컴퓨터 기술이 발전함에 따라 시스템 공격 기술이 점점 더 진화하고 다양화 되고 있다. 컴퓨터의 하드웨어와 소프트웨어는 점점 진화하고 성능이 향상되고 있지만 기본 동작 원리는 거의 변화하지 않고 있어 문제 대두되고 있다. 일반적으로 응용프로그램들이 실행상태에 놓이면 프로그램의 데이터들이 메모리에 놓이게 된다. 이러한 데이터들은 운영체제 동작의 효율성 때문에 메모리에 남아있게 되어 메모리 해킹이나 메모리 분석을 통하여 데이터들에 접근할 수 있게 된다. 그로 인하여 사용자의 개인정보, 암호화된 키, 인증서 등이 유출되어 큰 피해가 발생하기 때문에 대응 방안이 마련 되어야 한다. 본 논문으로 메모리 해킹에 대한 문제점과 그에 대한 대응책을 제안한다.
본 논문에서는 현재 급변하는 국내 게임 산업의 변화를 살펴보면 소수의 인원으로 짧은 시간에 개발이 가능하고 휴대가 간편하며 리스크가 적은 스마트폰 게임 시장의 확장이 두드러지고 있다. 반면에 온라인 게임시장은 무분별한 규제 및 메이져급 게임회사의 중, 소 게임 회사 인수합병으로 인해서 게임 업계는 위축되는 현상으로 가고 있다. 하드웨어, 소프트웨어 및 플랫폼 환경의 빠른 변화로 인해서 게임 개발에 또 다른 영향을 주고 있는데 클라우드 서비스로 인해서 이동형 게임을 더욱 가속화 시킬 수 있게 되었고, On-Live같은 미들웨어 기술의 성장 속도를 보면 고 하이 퀄리티 게임을 이제는 무선 인터넷망을 통해서 손쉽게 즐길 수 있는 방향으로 진화하고 있다고 본다. 이러한 변화에 발맞춰서 게임 개발 환경 및 구축 형태도 진화 시켜야 한다고 보는데 기술적으로는 클라우드 서비스와 미들웨어 쪽에 맞춰서 개발해야 하고, 역기능 부분의 개선책으로 순기능 부분의 기능성 게임은 앞으로 개발 가능성이 매우 높으며 그 중 실버세대와 교육용 게임 시장이 대세로 될 것이다. 즉 이러한 트렌드 분석을 통해서 국내 게임의 발전 방향에 대해서 단점을 극복하고 장점을 부각시켜야 한다.
저장 공간이나 전송 시간을 줄여서 비용을 아끼는 데이타 압축 기술은 그 유용성 때문에 오래전부터 연구되어 왔다. Lempel-Ziv 77(LZ77) 알고리즘은 실용적인 사전-기반 비손실 압축 알고리즘이다. 기존의 LZ77 알고리즘에서 알고리즘의 성능에 큰 영향을 미치는, 사전의 크기는 고정되어 있다. 본 논문에서는 사전의 크기를 동적으로 바꾸면서 압축을 하는 동적 LZ77 알고리즘과 동적 LZ77 알고리즘에서 사용하는 전략을 진화시키는 유전 알고리즘을 소개한다. 유전 알고리즘으로 진화시킨 전략을 가지고 동적 LZ77 알고리즘은 기존의 LZ77 알고리즘보다 최대 약 16%까지 더 좋은 압축 효율을 보여 주었다.
본 논문은 중소 바이오 연료 기업의 공급 사슬 망이 기존 화석연료업체와 경쟁하기 위해, 최소의 비용으로 수요에 대응할 수 있는 공급 계획을 수립할 수 있는방법론을 제안한다. 최소비용으로 공급하기 위해 수요처들 사이의 최적 경로와 공급량을 동시에 고려하여 공급 계획을 수립하였다. 이렇게 수립된 모델의 해를계산하기 위해 진화론적 방법을 이용하였다. 제안된 방법론을 이용할 때 중소기업의 어려움을 고려하여 과도한 투자비의 부담이 큰 상용 소프트웨어 대신 문제고유의 특성을 고려하여 최적 경로를 계산할 수 있다. 서울의 각 지역별로 바이오 연료를 공급하는 사례를 통해 제안된 방법을 수치적으로 설명하였다.
