소프트웨어 버스마크 (Software Birthmark)는 프로그램 실행 파일로부터 프로그램의 고유한 정보를 추출하는 기법이다. 프로그램의 도용을 판별하기 위해 바이너리로부터 버스마크를 추출하여 원본 프로그램과의 유사도를 측정하거나 악성 코드 탐지에 사용된다. 본 논문에서는 그래프 기반 바이너리 구조 매칭기법을 기반으로 한 버스마크를 제안한다. 제안 기법은 원본 프로그램과 대상 프로그램 사이에서 함수와 함수, 기본 블록과 기본 블록의 매칭 방법을 개선함으로써, 기존 기법에 비해 강인성(Resilience)이 향상된 버스마크를 추출한다.
본 논문에서는 최근의 디지탈논리시스템의 함수구성시에 도입되고 있는 그래프이론에 바탕을 둔 결정도로부터 새로운 형태의 데이터구조 형태인 에지값 결정도를 추출하는 알고리즘의 한가지 방법을 제안하였다. 그리고 이를 기초로 임의의 m치 n변수의 축약된 함수구성을 도출하는 방법에 대해 논의하였다. 제안한 다치논리함수구성방법은 도식적이며 규칙적이고 정규성을 내포하고 있다.
본 논문에서는 유한체상에서의 다치논리시스템구성을 그래프이론에 기초를 둔 결정도에 의해 구성하는 방법을 제안하였다. 제안한 방법은 먼저 다치논리 Shannon의 확장전개를 토대로 다치논리결정도를 도출하였으며, 부그래프를 적용하여 함수분할을 수행하였다. 그리고 각종 그래프의 동형관계와 정점의 재순서화를 적용하여 결정도의 변수순서선텍알고리즘과 간략화 알고리즘을 제안하였으며 이로부터 최종 다치논리시스템을 설계하는 방법을 제안하였다.
그래프 노드상에서 발생하는 그래프 신호의 일부를 선택해서 만든 샘플링 신호로부터 원신호를 복원하기 위해, 복원오차를 최소화하기 위한 최적의 샘플링 집합을 선택하는 알고리즘에 관해 연구한다. 복잡도 개선을 위해 복원오차를 직접적으로 최소화하는 대신에, 복원오차의 상한값을 비용함수로 사용하고, QR분해 적용을 통해 발생하는 상삼각행렬의 대각선상에 위치하는 값으로 샘플링을 결정할 수 있게 하는, 저 복잡도를 갖는 반복적 탐욕알고리즘을 제안한다. 기존의 샘플링 선택 방법과 비교하여, 제안 알고리즘이 복원 성능 저하를 평균 5%미만으로 유지하면서, 약 3.5배 빠른 실행시간을 보임을 다양한 그래프 상황에서 실험을 통해 확인한다.
본 논문에서는 정보의 중요도나 관련성의 정보에 기반한 퍼지함수를 적용하여 강제적 접근통제정책의 비밀성과 무결성을 보장하였으며, 보안등급을 이용하여 접근권한의 흐름을 통제할 수 있는 흐름정책과 역할그래프 생성 알고리즘을 제시하여 상속특성으로 인한 권한남용문제를 해결하였다. 또한, 상업적인 환경에 적용이 가능하도록 정보특성별로 역할을 그룹핑하여 역할계층을 구성함으로써 새로운 역할을 추가하는 것이 용이하여 다단계 보안시스템에서도 효과적으로 접근통제를 할 수 있을 뿐만 아니라 대규모 보안시스템으로 확장할 수 있는 장점을 갖는다.
그래프신호가 각각의 가중치를 갖고 발생하는 경우 그래프상의 최적의 샘플링 노드집합을 선택하는 탐욕알고리즘에 대해 연구한다. 이를 위해 가중치를 반영한 복원오차를 비용함수로 사용하고 여기에 QR 분해를 적용하여 단순한 형태로 전개한다. 이렇게 도출된 가중치 복원오차를 최소화하기 위해 다양한 수학적 증명을 통해 반복적으로 노드를 선택할 수 있는 수학적 결과식을 유도한다. 이러한 결과식에 기반하여, 노드를 선택하는 샘플링 집합 선택알고리즘을 제안한다. 성능평가를 위해 다양한 그래프에서 발생하는 가중치를 갖는 그래프신호에 적용하여 기존 샘플링 선택 기술대비, 복잡도를 유지하면서 가중치 신호의 복원성능이 우수함을 보인다.
