본 논문에서는 인터넷상의 대용량 자료에서 원하는 정보를 검색하기 위한 지원 기능으로서 분산 객체지향 데이타베이스에서 클래스를 분할하여 여러 사이트에 분산시키는 기법에 관하여 설계 및 구현하였다 제안된 분산 기법은 클래스의 분할 과정과 할당 과정으로 구성된다. 클래스의 분할 과정에서는 메소드, 계승 및 복합 객체와 같은 객체지항 데이터베이스의 특성을 반영하여 클래스를 분할하였으며 할당 과정에서는 저장, 질의 처리 및 전송비용을 고려하여 할당수식을 정의하였으며 이를 유전자 알고리즘을 이용하여 구현하였다.
본 논문에서는 정상과 이상 트래픽이 불균형적으로 발생하는 상황에서 기계 학습 기반의 효과적인 침입 탐지 시스템에 관한 연구 결과를 소개한다. 훈련 데이터의 패턴을 학습하여 정상/이상 패킷을 탐지하는 기계 학습 기반의 IDS에서는 훈련 데이터의 클래스 불균형 정도에 따라 탐지 성능이 현저히 차이가 날 수 있으나, IDS 개발 시 이러한 문제에 대한 고려는 부족한 실정이다. 클래스 불균형 데이터가 발생하는 환경에서도 우수한 탐지 성능을 제공하는 기계 학습 알고리즘을 선정하기 위하여, 본 논문에서는 Kyoto 2006+ 데이터셋을 이용하여 정상 대 침입 클래스 비율이 서로 다른 클래스 불균형 훈련 데이터를 구축하고 다양한 기계 학습 알고리즘의 인식 성능을 분석하였다. 실험 결과, 대부분의 지도 학습 알고리즘이 좋은 성능을 보인 가운데, Random Forest 알고리즘이 다양한 실험 환경에서 최고의 성능을 보였다.
최근 레가시 소프트웨어 기능의 증가와 범위가 넓어져, 결함으로 발생하는 사고의 피해 규모가 증가하고 있다. 그로 인해 소프트웨어의 고품질화가 절대적으로 필요하다. 기존 NIPA의 소프트웨어 가시화는 코드로부터 아키텍처 추출을 중점을 고려한다. 이로부터 역공학 기법을 통한 객체지향 코드의 정적 분석과 가시화로 모델(클래스 모델, 순차적 모델, 패키지 모델, 그리고 유스 케이스 모델)과 요구사항을 추출하고자 한다. 이에 앞서 기존에 구축한 Tool-chain에서 가시화를 통한 클래스 모델 추출을 먼저 시도한다. 본 논문에서는 객체지향 패러다임에 맞게 수정된 결합도 측정 방법을 제안하고 추출된 UML 클래스 다이어그램에 적용한다. 그 방법은 측정된 결합도를 클래스 간 의존 관계와 비교하고 UML 클래스 다이어그램에 표현하는 것이다. 이를 통해 기존 레가시 소프트웨어의 재개발 과정에서 설계 문서의 추출과 고품질화가 가능하다.
인간은 목적지를 향하여 가는 방법의 선택에 있어서 가고자 하는 목적, 목적지, 출발 시간 등에 영향을 받는다. 그러나 이러한 매개변수들과 더불어 중요하게 고려되는 것은 바로 인간의 습관이다. 다시 말해 인간이 목적지로 가는 방법을 선택하는데 습관이라는 매개변수와 밀접한 영향이 있다는 것이다. 이를 미루어 볼 때, 인간의 이동은 습관으로 인해 대부분 특정한 범주 안에서 이동을 할 것이라는 추측할 수 있다. 나아가, 사람들이 흔히 들고 다니는 GPS장치에서 측정된 데이터가 추측한 속성으로 인해 범주를 벗어나는 이상현상을 검출하는 것으로 확장을 할 수 있다. 즉, GPS장치에서 측정된 데이터는 개인별로 클래스화(Classification)가 가능함을 추론할 수 있다. 본 논문에서는 실제 사람이 이동한 좌표를 바탕으로 시간당 변화량을 계산하여 좌표에 사상시켰다. 그리고, 단일 클래스 서포트 백터 머신(OCSVM)을 가지고 클래스화 했으며, OCSVM의 커널 함수 내의 변수인에 따라 클래스의 크기 혹은 클래스 내부의 밀도에 영향을 받음을 알 수 있었으며, 그 둘 사이에는 적절한 교환(Tradeoff)이 발생하였다는 결론이 나왔다.
