• 소프트웨어공학소사이어티 논문지
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• 제26권4호
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• pp.93-103
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• 2013

소프트웨어의 규모는 시간이 지남에 따라 복잡성과 유지보수 비용이 증가한다. 이로 인해 최근 유지보수의 중요성이 더욱 대두되고 있다. 소프트웨어가 진화 할수록 유지보수를 어렵게 하는 징후인 코드의 나쁜 냄새(Bad Smell)가 점점 심해지기 때문에 나쁜 냄새가 나는 코드를 제거하여 유지보수를 용이하게 개선해야 한다. 최근에는 이러한 나쁜 냄새를 위해 소프트웨어 리팩토링 기법에 대한 연구가 많이 연구되고 있다. 본 논문에서는 나쁜 냄새의 한 종류인 긴 매개변수 리스트(Long Parameter List)를 식별하고 해결하여 소프트웨어의 유지보수성을 향상시키는 방안을 제안한다. 제안되는 방안은 매개변수간의 의미적인 유사도를 측정하여 이를 군집화 하여 새로운 객체가 될 수 있는 매개변수들을 식별한다. 제안되는 방안은 경력 있는 객체지향 소프트웨어 개발자들이 군집화한 매개변수리스트와의 비교를 통해 평가되고, 그 결과가 통계적으로 검증된다.

• 디지털융복합연구
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• 제17권8호
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• pp.141-148
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• 2019

본 논문은 중국에서 발표된 전자상거래 생태계의 연구문헌에 대해 정보생태학 이론을 기초로 정량분석을 진행하고 중점 연구추세와 발전추세를 명확히 하여 후속연구에 참고를 제공하는 목적으로 수행되었다. 본 논문에서는 CNKI에 수록된 전자상거래 관련 문헌을 소프트웨어 CiteSpaceIV를 사용하여 시각화된 지식지도를 작성하였고, 계량경제학 분석기법을 활용하여 관련 문헌의 연구 동향을 파악하였다. 연구결과 기존의 연구는 전자상거래 생태계 개념에 대한 연구가 주로 진행되었고, 생태계 구축과 진화 메커니즘에 대한 연구는 결과는 상대적으로 많지 않음을 알 수 있었다. 전자상거래생태계의 개념을 응용하여 역외 전자상거래에서 존재하는 문제를 해결하는 것은 미래의 연구추세라 할 수 있다.

• 한국경제지리학회지
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• 제24권3호
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• pp.243-258
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• 2021

본 연구는 미·중 무역 전쟁과 일대일로가 촉발할 세계무역의 변화를 부가가치 기준 무역 통계를 이용하고, 사회연결망 기법을 활용하여 분석하였다. 분석 결과, 첫째, 일대일로 무역 환경은 제조 허브로서의 중국의 위상을 견고히 하고, 유럽 서비스 산업의 위상을 강화한다. 둘째, 1995년부터 2011년까지 GVC 네트워크 내에서 영향력이 큰 산업인 미국의 R&D 산업과 도소매업 및 독일의 자동차 산업은 미·중 무역 분쟁과 일대일로 무역 환경이 반영된 2049년까지도 그 위상이 안정적으로 유지된다. 셋째, 커뮤니티 수의 증가를 통해 일대일로가 GVC 네트워크의 분화를 심화시킨다는 것을 확인할 수 있다. 끝으로 중국의 전자 산업, 독일의 자동차 산업, 미국의 R&D 산업의 커뮤니티 진화 형태에서 주목할 만한 특성이 발견되는데 이는 각국 서비스 산업의 역량과 밀접하게 연관된다.

