잘못된 메모리 접근으로부터 발생되는 오류는 C언어로 작성된 프로그램에서 가장 빈번하게 발생하는 오류이다. 이러한 오류를 자동으로 검출하기 위한 기존의 상용화 도구 및 연구결과는 수행시간에 테스트 대상 프로그램에 가해지는 부가적인 오버헤드가 매우 크거나 검출할 수 있는 메모리 접근오류의 종류가 제한적이다. 본 논문에서는 기존연구의 한계점을 개선한 새로운 메모리 접근오류 검출기법을 제안하고 실험을 통해 기존연구와의 비교분석을 수행하였다. 본 논문은 C언어 기반 프로그램의 소스코드 분석기법에 기반하고 있으며, 테스트 대상 프로그램에 할당된 동적 메모리 블록의 주소 범위에 대해 컬러링 기법을 적용한다. 본 논문에서 제안하는 오류검출기법은 기존의 바이너리 코드 분석기법에 비해 다양한 형태의 메모리 접근오류를 검출할 수 있으며, 테스트 대상 프로그램의 수행시간에 요구되는 메타데이터의 유지 및 갱신연산에 따른 공간 및 성능오버헤드가 기존의 소스코드 분석기법에 비해 개선되었다. 또한 본 논문에서 제안하는 기법은 테스트 대상 프로그램과 공유 라이브러리간의 호환성 문제를 일으키지 않으며, 메모리 할당함수의 내부 메커니즘을 변경하지 않는 특징을 갖고 있다.
최근 산업 자동화 분야에서는 확장성을 고려한 표준화된 소프트웨어 기반 모션 제어 시스템 개발 방법과 다품종 소량 생산을 위한 다양한 동작 모드 지원에 대한 요구가 증대되고 있는 추세이다. 소프트웨어 기반 모션 시스템은 단일 장비 상에서 다양한 동작 모드 전환이 용이하게 하지만 다중 동작 모드를 쉽게 정의하는 도구와 동작 모드 변경에 대한 표준화된 동작 절차가 정의되어 있지 않은 상태에서 다중 동작 모드를 지원하는 모션 제어시스템을 구성하는 것은 쉽지 않다. 본 논문에서는 PLCopen 표준 호환 모션 블록들을 이용해 다중 동작 모드를 구성하고 모드 변경을 외부에서 구동하기 위한 프로토콜을 포함하는 모션 레시피 개념을 제안한다. 제안된 모션 레시피 개념은 IEC 61131-3 표준 호환 통합개발 환경인 Beremiz의 기능을 확장하여 구현하였으며, 실제 테스트베드 상에서 그 동작을 검증하였다.
애자일 개발방법론의 가치를 반영한 대표적인 관행으로 웹 2.0 협업도구를 이용한 의사소통, 테스트 주도 개발(TDD, Test-Driven Development)방법 채택, 리팩토링 등 3가지를 이전 연구에서 선정하였다. 본 연구에서는 테스트 주도개발을 채택한 오픈소스 프로젝트의 경우 프로젝트 사용자만족도가 높을 것이라는 가설을 설정해 연구하였다. 최대의 오픈소스 호스팅 사이트인 소스포지(sourceforge.net)에서 100개 프로젝트(개발자 7명이상, 발생 버그수 100개 이상, 2000년 이후 생성된 프로젝트)를 선정하고 CVS 및 SVN log분석을 통해 TDD의 자동화 개발툴인 xUnit의 이용여부를 확인하였다. FLOSSmole의 데이터를 이용해 해당 프로젝트의 사용자만족도를 평가하였다. 사용자만족도는 각 프로젝트의 Rating, 버그수정 주기, 다운로드수와 페이지뷰수 등 4가지이다. 이를 통해 TDD의 채택여부와 사용자만족도의 상관관계를 분석하여 기존의 오픈소스 개발방법론에서 애자일 관행을 반영한 프로젝트가 사용자만족도가 높음을 밝혀, 결과적으로 오픈소스 커뮤니티 성숙도를 높이는데 기여하고자 한다.
