짜뉴스 탐지 연구에 처음으로 적용해 본 도전적인 연구라는 점에서 의의가 있다. 하지만 한계점으로는 비교적 적은 데이터로 실험이 수행되었다는 점과 한 가지 문서요약기법만 사용되었다는 점을 제시할 수 있다. 향후 대규모의 데이터에서도 같은 맥락의 실험결과가 도출되는지 검증하고, 보다 다양한 문서요약기법을 적용해 봄으로써 요약 기법 간 차이를 규명하는 확장된 연구가 추후 수행되어야 할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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