현재 운영중인 대부분의 전자상거래 시스템들은 서적, 의류, 컴퓨터등 특정 상거래 분야에 종속적으로 데이터베이스 및 운영 시스템이 개발되어 있다. 그러나, 전자상거래가 본격적으로 활성화되면 거의 모든 상품 및 서비스가 전자상거래의 대상이 될 것이므로, 전자상거래 제품 데이터베이스의 설계를 여러 도메인에서 다양한 상품들의 정보를 저장 할 수 있도록 범용적으로 설계하여야 한다. 본 논문에서는 전자상거래 공통 플랫폼 개발의 중요한 구성요소인 상품 데이터베이스의 클래스를 객체지향 방식으로 설계하여 재사용성, 적용성, 범용성을 극대화하는 기법을 제안한다. 또한, 제안한 객체지향 상품 클래스 설계기법을 이용한 사례연구를 통하여 그 적용방법을 구체적으로 설명한다.
우리는 많은 소형 무인비행체들이 운행될 곧 다가올 미래에 대비하여 무인비행체들 간의 충돌 예방을 할 수 있는 방안에 대하여 연구를 진행하고 있다. 본 논문에서는 높은 밀집도를 가지는 소형 무인 비행체들 간의 충돌을 회피하기 위하여 무인비행체의 성능에 따라 클래스를 부여하고 비행 고도를 지정해주고 지정된 고도 내에서는 수평 비행을 하고 클래스간 이동을 위해서는 몇개의 정해진 지점에서만 수직 비행이 가능하도록 하는 제어 방안을 논하였다.
동적인 지식을 처리하기 위하여 객체지향방법을 이용하여 클래스와 객체들을 생성시키고 객체지향 구조에서 제공하는 분류학적 구조와 조직 구조이외에 사용자가 클래스 계층구조 자체를 정의할 수 있게 함으로써 생성된 클래스와 객체들간의 관계를 효율적으로 표현할 수 있게 하는 지식획득 시스템을 제안한다. 규칙 베이스에 내장된 여러 가지 규칙들을 사용하여 사용자의 지식 베이스 구축 시 사용자가 보다 쉽게 지식 베이스를 구축할 수 있도록 도와준다.
본 논문은 Chidamber와 Kemerer가 제안한 객체지향 설계를 위한 척도를 바탕으로 이를 확장하여 클래스 상속 구조의 유지보수성을 이해성과 변경성 측면에서 측정하는 새로운 객체지향 척도를 제안했다. 그리고 클래스 상속 구조의 예를 들어 비교 평가를 함으로써 Chidamber와 Kemerer의 척도 및 Henderson-Sellers의 척도보다 우수함을 보였다.
본 논문은 UML로 모델링 된 Track&Trace 시스템[1]을 확장성과 유연성이 뛰어나며, 웹 상에서 안전하고 신뢰성 있으며 다양하고 광범위한 데이터 교환을 위한 XML로의 설계에 관한 연구이다. 이를 위해 UML 클래스 다이어그램의 클래스, 멤버 데이터와 데이터 타입을 이용해 Well-Formed XML에서 요소와 컨텐츠로 변환한다. 이러한 XML의 구조를 명확하게 정의하기 위해 클래스 다이어그램의 데이터 타입과 다중성을 이용해 DTD를 설계하고, 동시에 확장성을 갖춘 XML 스키마를 설계한다. 또한, XML 문서와 독립적으로 출력을 위한 스타일 지점인 CSS 와 XSL도 설계한다.
원시 코드로부터 이 언어들을 충분히 다시 표현할 수 있는 공통의 언어 즉 메타 언어를 설계하여 역공학 시스템의 내부 표현으로 사용하였다. 이것을 입력으로 하여 변수와함수 사이의 관계에 기반한 유사도 공식을 사용하여 가장 적절한 클래스를 추출하고, 추출된 클래스의 가시성을 자동적으로 분류한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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