• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2004년도 춘계학술발표대회
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• pp.997-1000
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• 2004

Boolean Satisfiability (SAT)는 전산학의 중요한 문제로서 SAT problem을 풀기 위한 많은 알고리즘과 도구들이 제안되어 왔다. 특히, 지난 몇 년 간 많은 발전을 이루어왔고, 하드웨어 검증과 모델 체킹 등의 분야에서 많이 적용되어 왔다. 여러 문제들을 Conjunctive Normal Form (CNF)로 표현하여 CNF의 특성을 이용하여 SAT 알고리즘이 발전되어 왔다. 그런데, 회로를 CNF로 표현할 때 몇 가지 문제점이 발생하는데 특히 CNF는 회로의 structural information 을 잃어버린다는 것이 큰 문제점이다. 이를 보완하기 위하여 회로의 structural information을 이용하기 위한 많은 연구가 진행되어 왔다. 이러한 대부분의 연구는 회로의 정보를 가지고 있다는 경우에 한정된다. 그러나, 하드웨어 검증에서 회로의 정보 없이 검증해야 하는 경우들도 발생한다. 이 논문은 회로의 정보를 가지고 있지 않을 때 CNF 만으로 회로의 structural information을 추론하는 방법을 제시한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 춘계학술발표대회
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• pp.378-381
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• 2008

최근 정형 검증 분야에서 만족가능성 처리기를 사용한 연구가 많아지면서 이를 적용한 사례들이 많이 나타나고 있다. 만족가능성 처리기를 사용하기 위해서는 검증 되어야 할 시스템을 CNF식으로 변환해야 한다. 우리는 루빅 큐브를 만족가능성 처리기를 통해 풀어보기 위해 이를 CNF식으로 변환해 보았다. 루빅 큐브는 정육면체로 이루어진 퍼즐의 일종으로 모든 면이 각각 한가지 색으로만 채워져야 하는 문제이다. 우리는 본 논문에서 만족가능성 처리기를 사용한 사례 중에 아직 적용한적이 없는 루빅 큐브를 CNF식으로 변환해 풀었음을 보여준다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제35권11호
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• pp.661-670
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• 2008

만족가능성 처리기는 모델 검증 및 임베디드 프로그램 검증과 같이 소프트웨어 공학의 여러 분야에서 활용되고 있다. 만족가능성 처리기를 활용하기 위해서는 주어진 문제를 처리기의 입력인 CNF 형식으로 변환해야 한다. 그러나 이 형식은 소스코드나 소프트웨어 모델보다 표현력이 낮기 때문에 최적화된 변환이 요구된다. 본 논문에서는 "n개에서 인접된 $k{\leq}n$개 선택" 문제를 CNF형식으로 변환하는 최적화된 기법을 제시한다. 제안된 방법을 다양한 일본 퍼즐에 적용한 결과 우수한 성능이 입증되었다. 우리가 알고 있는 한, 인접성에 대한 최적화된 CNF 변환 연구는 거의 없다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제34권8호
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• pp.743-751
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• 2007

하드웨어 검증에서 성공적으로 적용되었던 모델 검증 기법을 소프트웨어 검증에 활용하는 연구가 활발하다. 이러한 연구 중의 하나가 바운디드 모델 검증이다. 바운디드 모델 검증에서는 모델이 갖는 상태 공간을 한꺼번에 모두 탐색하기보다는 모델의 탐색 범위를 점진적으로 넓혀가면서 에러를 찾는다. 본 논문에서는 이러한 바운디드 모델 검증을 이용하여 BOGOR의 입력 언어인 BIR를 검증하였다. 그 결과 BOGOR에서 제공되는 명시적 모델 검증 기능 보다 우수한 성능을 보였다. 본 논문에서는 BIR 언어를 CNF 논리식으로 변환하는 방법과 단계적 절차를 기술한다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제4권5호
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• pp.1308-1318
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• 1997

본 논문에서는 통합 서비스 패킷 망에서의 통합 서비스들을 효율적으로 지원할 수 있는 새로운 라우팅 알고리즘인 BDLR 알고리즘을 제안한다. BDLR 알고리즘은 통합 서비스에서의 서비스 효율에 중요한 영향을 미치는 상태 정보들인 대역폭, 지연시간, 손실률 정보에 근거한 비용계산 함수를 사용하고 있다. 또한, 시뮬레이션 모델링을 통하여 기존에 제안된 라우팅 알고리즘들과 성능을 비교 분석하였다. 실험 결과는 본 논문에서 제안된 BDLR 알고리즘이 기존의 제안된 알고리즘에 비해 전송 지연시간, Qos 요구 사항의 만족정도, 그리고 트래픽 환경 변화에 따른 적응성 등에서 우수한 결과를 보여준다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제19권2호
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• pp.123-134
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• 2019

본 연구의 목적은 VR게임을 통해 노안을 간접적으로 체험함으로써 그 불편함을 이해하고 관련 질병(백내장, 녹내장)에 대한 체험도 겸해 눈 건강에 대한 경각심을 고취하는 것이다. VIVE를 사용해 3가지 VR미니게임을 제작하였으며, 참여자들의 체험 전후를 비교해 효과성을 분석하였다. 실험 결과, 노안관련 질환의 증상과 불편함의 이해도가 게임 참여 후 크게 증가했으며, 녹내장에 대한 이해도는 가장 높게 증가하였다. 게임의 사용성은 조작방식의 학습성과 만족성, 압박 및 속도감 영역에서 점수가 높게 나타나 노안 체험 게임으로서의 발전 가능성을 보였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권11호
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• pp.4502-4521
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• 2020

