• 정보처리학회논문지A
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• 제15A권3호
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• pp.155-160
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• 2008

RFID의 태그의 적용 범위는 첨차 그 영역을 확대되고 있으며, 동종 및 이종 태그들이 제한된 공간에서 리더에 동시에 식별되는 과정에서 충돌이 발생할 수 있다. 따라서, 하나의 RFID 리더 영역 내에 다수의 태그 상호간에 충돌이 없이 인식하는 다중태그식별 기술은 매우 중요한 기술로 RFID 시스템의 성능과 안정성을 결정하는 핵심 기술이다. 본 논문에서는 차등식별법을 이용한 Depth-First 충돌방지 기법을 제안한다. 시뮬레이션을 통해 검증결과 기존 쿼리트리 알고리즘에 비해 17%의 식별단계 개선과 150%의 성능 개선을 확인할 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 춘계학술발표대회
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• pp.128-131
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• 2021

본 논문에서는 특정 코드를 분석하여 해당 코드를 작성한 저자가 누구인지 식별할 수 있는 머신 러닝 기반 코드 저자 식별 기술에 대해 소개한다. 먼저 소스 코드를 분석하여 저자를 확인하는 기법들에 알아볼 것이다. 또한 저자를 식별할 수 있는 정보가 다소 소실된 바이너리 코드를 분석하여 저자를 확인하는 기법을 살펴본 다음, 저자 식별 기법의 향후 연구 방향에 대해 탐색하고자 한다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제11권1호
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• pp.1-14
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• 2005

컨포넌트 개발 프로세스에서 재사용 가능한 독립적인 컴포넌트의 식별은 가장 중요한 작업이면서 어려운 작업이다. 따라서 현존하는 컴포넌트 개발 방법론들에서는 컴포넌트 식별을 위해서 체계적이고 명확한 기준이 제시되지 않아 대다수 개발자의 직관과 경험에 의존하고 있다. 그 결과 평이한 개발자에 의해서 소프트웨어의 재사용 단위인 컴포넌트를 식별하기가 쉽지 않다. 따라서 본 논문에서는 컴포넌트를 용이하게 식별할 수 있도록 유스케이스 다이어그램, 클래스 다이어그램 그리고 시퀀스 다이어그램 등 도메인 모델을 기반으로 컨포넌트를 식별하는 기준과 방법을 제시한다. 본 논문에서는 2단계 즉, 시스템 컨포넌트 식별과 비즈니스 컴포넌트 식별을 통하여 컴포넌트론 식별하는 방법을 제시한다. 특히, 제안된 기법에서는 컴포넌트 식별에 있어서 구조적 특성뿐만 아니라 메소드 호출 유형과 방향에 따른 의존성 특성을 함께 괴려하고 있다 이러한 제안된 기법의 실용성을 검증하기 위해 사례 연구와 기존 식별 방법과의 비교 분석 및 평가를 제시한다.

• 대한안전경영과학회:학술대회논문집
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• 대한안전경영과학회 2012년 추계학술대회
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• pp.527-534
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• 2012

오늘날 기술의 발전으로 시스템들은 점차 대형화 복잡화 되어가고 있다. 이처럼 점차 대형화 복잡화 되어가고 있는 시스템들은 더욱 커진 사고 및 고장에 대한 위험을 내재하게 된다. 또한 대형 복합 시스템에서 발생하는 사고 및 고장은 바로 큰 재산피해나 인명피해와 직결 될 수 있다. 따라서 체계적인 안전관리의 필요성이 점차 커지고 있다. 이에 대응하여 철도, 항공, 해양 등의 산업에서는 각 산업에 적합한 안전관리체계를 수립하려 노력하고 있으며, 표준 및 매뉴얼을 제정하여 보급에 앞장서고 있다. 예로써 가장 활발히 안전관리체계의 도입을 추구하고 있는 항공 분야에서는 국제민강항공기구와 미 연방항공청의 주도로 안전관리체계에 대한 가이드와 매뉴얼을 만들어 각국의 사정에 맞는 안전관리체계를 도입할 수 있는 바탕을 제공 하고 있다. 이처럼 점차 중요해지고 있는 안전관리체계내에서도 위험원 식별 및 분석활동은 그 중요성이 크다. 이를 통해 도출되는 위험원 및 위험원의 영향 및 원인이 시스템 개발 및 운용에서 수행하게 될 안전관리활동의 바탕이 되기 때문이다. 따라서 위험원 식별 및 분석활동에 적용하기 위한 여러 기법에 대한 연구가 활발히 이뤄지고 있다. 본 논문에서는 여러 가지 위험원 식별 기법 중 HAZOP을 이용하여 고속철도시스템의 위험원 식별 및 분석을 수행 했다. 또한 HAZOP의 수행 및 위험원 식별 활동의 프로세스 모델을 제시함으로써 실질적인 위험원 식별 활동의 수행에 도움이 될 것으로 기대한다.