최근 효율적인 외국어 학습 및 테스트를 위한 교육 콘텐츠 개발에 대한 연구가 많이 되고 있다. 이러한 추세에 기반 하여, 온라인 학습 도구와 방송매체 등의 IT 기술을 이용한 e-learning 교육용 콘텐츠 개발이 급격하게 증가하고 있는 추세이다. 하지만 기존의 IT 기술을 이용한 교육용 콘텐츠들은 단방향의 학습 정보만을 제공하기에, 외국어 글을 이해하는 데는 사용자의 학습 편의를 제공하기 어렵다. 사용자 편의가 제공되려면 사용자의 학습 진단에 대한 부가적인 off-line 분석이 요구된다. 이에 본 논문에서는 사용자의 외국어 능력 향상을 위하여, 실시간(on-line)으로 학습 콘텐츠를 제공하여 외국어 능력을 진단하고, 향상시키기 위한 사용자 안구운동 분석 기반의 지능형 학습 도구를 제안한다. 이에 본 논문에서는 사용자 학습상태를 분석하기 위하여 인지심리학/신경생리학 기반의 사용자 학습상태와 관련된 안구 운동 특징 정보를 추출하고 판별 분석한다. 본 논문에서 제안하는 지능형 학습 도구는 앞서 언급한 사용자 안구운동 특징 정보를 기저로 하여 사용자가 외국어 읽기를 수행할 때, 사용자가 응시하고 있는 단어에 대하여, '안다/모른다'를 분석하여, 모르는 단어일 경우 실시간(on-line)으로 웹에서 단어를 검색하고, 정리하여 사용자에게 제공함으로써, 외국어로 된 글을 읽고 이해하는데 도움을 주는 자가 학습 서비스를 제공한다. 제안하는 시스템은 학습자들에게 자기 주도적 학습 도구를 제공하고, 자동화된 학습 콘텐츠로 외국어로 된 글의 이해에 대한 성취와 만족도를 높일 수 있다.
어플리케이션의 구매 결정 소요시간이 짧은 동시에 구매 취소 역시 간편한 모바일 앱의 속성을 고려했을 때, 사용 편리성은 모바일 앱이 제공해야 할 다양한 품질 요소들 중 상위의 우선순위를 가지는 요소라 할 수 있다. 이러한 배경에서 모바일 앱 개발자들은 앱의 상품성을 저하시키는 사용성 저해 요소를 여러 가지 측면에서 최소화시키는데 많은 노력을 기울이고 있다. 모바일 앱의 사용 편리성을 저해하는 대부분의 요소는 GUI 설계시에 발생되는 잠재적인 오류들로부터 기인한다. 우리는 앞선 연구에서 사용자 행위 로그를 이용한 모바일 앱의 사용성 분석 기법을 제안한 바 있다. 본 논문에서는 앞선 연구 결과를 토대로 사용자 행위로그를 유한 상태 모델로 표현하고, 여러 명의 사용자로부터 추출된 사용자 행위모델을 병합하여 설계자의 의도가 반영된 설계 행위모델과 비교해 나감으로써, 체계적으로 모바일 앱의 GUI 모델상에 잠재된 사용성 저해 요소 검출해 내는 기법을 제안하고 있다. 또한 기존 개발자들이 사용성 오류 검출을 위해 행해왔던 반복적인 테스트 작업의 부담을 줄이기 위해, 본 논문에서는 제안 된 기법의 자동화가 가능하도록 하는 사용성 오류검출 자동화 도구를 함께 제안하고 있다. 제안된 기법과 도구의 효용성은 실제 오픈 소스 앱 개발자들에 의해 제기된 GUI 이슈 리포트와 제안된 기법에 의해 검출된 이상징후들 간의 비교를 통해 논의하고 있다.
본 연구는 SW 엔지니어링 관련 업무에 AI(Artificial intelligence) 기술을 이용하는 사용 의도에 영향을 미치는 요인을 고찰하기 위한 실증적 연구로서, AI 증강 특성과 대화형 UI/UX의 특성 측면에서 이용에 영향을 미치는 핵심 요인을 이해하는데 연구의 목적이 있다. 이를 위해 AI 관련 기술의 이용 경험이 있는 정보통신 분야 종사자를 대상으로 설문을 진행하고 수집된 데이터를 분석하였다. 실증 분석의 연구 결과 지각된 유용성에는 전문성, 흥미성, 실재감, 심미성, 효율성, 유연성 요인들이 긍정적인 영향을 미쳤고, 지각된 사용 용이성에는 전문성, 흥미성, 실재감, 심미성, 유연성 요인들은 긍정적인 영향을 미쳤다. 다양성은 지각된 사용 용이성과 지각된 유용성 모두에 영향을 미치지 않았다. 지각된 사용 용이성은 몰입감에 유의미한 영향을 주어 사용 의도에 긍정적인 영향을 주었다. 이 같은 연구 결과는 애플리케이션의 설계, 개발, 테스트 및 프로세스 자동화등과 같은 SW 엔지니어링 관련 업무에서 AI 기술을 적용한 도구의 사용에 영향을 주는 요인에 대한 학술적 이해와 함께 AI 증강 개발 서비스를 제공하는 도구의 제작자가 사용자 유입 전략을 수립할 수 있도록 실무적인 방향을 제시하였다는 점에서 의의가 있다.
