인터넷의 빠른 성장에 힘입어 웹 환경이 급속하게 성장하고 있다. 웹 환경은 TCP/IP 와 HTTP 프로토콜을 이용한 분산 시스템 환경이고 클라이언트 서버 환경이다. 따라서 웹 환경에서 작동하는 웹 애플리케이션은 기존의 애플리케이션과는 다른 특징을 가진다. 현재 웹 애플리케이션의 개발이 많이 이루어지고 있다. 이에 웹 애플리케이션을 설계하고 개발하며 유지 보수하는 작업이 매우 중요해지고 있다. 그러나 최근의 웹 애플리케이션의 개발을 다양한 기술의 등장으로 인해 설계 및 유지 보수에 대한 충분한 고려 없이 빨리 개발되어 왔다. 이에 따라 웹 애플리케이션의 유지 보수가 어려워지게 되었다. 본 논문에서는 웹 애플리케이션을 정의하고 이의 복잡도 척도를 제안한다.
실세계의 여러 문제들은 마르코프 결정 문제(Markov decision problem, MDP)로 표현될 수 있고, 이 MDP는 모델이 알려진 경우에는 평가치 반복(value iteration) 이나 모델이 알려지지 않은 경우에도 강화 학습(reinforcement learning) 알고리즘 등을 사용하여 풀 수 있다. 하지만 이들 알고리즘들은 시간 복잡도가 높아 크기가 큰 실세계 문제에 적용하기 쉽지 않아, MDP를 계층적으로 분할하거나, 여러 단계를 묶어서 수행하는 등의 시간적 추상화(temporal abstraction) 방법이 제안되어 왔다. 이러한 시간적 추상화 방법들의 문제점으로는 시간적 추상화의 디자인에 따라 MDP의 풀이 성능이 크게 달라질 수 있으며, 많은 경우 사용자가 이 디자인을 직접 제공해야 한다는 것들이 있다. 최근 사용자의 간섭이 필요 없이 자동적으로 시간적 추상화를 만드는 방법들이 제안된 바 있으나, 이들 방법들 역시 결과물에 대한 이론적인 성능 보장(performance guarantee)은 제공하지 못하고 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 MDP의 구조와 그 풀이 성능을 연관짓는 복잡도 척도에 대해 살펴본다. 이를 위해 MDP로부터 얻은 상태 경로 그래프(state trajectory graph)의 위상적 성질들을 여러 네트워크 척도(network measurements) 들을 이용하여 측정하고, 이와 MDP의 풀이 성능과의 관계를 다양한 상황에 대해 실험적, 이론적으로 분석해 보았다.
최근 네트워크가 발전함에 따라 네트워크의 취약점을 이용한 침입과 공격이 많이 발생하고 있다. 네트워크에서 공격과 침입을 탐지하기 위해 규칙을 만들거나 패턴을 생성하는 것은 매우 어렵다. 대부분 전문가의 경험에 의해서 만들어지고, 많은 인력, 비용, 시간을 소비하고 있다. 본 논문에서는 전문가의 경험 없이 네트워크의 공격 행위를 효과적으로 탐지하기 위해서 네트워크 연결기반의 정보를 이용한 척도선정 기법과 탐지기법을 제안한다. 정상과 각 공격의 네트워크 연결 데이터를 추출하고, 상대 복잡도를 이용하여 복잡도의 임계값 설정함으로써 공격 탐지에 유용한 척도를 선정한다. 그리고 선정된 척도를 바탕으로 확률패턴을 생성하고 우도비 검증을 이용해 공격을 탐지한다. 이 탐지방법으로 임계값 조절에 따라 탐지율과 오탐율을 조절할 수 있었다. KDD CUP 99 데이터를 이용하여 공격행위를 분석, 분류하고, 결정트리 알고리즘의 규칙기반 탐지 결과와 비교함으로써 본 논문에서 제시한 기법이 유용함을 확인하였다.
본 논문에서는 마르코프 결정 문제 (Markov decision problem)의 풀이 효율을 잴 수 있는 척도를 알아보기 위해 복잡계 네트워크 (complex network) 의 관점에서 MDP를 하나의 그래프로 나타내고, 그 그래프의 위상학적 성질들을 여러 네트워크 척도 (network measurements)들을 이용하여 측정하고 그 MDP의 풀이 효율과의 관계를 분석하였다. 실세계의 여러 문제들이 MDP로 표현될 수 있고, 모델이 알려진 경우에는 평가치 반복(value iteration)이나 모델이 알려지지 않은 경우에도 강화 학습(reinforcement learning) 알고리즘등을 사용하여 풀 수 있으나, 이들 알고리즘들은 시간 복잡도가 높아 크기가 큰 실세계 문제에 적용하기 쉽지 않다. 이 문제를 해결하기 위해 제안된 것이 MDP를 계층적으로 분할하거나, 여러 단계를 묶어서 수행하는 등의 시간적 추상화(temporal abstraction) 방법들이다. 시간적 추상화를 도입할 경우 MDP가 보다 효율적으로 풀리는 꼴로 바뀐다는 사실에 착안하여, MDP의 풀이 효율을 네트워크 척도를 이용하여 측정할 수 있는 여러 위상학적 성질들을 기반으로 분석하였다. 다양한 구조와 파라미터를 가진 MDP들을 사용해 네트워크 척도들과 MDP의 풀이 효율간의 관계를 분석해 본 결과, 네트워크 척도들 중 평균 측지 거리 (mean geodesic distance) 가 그 MDP의 풀이 효율을 결정하는 가장 중요한 기준이라는 사실을 알 수 있었다.
