최근 임베디드 시스템의 안정성이 제품의 상품성에 매우 중요한 요인이 되면서, 임베디드 시스템의 내장된 소프트웨어의 품질 검증이 중요해졌다. 내장된 소프트웨어를 검증을 위해서 자동 테스트 방식을 사용할 때, 테스트 오라클이 필요하다. 테스트 오라클을 정확하게 구축하기 위해서는 시스템의 요구사항을 정확하고 수행 가능한 형태로 기술하여야 한다. 따라서 테스트 오라클 생성의 기반이 되는 시스템 사양에서 오류를 검출하는 작업은 매우 중요한 작업이다. 본 논문에서는 사양에 내재가 가능한 다양한 오류 중에서 정합성 오류를 검출하는 방법을 제안한다.
패킷 필터링은 잠재적으로 악의 있는 네트워크 패킷을 필터링하는 것이다. 패킷 필터링의 기능을 테스트하기 위해서 우리는 보안 시스템에 설정된 보안 정책이 의도한 대로 수행되는지 검증해야 한다. 그러나 기존에 이러한 기능을 테스트하기 위한 도구가 거의 없으며, 존재하는 도구는 테스트의 수행 시 테스트 케이스 선정과 테스트 결과의 판단에 있어 많은 사용자의 판단을 요구한다. 대부분의 보안 시스템 운영자는 새로운 보안 정책을 설립할 때 이를 테스트하는데 많은 부담감을 갖는다. 이에 본 논문에서는 사용자의 판단을 최소화 할 수 있는 새로운 테스트 베드를 제안하고 구현한다. 본 논문의 테스트 베드는 테스트 케이스와 테스트 오라클을 자동으로 생성한다. 그리고 생성된 테스트 오라클을 기반으로 테스트 결과를 사용자의 참여 없이 자동으로 판단한다.
패킷 필터링이란 악의적인 네트워크 패킷들을 거르는 작업을 말한다. 패킷 필터링의 기능을 테스트하기 위해서는 구축된 보안 정책이 의도했던 대로 정확하게 동작하는가를 검증하여야 한다. 그러나 이런 기능을 테스트하기 위한 도구들은 많지 않으며, 테스트 과정에서 많은 사용자의 노력을 요구한다. 대부분의 보안 관리자들은 보안 정책을 새로 수립하거나 기존의 보안 정책을 수정할 때에 새로운 보안 정책을 체계적으로 테스트하는 것에 부담을 느낀다. 이런 부담을 경감해주기 위해 우리는 사용자의 참여를 최소화하는 새로운 테스트 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 테스트 케이스와 테스트 오라클의 생성을 자동화한다. 자동으로 생성된 테스트 케이스는 테스팅 과정의 입력 요소를 선택해야 하는 고민을 덜어주며, 자동으로 생성된 테스트 오라클은 사용자의 도움 없이 테스트 결과에 대한 판단을 가능하게 한다. 우리의 테스트 방법을 구현한 테스트 도구는 테스트 수행의 전체 4단계 중 테스트 준비, 테스트 실행, 테스트 평가의 3단계에 걸쳐 테스트 자동화를 실현하고 있다. 이런 테스트 도구 위에서 테스팅을 수행하게 된다면 결과적으로 테스트 활동의 신뢰도를 보다 높게 향상시킬 수 있다. 이 논문은 우리의 테스트 방법과 테스트 도구의 설계 및 구현에 관한 내용을 기술한다.
이 논문에서는 산업계의 표준으로 널리 사용되고 있는 객체 지향 시스템의 명세 언어인 UML의 sequence diagram을 이용하여 객체 지향 시스템을 검증하는 방법과 이 방법을 테스팅 오라클을 생성하는데 사용할 수 있는 프레임웍을 제시하였다. 우리는 sequence diagram을 테스팅 결과의 검증에 사용하기 위하여 정형적으로 재정의 하였다. 그리고 시제 논리의 강력한 검증 능력을 사용하기 위해서 Half-Order Dynamic Temporal Logic(HDTL)이라 불리는 새로운 시제 논리를 정의하였고 sequence diagram을 HDTL 논리식으로 변화시키는 의미 함수(semantic function)를 정의하였다. HDTL에서 오토마톤을 생성하기 위해서 Tableau 방법을 변형하여 적용시켰다. 이 결과 생성된 오토마톤은 이상 상태(anomaly), 즉 sequence diagram에 표현되지 않은 사건(evevt)의 발생을 검색하는 오라클로 사용할 수 있다. 테스팅의 결과를 수작업으로 검증하는 것은 매우 어렵고 오류가 발생하기 쉬운 작업이므로 제안한 방법은 유용하게 사용될 수 있다.
블록체인 2.0은 프로그래밍 가능한 스마트계약을 사용하여 다양한 DApp(Distributed Application) 개발을 지원한다. 하지만 스마트계약이 동작하는 환경은 블록 높이, 블록 해쉬, 트랜잭션 해쉬 등 결정된 데이터만 접근할 수 있어서 블록체인 기반 복권, 배팅, 키 생성 등 난수를 필요로 하는 응용은 블록체인 외부에서 데이터를 가져 올 수 있는 오라클 서비스를 이용해야 한다. 본 논문에서는 난수 생성 오라클 서비스를 개발하였다. 또한 난수 생성을 위해 비정형 빅데이터를 entropy source로 사용하였다. 이렇게 생성된 난수를 NIST SP800-22 난수 테스트하여 난수로 사용할 수 있음을 확인하였다. 또한, 물리적 세계를 entropy source로 사용하는 기존의 진성난수 생성기에 비해서 비용측면에서 유리함을 설명한다.
