업무프로세스 관리시스템(BPMS:business process management system)을 이용하면 새로운 프로세스를 정의하거나 기존의 프로세스를 갱신하는 일이 매우 용이하다. 대체로 표준화되고 일상적인 업무를 대상으로 프로세스를 관리하는 것은 이러한 소프트웨어를 사용하여 효율성을 높일 수 있겠으나, 비일상적인 예외상황에 대한 처리를 위해서는 별도의 전문가 참여나 특수한 의사결정 과정을 거쳐야 하는 경우가 많다. 본 논문은 다수의 예외처리용 업무 프로세스가 저장소에 축적된 상황을 전제로 예외처리 프로세스 선정의 자동화 방안을 제시한다. 예외처리에 가장 적합한 프로세스를 검색하는 것은 예외상황에 관한 충분한 이해가 필요하기 때문에 상황의 인지(context awareness)는 매우 중요한 과제이다. 예외상황의 이해를 원활히 하고, 예외처리 프로세스의 효율적인 선정을 위해 본 연구에서는 '상황변수'와 '의사결정변수' 자료구조를 도입하였다. 전자상거래의 배송과정의 예외사례를 사용하여 제시한 변수구조가 어떻게 검색트리 생성에 활용되는지를 예시하였다. C5.0 알고리즘은 최적검색트리를 생성해주며, 그것은 또한 문제의 상황에 최적인 예외처리 프로세스의 선정을 위한 검색경로를 설정한 것임을 보여준다.
상황인지 시스템은 상황 데이터의 변화에 따라 적절한 서비스를 해주는 시스템이다. 하지만 일상에 적용되지 못하는 이유로 예외 발생 가능성을 들 수 있다. 데스크탑 컴퓨팅 프로그램에서는 C++/C#/JAVA등 프로그래밍 언어에서 예외 처리를 지원하지만 상황인지 시스템에서는 다양한 장비들이 연결되어 있어 개발자의 부담이 커지고 처리의 시점이나 위치를 결정하기 어렵기 때문이다. 따라서 본 논문에서는 프로그래머가 예외를 다루는 데에 있어서 다수의 장비를 지속적으로 탐지할 수 있도록 장비의 의미구조와 AspectJ를 이용한 상황인지 시스템의 예외 탐지 및 처리 방법을 제안한다.
In an organization where major business operations are geared by business process management system(BPMS), routine tasks are processed according to the predefined business processes. However, most business operations are subject to some sort of exceptions, and the exceptional situations require update of the existing business process model, or a new business process model has to be defined to handle the exceptions. This paper proposes a system architecture that deploys business process repository as the media for storage and retrieval of the various business process models developed for exception handling. Well defined situation variables and decision variables play the key role for efficient storage and retrieval of the business process models developed for exception handling. The data mining technique C5.0 was used to build the optimum path for the process repository search tree.
Artificial intelligence (AI) 프로젝트에 널리 사용되는 Python 언어는 Interpreter 언어로 Runtime 시에 오류가 발생한다. 오류로 인한 프로젝트의 실패를 방지하기 위해서는 사전에 예외적인 상황이 발생할 수 있는 코드에 대한 예외 처리가 필요하다. 특히, 많은 리소스를 필요로 하는 AI 프로젝트에서, 오랜 실행 후 발생하는 예외는 큰 리소스 낭비를 초래한다. 하지만, 예외 처리는 개발자의 경험에 의존하기 때문에 개발자들은 잡아야 할 적절한 예외를 결정하는데 어려움을 가진다. 이러한 필요성을 해결하기 위해 기존 예외 처리문을 학습하여 개발 중에 개발자에게 잡아야 할 예외를 제안해주는 접근 방법을 제안한다. 제안 방법은 try 블록의 소스 코드를 입력으로 받아 except 블록에서 처리되어야 할 예외들을 제안해준다. 우리는 2개의 프레임워크로 구성된 대규모 프로젝트에 대해 접근 방법을 평가한다. 우리의 평가 결과에 따르면, 예외 제안을 수행할 때 평균 AUPRC는 0.92 이상을 나타낸다. 연구 결과는 제안된 방법이 비교 모델들을 능가하는 예외 제안 성능으로 개발자의 예외 처리를 지원할 수 있음을 보여준다.
