• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제30권10호
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• pp.569-578
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• 2003

데이타 종속성은 명령어 수준 병렬성을 향상시키는데 중요한 장애요소가 되고 있으며, 최근 여러 논문에서 데이타 종속을 제거하기 위하여 결과 값을 예상하는 방법이 연구되고 있다. 혼합형 결과 값 예측기는 여러 예측기의 장점을 이용하여 높은 예상 정확도를 얻을 수 있지만, 동일한 명령어가 여러 개의 예측기 테이블에 중복 엔트리를 갖게되어 높은 하드웨어의 비용을 필요로 한다는 단점이 있다. 본 논문에서는 정적 및 동적 분류 정보를 이용하여 높은 성능을 얻을 수 있는 새로운 혼합형 결과 값 예측기를 제안한다. 제안된 예측기는 반입 단계 동안 정적 분류 정보를 사용하여 적절한 예측기에 할당함으로써 테이블 크기를 효과적으로 감소시켰고 예상정확도를 향상시켰다. 또한 제안된 예측기는 동적 분류를 사용하여“Unknown”유형의 명령어에 가장 적절한 예측방법을 선택하도록 하여 예상 정확도를 더욱 향상시켰다. SimpleScaiar/PISA 툴셋과 SPECint95 벤치마크 프로그램에서 시뮬레이션 한 결과, 정적 분류 정보를 사용하였을 경우 평균 예상 정확도가 85.1%, 정적 및 동적 분류 정보를 모두 사용하였을 경우 87.6%의 평균 예상 정확도를 얻을 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(C)
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• pp.227-229
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• 2012

본 논문은 Android 프로그램의 정적 분석 방법을 논의한다. Android 프로그램 정적 분석의 목적은 오류발견, 개인정보 해킹 코드 발견, 바이러스 발견, 프로그램 분류 등등이다. 본 논문에서는 Android 프로그램의 분석을 위하여 구문 패턴 정적 분석과 프로그램으로부터 객체 다이아그람과 Flowchart 를 생성하여 프로그램 동적 실행을 추정하여 분석하는 통합된 정적 분석 방법을 논의한다. 프로그램 실행 추정 분석은 프로그램에서 객체 생성, 메소드 호출, 데이터 흐름, 실행 흐름, API 호출과 진행 과정 등을 추정하여, 구문 패턴 정적 분석만으로는 파악하지 못하는 프로그램 실행의 동적 분석이 가능하도록 한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (3)
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• pp.865-867
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• 2001

데이터 종속성을 제거하기 위해서 명령어의 결과값을 예상하는 여러 결과값 예측기의 장점을 이용하여 놓은 성능을 얻을 수 있는 새로운 혼합형 예측 메커니즘을 제안한다. 제안된 혼합형 결과값 예측기는 예상 테이블을 모험적으로 갱신할 수 있기 때문에 부적절한(Stale) 데이터로 인해 잘못 예상되는 명령어의 수를 효과적으로 감소시킨다. 또한 정적 분류 정보를 사용하여 명령의 반입시 적절한 예측기에 할당함으로써 예상 정확도를 더욱 향상시키며, 하드웨어 비용을 효율적으로 감소시키도록 하였다. 5개의 SPECint 95 벤치마크 프로그램에 대해 SimpleScalar/PISA 3.0 툴셋을 사용하여 실험하였다. 16-이슈 폭에서 모험적 갱신을 사용한 평균 예상 정확도는 73%의 실험 결과가 나왔으며, 정적 분류 정보를 사용하였을 경우 예상 정확도가 88%로 증가된 결과를 얻었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (1)
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• pp.682-684
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• 2002