객체지향 시스템의 복잡성 척도에 대하여 많은 연구와 검증이 이루어져 왔다. 대부분의 척도들은 시스템의 부분적 측면 예를 들어, 객체 간 결합도, 상속 구조의 복잡도, 메소드의 응집도 등에 대한 측정을 목표로 하고 있다. 그런데 소프트웨어 실무자들은 부분적이 아닌 시스템의 전반적인 복잡도를 측정할 수 있기를 바라고 있다. 본 논문은 UML의 클래스 다이어그램을 분석함으로써 객체지향 시스템의 전체적 구조에 대한 복잡도를 연구한 것이다. 클래스 다이어그램은 클래스와 클래스 간 관계로 구성되어 있다. 관계에는 연관 관계, 일반화 관계, 집합 관계 등 세 가지가 있는데 이 관계들이 객체지향 시스템의 구조를 이해하기 어렵게 하고 있다. 본 연구에서는 이 세 가지 관계를 통합하여 객체지향 시스템의 복잡도를 측정하는 경험적 척도를 제안하고 있다. 이 척도는 소프트웨어 개발자가 코딩하기 전에 객체지향 시스템의 복잡도를 평가해 보고 필요시 설계를 수정할 수 있도록 하게 함으로써 설계 업무에 많은 도움을 줄 것이다.
본 논문은 데이터 슬라이스에서의 데이터 토큰들의 정보 흐름에 기초하여 프로그램에서의 정보 흐름을 모델링하는 SIFG(Slicw-based information Graph)를 개발하였다. 다음으로, SIFG에서의 정보 흐름의 복잡도 측정을 통해서 프로그램의 복잡도를 측정하기 위해 SCM(Slice-based Complexity Measure)을 정의하였다. SCM은 Briand가 제시하는 복잡도 메트릭에 필요한 특성들을 만족하였고, 그리고 기존 척도들과는 달리, SCM은 프로그램 내에서의 제어와 데이터 흐름뿐만 아니라 프로그램의 물리적 크기를 반영하는 측정이 이루어졌다.
상속구조의 계층이 깊어질수록 재사용성은 좋으나 이해하기가 어려워지고 유지보수가 힘들어 진다. 반대로 계층이 얕을수록 추상성이 부족하나 이해성과 수정성이 좋아진다. 따라서 시스템의 유지보수성을 위해서는 깊은 상속구조를 분리하여 얕은 상속구조로 만드는 것이 바람직하다. 본 연구에서 제안한 복잡성 척도는 Chidamber and Kemerer의 상속구조에 관한 척도인 DIT(Depth of Inheritance Tree)와 NOC(Number Of Children)를 기초로 Li가 지적한 Chidamber and Kemerer 척도의 모호성을 해결한 통합적 척도로서, 클래스 상속구조의 복잡성 측정에 있어서 조상 클래스 수, 자손 클래스 수, 상속구조의 깊이를 고려한 간단하고 휴리스틱한 척도이다. 이는 상속구조의 분리에 있어서 복잡도를 정량적으로 평가할 수 있는 정보를 제공한다.
본 논문은 데이터 슬라이스에서의 정보 흐름을 모델링하기 위해서 데이터 값 흐름 그래프(VFG: data Value Flow Graph)라고 하는 새로운 데이터 슬라이스(data slice) 표현을 개발한다. 다음으로, VFG에서의 정보 흐름의 복잡도를 측정하기 위해 기존의 흐름 복잡도를 이용하여 슬라이스 복잡도 척도를 정의한다. 본 연구에서는 각 슬라이스에 대한 슬라이스 복잡도와 전체 슬라이스 복잡도 간의 관계를 보여주고, VFG에서의 극소 수정(atomic modification)과 합성 연산자(concatenation operator)를 통해서 슬라이스 복잡도 척도의 스케일(scale) 인자들을 증명한다.
본 연구는 자동화된 통사 구문 분석 프로그램인 TAASSC를 활용하여 통사적 복잡성 지표와 분석적 척도의 언어 사용 점수 간의 관계를 살펴본다. 본 연구에서는 ICNALE 코퍼스에서 영어를 외국어로 학습하는 EFL 학생이 작성한 에세이 440개를 분석하였고, 언어 사용 점수와 Lu의 전통적인 통사적 복잡성 지표, 구 복잡성 지표, 절 복잡성지표 간의 관계를 탐색하였다. 단계적 회귀분석 결과, 구 복잡성 지표가 분석적 척도의 언어 사용 점수를 가장 잘 예측하는 것으로 나타났으나 선행연구와는 달리 언어 사용 점수를 차지하는 변량은 낮았다. 본 연구결과를 토대로 구수준에서의 통사구문에 대한 지도와 연습이 필요하다는 쓰기 교육의 시사점을 제시한다.
객체지향 소프트웨어척도는 객체들의 규모와 구성 및 객체들간의 관계를 고려하면서, 전반적인 객체지향 특성을 반영하여야 한다. 본 논문에서는 객체지향 소프트웨어의 규모 및 복잡도에 영향을 주는 4가지의 객체지향 패러다임 관련 특성(요인)들을 정하고, 객체지향 설계 스타일 지침들을 기반으로 객체지향 소프트웨어의 품질 측정을 위한 객체점수 척도를 제안한다. 그 지침들은 기존의 지침들에 하나의 새로운 지침을 추가한 것으로서 인지 심리학에서의 청크 이론을 기반으로 제시 된 것들이다. 제안된 객체점수 척도의 타당성 검증을 위해서 실험적 분석을 행하였는데, 이는 제안 척도가 전반적으로 객체 지향 개념 및 특성을 잘 반영하는지를 평가하기 위한 것으로 같은 출력을 갖는 두 C++ 프로그램을 제안된 척도로 측정하여 비교하였다. 이러한 실험 결과 제안한 객체점수 유용성이 입증되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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