• Information and Communications Magazine
• /
• v.32 no.7
• /
• pp.17-26
• /
• 2015

최근 네트워크 기술 동향에 있어서 이른바 핫 이슈 중 하나인 소프트웨어 정의 네트워킹(SDN, Software-Defined Networking)은 바야흐로 데이터센터, 기업, 캠퍼스 등의 근거리 데이터 네트워크(LAN, Local Area Network) 환경을 넘어서 통신망 사업자(캐리어)와 서비스 제공자를 통해 원거리 데이터 네트워크 (WAN, Wide Area Network)로 진화하고 있다. 본고에서는 종단간 SDN 프로덕션 서비스를 위한 소프트웨어 정의 원거리 네트워크(SD-WAN, Software-Defined WAN)의 개요 및 적용 사례를 소개하고, SD-WAN의 핵심 서비스 기술로 인식되고 있는 네트워크 최적화, 가상화, 자동화, SDX(Software-Defined Exchange) 등의 요소 기술과 연구 동향을 알아본다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
• /
• v.6 no.7
• /
• pp.337-352
• /
• 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.

• The KIPS Transactions:PartD
• /
• v.15D no.4
• /
• pp.495-504
• /
• 2008

Aspect Oriented Programming(AOP) is a relatively new programming paradigm and has properties that other programming paradigms don't have. This new programming paradigm provides new modularization of software systems by cross-cutting concerns. In this paper, we propose a regression test method for program evolution by AOP. By using JoinPoint, we can catch a pointcut-name which makes it possible to test the incorrect pointcut strength fault and the incorrect aspect precedence fault. Through extending proof rules to aspect, we can recognize failures to establish expected postconditions faults. We can also trace variables using set() and get() pointcut and test failures to preserve state invariant fault. Using control flow graph, we can test incorrect changes in control dependencies faults. In order to show the correctness of our proposed method, channel management system is implemented and tested by using proposed methods.

• Venture DIGEST
• /
• s.96
• /
• pp.8-11
• /
• 2006

국내 세무∙회계 솔루션업계의 독보적인 리더, 더존디지털웨어. 10여년 전 국내 최초로 세무조정에 대한 전산화를 이루며 업계 부동의 1위자리를 확보하고 있는 더존디지털웨어가 토털 소프트웨어기업으로 진화하기 위해 기어를 한껏 올렸다. 제2의 도약을 향한 더존디지털웨어의힘찬날개짓을유수형대표를만나들어본다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
• /
• v.29 no.1_2
• /
• pp.1-9
• /
• 2002

Evolutionary artificial neural networks (EANNs) are towards the near optimal ANN using the global search of evolutionary instead of trial-and-error process. However, many real-world problems are too hard to be solved by only one ANN. Recently there has been plenty of interest on combining ANNs in the last generation to improve the performance and reliability. This paper proposes a new approach of constructing multiple ANNs which complement each other by speciation. Also, we develop a multiple ANN to combine the results in abstract, rank, and measurement levels. The experimental results on Australian credit approval data from UCI benchmark data set have shown that combining of the speciated EANNs have better recognition ability than EANNs which are not speciated, and the average error rate of 0.105 proves the superiority of the proposed EANNs.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2013.11a
• /
• pp.980-982
• /
• 2013

본 논문에서는 SNS기반의 능동적 디펜스 게임 개발을 제안한다. 제안하는 게임은 기존의 모든 사용자가 콘텐츠를 이용할 뿐 차별성 없는 수용적 시스템과 다르게 하우징 시스템을 도입하여 사용자가 직접 콘텐츠를 배치하고, 다른 사용자의 콘텐츠 공략이 가능한 능동적인 형태이다. 이를 통해 기존의 디펜스 게임이 주는 게임성을 유지한 채 보다 진화된 형태로서 사용자들에게 새로운 시스템을 보여주고 신선한 자극을 줄 것으로 기대한다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
• /
• v.27 no.3
• /
• pp.257-265
• /
• 2000

There is much selective confliction in nature where selfish and rational individuals exists. Iterated Prisoner's Dilemma (IPD) game deals with this problem, and has been used to study on the evolution of cooperation in social, economic and biological systems. So far, there has been much work about the relationship of the number of players and cooperation, strategy learning as a machine learning and the effect of payoff functions to cooperation. In this paper, We attempt to investigate the cooperative coalition size according to payoff functions, and observe the relationship of localization and the evolution of cooperation in NIPD (N-player IPD) game. Experimental results indicate that cooperative coalition size increases as the gradient of the payoff function for cooperation becomes steeper than that of defector's payoff function, or as the minimum coalition size gets smaller, Moreover, the smaller the neighborhood of interaction is, the higher the cooperative coalition emerges through the evolution of population.

