메신저 사용의 증가와 함께 관련 범죄와 사고가 증가하고 있어 메시지 사용자 검증의 필요성이 대두되고 있다. 본 연구에서는 그래프 기반의 인스턴트 메세지 분석 모델을 제안하여 채팅 사용자를 검증하고자 한다. 사용자 검증은 주어진 두 개의 텍스트의 작성자가 같은지 여부를 판단하는 문제다. 제안 모델에서는 사용자의 이전 대화를 토대로 n-gram 전이 그래프를 구축하고, 작성자를 알 수 없는 메세지를 이용해 전이 그래프를 순회한 랜덤워크의 특성을 추출한다. 사용자의 과거 채팅 습관과 미지의 텍스트에 나타난 특징 사이의 관계를 분석한 모델은 10,000개의 채팅 대화에서 86%의 정확도, 정밀도, 재현율로 사용자를 검증할 수 있었다. 전통적인 통계 기반 모델들이 명시적 feature를 정의하고, 방대한 데이터를 이용해 통계 수치로 접근하는데 반해, 제안 모델은 그래프 기반의 문제로 치환함으로써 제한된 데이터 분량에도 안정적인 성능을 내는 자동화된 분석 기법을 제안했다.
사실 검증(Fact verification) 문제는 문서 검색(Document retrieval), 증거 선택(Evidence selection), 증거 검증(Claim verification) 3가지 단계로 구성되어있다. 사실 검증 모델들의 주요 관심사인 증거 검증 단계에서 많은 모델이 제안되는 가운데 증거 선택 단계에 집중하여 강화 학습을 통해 해결한 모델이 제안되었다. 그래프 기반의 모델과 강화 학습 기반의 사실 검증 모델을 소개하고 각 모델을 한국어 사실 검증에 적용해본다. 또한, 두 모델을 같이 사용하여 각 모델의 장점을 가지는 부분을 병렬적으로 결합한 모델의 성능과 증거의 구성 단위에 따른 성능도 비교한다.
MDA 기반 개발을 지원하는 도구를 사용하여 모델 변환을 수행하거나 또는 수동으로 모델을 변환하는 경우 두 모델간에 변환의 일관성 검증은 반드시 필요하다. 본 논문에서는 현재 개발 지원 도구에서 자동으로 수행되고 있는 MDA 핵심 개념인 모델 변환 가운데 한 가지인 PIM에서 PSM으로의 변환이 일관성을 유지하면서 정확하게 수행되었는가를 검증할 수 있는 기준으로 구성 요소간의 추적성과 데이터 타입변환의 정확성을 도출하였다. 이에 따라 모델간의 일관성을 검증하기 위한 규칙을 추적성과 정확성으로 구분하여 제시한다.
현대의 시스템은 지속적으로 대형화, 복잡화되어 왔기 때문에 시스템의 오류 발생 가능성이 커졌다. 시스템의 고장은 안전 사고를 발생시키고, 인명과 재산상의 막대한 피해를 줄 수 있다. 이러한 이유로 미 국방성과 IEC 등의 국제표준기구에서는 시스템의 안전성을 확보하기 위한 안전 관련 국제표준을 제정하였고, 시스템 설계와 안전 활동이 통합적으로 수행되어야 함을 권고하였다. 이에 따라 최근의 연구들은 모델기반 시스템 설계를 진행함과 동시에 모델을 활용하여 시스템의 안전성 검증을 수행하였다. 하지만 시스템 설계를 위한 모델과 안전성 분석 및 검증을 위한 고장모델을 서로 다른 모델링 언어를 기반으로 생성하였기 때문에 시스템 설계와 안전 활동이 통합적으로 수행되지 못하였다. 또한, UML 또는 SysML 기반으로 고장모델을 활용하여 안전 요구사항을 도출한 연구들은 안전 분석 및 검증에 고장모델이 제한적으로 활용되었다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위해서 기존의 고장모델 활용법을 확장 시킬 필요가 있다. 우선 시스템 설계와 안전성 검증 활동을 통합적으로 수행할 수 있는 개선된 SysML 기반의 고장모델을 생성해야 한다. 다음으로 이 고장모델을 활용하여 도출된 안전요구사항이 시스템 설계에 제대로 반영되었는지 검증할 수 있어야 한다. 따라서 본 논문에서는 개선된 SysML 기반 고장모델의 개념과 생성 절차를 제시하였고, 자동차 시스템에 대한 고장모델을 생성하였다. 또한, 자동차 시스템의 안전성을 검증하기 위해서 고장모델의 시뮬레이션을 수행하였다. 이를 통해서 개선된 SysML 기반 고장모델을 활용하여 시스템 설계와 안전성 검증 활동을 수행할 수 있음을 보였다.