• 기술혁신연구
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• 제28권3호
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• pp.29-53
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• 2020

기존 주경로 연구는 과거 핵심기술의 진화를 구조화하는데 적합하나, 패러다임 전환기의 잠재적 후보기술 파악과 주류기술 교체를 예측하기는 어렵다. 본 연구는 링크 중요도, 성장 속도 지표, 핵심 루트 방법을 복합해 특허 인용 네트워크로부터 주경로상의 기술을 대체할 잠재적 후보기술들을 파악하는 방법을 제시한다. 링크 중요도에 기반해 주경로를 도출하고, 성장 속도 지표를 활용해 주경로 대비 고성장하는 잠재적 후보기술 경로들을 도출한다. 성장 속도 지표는 상대적 성장성 평가에 활용되고, 이를 통해 주경로를 교체할 가능성이 높은 잠재적 후보기술을 파악할 수 있다. 차세대 기술 후보들이 다수 등장해 경쟁하고 있는 바이오 연료기술에 적용한 결과 실제 차년도에 주경로상의 기술을 교체하는 후보기술들을 파악할 수 있었다. 기술 패러다임 전환기 후보기술에 대한 정량적 분석을 가능하게 하고, 주경로 기법의 활용범위를 미래기술 예측으로 확대한 측면에서 학문적 의의가 있다. 실무에서는 차세대 후보기술 파악의 정확도 제고에 기여할 수 있다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제29권4호
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• pp.73-84
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• 2020

인터넷이 대중화되기 시작하면서 해킹 및 시스템과 네트워크에 대한 공격이 있어 왔고, 날로 그 기법들이 진화되면서 기업 및 사회에 위험과 부담감을 주었다. 그러한 위험과 부담감을 덜기 위해서는 조기에 해킹 및 공격을 탐지하여 적절하게 대응해야 하는데, 그에 앞서 반드시 네트워크 침입탐지의 신뢰성을 높일 필요가 있다. 본 연구에서는 네트워크 침입탐지 정확도를 향상시키기 위해 가중치 초기화와 가중치 최적화를 KDD'99 데이터셋에 적용하는 연구를 하였다. 가중치 초기화는 Xavier와 He 방법처럼 가중치 학습 구조와 관련된 초기화 방법이 정확도에 영향을 준다는 것을 실험을 통해 알 수 있었다. 또한 가중치 최적화는 현재 가중치를 학습률에 반영할 수 있도록 한 RMSProp와 이전 변화를 반영한 Momentum의 장점을 결합한 Adam 알고리즘이 정확도면에서 단연 돋보임을 네트워크 침입탐지 데이터셋의 실험을 통해 확인하였다.

• 한국전기전자재료학회논문지
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• 제35권5호
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• pp.431-438
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• 2022

기능성 소재연구에서 in situ 분석 기법은 외부 자극 (전기장, 자기장, 빛, 등) 또는 주변 환경 (온도, 습도, 압력, 등)과 같이 주어진 자극에 의해 소재의 물리적 특성이 어떻게 활성화/진화되는지 분석하는데 있어서 매우 중요하다. 특히, 전기장 인가에 따른 in situ X-선 회절(XRD) 실험은 다양한 강유전체, 압전체, 전왜 재료의 외부 전기장 인가에 따른 전기-기계적 반응의 기본 원리를 이해하기 위해 광범위하게 활용되었다. 본 튜토리얼 논문에서는 일반 실험실 규모의 XRD 장비를 이용하여 전기장 인가에 따른 in situ XRD 분석의 기본 원리/핵심 개념을 간략하게 소개한다. In situ XRD 측정법은 외부 전기장을 인가하여 구동되는 다양한 전기-기계 재료의 구조적 변형을 체계적으로 식별/모니터링하는 데 매우 유용할 것으로 기대한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권12호
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• pp.595-602
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• 2021

로봇은 주변 상황을 인지하고 Task를 부여받는 software oriented 형상으로 발전하고 있다. Cloud Robotics Platform은 로봇에 Service Oriented Architecture 형상을 지원하기 위한 방법으로, 상황에 따라 필요한 Task와 Motion Controller를 클라우드 기반으로 제공할 수 있는 방안이다. 휴머노이드 로봇으로 진화할수록 로봇은 로봇 3대 원칙에 따라 보편화된 일상생활 속에서 인간에게 도움을 주기 위해 사용될 것이다. 따라서 특정 개인만을 위한 로봇 이외에도, 상황에 따라 모든 인간에게 도움을 줄 수 있는 공공재로써의 로봇이 보편화될 것이다. 따라서, 생성하는 정보는 사람, 로봇, 로봇에 지능을 부여하는 클라우드 상의 서비스 애플리케이션, 로봇과 클라우드를 이어주는 클라우드 브릿지로 구성될 것으로 분석되는 Cloud Robotics Computing 환경에서 정보보안의 중요성은 인간의 생명 및 안전을 위해 필수불가결한 요소로 자리잡게 될 것이다. 본 논문에서는 지능화된 로봇을 위한 Cloud Robotics Computing 환경에서 사람, 로봇, 클라우드 브릿지, 클라우드 시스템간 통신 시 보안을 제공하여 해킹으로부터 안전하고 개인의 정보가 보호되는 로봇 서비스가 가능할 수 있는 Security Scheme을 제안한다.