• Journal of KIISE:Software and Applications
• /
• v.34 no.6
• /
• pp.519-529
• /
• 2007

In this paper, we investigate the use of fuzzy rules for efficient intrusion detection. We use evolutionary algorithm to optimize the set of fuzzy rules for intrusion detection by constructing fuzzy decision trees. For efficient execution of evolutionary algorithm we use supervised clustering to generate an initial set of membership functions for fuzzy rules. In our method both performance and complexity of fuzzy rules (or fuzzy decision trees) are taken into account in fitness evaluation. We also use evaluation with data partition, membership degree caching and zero-pruning to reduce time for construction and evaluation of fuzzy decision trees. For performance evaluation, we experimented with our method over the intrusion detection data of KDD'99 Cup, and confirmed that our method outperformed the existing methods. Compared with the KDD'99 Cup winner, the accuracy was increased by 1.54% while the cost was reduced by 20.8%.

• Journal of KIISE:Databases
• /
• v.28 no.1
• /
• pp.1-14
• /
• 2001

중대한 산업용 소프트웨어가 동작하는 공유된 객체지향 데이터베이스를 안전하게 변경하기 위해서는, 그 공유 데이터베이스를 변경할 동안 데이터베이스 위에서 작동하는 기존의 응용 프로그램이 지속적으로 작동되어야 한다. 데이터베이스 변경을 필요로 하는 새로운 요구사항은 새 응용 프로그램의 추가, 기존 응용 프로그램의 기능 확장, 초기 디자인 에러 수정 등으로 인하여 발생할 수 있다. 우리는 한 사람의 사용자가 다른 사용자에게 악영향을 주지 않고 데이터베이스 스키마를 변경할 수 있게 하여 이 문제를 해결하는 투명한 스키마 진화(TSE: Transparent Schema Evolution) 방법론을 소개한다. 이 방법론은 기존의 스키마를 직접 변경하는 대신 스키마 변경 연산의 의미를 반영하는 데이터베이스 큐를 공유 객체지향 데이터베이스 상에 생성하여 투명한 진화를 달성한다. 데이터베이스의 용량을 증가시키지 못하는 뷰 메카니즘의 한계를 극복하기 위하여 이 방법론은 데이터베이스 용량 증가 연산에 대하여 다음의 새 단계로 정렬된다. (1) 기저의 베이스 스키마는 데이터베이스 용량 증가를 위해 물리적으로 변호한다. (2) 데이터베이스 변경의 의미를 달성하는 목표 뷰가 위의 변화된 베이스 스키마로부터 생성된다. (3) 변화 이전의 베이스 스키마는 데이터베이스 뷰로서 재 구축된다. 이로써 기존의 다른 사용자가 정의한 데이터 인터페이스가 보존된다. 우리는 객체-지향 뷰 기술을 이용하여 스키마 변화 연산을 구현함으로써 TSE 방법론의 구현가능성(feasibility)을 확인하였다. 표준적인 객체-지향 뷰 모델이 정의되고 상용 객체-지향 데이터베이스인 잼스톤(Gemstone) 위에 구현되었다. 그 뷰 모델은 갱신 의미(semantic) 정의를 그 뷰가 베이스 스키마의 갱신 의미를 보존하도록 정의하였다. 그러한 뷰는 사용자가 그들이 실제로는 베이스 스키마가 아니라 뷰에서 작업하고 있다는 사실을 모르게 하기 위하여 TSE에서 필요하다.

• 전자공학회논문지 IE
• /
• v.46 no.2
• /
• pp.7-10
• /
• 2009

This paper presents the implementation of libraries of hardware modules for genetic algorithm using VHDL. Evolvable hardware refers to hardware that can change its architecture and behavior dynamically and autonomously by interacting with its environment. So, it is especially suited to applications where no hardware specifications can be given in advance. Evolvable hardware is based on the idea of combining reconfigurable hardware device with evolutionary computation, such as genetic algorithm. Because of parallel, no function call overhead and pipelining, a hardware genetic algorithm give speedup over a software genetic algorithm. This paper suggests the hardware genetic algorithm for evolvable embedded system chip. That includes simulation results and analysis for several fitness functions. It can be seen that our design works well for the three examples.