특성 모델(Feature Model)은 소프트웨어 제품 라인 개발 시 도메인 공학 단계에서 제품들 사이의 공통점과 차이점을 모델링하는데 널리 사용된다. 특성 모델의 오류 또는 불일치성에 대한 발견 및 수정은 성공적인 소프트웨어 제품 라인 공학을 위해서 필수적이다. 특성 모델의 검증을 효과적으로 수행하기 위해서는 자동화된 도구의 도움이 필요하다. 본 논문에서는 JESS 규칙 기반 시스템을 이용하여 특성 모델의 유효성을 검증하는 기법을 기술하고 이를 이용한 특성 모델 검증 도구를 제안한다. 본 논문의 도구는 특성 모델링 작업 시 실시간으로 특성 모델을 검증하여 오류의 존재 여부와 오류의 원인에 대한 설명을 제공함으로써 오류 없는 특성 모델을 생성할 수 있도록 해 준다. 특성 모델 검증 기법에 규칙 기반 시스템을 이용한 경우는 본 논문이 최초의 시도로 사료된다.
본 논문에서는 얼굴 검증(Face Verification) 문제를 해결하기 위한 방법론으로 깊은 삼중 항 네트워크 모델을 제안한다. 본 논문에서는 얼굴 검증을 거리기반 유사도 문제로 보고, 딥러닝 기반 메트릭 러닝으로 해결하고자 하였다. 딥 메트릭 러닝 중 하나인 삼중 항 네트워크를 깊게 쌓기 위해 ResNet50, ResNet101과 경량화 모델인 MobileNet v3를 적용하였으며, 위 모델을 사용함으로써 이미지의 특징 추출을 효과적으로 할 수 있었다. 본 연구에서 제시한 방법론은 추후 복잡한 모델이 필요한 영상 데이터 내 얼굴 식별 모델에 기초 연구로서의 의의가 있다.
Model Checking 기법은 시스템을 검증하고 반례를 제시해 주는 검증 방법으로 최근에 여러 분야에서 쓰이고 있다. 하지만 임베디드 시스템과 같이 그 검증에 있어서 시간, 자원적인 제한을 가지고 있는 분야에서는 검증할 항목을 임의로 선택해서 하는 경우가 대부분이다. 따라서 이 논문에서는 검증에 있어서 우선시 해야 할 기능들을 효율적으로 선정하는 빈도 기반 모델 검증 기법을 제안하고자 한다.
모델링 및 시뮬레이션은 목표 시스템의 동작 검증, 성능 분석, 운용 최적화, 예측을 위해 사용되는 기술이다. 이 기술의 대표적인 이산사건 시스템 명세(DEVS)는 모델들을 엄격한 형식론으로 정의하고 모델 간의 구조를 계층화한다. 이 DEVS 모델들의 원자 모델은 목표와 다른 의도로 동작하게 될 경우 시뮬레이션은 잘못된 의사결정으로 이어질 수 있다. 그럼에도 대부분 DEVS 시스템은 모델 테스트의 부재 또는 수동 테스트 환경으로 제공하여 개발자가 모델을 검증하는 데 오랜 시간이 소비된다. 본 논문에서는 파이썬 기반 DEVS에서 정확하고 빠른 원자 모델의 검증을 위해 스크립트 기반 테스트 시스템을 제안한다. 제안 테스트 시스템은 기존 방식인 수동 테스트와 새로운 방식인 스크립트 기반 테스트를 둘 다 사용한다. 우리 시스템의 실험 결과, 제안 테스트 방식은 스크립트를 10번 연속 실행 시 24ms 이내에 실행되었다. 그리하여 제안 시스템은 스크립트 기반 테스트를 사용해서 빠른 원자 모델 검증 시간을 보장하고, 테스트 스크립트의 재사용성을 향상한다.
본 논문에서는 최근 객체지향 설계에 많이 사용되고 있는 객체지향 다이아그램들의 일관성과 완전성을 해결하기 위하여 [1]에서 제공된 일관성과 완전성 규칙들을 기반으로 다이아그램들을 검증할 수 있는 검증 모델을 프레임을 이용하여 설계하였다. 본 논문에서는 프레임을 이용한 설계 과정을 보이기 위하여 다이아그램의 일관성과 완전성을 검증할 수 있는 검증 모델에 대한 각 다이아그램을 대상으로 정보를 유도하였고 유도된 정보를 기반으로 검증에 기초가 되는 공통 내부 표현을 프레임을 이용하여 설계하는 과정을 제시하였다. 설계된 검증 모델은 다양한 객체지향 다이아그램에 대하여 적용이 가능하며 기존의 다이아그래밍 도구와도 결합이 가능하도록 구성되어 있다.
자율주행 소프트웨어의 안전성에 대한 요구가 높아짐에 따라 소프트웨어를 개발 시 정형 검증 기법을 적용하여 안전성을 확보하고자 하는 노력이 증가하고 있다. 본 논문에서는 ROS 기반의 자율주행 소프트웨어의 동작을 Timed Automata를 사용하여 모델링하고 그 정확성(실시간적 특성)을 모델체킹을 통해 정형 검증하는 방법을 제시한다. ROS 기반 응용 프로그램의 동작은 ROS가 제공하는 노드 간의 통신에 영향을 받기 때문에 자율주행 소프트웨어뿐 아니라 그 동작에 영향을 끼치는 ROS의 큐를 통한 통신을 통합한 모델을 제시한다. 또한 통합 모델에서 큐 크기, 타임아웃, 프로세스의 주기를 매개 변수로 주어 다양한 조합에 따른 실시간 요구사항의 만족 여부를 검증함으로써 ROS에서 매개 변수 설정 기준을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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