최근 여러 논문에서 실 데이터 종속을 제거하기 위하여 결과 값 예상 기법을 제안하였다. 결과 값 예상 기법 중 혼합형 결과 값 예측기는 다양한 패턴을 갖는 명령어를 모두 예측함으로써 높은 예상 정확도를 얻을 수 있지만 하나의 명령어가 여러 개의 예측기 테이블에 중복 저장되어 높은 하드웨어 비용을 요구한다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 단점을 극복하기 위하여 프로파일링으로 얻어진 정적 분류 정보를 사용하여, 명령어률 예상 정확도가 높은 예측기에만 할당하여 예상 테이블 크기를 감소 시켰다. 또한 동적으로 적절한 예측기를 선택하도록 함으로써 예상 정확도를 더욱 향상 시켰다. 본 논문에서는 SPECint95 벤치마크 프로그램에 대해 SimpleScalar/PISA 3.0 툴셋을 사용하여 실험하였다. 정적-동적 분류 정보를 모두 사용하였을 경우 87.9%, VHT 크기를 4K로 축소한 경우 87.5%로 비슷한 예상정확도를 얻으면서 예상 테이블의 크기는 50%로 감소하였다. 또한 실행 패턴의 유형 비율에 따라 각 예측기의 VHT를 구성한 경우 예상 테이블 크기를 25%로 줄일 수 있었다.

• 방송공학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.70-77
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• 2017

다양한 사람계수 측정 방법중에서 동적 관심점을 이용하는 지도-기반 기법은 우수한 성능을 보여준다. 그러나 정적인 사람의 계수측정은 정적 관심점이 배경에 포함되기 때문에 어려움이 있다. 계수에 정적인 사람을 포함하기 위해서 정적인 사람이 정적점과 배경을 구별하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 동적 및 정적 점들을 고려하는 사람계수 방법을 제안한다. 제안방법은 모션정보를 활용하여 두 점을 분리한다. 그러면 정적인 사람의 정적점들은 전경 마스크 처리 및 점 패턴 분석를 하여 분류된다. 실험결과에서는 제안 방법이 정적인 사람을 계수에 포함하기 때문에 보다 정확한 사람계수 값을 얻는다. 또한 배경 갱신을 이용함으로써 배경 변화에 따른 정적점 오분류 문제를 해결한다.

• 전기전자학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.159-166
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• 2009

최근까지 장르나 무드 등의 정적 분류 기술자를 이용한 음악 정보 검색에 관한 다양한 연구가 진행되어 왔다. 정적 분류 기술자는 주로 음악의 다양한 내용적 특징에 기반하기 때문에 그러한 특징에 유사한 음악을 검색하는 데 효과적이다. 하지만 음악을 들었을 때 느끼게 되는 감정 내지 기분 전이를 이용하면 정적 분류 기술자보다 더 효과적이고 정교한 검색이 가능하다. 사람이 음악을 들었을 때 발생하는 감정 전이의 효과에 관한 연구는 현재까지 미비한 실정이다. 감정 전이의 효과를 체계적으로 표현할 수 있다면 기존의 음악 분류에 의한 검색에 비해 음악 추천 등의 새로운 응용에서 더 효과적인 개인화 서비스를 제공할 수 있다. 본 논문에서는 음악에 의한 인간 감정 전이를 표현하기 위한 감정 상태 전이 모델을 제안하고 이를 기반으로 새로운 음악 분류 및 추천 기법을 제안한다. 제안하는 모델의 개발을 위하여 다양한 내용 기반의 특징을 추출하였으며, 고차원 특징 벡터의 차원 감쇄를 위하여 NMF (Non-negative Matrix Factorization)를 사용하였다. 성능 분석을 위한 실험에서 SVM (Support Vector Machine)을 분류기로 사용한 실험에서 평균 67.54%, 최대 87.78%의 분류 정확도를 달성하였다.

• 정보관리학회지
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• 제13권2호
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• pp.97-120
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• 1996

