임베디드 소프트웨어는 제한된 자원을 이용해 빠르고 정확한 기능 수행이 가능하도록 설계 되어야한다. 본 논문은 임베디드 기반 소프트웨어의 효율적인 개발을 위해 개발 소프트웨어의 실행 성능을 분석할 수 있는 프로파일(profile) 도구를 제안한다. 제안하는 시스템은 교차환경(cross-platform environment)에서의 테스트 코드 및 결과 전송을 위한 에이젼트 모듈과 프로파일링을 위한 테스팅 엔진 그리고 내장형 소프트웨어의 프로그램 실행 최적화를 위해 개선되어야 할 함수 정보를 GUI 형태로 출력하는 레포팅 모듈로 구성된다. 본 시스템은 효율성과 신뢰성 있는 임베디드 기반 소프트웨어 개발에 기여할 것으로 기대된다.
최근에는 스마트 폰의 저변이 확대되면서, 보안 취약성에 대한 많은 문제점이 새롭게 등장하고 있다. 스마트 폰 프로그램은 PC 환경에서 실행되는 프로그램과는 달리, 배포가 이루어진 이후에 소프트웨어 업데이트 등의 방법으로 보안 취약성을 제거하는 것이 매우 어려운 특징이 있다. 기존의 테스트 방법론은 스마트 폰의 특성에 대한 고려가 없기 때문에 스마트 폰을 위한 테스트 방법론과 함께 이를 위한 동적 테스트 도구에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 이벤트 구동 방식으로 동작하는 스마트 폰 프로그램의 특징을 고려한 동적 테스트 도구를 설계한다. 테스트 도구는 컴파일러 이론을 적용하여 체계적으로 설계 한다. 제안한 도구는 테스트 케이스 생성기와 테스팅 시스템으로 구성되며, 이벤트 구동 방식으로 동작하는 소프트웨어의 취약성 검출 자동화 도구로 활용할 수 있다.
임베디드 시스템은 특별한 목적을 수행하기 위해 컴퓨터 하드웨어와 소프트웨어를 결합시킨 것이다. 임베디드 시스템은 일반 데스크탑보다 작은 규모의 하드웨어에서 운영된다. 임베디드 시스템은 파워, 공간, 메모리 등의 여러 가지 환경적 요소에 제약을 받는다. 그리고 임베디드 시스템은 실시간으로 동작하기 때문에 임베디드 시스템에서 소프트웨어의 실패는 일반 데스크탑에서보다 훨씬 심각한 문제를 발생시킨다. 따라서 임베디드 시스템은 주어진 자원을 효율적으로 사용하여야 하고 임베디드 시스템의 실패율을 낮춰야만 한다. 치명적인 문제를 발생시킬 수 있는 임베디드 시스템의 실패의 원인 중 하나가 메모리에 관련한 문제이다. 임베디드 시스템 특정상 메모리 문제는 크게 하드웨어 기반의 메모리 문제와 소프트웨어 기반의 메모리 문제로 분류된다. 소프트웨어 기반의 메모리에 관련한 문제는 Memory Leak, Freeing Free Memory, Freeing Unallocated Memory, Memory Allocation Failed, Late Detect Array Bounds Write, Late Detect Freed Memory Write 등과 같은 것들이 있다. 본 논문에서는 임베디드 시스템의 메모리 관련에 대한 문제점을 파악하고 관련 툴을 연구하여 그 문제점들을 효율적으로 해결할 수 있는 기법을 점증적으로 연구하고자 한다.