무기체계가 첨단 복합화 형태로 진화하면서 물리적 구현에서 소프트웨어가 차지하는 비중과 중요성은 급격히 증대되고 있다. 특히 네트워크 중심전(NCW)으로 대변되는 현대의 전장 상황에서 신뢰성 있게 운용되는 무기체계를 개발하기 위해서는 신뢰성 있는 소프트웨어의 개발이 필수 불가결한 요소이다. 국내 무기체계의 연구개발 과정에서 하드웨어 구성품과는 다르게 소프트웨어 요소에 대한 신뢰성 관련 기술 활동은 일부 구현된 소프트웨어에 대해 신뢰도 평가를 수행하는 수준이다. 그러나 연구개발 기간에 소프트웨어의 목표 신뢰도를 확보하기 위해서는 무기체계 개발 초기 단계부터 체계적인 신뢰성 공학 활동이 요구된다. 본 연구에서는 범위가 제약되어 있던 그 동안의 소프트웨어 신뢰성 관련 연구 활동을 무기체계 연구개발 수명주기 동안 목표 신뢰도를 만족하는 소프트웨어를 개발할 수 있도록 시스템 공학 관점에서 접근법을 제시하였다. 그 결과 무기체계의 연구개발 수명주기 동안 적용할 수 있는 프로세스를 도출하였는데 이를 무기체계의 소프트웨어 신뢰성 공학 프로세스 (Software Reliability Engineering Process for Weapon Systems: SREP-WS)로 명명하였다. 각종 첨단무기체계 개발에 도출된 SREP-WS를 적용함으로써 소프트웨어 신뢰도를 정량적 관리할 수 있고, 또한 목표 신뢰도를 개발기간 중에 확보할 수 있게 된다.
본 논문에서는 진화프로그래밍에서 레비 확률분포(Levy probability distribution)를 사용한 돌연변이 연산의 유용성을 레비 돌연변이 연산 후의 변수의 평균변화율(mean square displacement) 및 유일성(distinctness) 등을 통하여 분석하였다. 레비 확률분포는 무한의 분산(infinite second moment을 가지는 확률분포로 쪽거리(fractal)와 연계되어 최근 연구가 활발히 진행되고 있는 확률분포이다. 레비 확률분포를 사용한 레비 돌연변이 연산은 변화가 작은 자손(offspring)뿐만 아니라 기존의 정규분포를 사용한 돌연변이 연산에 비하여 상대적으로 변화가 큰 자손을 생성할 수 있다. 이러한 사실에 기초하여 레비 돌연변이 연산은 보다 넓은 탐색 공간을 효율적으로 조사할 수 있음을 평균변화율 및 유일성 등의 조사를 통하여 수학적으로 증명하였다. 이를 통하여 진화 프로그래밍에서 레비 확률분포에 기초한 돌연변이 연산이 정규분포를 사용한 돌연변이 연산보다 다변량 함수의 최적화의 경우 일반적으로 효율적인 연산임을 알 수 있었다.
최근 들어 확률 분포를 개체군으로부터 추정하여 보다 효율적으로 최적화를 해결하려는 연구가 진행되고 있다. 특히 복잡한 문제의 해결을 위해서 혼합 분포가 사용되고 있다. 그러나 이 경우 몇 개의 성분으로 혼합 분포를 나타낼 것인가를 결정하기 어려운 문제가 있으며, 각 분포에 의하여 표현되는 이전 세대의 우수한 부분 해들을 잘 결합하지 못하는 단점이 있다. 본 논문에서는 변분 베이지안 혼합 인자 분석(variational Bayesian mixtures of factor analyzers) 기법을 사용한 개체군의 분포 추정을 통해 실수 공간에서의 최적화 문제를 해결하는 방법을 제안한다. 이 기법은 혼합 분포의 개수 추정을 자동화하며, 잠재 변수(latent variable)를 사용하여 각 분포가 표현하는 세부 개체군 내에 포함된 부분 해들의 혼합을 효율적으로 수행할 수 있다. 잘 알려진 함수 최적화 문제들에 대해 다른 분포 추정 진화 알고리즘과 비교하여 제안하는 방법의 우수성을 검증하였다. 또한 시스템 생물학에서 다루고 있는 생화학 네트워크의 동적 모델링을 위한 매개변수 추정도 성공적으로 수행하였다.