• 한국전산구조공학회:학술대회논문집
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• 한국전산구조공학회 2009년도 정기 학술대회
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• pp.205-208
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• 2009

POD(proper orthogonal decomposition)는 가해지는 하중(입력)의 계측없이 출력(응답)만으로 구조물의 동적특성을 파악할 수 있는 기법이다. 하지만 실제의 경우 측정데이터에 노이즈가 포함되어 있으면 분해가 완전하게 일어나지 않아 동적특성(특히 감쇠비)을 완벽히 파악하기 힘들다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 보완하기 위해서 POD기법으로 추출된 각 모드의 자유진동파형에 RD(random decrement)법을 적용하여 노이즈에 의한 영향을 제거하는 방법을 제안하였다. 본 논문에서는 먼저 수치모델을 사용하여 계측노이즈가 있을 경우 제안된 방법을 사용하면 노이즈의 영향을 감소시킬 수 있음을 검증한 후 실험실 규모의 구조물모형에서 얻은 자유진동계측치에 제안된 기법을 적용하여 시스템식별을 수행하여 동특성을 파악하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 춘계학술발표논문집 (하)
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• pp.1567-1570
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• 2003

장바구니 데이터들로 구성된 다중데이터베이스를 마이닝 하기 위한 선처리 작업으로는 Ideal&Goodness 기법이 있으며, Ideal&Goodness기법은 유사한 항목이 존재하는 데이터베이스간의 식별이 불가능하다는 단점이 있다. 그러므로 본 논문에서 제안하는 기법은 항목으로만 구성된 집합을 생성하여 데이터베이스간의 거리를 측정하고 항목집합간의 식별능력을 향상시키기 위하여 항목과 지지도를 갖는 항목 데이터 집합을 생성하고 지지도에 대한 확률을 계산한 후, 이를 비교 연산하여 가중치를 계산한다. 본 논문에서는 장바구니 분석을 위한 선처리 단계로써 활용 가능한 클러스터링 기법을 제안하며 성능평가를 통하여 데이터베이스간의 우수한 식별 능력을 보인다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제32권12호
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• pp.1205-1216
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• 2005

효율적 재사용 기술인 컴포넌트 기반 개발(Component-based Development, CBD)이 보급화되고 있다. 특히 Commercial-Off-The-Shelf (COTS) 컴포넌트는 컴포넌트 내부의 구조 보다 컴포넌트 간의 연결 구조가 중요하다. 컴포넌트 사용자가 요구하는 기능과 적절한 인터페이스를 제공하는 컴포넌트를 식별하여 재사용하는 일은 CBD에서 핵심 작업 중 하나이다 만약 식별된 후보 컴포넌트가 제한된 활용성과 기능을 제공한다면, 컴포넌트 사용자는 어플리케이션을 개발할 때 컴포넌트들을 재사용할 수 없다. 후보 컴포넌트와 사용자가 요구하는 사항과의 불일치를 해결하기 위해 스마트 커넥터가 필요하다. 그러나 기존 연구는 컴포넌트 불일치 해결을 위한 커넥터의 종류는 정의되어 있지만, 컴포넌트간의 부분 매칭을 식별하기 위한 방법과 절차가 부족하다. 본 논문에서는 컴포넌트의 부분 매칭 문제를 식별하기 위한 분류 기법을 제시한다. 이 분류 기법을 이용하여 부분 매칭을 해결하기 위한 스마트 커넥터의 종류를 식별하고, 커넥터를 설계하기 위한 기법을 제안한다. 따라서 부분 매칭 문제를 갖는 컴포넌트도 어플리케이션 개발시 사용될 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2017년도 제55차 동계학술대회논문집 25권1호
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• pp.151-154
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• 2017