최근 임베디드 소프트웨어가 다양한 분야에서의 개발이 증대되면서 요구사항도 변화되고 있다. 즉, 임베디드 시스템이 단순하고 독립적인 소형시스템에 정착되어 운영되었던 과거와는 달리 최근에는 초정밀의 동작제어와 함께 복잡하고 다양한 플랫폼 환경을 요구하거나 다수의 소프트웨어 통합하고 제어하는 시스템 중속적인 요구사항들이 많이 발생하고 있다. 기존의 개발방법들은 하드웨어와의 밀접한 관계, 여러 유사 도메인에 대한 고수준의 재사용성 요구 등 임베디드 소프트웨어가 갖고 있는 특성들을 효과적이로 반영하지 못하고 있다. 본 연구에서는 개발 프로세스 혁신하고 오류를 최소화하기 위해서는 "계획 ⇒ 설계 ⇒ 구현 ⇒ 테스팅" 단계와 같은 임베디드 소프트웨어 개발 프로세스를 정립하고 각 단계에서 필요한 최적의 품질관리 체계를 구축함으로써 경쟁력 있는 임베디드 소프트웨어 제품의 개발을 지원할 수 있는 방법론을 확립하였다.
전통 소프트웨어 프로젝트 개발과 AI 관련된 소프트웨어 프로젝트 개발에 큰 차이가 있어서 AI 관련된 소프트웨어 프로젝트 개발 환경을 이해하려는 많은 노력이 있었지만 AI 관련 소프트웨어 프로젝트 개발에서 어떤 API들이 자주 사용되는지에 대해서 아직 충분히 조사되지 않았다. 본 논문에서는 "AI 관련 오픈 소스 소프트웨어 프로젝트에서 어떤 파이썬 API들이 자주 사용되는가?"에 대한 연구 질문의 해답을 알아보는 경험 연구를 소개한다. 이 경험 연구의 결과로 AI 관련 오픈 소스 소프트웨어 프로젝트에서 파이썬 표준 라이브러리와 관려된 API들이 가장 자주 사용된다는 것을 확인했다. 또한 기계 학습을 포함해서 데이터 처리, 이미지 처리, 테스팅, 웹 서비스와 관련된 라이브러리들에 있는 API들도 AI 관련 오픈 소스 소프트웨어 프로젝트들에 자주 사용된다는 것을 알아냈다.
해저 파이프라인은 자원개발을 포함한 에너지산업 및 철강산업과 연계한 고부가가치 산업으로서 상당한 관심을 받아왔다. 해저 파이프라인의 설계와 설치 프로젝트 수행을 위해서는 다양한 핵심요소기술들이 필요하다. 특히, 해저 파이프라인의 안전한 운영을 위해서는 예비커미셔닝을 통한 철저한 사전검증과정이 필수 불가결한 부분이다. 해저 파이프라인 예비커미셔닝 과정 중 하이드로테스팅 공정은 파이프라인 주위 온도변화에 크게 영향을 받는 것으로 알려져 있으나 이에 관한 이론적, 수치해석적 접근방법을 활용한 연구는 미미한 편이다. 본 연구에서는 해저 파이프라인의 예비커미셔닝 과정 중 하이드로테스팅 공정에 대해 과도열전달 해석법을 활용하여 내부 온도변화량 산정 및 이를 활용한 파이프라인 내부 압력변동량 예측법을 제시하였고 예측된 결과를 현장 실계측 데이터와 비교·검토하여 그 유효성을 입증하였다. 제안된 해석절차는 해저 파이프라인 설치 프로젝트 수행 사전단계에서부터 파이프라인 열전달 시뮬레이션을 통해 압력변동량 예측을 가능하게 함으로써 해저 파이프라인 설치 프로젝트의 생산성 향상에 크게 기여할 것으로 사료된다.