유전자 데이타의 클러스터링은 방대한 유전자 정보를 발현 정도에 따라 비슷한 그룹으로 나누어 분석하는 방법으로 유전자의 기능을 분석하는데 사용되어 왔다. 클러스터링의 한 종류인 퍼지 클러스터링은 하나의 샘플이 소속정도에 따라 여러 그룹에 동시에 소속되도록 나누는 방법으로, 하나의 유전자 데이타는 여러가지 유전 정보를 가칠 수 있기 때문에 유전자 발현 데이타의 분석에 보다 적절한 방법이다. 그러나 보통 클러스터링 방법은 초기 값에 민감하고, 지역해에 빠질 수 있는 단점을 갖는다. 이런 단점을 해결하기 위해 본 논문에서는 진화 연산을 이용한 퍼지 클러스터링 방법을 제안한다. 이때, 적합도 평가를 위해서 모든 데이타에 대해 동일한 기준을 적용하는 베이지안 검증방법의 단점을 개선하여, 데이타의 특성 을 고려하여 결정된 적용적 ${\alpha}$-cut 기반 평가방법을 사용한다. SRBCT 데이타와 효모 세포주기 데이타를 이용해 실험을 하고 결과를 분석하여 제안하는 방법의 유용성을 확인하였다.
베이지안 네트워크는 불확실한 상황을 모델링하기 위한 확률 기반의 모델로서 확실한 수학적 토대를 가지고 있다. 베이지안 네트워크의 구조론 자동 학습하기 위한 연구가 많이 있었고, 최근에는 진화 알고리즘을 이용한 연구가 많이 진행되고 있다. 그러나 대부분은 마지막 세대의 가장 좋은 개체만을 이용하고 있다. 시스템이 요구하는 다양한 요구 조건을 하나의 적합도 평가 수식으로 나타내기 어렵기 때문에, 마지막 세대의 가장 좋은 개체는 종종 편향되거나 변화하는 환경에 덜 적응적일 수 있다. 본 논문에서는 적합도 공유 방법으로 다양한 베이지안 네트워크를 생성하고, 이를 베이즈 규칙을 통해 결합하여 변화하는 환경에 적응적인 추론 모델을 구축할 수 있는 방법을 제안한다. 성능 평가를 위해 ASIA와 ALARM 네트워크에서 인공적으로 생성한 데이타를 이용한 구조 학습 및 추론 실험을 수행하였다. 다양한 조건에서 학습된 네트워크를 실험한 결과, 제안한 방법이 변화하는 환경에서 더욱 강건하고 적응적인 모델을 생성할 수 있음을 알 수 있었다.
유사한 소프트웨어는 기존 산출물을 복제하고 수정하는 클론-앤-오운(clone-and-own, CAO) 방법으로 개발되곤 한다. 그러나 클론-앤-오운 방법은 복제된 제품의 수가 늘면서 유지보수를 어렵게 만들기 때문에 나쁜 프랙티스로 간주된다. 소프트웨어 제품라인 공학은 체계적인 재사용을 통해 소프트웨어 제품군을 개발하는 방법으로 클론-앤-오운 방법의 문제를 해결할 수 있다. CAO 방식으로 개발되어 온 제품패밀리를 제품라인 공학으로 마이그레이션하는 작업은 여러 소프트웨어 제품에서 클로닝된 부분들을 찾아 통합하고 재사용 가능한 자산으로 구축하는 것으로부터 시작된다. 그러나 클로닝이 디렉토리부터 코드 라인까지 다양한 수준에서 발생하고 그 과정에서 이들의 구조에 변경이 일어날 수 있어 단순하게 클로닝을 찾아내는 것만으로는 고품질의 제품라인 코드베이스를 구축하기 어렵다. 성공적인 마이그레이션을 위해서는 소스 코드들 사이의 클로닝 관계를 찾는 것 이외에도 소스 코드들의 파일 경로와 클래스 이름, 메소드 시그니처 등의 동일성을 확보는 작업이 선행되어야 한다. 이에 본 연구는 CAO 기반으로 개발된 제품들로부터 마이그레이션 대상 제품들을 선정한 후 제품들에 흩어져 있는 유사 코드 집합을 검출하여 메소드 경로의 통일이 필요한 대상을 식별하는 클러스터링 방법을 제안한다. 제안 방법의 효과를 보이기 위해 CAO 방식으로 진화해온 ApoGames 제품군에 제안 방법을 적용하여 실험을 진행하였다. 그 결과, 전처리 없이 수행된 파일의 상대 경로 기반 클러스터링 방법의 평균 정밀도는 0.91이며 식별된 공통 클러스터의 개수는 0개인 반면에 이 논문에서 제안하는 전처리와 함께 수행된 메소드 시그니처 기반 클러스터링 방법의 평균 정밀도는 0.98로 개선되었으며 식별된 공통 클러스터는 최대 15개까지 증가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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