소프트웨어의 개발과정 중 결함을 제거하는 작업인 디버깅을 위해서는 가장 먼저 그 결함의 정확한 위치를 찾아야한다. 이 작업은 많은 시간이 소요되며, 이 시간을 단축시키기 위한 결함 위치 식별 기법들이 소개되었다. 많은 기법들 중 프로그램 커버리지 정보를 학습하여 규칙을 분석하는 인공신경망 기반 선행 연구가 있다. 이를 기반으로 본 논문에서는 문장들 간의 관계를 추가적으로 파악하여 학습 데이터로 사용하는 기법을 제안한다. 특정 문장이 항상 지나는 테스트케이스들 중 나머지 다른 문장들이 지나는 테스트케이스의 비율을 통해 문장들 간의 관계를 나타낸다. 해당 비율을 계산하기 위해 조건부 확률인 베이지안 확률을 사용한다. 베이지안 확률을 통해 얻은 문장들의 관계에 따라 인공신경망 내에서 의심도를 결정하는 웨이트(weight)가 기존 기법과는 다르게 학습된다. 이 차이는 문장들의 의심도를 조정하며, 결과적으로 다중 결함 위치 식별의 정확도를 향상시킨다. 본 논문에서 제안한 기법을 이용하여 실험한 결과, Tarantula 대비 평균 39.8%, 기존 역전파 인공신경망(BPNN) 기반 기법 대비 평균 60.5%의 정확도 향상이 있었음을 확인할 수 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권7호
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• pp.70-79
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• 2011

결함이 발생하는 센서 네트워크 환경에서 데이터 전송의 신뢰도와 집계질의의 정확도를 보장하기 위해 각 센서 노드들에 유일한 비트 식별자를 할당하고, 이를 이용한 다중 경로 라우팅 기법이 제안되었다. 하지만 기존 다중 경로 라우팅 기법은 네트워크 토폴로지 변경 시 발생하는 노드 식별자의 재할당에 따른 높은 갱신비용이 발생한다. 본 논문에서는 데이터의 중복 집계를 방지하는 동시에 식별자 갱신 비용을 줄이는 새로운 라우팅 기법을 제안한다. 제안하는 기법의 우수성을 보이기 위해 시뮬레이션을 통해 기존 기법과 성능을 비교평가 하였다. 그 결과, 제안하는 기법은 네트워크 결함에 따른 복구에 필요한 데이터 전송량을 평균 95% 감소시켰고 단위 질의당 데이터 전송량을 최대 22% 감소시켰다.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권8호
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• pp.883-892
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• 2016

스펙트럼 기반 결함위치식별 기법은 성공 테스트케이스 대비 실패 테스트케이스에 영향을 많이 받은 스테이트먼트에 의심도를 통계적으로 부여하는 기법이다. 이 기법에서 실패 테스트케이스를 지나간 스테이트먼트에는 의심도를 부여하고 성공 테스트케이스를 지나간 스테이트먼트는 부여된 의심도 일부를 줄이는 역할을 한다. 그러므로 실패 테스트케이스의 역할이 매우 중요하며 부재 시 결함의 위치를 찾을 수 없기도 하다. 하지만 이 기법에서 실패, 성공 테스트케이스를 동시에 입력하여 의심도를 계산하기 때문에 실패 테스트케이스의 고유 특성을 반영할 수 없다는 한계점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이와 같은 한계점을 보완하여 보다 정확한 결함위치식별을 도와줄 수 있는 테스트케이스 그룹화기법을 제안한다. 또한, 테스트 효율성을 고려한 필터링 기법을 제안하고 이들을 65개의 알고리즘에 적용해 실효성을 검증한다. EXAM score기준으로 전체의 90% 기법에서 정확도 13%, 효율성이 72% 향상되었다.