• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.04a
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• pp.529-532
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• 2012

무선 네트워크를 이용한 데이터 송수신이 일반화되면서 네트워크 트래픽에 대한 분석 및 제어에 대한 관심이 높아지고 있다. 본 논문에서는 무선 통신에서 트래픽 분석에 대한 효율성을 증진시키기 위해 패킷 캡처 기능을 이용하여 무선 통신 트래픽 모니터링 기능을 설계하였다. 특히 libpcap 라이브러리를 이용하여 Embedded Linux 시스템에서 패킷 캡처 프로그램을 구현하였다. 이를 기반으로 네트워크를 통해 송수신되는 패킷을 캡처하여 분석하고 이에 따른 트래픽 모니터링 결과를 보인다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2019.01a
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• pp.301-302
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• 2019

본 연구에서는 주차장의 CCTV와 사용자의 스마트폰을 연동하여서 주차장의 전체적인 화면을 사용자의 스마트폰의 화면에 보여주며, YOLO 딥러닝 기법을 이용하여 주차된 차량 수를 산출하여서 전체적인 차량 댓수와 주차장소의 복잡도를 계산하여 사용자에게 제공하고자 한다. YOLO 딥러닝 기법은 CNN 기반으로 정확도 높은 객체 추출이 가능하고, 영역을 고려한 R-CNN 알고리즘을 사용하여 객체 분류에 필요한 경계 상자의 수를 줄일 수 있다. 한편, YOLO 딥러닝 기법을 이용하여 주차된 자동차를 인식하고, 주차면에 대한 영역에 대한 학습을 수행하여 주차된 자동차와 빈 주차면을 계산하여 제공한다. 주차장에 설치된 기존의 CCTV를 이용하여 저렴한 비용으로 딥러닝 기법을 CCTV 영상에 적용하여 주차장과 주차면 상황을 고객에게 실시간으로 알려주는 앱을 개발하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.05a
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• pp.1494-1497
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• 2007

양성자가속기는 재료산업, 반도체산업, 생명산업, 등 다양한 산업에 폭 넓게 이용되고 있다. 양성자가속기의 이용 분야에서 양성자 요법도 빼놓을 수 없는 중요한 분야이다. 양성자가속기의 제어 소프트웨어는 일반적으로 EPICS라는 개발 도구를 이용하여 개발하는데 반하여 양성자 요법에서는 제어시스템으로 IBA에서 개발된 PTS(Proton Therapy System)이 사용된다. 대형 양성자 가속기는 산업용과 의료용으로 다양하게 사용될 수 있으므로 EPICS로 개발된 제어소프트웨어와 IBA의 PTS가 호환성이 있든지 아니면 의료용의 양성자 요법 시스템용 제어소프트웨어까지 EPICS로 개발할 필요가 있다. 본 논문은 EPICS로 양성자 요법 시스템의 제어소프트웨어의 사용자 인터페이스를 구현한 결과를 소개한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.04a
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• pp.1283-1285
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• 2012

수행중인 로컬 소프트웨어의 내부 실행상태를 실시간으로 원격지의 소프트웨어로 반영하여 예상치 못한 장애 상황에서 실행 중이던 소프트웨어를 끝까지 수행 할 수 있도록 복구 방법에 관한 연구이다. 본 연구에서 수행한 방법은 수시로 소프트웨어 내부 상태 정보를 외부의 저장 서버로 전송하게 되며 원격에 존재하는 소프트웨어에서 그 저장 정보를 이용하여 실시간으로 최신까지의 상태를 업데이트 하여 원래의 소프트웨어 상태를 유지하게 된다. 갑작스런 하드웨어 장애 발생시 상태 점검 프로세스에 의해서 점검되며, 장시간에 걸쳐 수행되고 있는 소프트웨어를 다시 처음부터 수행하지 않고 실시간 정보를 통하여 계속적으로 수행을 완료 할 수 있게 된다. 장시간 동안 시뮬레이션 하는 시스템에서 적용 될 수 있으며 특히 OS 종류나 Server 종류에 종속 되지 않고 동작하며 소프트웨어 개발에 있어서도 프로그램 랭귀지에 상관 없이 구현 할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.04a
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• pp.796-799
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• 2010

인터넷의 발전으로 인터넷을 통한 서비스가 증대하고 있다. 반면 응용 소프트웨어의 보안 취약점으로 인해 국가, 기업, 개인 모두에게 정보보호의 중요성이 더욱 강조 되고 있다. 임베디드 소프트웨어인 우주, 항공, 원자력 소프트웨어 등 오류 없이 수행되어야 하는 고안전성 소프트웨어의 개발기법은 이제 응용 소프트웨어의 보안강화 활동에 활용 되고 있다. 특히 시큐어 코딩 (Secure Coding)은 방어적 프로그램(Defensive Programming)을 포함하는 개념으로 소프트웨어의 안전성과 보안성을 향상 시킬 수 있다. 본 논문에서는 범용 보안 취약가능성 분석 도구를 이용하여 소프트웨어의 취약 가능성을 분석하고 보안 취약점 유발 명령어를 분류한다. 그 다음에 시큐어 코딩 기법을 적용하여 취약한 코드를 개선하였다. 이러한 개선을 통해 보안 취약성 가능한 코드 부분을 손쉽게 수정하여 소프트웨어 보안을 개선할 수 있다.