At EUROCRYPT 2015, Todo proposed a new technique named division property, and it is a powerful technique to find integral distinguishers. The original division property is also named word-based division property. Later, Todo and Morii once again proposed a new technique named the bit-based division property at FSE 2016 and find more rounds integral distinguisher for SIMON-32. There are two basic approaches currently being adopted in researches under the bit-based division property. One is conventional bit-based division property (CBDP), the other is bit-based division property using three-subset (BDPT). Particularly, BDPT is more powerful than CBDP. In this paper, we use Boolean Satisfiability Problem (SAT)-aided cryptanalysis to search integral distinguishers. We conduct experiments on SIMON-32/-48/-64/-96, SIMON (102)-32/-48/-64, SIMECK-32/-48/-64, LBlock, GIFT and Khudra to prove the efficiency of our method. For SIMON (102)-32/-48/-64, we can determine some bits are odd, while these bits can only be determined as constant in the previous result. For GIFT, more balanced (zero-sum) bits can be found. For LBlock, we can find some other new integral distinguishers. For Khudra, we obtain two 9-round integral distinguishers. For other ciphers, we can find the same integral distinguishers as before.

• Journal of Information Science Theory and Practice
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• 제11권1호
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• pp.61-78
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• 2023

Ontological knowledge modelling of epic texts, though being an established research arena backed by concrete multilingual and multicultural works, still suffers from two key shortcomings. Firstly, all epic ontological models developed till date have been designed following ad-hoc methodologies, most often combining existing general purpose ontology development methodologies. Secondly, none of the ad-hoc methodologies consider the potential reuse of existing epic ontological models for enrichment, if available. This paper presents, as a unified solution to the above shortcomings, the design and development of GOMME - the first dedicated methodology for iterative ontological modelling of epics, potentially extensible to works in different research arenas of digital humanities in general. GOMME is grounded in transdisciplinary foundations of canonical norms for epics, knowledge modelling best practices, application satisfiability norms, and cognitive generative questions. It is also the first methodology (in epic modelling but also in general) to be flexible enough to integrate, in practice, the options of knowledge modelling via reuse or from scratch. The feasibility of GOMME is validated via a first brief implementation of ontological modelling of the Indian epic Mahabharata by reusing an existing ontology. The preliminary results are promising, with the GOMME-produced model being both ontologically thorough and competent performance-wise.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제35권6호
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• pp.366-373
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• 2008

현재 온톨로지를 구축하는데 있어 OWL을 온톨로지 표현 언어로 많이 사용하는 추세이다. OWL 온톨로지의 내제된 정보(클래스간의 계층구조, 인스턴스의 정확한 타입)를 추론하기 위해, 현재 많은 온톨로지 추론엔진이 개발되어지고 있다. 그러나 대부분의 온톨로지 추론 엔진들은 단순히 추론 결과만 명시할 뿐, 그 과정을 표현하지는 않는다. 따라서 본 논문에서는 논리적으로 정당하지 못한 은톨로지를 디버깅 하기위한 MEXS(Minimum Expression Axiom Set) 추출과 저장에 대한 기법을 제안한다. MEXS를 추출하기 위해서는 온톨로지 내에서 논리적인 오류를 유발하는 Axiom들을 찾아내는 방법은 매우 중요하다고 할 수 있다. 이에 본 논문은 두 가지 부분에 초점을 맞추어 연구를 진행하였다. 첫 번째, 논리적으로 정당하지 못한 온톨로지가 주어졌을 때, 논리적 오류를 유발하는 핵심 Axiom을 찾아내고, 이와 연관이 되는 Axiom들을 찾아낸다. 두 번째, 논리적으로 정당하지 못한 온톨로지를 디버깅하기 위한 MEXS를 구성한다. 본 연구 결과는 서술 논리에 기반을 둔 모든 어플리케이션에 적용이 가능하다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제2권12호
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• pp.829-840
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• 2013

본 논문은 Simulink/Stateflow 모델 기반의 테스트 케이스를 자동으로 생성하기 위하여, 휴리스틱 입력 분석을 이용한 Rapidly-exploring Random Tree(RRT) 기법을 제안한다. RRT는 모델 기반 블랙박스 테스트 케이스 생성 시 반드시 해결해야 되는 도달 가능성 문제를 효율적으로 해결할 수 있는 방법이지만, 모델의 내부 상태와 테스트 목표를 고려하지 않고 무작위로 모델의 입력을 생성하기 때문에 테스트 케이스 생성 효율이 떨어지는 단점이 있다. 제안하는 기법에서는 RRT를 확장해나갈 때 필요한 입력을, 모델의 현재 상태에서 만족 할 수 있는 테스트 목표를 분석하고 이를 달성할 수 있는 모델의 입력을 분석 결과에 따라 휴리스틱하게 결정함으로써, RRT의 장점을 보존하면서, 테스트 케이스 생성 효율을 높일 수 있다. 제안된 기법은 자동차에 사용되는 실 부품 ECU의 Simulink/Stateflow 모델을 대상으로 한 실험을 통해 성능이 평가되었으며, 기존 RRT와 비교하여 테스트 케이스 생성 효율이 높은 것을 보였다.