본 연구는 듀이십진분류표의 인쇄형과 전자형 비교 및 이용 연구로 60명의 문헌정보학과 학생들을 대상으로 실시한 분류기호 작성에 관해 기술하고 있다. 4개의 다른 난이도로 이루어진 자료를 프로그램화된 듀이십진분류표 소개 책자로부터 선정하여 간단한 교육과 훈련을 하고 난후에 2문제씩 1차와 2차로 나누어 분류기호를 만들어 보게 하였다. 분류기호 작성 시간을 측정하고 분류과정과 결과 및 소요 시간을 기록하였다. 정확한 분류기호의 작성이 전자분류표의 사용에서 보다 신속하게 이루어졌지만 인쇄분류표를 사용한 학생들이 보다 많은 정확한 분류기호를 제공하였다. 또한 전자분류표의 인터페이스와 시스템 사양을 학생들이 제대로 적용하지 못했음에도 불구하고 인쇄분류표보다 전자분류표를 사용하면서 분류 작업에 더 많은 흥미를 느낀 것으로 나타났다. 영어 성적과 분류결과 성적의 상관관계를 측정한 결과ㅏ, 인쇄형으로 시작한 반은 부정적인 관계로까지 나왔고, 전자형으로 시작한 반은 극히 낮은 정적 관계로 나타났다. 총평점과 분류 결과 성적과도 아주 미약한 정적 관계만이 있었고 분류 소요 시간과 분류 결과 성적은 오히려 부정적인 관 瓮\ulcorner나타났다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 추계학술발표대회
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• pp.1245-1248
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• 2010

최근 급격하게 증가하고 있는 악성코드에 비해 이들을 분석하기 위한 전문 인력은 매우 부족하다. 다행히 양산되는 악성코드의 대부분은 기존의 것을 수정한 변종이기 때문에 이들에 대해서는 자동분석시스템을 활용해서 분석하는 것이 효율적이다. 악성코드 자동분석에는 동적 분석과 정적 분석 모두가 사용되지만 정적 분석은 여러 가지 한계점 때문에 아직까지도 개선된 연구를 필요로 한다. 본 논문은 문자열 비교를 통해 두 실행파일에 대한 유사도를 측정함으로써 악성코드 판별 및 분류를 도와주는 정적 분석기법을 제안한다. 제안된 방법은 비교 문자열의 수와 종류에 따라 그 성능이 결정되기 때문에 문자열들을 정제하는 과정이 선행된다. 또한 유사도 측정에 있어서 악성코드가 가지는 문자열들의 특성을 고려한 개선된 비교방법을 보인다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회/대한산업공학회 2003년도 춘계공동학술대회
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• pp.586-590
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• 2003

고객 분류는 고객관계관리(CRM)의 한 부분으로서 기업에게 이익을 주는 고객의 속성과 구매패턴을 분석함으로써 목표 고객을 결정하는 것을 의미한다. 현재까지 고객 분류에 관한 연구는 특정한 시점에서 고객의 속성과 구매 패턴을 분석함으로써 이루어졌다. 그러나 인터넷 쇼핑몰과 같은 동적인 환경에 있어서 기존의 정적인 분석방법은 시간에 따라 지속적으로 변하는 고객의 행동 변화를 찾아내고, 예측하는데 적합하지 않다. 본 논문에서는 Decision Tree, ANOVA 분석, ARIMA 모형을 사용하여, 특정한 시점에서의 고객 분류뿐만 아니라 미래 시점에서의 고객 분류를 예측하고 패턴을 분석하는 동적인 고객 분류 방법을 제안한다. 동적인 고객 분류를 통해 인터넷 쇼핑몰 기업은 효율적인 마케팅 전략을 작성하여 기업의 이익을 증진시킬 수 있다.

• 정보보호학회논문지
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• 제30권4호
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• pp.735-743
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• 2020

시큐어코딩은 악의적인 공격 혹은 예상치 못한 오류에 대한 강인함을 제공해줄 수 있는 안전한 코딩 기법으로 정적분석도구의 지원을 통해 취약한 패턴을 찾아내거나 오염 데이터의 유입 가능성을 발견한다. 시큐어코딩은 정적기법을 적극적으로 활용하는 만큼 룰셋에 의존적이라는 단점을 가지며, 정적분석 도구의 복잡성이 높아지는 만큼 정확한 진단이 어렵다는 문제점을 안고 있다. 본 논문은 시큐어코딩을 지원하는 목적으로 기계학습 기법 중 DNN과 CNN, RNN 신경망을 이용하여 개발보안가이드 상의 주요 보안약점에 해당하는 패턴을 학습시키고 분류하는 모델을 개발하며 학습 결과를 분석한다. 이를 통해 기계학습 기법이 정적분석과 더불어 보안약점 탐지에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대한다.