임베디드 기기의 보안성이 주요한 문제로 부상하고 있다. 관련된 문제 중 특히 공급망 공격은 국가 간의 분쟁으로 이어질 수 있어 심각한 문제로 대두되고 있다. 공급망 공격을 완화하기 위하여 하드웨어 구성요소, 특히 AES와 같은 암호 모듈에 대한 CC(Common Criteria) EAL(Evaluation Assurance Level) 5 이상 고등급 보안성 인증 및 평가가 필요하다. 고등급 보안성 인증 및 평가를 위하여 암호 모듈에 대한 은닉 채널, 즉 백도어를 탐지하는 것이 필요하다. 그러나 기존의 연구로는 암호 모듈 그 중 AES의 비밀 키를 복구시킬 수 있는 정보가 유출되는 백도어를 탐지하지 못하는 한계가 있다. 따라서 본 논문은 기존의 하드웨어 AES 모듈 백도어의 정의를 확장하여 개선시킨 새로운 정의를 제안하고자 한다. 또한, 이 정의를 이용하여 기존 연구가 탐지하지 못했던 백도어를 탐색하는 과정을 제시한다. 이 탐색 과정은 Verilog HDL (Hardware Description Language)로 표현된 AES 모듈을 정형 기법 도구인 모델 체커(Model Checker) NuSMV를 이용하여 검증하는 것으로 백도어를 탐색한다.
본 연구에서는 안개(haze)가 존재하는 영상에서의 색상 왜곡에 대하여 분석하고자 한다. 장면에 안개가 포함되는 경우, 장면에서 반사되는 칼라 신호는 안개 성분에 따른 투과율의 영향으로 색상의 왜곡이 수반된다. 통상적인 안개 제거(de-hazing) 방법으로 안개의 영향을 배제하는 경우 색상의 왜곡이 충분히 해소되지 않는 경향이 있다. Khoury 등은 많은 연구에서 언급되는 안개 모델인 다크-채널-프라이어(dark channel prior) 기법을 이용하여 색상의 왜곡 정도를 파악하였다. 그러나 색 오차 값 등 왜곡의 경향성 만을 확인하였고, 구체적인 색 왜곡에 대한 분석을 하지 않았다. 본 논문에서는 색 왜곡의 형태를 분석하고, 색상의 왜곡을 줄일 수 있는 복원 방법을 제안하였다. Khoury 등이 사용한 데이터베이스의 입력 영상에는 표준 칼라 도구인 맥베스 칼라체커(Macbeth color checker)가 포함되어 있다. 맥베스 칼라체커(Macbeth color checker)의 칼라 값들을 이용하여 안개 농도의 변화에 따른 색상 왜곡을 분석하고, 모델링을 통하여 새로운 색상 왜곡 모델을 제시하였다. 제안한 방법은 안개 농도 변화에 따른 단계별 색도(chromaticity)의 변화와 기준 정보(ground truth)의 색도를 이용하여 사상(mapping) 함수를 구하는 것이다. 색 왜곡의 형태가 안개 농도에 비례하여 단계별로 차이가 있으므로 모든 단계에서 안정적으로 작동하는 통합적인 사상 함수를 구하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 제안한 방법을 통한 색상 왜곡의 개선을 각도 오차(angular error)의 값을 기준으로 추정하였으며, 기존 방법에 비하여 15% 정도의 개선효과가 있음을 검증하였다.
본 논문에서 우리는 문장의 문법성과 텍스트의 어휘 응집성 측정을 위주로 하는 영어 작문 자동평가시스템을 소개하려고 한다. 문법 검사를 위해서는 링크 파서를 사용하고 어휘 연쇄를 측정하기 위해서는 로제 시소러스를 사용한다. 자동 평가 시스템의 채점 신뢰도를 측정하기 위해서 자동 채점과 수동 채점의 결과를 통계적으로 비교한다. 카파 통계와 다국면 Rasch 모형에 따른 분석 결과 자동 채점은 수동 채점과 유사성이 크며 수동 채점과 비교해서 신뢰성에 특별한 문제가 없다는 결론을 내리게 된다. 본 연구의 가장 큰 의의는 다양한 종류의 기술과 도구를 바탕으로 신뢰할 만한 수준의 영작문 자동 평가 시스템을 개발했다는 것이다. 평가 대상이 문장 단위를 넘어 선 텍스트 단위이며, 단어나 문법 등의 형식적 측면만 검사하는 것이 아니라 내용적 측면도 평가한다.
A valid scenario generation is essential for model checking software. This paper suggests an automated scenario generation technique through the analysis of function called-by graphs and call graphs of the program source code. We provide the verification process including the scenario generation and show application results on the Trampoline operating system using CBMC as a back-end model checker.
본 연구에서는 유한 상태 기계들 간의 동치 여부를 검증하고자 한다. 즉 모든 입력에 대하여 유한 상태 기계의 반응이 항상 동일한지를 판정하고자 한다. 만약 두 개의 유한 상태 기계가 동치라고 판정된다면, 복잡한 유한 상태 기계는 단순한 기계로 대치될 수 있다. 또한 명세와 구현이 모두 유한 상태 기계로 표현된 경우, 동치 검사를 이용해서 구현이 명세를 만족하는지 결정할 수 있다. 본 논문에서는 이와 같은 유한 상태 기계의 동치 검사를 모델 검사 기법으로 다음과 같이 해결한다. 주어진 유한 상태 기계${M_A}와 {M_R}$를 조합하여 모델 $M = {M_A} {\times} {M_\beta}$을 구축하고, 검사할 동치 조건을 시제 논리식 ${\Phi}$로 기술한다. 만일 모델이 시제 논리식을 만족한다면$(M={\Phi})$ 두 기계는 동치이다. 그렇지 않다면 두 기계는 비동치이며 그 이유를 설명하는 반례를 제공한다. 전 과정이 자동화되었으며, 여러 개의 사례 연구에 적용한 결과 만족할 만한 결과를 얻었다.