기존의 연구는 FSM을 기본으로 제어흐름만을 분석하거나 시험목적을 시험열 생성 단계에서 고려하지 않음으로써 시험열의 실제 적용에 있어 많은 문제점을 갖는다. 따라서 이 연구에서는 SDL로 기술된 프로토콜 명세서를 시멘틱 모델인 LTS로 변환 후 LTS로부터 서브투어 단위로 시험열을 생성하였다. 그리고 생성된 시험열을 TTCN으로 변환하고 단위 테스트를 위한 추가 정보로서 프리앰블, 포스트앰블, 리셋 정보등을 LTS로부터 생성하였다. 또한 LTS로부터 한 노드에서 전이 가능한 모든 경로를 트리로 표현함으로서 향상된테스트 커버리지를 갖는 서브투어를 생성하였으며 SDL을 시맨틱 모델인 STS로의변환 EH한 기존의 입력과 출력만을 고려하는 FSM에서 발생하는 비결정성 문제를 해결할 수 있다. 따라서 이 연구에서의 테스트 목적이 고려된 TTCN 표현의 테스트 케이스 생성은 적합성 시험을 위한 테스스 케이스의 실제 적용 및 프로토콜 구현의 생산성을 높일 수 있으며 테스팅 환경의 기반을 제공한다.
Mobile IP 단말기들에 탑재되는 운영체제는 일반적인 PC에서 탑재되는 운영체제와는 달리 확실한 독점체제가 확립되지 않은 상태이다. 따라서 당분간 Mobile IP 단말기에 운영되는 운영체제는 다양한 종류의 운영체제가 사용될 것으로 추정된다. 이러한 환경은 운영체제에 상관없이 변종되는 바이러스들에 매우 취약한 환경이며, 개별 단말기에서 사용되는 운영체제가 다양하기 때문에 이들 바이러스를 효율적으로 검출하여 치료하는 기술 개발을 매우 난해하게 한다. 본 논문에서는 VMware를 이용하여 다양한 운영체제에서 변종 바이러스를 테스팅할 수 있는 시스템을 설계하고 구현하였다. 또한 이를 실제 Mobile 환경에서 운영하기 위한 Prototype 시스템을 구축하였다.
다양한 센서의 개발과 센서 네트워크 구축으로 인해 특정 공간의 환경 데이터를 수집할 수 있다. 보다 유용한 정보 및 지식의 발견을 위하여 데이터 마이닝(Data mining) 기법이 활용되는 연구들이 소개되었다. 본 연구에서는 이와 같은 데이터 마이닝 기법의 효율성 증대를 위하여 센서 네트워크로부터의 데이터 스트림의 전처리 과정(Preprocessing)을 수행하고자 한다. 제안하는 센서 스트림 데이터의 전처리 과정은 i) 세션확인(Session identification)과 ii) 오류검증(Error detection) 문제를 해결하고자 한다. 특히, 이를 위해 각센서 장비로부터 수집되는 데이터의 의미(Semantics)를 표현하고 있는 온톨로지(Ontology)를 적용한다. 본 연구 결과의 성능 평가를 위하여 센서 네트워크 테스팅 환경을 교내에 설치하였으며 30여일 동안 수집된 데이터를 이용하여 시뮬레이션을 실행하였다.
많은 모바일 어플리케이션 개발자들은 매우 엄격한 제약사항 즉 짧은 개발기간, 사용자의 다양한 요구사항 및 잦은 요구 변경에 직면하고 있다. 이러한 개발환경은 사용자가 사용하기 편리한 GUI의 개발과 S/W 개발초기부터 철저한 테스트를 하여 품질을 보증하는 테스트 방법이 필수적이다. 따라서 본 논문은 모바일 응용 S/W GUI를 기존의 매뉴얼을 보고 테스트 하는 단계적이고 수동적인 방법을 탈피하여 사용자 중심의 시나리오를 통하여 자동으로 GUI를 테스트 하는 것을 목적으로 한다. 제시한 테스트 방법은 사용자 중심의 UI를 설계하여 간편하고, 정확하게 테스트 할 뿐만 아니라 테스트케이스를 재사용하는 환경을 지원한다. 제안한 자동화 도구는 시나리오 기반의 정확한 테스트와 재사용성을 높인 테스트 도구로서 기존 테스트 도구와 기능적인 비교를 통하여 성능을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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