• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2006년도 추계학술발표대회
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• pp.15-18
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• 2006

강화 학습은 시행착오를 통해 동적 환경과 상호작용하면서 학습을 수행하는 학습 방법으로 본 논문에서 테스트 환경으로 사용하는 Keepaway와 같은 동적인 환경에서 주로 사용하는 학습 방법이다. 본 논문에서는 학습을 통한 에이전트가 다른 정책을 사용하는 에이전트보다 성능이 더 높다는 것을 보이고자 한다. 학습 초기에는 다양한 전략을 평가하기 위해 최적이 아닌 행동을 선택하지만 시간이 지남에 따라 최적의 행동 선택에 수렴해 가는 것을 보이기 위한 실험을 수행한다. 이 실험을 통해 고정된 행동 양식을 가지는 정책보다 강화 학습을 이용한 에이전트들의 성능이 더 효과적인 것을 알 수 있었다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.153-160
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• 2010

소프트웨어 개발 프로세스에서 발생되는 오류의 대부분은 요구사항 정의와 디자인 단계에서 비롯된다. 또한 이들 단계에서 포함된 오류의 수정 및 제거는 이후 단계에서 포함된 오류의 수정에 비해 훨씬 많은 노력과 비용을 요구한다. 하지만 요구사항과 디자인된 모델의 검증은 매우 중요한 작업임에도 불구하고 다양한 문제점들로 인해 성공적으로 수행되고 있지 못하다. 따라서 본 논문에서는 초기 디자인 단계에서 요구사항 및 모델의 검증 작업을 동시에 수행할 수 있는 모델의 시뮬레이션을 통한 검증 절차를 제안한다. 이 때 작성되는 모델은 Ptolemy 상에 소프트웨어의 행동 양식을 바탕으로 작성된다. 제안된 방법을 DNS 시스템 환경에 적용하여 사용 가능성을 확인하였으며, 시뮬레이션 결과에 따르면 행동 양식을 반영한 모델의 시뮬레이션을 통해 기존에 알려진 시스템의 내재된 오류 혹은 취약성을 발견 가능함이 확인되었다. 이는 제안된 방법이 소프트웨어 개발 프로세스 초기에서 요구사항과 모델을 검증하는 절차로 이용될 수 있음을 의미한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.22-28
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• 2015

본 논문에서는 셀 수준의 진화 프레임워크를 이용하여 인공개체의 행동로직을 진화하는 연구를 수행하였다. 이를 위하여 셀 수준의 진화 프레임을 구현하였으며 이 프레임 상에서 인공개체가 먹이를 먹기 위해 행동로직을 진화하는 것을 살펴보았다. 인공개체의 행동로직 진화를 관찰하기 위하여 행동결정 로직 프레임을 제안하여 적용하였다. 테스트결과 인공개체가 빠른 세대 내에 먹이를 잘 먹는 로직으로 진화하는 것을 관찰할 수 있었다. 또한 여러 번의 실험을 통하여 대부분의 실험에서 거의 동일한 행동양식을 보이는 것으로 진화하는 것을 확인할 수 있었다. 본 논문에서 제안한 방법은 기존의 진화 알고리즘을 이용한 알고리즘이나 하드웨어의 진화와는 다른 방법으로서 기본적으로 접근 방법에 차이점이 있다. 이런 결과로 보았을 때 본 논문에서 제안한 프레임워크가 셀 수준의 진화를 관찰해볼 수 있는 좋은 도구가 될 수 있음을 알 수 있다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제16D권6호
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• pp.921-926
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• 2009

소프트웨어가 이미 배포되어 사용되고 있는 경우, 상황에 따라 소프트웨어에 내재된 취약성은 심각한 사회적, 경제적 영향을 미칠 수 있다. 그러므로 소프트웨어의 취약성은 개발 단계에서부터 충분한 고려가 필요하다. 소프트웨어의 모델 및 시뮬레이션은 소프트웨어의 개발 단계에서 사용될 수 있는 취약성 검사를 위한 테스트 정책의 하나로 고려될 수 있다. 본 논문에서는 해당 방법의 사용 가능성 확인을 위해 톨레미를 이용하여 DNS 시스템의 행동 양식을 모델링하고 이를 시뮬레이션 하였다. 실험 결과에 따르면 기존에 알려진 DNS 서버의 취약성이 효과적으로 검출되고 있음을 확인할 수 있었고, 이는 모델 및 시뮬레이션이 취약성 테스팅에 사용 가능함을 의미한다.