사물인터넷(IoT: Internet of Things)과 클라우드(Cloud) 컴퓨팅의 융합에 기반한 소위 IoT-Cloud 서비스들이 ICT 기반의 창의적이고 다양한 미래지향적인 응용 서비스를 구현하는 핵심 모델로 부상하고 있다. IoT 부분의 기기에서 부족한 컴퓨팅 능력을 공유형 클라우드로 보완하는 IoT-Cloud 서비스의 실증은 컨테이너(container)를 활용한 마이크로서비스(microservice) 기반 구현이 효율적이다. 마이크로서비스로 구현된 응용 서비스의 품질은 서비스 기능(function)들을 서로 연결(inter-connect)하는 서비스기능체이닝(SFC: service function chaining) 과정에서 발생하는 특정 기능 또는 이들의 연결에 따른 병목(bottleneck) 등에 영향 받는다. 전체 서비스의 정상작동을 보장하기 위해 서비스 환경 변동을 감안한 다양한 테스트 과정이 필요하며, 이를 통한 지속적인 개선 노력이 필요하다. 본 논문에서는 Node.js 기반의 IoT-Cloud 서비스를 대상으로 DevOps(개발운영병행체제) 기반 지속적인 통합 도구와 응용 성능 모니터링(application performance monitoring) 기법을 활용하여 지속적인 통합을 실험적으로 실증하고 그 효과를 논하고자 한다.
현재 항공기 시뮬레이터는 실제 항공기를 이용한 조종사 훈련에 비해 경제적, 시간적 및 공간적 비용 측면에서 상당한 이점을 가지고 있어서 많은 관심을 받고 있다. 항공기 시뮬레이터의 구성 요소 중 비행역학 모델은 실제 항공기의 비행을 모의하는데 중요한 역할을 한다. 따라서 자동화된 도구를 사용하여 비행역학 모델의 충실도를 검증하는 것은 중요한 의미를 지닌다. 본 논문에서는 항공기 시뮬레이터의 효율적인 개발을 위하여 비행역학 모델의 충실도를 자동 검증하는 소프트웨어를 개발한다. 충실도 검증 프로세스로부터 도출된 요구사항에 대하여 소프트웨어 구조 및 GUI를 설계한 다음 Window 기반 환경에서 C# 언어를 이용하여 소프트웨어를 구현한다. CTSW 기종에 대한 실험 결과는 개발된 소프트웨어가 기능 및 성능, 그리고 사용자 편의성 측면에서 효과적임을 보여준다.
웜 확산이나 자동화된 공격 도구에 의한 DDoS(Distributed Denial of Service) 공격은 도메인 경계를 넘어 통신 경로를 공유하는 정당한 사용자의 접근을 방해하기 때문에 지엽적인 도메인 차원의 방어와 대응은 현실적인 해결책이 되지 못한다. 더욱이 발신지 IP 주소를 위조하거나 정당한 발신지 IP 주소를 가지고 bogus 패킷을 과도하게 전송시키는 DDoS 공격은 정당한 사용자의 접근을 식별할 수 없게 한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 이웃하는 도메인간에 DDoS 공격 플로우를 식별하고 공격자 추적과 대응을 협업하는 분산 네트워크 보안관리 기법을 제시한다. 본 논문에서는 인터넷이 다수의 도메인으로 이루어져 있고 각 도메인에는 하나의 이상의 도메인 보안 관리자가 있다고 가정한다. 분산된 도메인 보안 관리자는 자신의 도메인 경계 라우터와 물리적 회선을 공유하면서 도메인 안팎으로 유통되는 공격성 패킷들을 식별하고 이웃하는 도메인 보안 관리자와 공격 발원지 추적 및 대응을 위한 메시지 교환을 수행한다. 도메인 보안 관리자를 구현하고 테스트베드를 통해 실험한 결과 지엽적인 도메인 차원의 탐지 및 대응에 비하여 탐지의 정확성 (FPR: False Positive Rate, FNR: False Negative Rate)과 대응 효과 (NPSR: Normal Packet Survival Rate)가 우수하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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