• 융합정보논문지
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• 제12권3호
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• pp.17-24
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• 2022

모바일 악성 앱이 급증하고 있으며, 전 세계 모바일 OS 시장의 대부분을 차지하고 있는 안드로이드가 모바일 사이버 보안 위협의 주요 대상이 되고 있다. 따라서 빠르게 진화하는 악성 앱에 대응하기 위해 인공지능 구현기술 중 하나인 기계학습을 활용한 악성 앱 탐지 기법의 필요성이 대두되고 있다. 본 논문은 악성 앱의 탐지성능을 향상할 수 있는 특성 선택 및 특성 추출을 이용한 특성 선별 방법을 제안하였다. 특성 선별 과정에서 특성 개수에 따라 탐지 성능이 향상되었으며, 권한보다 API가 상대적으로 좋은 탐지 성능을 보였고, 두 특성을 조합하면 평균 93% 이상의 높은 탐지 정밀도를 보여 적절한 특성의 조합이 탐지 성능을 높일 수 있음을 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.449-451
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• 2021

엔드포인트를 대상으로 하는 사이버 공격이 표적형, 지능형 공격으로 정교하게 진화하면서 산업용 사물인터넷(IIoT, Industrial Internet of Things)을 겨냥하는 지능형 지속 공격(APT, Advanced Persistent Threat)이 증가하고 있다. APT 공격을 효과적으로 방어하기 위하여 룰 기반으로 악성 행위를 탐지하는 기존의 보안 도구를 결합하고 보완하는 머신러닝 기반의 엔드포인트 탐지 및 대응(EDR, Endpoint Detection and Response) 솔루션이 주목을 받고 있다. 하지만 범용 EDR 솔루션은 오탐률이 높고, 높은 수준의 분석가가 방대한 양의 경보를 모니터링 및 분석해야 하는 문제점이 존재한다. 따라서, IIoT 특성과 취약성을 반영한 머신러닝 기반의 EDR 솔루션 최적화 과정이 필수적이다. 본 연구에서는 IIoT 대상의 APT 공격의 흐름과 영향을 분석하고 머신러닝 기반 APT 탐지 EDR 솔루션을 비교 분석한다.

• 융합보안논문지
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• 제22권1호
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• pp.19-27
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• 2022

ICT 기술의 혁신적인 발전에 따라 해커의 해킹 수법도 정교하고 지능적인 해킹기법으로 진화하고 있다. 이러한 사이버 위협에 대응하기 위한 위협탐지 연구는 주로 해킹 피해 조사분석을 통해 수동적인 방법으로 진행되었으나, 최근에는 사이버 위협정보 수집과 분석의 중요성이 높아지고 있다. 봇 형태의 자동화 프로그램은 위협정보를 수집하거나 위협을 탐지하기 위해 홈페이지를 방문하여 악성코드를 추출하는 다소 능동적인 방법이다. 그러나 이러한 방법도 이미 악성코드가 유포되어 해킹 피해를 받고 있거나, 해킹을 당한 이후에 식별하는 방법이기 때문에 해킹 피해를 예방할 수 없는 한계점이 있다. 따라서, 이러한 한계점을 극복하기 위해 사이버 거점을 식별, 관리하면서 위협정보를 획득 및 분석하여 실질적인 위협을 탐지하는 모델을 제안한다. 이 모델은 방화벽 등의 경계선 외부에서 위협정보를 수집하거나 위협을 탐지하는 적극적이고 능동적인 방법이다. 사이버 거점을 활용하여 위협을 탐지하는 모델을 설계하고 국방 환경에서 유효성을 검증하였다.