본 논문은 심볼릭 모델 체커 SMV(Symbolic Model Verifier)를 이용하여, 한국전자통신연구원 (Electronics and Communications Research Institute)에서 개발한 캐쉬 일관성 프로토콜인 RACE(Remote Access Cache coherency Enforcement) 프로토콜의 몇 가지 특성(property)들을 검증함으로써, RACE 프로토콜이 중요 요구사항(requirement)들을 만족함을 보인다. 본 검증에서는 RACE 프로토콜의 모델을 SMV 입력 언어로 명세하며, 검증할 특성들을 CTL(Computational Tree Logic)을 이용하여 나타낸다. 본 검증을 통해서 RACE 프로토콜은 4개의 노드로 구성된 시스템에서 비정상적인 state/input 조합이 발생하지 않으며, liveness와 safety를 만족한다는 것을 검증하였다. 또한, 프로토콜 개발자들이 예상하지 못한 명세서 상의 모호성(ambiguity) 및 기아현상(starvation)을 발견하였으며, 본 검증 사례를 통하여 모델 체킹 기법이 하드웨어 프로토콜 검증에 효과적으로 이용될 수 있다는 것을 제안한다. 그리고, 검증시에 구현된 모델을 이용하여 시뮬레이션 및 테스팅에 유용하게 사용될 수 있는 테스트 케이스를 자동적으로 생성할 수 있는 새로운 방법을 제안한다.
폴트 트리 분석(Fault Tree Analysis)은 시스템의 안전성을 분석하는데 유용한 방법으로 쓰이고 있으나, 보통 수작업으로 이루어지며, 체계적인 구성 방법 없는 실정이어서 부정확할 수 있는 약점을 가진다. 이러한 약점을 보완하기 위해, 본 논문에서는 모델 체팅(Model Checking) 방법을 이용하여 폴트 트리를 좀 더 정확하게 보정하는 방법을 제안한다. 폴트 트리를 정확히 고치기 위해서, 먼저 폴트 트리의 노드에 대해서 공식을 만들고, 이 공식을 실시간 모델 체커 UPPAAL을 이용해 검증한다. 그리고 나서, 검증 결과를 분석하며, 이를 통해 얻어진 정보를 이용해 폴트 트리에 반영하게 된다.
본 연구는 스테이트차트의 실시간 검증을 위한 알고리즘을 제안한다. 스테이트차트는 실시간 반응형 시스템의 명세에 많이 사용되고 있으며 동기적과 비동기적인 두개의 시간모델을 지원한다. 그러나 기존의 스테이트차트에 대한 실시간 검증 방법은 비동기적 시간 모델과 호환되지 않거나, 변수를 모델에 추가함으로써 모텔의 상태 공간을 증가시키는 단점이 있었다. 우리는 기존의 모델 체킹 알고리즘을 확장하여 이러한 문제점을 해결하였다. 확장된 알고리즘은 시간을 증가시키는 전이만을 고려하기 때문에 스테이트차트의 두 가지 시간 모델에 모두 사용할 수 있으며, 시간의 계산이 알고리즘 내부적으로 이루어지기 때문에 모델에 변수를 추가할 필요가 없어 상태공간을 증가시키지 않는다. 본 연구는 이러한 알고리즘을 토대로 기존의 모델 체커인 NuSMV를 확장하였으며, 사례 연구를 통하여 그 유용성을 확인하였다.
국내에서 가장 일반적으로 사용되고 있는 규칙 기반 오류 검출 방법은 언어 전문가가 한국어 문서에서 자주 발생하는 오류에 대한 검출 규칙을 경험적으로 구축하고 있다. 그러나 이렇게 경험적으로 규칙을 만들면 새로운 패턴의 문장이 나타날 때마다 규칙이 수정되어야 하므로 일관성 있는 오류 검사 및 교정을 기대할 수 없다. 본 논문에서는 이를 해결하려고 최근 개발되고 있는 어휘의미망 중에서 KorLex와 같은 정규화된 언어 자원을 활용하여 단어들의 범주 정보를 추출하고 이를 이용하여 오류 결정 규칙을 일반화한다. 그러나 현재 구축된 KorLex에는 명사의 계층관계 정보는 구축되어 있지만, 문장 요소와의 관계 정보, 즉, 격틀 정보가 부족하다. 본 논문에서는 용언 의미 오류 결정 규칙으로 사용할 선택제약 명사 클래스를 정보이론에 기초한 MDL과 Tree Cut Model을 활용하여 추출하고 이러한 선택제약 명사 클래스를 사용하여 문법 검사기 규칙을 일반화하는 방안을 제안한다. 실험 결과, 혼동하기 쉬운 네 개의 용언에 대해 목적어로 사용된 명사를 선택제약 명사 클래스로 일반화하여 문법 검사기 오류 결정 규칙 수를 평균 64.8%로 줄였고 기존 명사를 사용한 문법 검사기보다 정확도 측면에서 평균 약 6.2%정도 향상된 결과를 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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