최근 AI 기술이 학술적 연구단계를 넘어 산업계에서 활용이 확산됨에 따라, 실시간 시스템 분야에서도 AI를 접목하려는 움직임이 증가하고 있다. 실시간 시스템은 시간 제약이 있는 시스템으로써, 자율주행 시스템과 같은 안전 최우선 시스템에서는 시간 제약 위반으로 인한 예외 상황 발생 시, 심각한 피해로 이어질 수 있기 때문에 예외 상황 처리를 위한 신뢰성 있는 시스템 설계가 필요하다. 본 논문에서는 실시간 임베디드 AI를 위한 스트림 데이터 처리 언어인 Splash에 신뢰성 향상을 위한 예외 처리 메커니즘을 구현하였다. 구체적으로 예외 감지와 처리 부분으로 나눠서, 예외 상황을 감지하는 시점 및 방법을 정의하고 예외 발생 시 이를 처리하는 과정을 구현하였다. 예외 처리 메커니즘은 실시간 발행/구독 기반의 통신 미들웨어인 DDS 상에 라이브러리 형태로 구현되었으며, 시계열 센서 데이터를 사용하여 확인한 결과, 응용 개발자가 명시한 제약 사항 위반 시 발생하는 예외를 성공적으로 감지하고 예외 처리 동작을 수행하는 것을 확인하였다.
이 논문의 목적은 ML 프로그램의 소스(source)를 수정하여 ML의 예외상황 처리기의 수행속도를 개선하고자 하는 것이다. ML은 함수를 값으로 주고받을 수 있으며 타입을 이용하여 프로그램을 검사해 주는 언어이다. 이러한 ML의 예외상황 처리부분을 사용함으로서 프로그래머는 쉽게 자신의 프로그램의 예외적인 동작을 기술할 수 있다. 하지만, 이러한 예외상황을 처리하기 위해서는 많은 계산이 필요하기 때문에, 예외상황을 처리하는 프로그램 부분이 병목 현상을 일으키는 경우가 많다. 프로그램의 소스를 바꾸어서 예외상황 처리부분이 존재하지 않는 같은 동작을 하는 다른 프로그램으로 바꾸는 방법은 이미 알려져 있지만, 도리어 수행시간이 느려진다. 위의 바꾸는 방법은 '나중에 할 일을 넘겨주는 방식(Continuation Passing Style)'이라고 부르는 방식으로 프로그램의 소스를 바꾸는 방법을 조금 수정하여, 예외상황을 처리하는 부분을 위의 '나중에 할 일(continuation)'과 같은 방식으로 넘겨주어 예외상황 처리부분이 모두 사라지게 된다. 그러나, 이러한 방식은 모든 프로그램내 표현(expression)을 모두 위와 같은 방식으로 바꾸기 때문에, 이로 인해 발생하는 계산이 예외상황을 처리하는 계산보다 더 많아지게 된다. 이 논문에서는 이러한 단점을 개선하여 프로그램내에서 예외상황 처리부분을 없애는데 꼭 필요한 표현 만을 정적분석을 사용하여 골라내어 이를 선택적으로 변환하는 방법을 사용한다.