대역폭 제한 그래프신호의 신호복원을 위해서 최대의 정보를 제공하기 위한 그래프 상의 노드를 선택하는 샘플링 집합 선택 알고리즘에 대해 연구한다. 저 복잡도 선택알고리즘을 구현하기 위해 직접적인 비용함수인 신호 복원오차를 최소화 하는 대신, 신호 복원오차의 최대값을 최소화하는 방법에 대해 집중한다, 이를 위해, 추가적인 복잡도 개선을 위해 유용한 근사화공식을 적용하여 성능손실을 최소화하면서 복잡도를 개선한 저 복잡도 탐욕알고리즘을 제안한다. 다양한 그래프신호에 대한 폭넓은 실험을 통해, 기존 저 복잡도 방식과 신호복원성능 및 복잡도를 평가 비교하여 기존방식대비 신호복원 및 복잡도면에서 모두 성능 개선이 있음을 보였으며, 이는 실시간 응용분야에서 실용적인 해결방식으로써 경쟁력 있는 대안을 제시한다.
본 논문은 Cumulative Distribution Function(CDF) 부합에 의한 영상 개선 방법에 대해서 제안하였다. 제안한 방법은 원본 영상의 히스토그램 분포도를 조사하여 히스토그램 그래프상의 특정 색도값들을 선정, 이 점들을 보간법을 이용하여 히스토그램을 재 작성한다. 이를 이용하여 원본 CDF 그래프를 크게 벋어나지 않고, 즉 밝기 정보가 크게 훼손 되지 않은 상태로 색도 값을 재 배치 함으로써 히스토그램 평활화와 스트레칭 효과를 모두 만족하는 영상 향상의 결과를 얻을 수 있다.
2009 개정 교육과정과 2015 개정 교육과정 수학과 교육목표에서 실생활에서의 수학의 활용도에 대해 강조하고 있음에도 실제 학교 현장에서는 그에 대한 인식이 매우 낮다. 이에 본 연구에서는 수학적 연결성 관점에 중점을 둔 교육과정에 주목할 필요가 있음을 인식하고, NCTM(1989, 2000) 규준 중에서 연결성 관점에 중점을 두고 문제해결 능력 강화와 수학적 의사소통능력을 향상시키기 위해서 1990년부터 꾸준히 개발된 CMP 교육과정을 살펴보고자 한다. 이를 위해 수정, 보완을 거쳐 2014년 세 번째로 출간된 CMP 교과서를 방정식 부등식과 함수 단원 중심으로 분석하였다. 첫째, Janvier(1987)의 함수 표현 양식(상황 언어적 서술, 표, 그래프, 공식)을 활용한 새로운 분석틀을 사용하여 연결성과 관련한 분석을 하였고, 둘째, 수학의 다른 단원, 다른 영역, 타 교과목 및 실생활 내용간의 연결성과 관련하여 분석하였다. 그 결과 CMP 교과서에는 새로운 개념, 원리를 제시할 때나 문제 풀이 활동을 할 때 상황에 맞는 다양한 실생활 소재가 사용되고 있었다. Janvier(1987)의 함수 표현 양식에 따른 12가지의 연결 과정이 다양하게 제시되어 있었고, 방정식과 함수, 부등식과 함수와의 관계, 타 교과목 및 실생활 내용간의 연결성도 구체적인 상황으로 표현되어 있음을 확인할 수 있었다.
웹 그래프에 대한 연구는 웹 문서의 효율적인 수집을 위하여 적용되는 알고리즘과, 커뮤니티의 검색 및 발견의 분야에 있어 매우 중요한 위치를 차지한다. 또한 웹 그래프의 연구에 있어 발견되는 웹의 현상들은 웹이 가지고 있는 특징들을 나타내며 웹 그래프의 진화를 연구함으로써 웹의 크기와 진화 프로세스를 예측할 수 있다. 본 논문에서는 약 1억 1천만 개의 노드와 약 27억 개의 노드를 가지는 한국 웹 그래프에 대한 연구를 수행한다. 먼저 한국 웹의 페이지들이 서로 얼마나 연결되어 있는가에 대한 접속도 연구를 수행한다. 한국 웹의 접속도는 bow-tie 모형으로 표현할 수 있다. 또한 Power Law 현상과 같은 한국 웹의 특징이 글로벌 웹과 어떤 차이가 있는지 분석한다. 한국 웹 그래프의 속성은 글로벌 웹과는 많은 차이를 보여주었다. 마지막으로 한국 웹 그래프의 진화에 대한 연구를 여러 가지 관점으로 수행한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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