대규모 용량의 데이터베이스를 처리하기 위한 상용 DBMS에 대한 성능의 비교는 벤치마크 테스트로 결과가 주어진 경우가 많은 반면, 소규모 용량의 데이터베이스를 처리하기 위한 DBMS의 성능에 대해서는 많이 알려져 있지 않다. 따라서 본 연구에서는 소규모 용량의 데이터베이스를 처리하기 위한 상용 DBMS 및 공개용 DBMS의 성능에 대해 비교하고 분석하였다. 분석결과, 오라클은 데이터 갱신 및 삽입에 관한 연산에서는 데이터의 안전성 보장을 위한 rollback 기능의 준비 작업이 많아 좋지 못한 성능을 보인 반면, MySQL이나 MS-SQL 등의 경우에는 별다른 오버 헤드가 없어 오라클에 비해 좋은 성능을 보였다.
대규모 용량의 데이터베이스를 처리하기 위한 상용 DBMS에 대한 성능의 비교는 벤치마크 테스트로 결과가 주어진 경우가 많은 반면, 소규모 용량의 데이터베이스를 처리하기 위한 DBMS의 성능에 대해서는 많이 알려져 있지 않다. 따라서 본 연구에서는 소규모 용량의 데이터 베이스를 처리하기 위한 상용 DBMS 및 공개용 DBMS의 성능에 대해 비교하고 분석하였다. 분석 결과, 오라클은 데이터 갱신 및 삽입에 관한 연산에서는 데이터의 안전성 보장을 위한 rollback 기능의 준비 작업이 많아 좋지 못한 성능을 보인 반면, MySQL이나 MS-SQL등의 경우에는 별다른 오버헤드가 없어 오라클에 비해 좋은 성능을 보였다.
이 연구는 튜링의 탄생 백주년을 맞이하여 인지과학을 위한 그의 심대한 공헌을 고찰하기 위한 작업이다. 이 논문에서는 특히 튜링에게 가장 중요한 학문적 영향을 주었던 괴델의 시각을 통하여 튜링의 공헌과 입장이 논의된다. 이를 위하여 메타수학적 접근이 시도되며, (1) 튜링의 인지에 대한 수학적 분석, (2) 보편튜링기계, (3) 보편튜링기계의 한계, (4) 보편튜링기계의 한계를 넘는 모델로서의 오라클튜링기계, (5) 인지과학을 위한 튜링테스트가 논의된다. 이 연구에 의하면, 튜링의 공헌은 다음과 같이 정리될 수 있다. 첫째 튜링은 수리논리를 사용하여 마음과 물리적 세계의 새로운 가교를 발견했다. 둘째, 튜링은 마음의 작동에 대하여 새로운 형식적 분석을 제공했다. 셋째, 튜링은 자신의 튜링기계의 한계를 넘어서는 마음의 새로운 모델로서 오라틀 튜링기계와 연결주의적 신경망기계를 제시했다. 우리 인지과학자들은 튜링의 어깨 위에 서서 늘 새로운 튜링테스트를 기다리고 있게 될 것이다.
현재 컴퓨터와 관련된 거의 모든 업무처리가 데이터베이스에 의존하고 있을 정도로 데이터베이스 시스템의 사용이 확산 되어 있으며 중요도도 높아지고 있다. 현재 상용화된 공개용 DBMS를 기준으로 대용량 데이터베이스에 대한 벤치마크 테스트 결과는 많이 주어져 있지만, 각종 프로그래밍 언어를 이용해 처리속도를 비교 분석한 연구 결과가 많이 알려져 있지 않다. 본 논문에서는 오라클을 이용하여 Visual Basic, Visual C++, ASP 언어에 대해 데이터베이스 처리시간을 비교 분석하였다.
본 논문은 저장장치 전용 네트워크인 SAN 상에서 운영되는 공유 파일 시스템 $SANique^{TM}$의 성능평가에 대한 분석내용을 기술하고 이를 통해 독립적 파일 시스템인 EXT3와 비교 분석한다. 성능평가를 위해 클러스터 파일 시스템 위에 오라클 10g 데이터베이스 시스템을 설치하고 ESQL/C 데이터베이스 응용 프로그램을 제작하여 집중적인 입출력 스트레스 테스트를 수행하였다. 다양한 성능평가 결과 비교를 위해 클러스터 파일 시스템 구조, 독립 파일 시스템 구조, 클러스터 및 독립 파일 시스템의 공용으로 사용하는 구조에서 각각 성능평가를 수행하고 그 결과를 분석하였다. 본 논문의 다양한 성능평가 결과를 통해 집중적인 입출력 테스트에서 클러스터 파일 시스템 $SANique^{TM}$이 독립 파일 시스템에 비해 우수한 성능을 보임을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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