ARM은 저가임에도 불구하고, 저전력 소비와 신뢰할만한 성능으로 인하여 스마트폰, 디지털 카메라, 가정용 네트워크 장치, 무선 기술 등에 널리 쓰이고 있다. 국내는 메모리 반도체 설계에 있어서 세계 최고의 수준이나, 프로세서의 설계는 그에 미치지 못하여 메모리와 프로세서의 균형있는 발전을 이루지 못하고 있다. 일반적으로 프로세서를 설계할 때는 반드시 예외처리 및 인터럽트 기능까지 갖춰야하지만 연구단계에서는 이것이 누락되는 경우가 많다. 그러나, 프로세서가 완벽하게 동작하기 위하여 예외처리 및 인터럽트 기능까지 포함되어야 한다. 본 논문에서는 VHDL을 이용하여 예외처리 및 인터럽트 기능을 갖는 32 비트 ARMv4 계열의 프로세서를 설계하고, ModelSim으로 검증하였다. 그 결과, ARM의 예외처리 및 인터럽트 기능을 성공적으로 수행할 수 있었다.
자바 언어는 신뢰성 있는 프로그램의 개발을 위해 예외를 처리할 수 있는 명시적인 예외 처리 메커니즘을 제공한다. 따라서 신뢰성 있는 프로그램 개발을 위해서는 실행 시간에 발생 가능한 예외에 대한 적절한 처리가 매우 중요하다 본 논문에서는 신뢰성 있는 프로그램 개발을 위한 동적 예외 모니터링 시스템을 개발하였다. 이 시스템은 프로그래머가 효과적으로 실제 발생된 예외의 처리, 전파과정을 모니터링 할 수 있으며 이러한 기능을 이용하여 좀더 적절한 예외 처리가 가능하도록 하며 결과적으로 개발된 프로그램의 신뢰성을 항상 시킬 수 있다. 본 시스템은 사용자 옵션을 통하여 관심 있는 예외들만을 모니터링 할 수 있으며 또한 시스템의 성능 부하를 줄이기 위해 기존의 코드에 필요한 모니터링 코드만을 삽입하는 방식으로 시스템을 설계하고 구현하였다. 또한 실험을 통해서 그 효과를 보였다.
자바는 이식성과 보안의 장점으로 인하여 내장형 시스템에서 널리 사용되고 있으나 인터프리터를 통한 바이트코드의 수행으로 인하여 성능이 저하되는 문제를 포함하고 있다. 이를 해결하기 위한 한 방법으로 수행시간 전에 바이트코드를 기계어 코드로 미리 번역하여 수행시간에는 기계어 코드가 수행되도록 하는 Ahead-of-Time 컴파일러 (AOTC)가 사용되고 있다. 특히 바이트코드를 C코드로 변환한 다음 기존의 컴파일러를 이용하여 기계어 코드를 생성하는 방식을 많이 택하고 있다. 본 논문에서는 AOTC에서 효율적인 예외처리 (exception handling) 기법을 제안한다. 기존의 AOTC 에서는 예외를 발생하는 메쏘드와 예외를 처리하는 메쏘드가 다른 경우 setjmp/longjmp를 이용하여 예외처리를 수행하고 있으나 우리는 메쏘드 호출 후의 예외 검사를 통해 예외처리를 수행한다. 우리는 제안된 예외처리 방법은 Sun의 CDC 가상 머신을 위해 개발된 AOTC 에 구현되었으며 SPECjvm98 벤치마크에서의 실험을 통해 setjmp/longjmp 방식에 비해 $1.3\%$에서 $154\%$까지의 성능향상이 가능함이 확인되었다.
해킹과 같은 사이버 공격의 약 75%가 애플리케이션의 보안 취약점을 악용하기 때문에 안전행정부에서는 코딩 단계에서부터 사이버 공격을 막을 수 있고 보안취약점을 제거할 수 있는 시큐어 코딩 가이드를 제공하고 있다. 본 논문에서는 안행부가 제시한 시큐어 코딩 가이드 7개의 항목들에 대해 AHP기법을 사용하여 우선순위를 찾고 중요도 분석을 하였다. 그 결과 '에러 처리'가 가장 중요한 항목으로 결정되었다. 현재 소프트웨어 감리에 시큐어 코딩에 관한 항목이 없는데, 이 분석 결과는 소프트웨어 개발 과정 중 감리 기준으로 유용하게 사용될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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