• The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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• v.8 no.6
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• pp.483-490
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• 2015

There are many software reliability models that are based on the times of occurrences of errors in the debugging of software. It is shown that it is possible to do likelihood inference for software reliability models based on finite failure model and non-homogeneous Poisson Processes (NHPP). For someone making a decision about when to market software, the conditional failure rate is an important variables. The infinite failure model are used in a wide variety of practical situations. Their use in characterization problems, detection of outlier, linear estimation, study of system reliability, life-testing, survival analysis, data compression and many other fields can be seen from the many study. Statistical process control (SPC) can monitor the forecasting of software failure and thereby contribute significantly to the improvement of software reliability. Control charts are widely used for software process control in the software industry. In this paper, proposed a control mechanism based on NHPP using mean value function of Musa-Okumo and Power law type property.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2020.01a
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• pp.143-144
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• 2020

4차 산업 시대가 도래하여 빅데이터와 딥러닝 기술은 다양한 분야에서 아주 중요한 기술로 자리 잡고 있으며, 현재 세계 여러 분야에서 이 기술들을 이용하여 일상, 산업 분야에 적용을 시키고자 한다. 국내에서는 스마트 팩토리, 스마트 시티와 같은 분야에 적용하고 있다. 본 논문에서는 스마트 시티에 적용할 수 있는 횡단보도 상황을 인지하여 교통제어에 활용할 수 있는 빅데이터를 생산하거나 효율적인 교통제어에 활용할 수 있도록 Nvidia Jetson TX2와 실시간 객체 감지 기술인 YOLO v3를 이용하여 횡단보도용 상황 인식을 위한 영상인식 장치를 개발하였다. 제안하는 기술들을 이용하여 스마트시티 구축에 활용할 수 있고, 실시간으로 추가적으로 필요한 객체를 감지하여 확장이 용이한 장점이 있다. 또한 구현에서 효율성을 높이기 위하여 에지 컴퓨팅, 스페이스 디텍션과 같은 기술들을 활용하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.11a
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• pp.1311-1314
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• 2011

현재 SOA 기반 소프트웨어의 중요성이 인식되면서 국내외 SOA 기반 소프트웨어 시장이 급격히 증가하고 있는 추세이다. 이에 따라 SOA 기반 소프트웨어에 대한 고신뢰성과 고품질소프트웨어의 요구가 증대되고 있다. 그러나 SOA 기반 소프트웨어의 특성을 반영한 품질평가 체계는 아직 구축되어 있지 않은 실정이며 최근의 소프트웨어 개발 방법의 추세로 볼 때 시급한 구축이 요구되고 있다. 본 연구에서는 SOA 기반 소프트웨어의 품질을 평가하기 위해 품질을 시험하여 측정하고 그 결과를 적절한 기준에 따라 판정하는 방법에 대해 연구를 수행하였다. 주요 연구내용으로는 SOA기반 소프트웨어 품질 측정 설문에 답을 회귀 알고리즘에 적용하여 소프트웨어의 품질을 측정하고 해결책을 제시함으로써 소프트웨어의 부족한 부분을 좀더 보안해줄것을 기대한다. 본 연구를 통해 국제표준을 수용한 SOA 기반 소프트웨어 품질 시험 측정 방법을 구축하였고 이를 활용하여 국내 SOA 기반 소프트웨어의 품질 수준 향상을 위해 적용할 수 있을 것이며 국내 SOA 기반 소프트웨어의 품질 향상을 통해 관련 시장의 품질 안정성을 확보하고 고품질 SOA 기반소프트웨어 개발 의욕을 제고할 수 있으리라 기대한다.

• The Journal of Korean Association of Computer Education
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• v.7 no.1
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• pp.27-35
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• 2004

Software documents consist of a number of objects and relationships between them, and structure of documents can be changed frequently. In the existing software version management models, changes in one object may be propagated to other objects unnecessarily. In this paper, we propose an efficient version management model for software objects based on history of operations applied to software objects. Operations applied to objects are recorded in the operation history, and those are used to retrieve versions of a document. Because versions of objects are stored and retrieved using the operation delta, it is not required to compare versions of a document to extract delta during check-in process. In addition, it can manage changes of structure of objects efficiently because it supports not only object creation, deletion, and update operation but also object move operation.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.29 no.3
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• pp.557-564
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• 2019

As the number and type of software increases, those security vulnerabilities are also increasing. Various types of software may have multiple vulnerabilities and those vulnerabilities as they can cause irrecoverable significant damage must be detected and deleted quickly. Various studies have been carried out to detect the vulnerability of the current software, but it is slow, and prediction accuracy is low. Therefore, in this paper, we describe a method to efficiently predict software vulnerability by using neural network algorithm and compare prediction accuracy with conventional system using machine learning algorithm. As a result of the experiment, the prediction system proposed in this paper showed the highest prediction rate.