최근, IoT 무선 디바이스 등의 증가로 WSN(Wireless Sensor Network) 환경에서 네트워크 트래픽이 증가하면서 네트워크 자원을 안전하고 효율적으로 관리하는 SDN(Software-Defined Networking)을 WSN에 적용한 SDWSN(Software-Defined Wireless Sensor Networking)과 그에 대한 보안 기술에 대한 관심도가 증가하고 있다. 본 논문에서는 SDWSN 환경에서 PUF(Physical Unclonable Function) 기반 그룹 키 분배 방법을 안전하고 효율적으로 설계하는 방법을 서술한다. 최근에 Huang 등은 그룹 키 분배에 SDN의 장점과 PUF의 물리적 보안 기능을 이용하여 그룹 키 분배 방법을 설계하였다. 하지만, 본 논문에서는 Huang 등의 프로토콜이 보조 제어부 미인증과 불필요한 동기화 정보를 유지하는 취약점이 존재함을 발견하였다. 본 논문에서는 보조 제어부에 인증과정을 안전하게 설계하고, 불필요한 동기화 정보는 삭제하되 카운터 스트링과 랜덤 정보를 추가하여 Huang의 취약점을 개선하였다.
유한고장수를 가진 비동질적인 포아송 과정에 기초한 모형들에서 잔존 결함 1개당 고장 발생률 (강도함수)은 일반적으로 상수, 혹은 단조증가 및 단조 감소 추세를 가지고 있다. 본 논문에서는 기존의 소프트웨어 신뢰성 모형인 Goel-Okumoto 모형 강도함수를 재조명하고 이 분야에 적용 될수 있는 보다 넓은 왜도와 첨도를 가지는 Burr모형 강도 함수 및 의료정보분야 및 여러 분야에서 널리 사용되는 2모수 카파(Kappa(2)) 분포 모형 강도함수를 제안하여 비교하고자 한다. 수치적인 예에서는 고장 간격시간으로 구성된 NTDS(Naval Tactical Data System)자료를 이용하였고 모수추정 방법은 최우추정법과 일반적인 수치해석 방법인 이분법을 사용하여 모수 추정을 실시하였다. 그리고 모형 설정과 선택 판단기준은 편차 자승합을 이용한 적합도 검정이 사용되었다.
In this paper we introduce formulae for estimating the failure rate of a large scaled software by using the Bayesian rule when a black-box random testing which selects an element(test case) at random with equally likely probability, is performed. A program or software can be treated as a mathematical function with a well-defined (input)domain and range. For a large scaled software, their input domains can be partitioned into multiple subdomains and exhaustive testing is not generally practical. Testing is proceeding with selecting a subdomain, and then picking a test case from within the selected subdomain. Whether or not the proportion of selecting one of the subdomains is assumed probability, we developed the formulae either case by using Bayesian rule with gamma distribution as a prior distribution.
We have developed a software package for the analysis of electric field distribution in human body. It includes the graphical finite element mesh generator, linear system of equations solver using sparse matrix and vector technique, and post-processor for the display of the results. This software package can be used in various research areas of biomedical engineering where we inject current or apply voltage to human body. The software package was developed on Macintosh II computer and the size of the model is only limited by the main memory.
본 연구는 웹의 플랫폼화에 대응하기 위한 서비스 유통 및 소프트웨어 개발방식의 핵심이슈로 '규모의 경제'와 '서비스화'이라는 모순적인 요구를 동시적으로 해결하는 것임을 제시했다. 소프트웨어 관점에서 본 이른바 웹 2.0 시대의 주요한 특징은 웹의 플랫폼화와 롱테일 서비스 시장의 등장이다. 웹이 독립적인 유통채널로 기능하게 되는데, 본 연구는 개발자 및 사용자 커뮤니티를 구축하기 위한 플랫폼전략을 규모의 경제와 상호소통(Interaction)의 관점에서 분석했다. 플랫폼 전략에서 제기된 이슈를 해결하기 위해서는 소프트웨어 개발전략도 오픈소스 커뮤니티를 활용한 레고형 개발이 필요하다. 비용절감과 사용자 채널을 확보하기 위해서는 오픈소스 커뮤니티를 이용한 조직화방식이 필요하고, 고객화된 서 비스의 가격경쟁 력을 확보 하기 위한 레고형 개발 방법이 필요하다.
최근 소프트웨어 결함 예측 연구는 교차 프로젝트 간의 결함 예측뿐만 아니라 교차 버전 프로젝트 간의 결함 예측 또한 이루어지고 있다. 종래의 교차 버전 결함 예측 연구들은 WP(Within-Project)로 가정한다. 하지만, CV(Cross-Version) 환경에서는 프로젝트 버전 간의 분포 차이의 중요성을 고려한 연구들이 없다. 본 연구에서는 다른 버전 간의 분포 차이까지 고려하는 자동화된 베이지안 최적화 프레임워크를 제안한다. 이를 통해 분포차이에 따라 전이 학습(Transfer Learning) 수행 여부를 자동으로 선택하여 준다. 해당 프레임워크는 버전 간의 분포 차이, 전이 학습과 분류기(Classifier)의 하이퍼파라미터를 최적화하는 기법이다. 실험을 통해 전이 학습 수행 여부를 분포차 기준으로 자동으로 선택하는 방법이 효과적이라는 것을 알 수 있다. 그리고 최적화를 이용하는 것이 성능 향상에 효과가 있으며 이러한 결과 소프트웨어 인스펙션 노력을 감소할 수 있다는 것을 확인할 수 있다. 이를 통해 교차 버전 프로젝트 환경에서 신규 버전 프로젝트에 대하여 효과적인 품질 보증 활동 수행을 지원할 것으로 기대된다.
Software Debugging is the most time consuming and costly process in the software development process. Many techniques have been proposed to isolate different faults in a program thereby creating separate sets of failing program statements. Debugging in parallel is a technique which proposes distribution of a single faulty program segment into many fault focused program slices to be debugged simultaneously by multiple debuggers. In this paper we propose a new technique called Faulty Slice Distribution (FSD) to make parallel debugging more efficient by measuring the time and labor associated with a slice. Using this measure we then distribute these faulty slices evenly among debuggers. For this we propose an algorithm that estimates an optimized group of faulty slices using as a parameter the priority assigned to each slice as computed by value of their complexity. This helps in the efficient merging of two or more slices for distribution among debuggers so that debugging can be performed in parallel. To validate the effectiveness of this proposed technique we explain the process using example.
성공적인 프로젝트 계획은 활용 가능한 일정과 더불어 프로젝트를 개발하는데 요구되는 인력을 얼마나 정확히 추정하느냐에 달려있다. 현존하는 소프트웨어 인력 추정 모델들은 생명주기 전반에 걸쳐 투입되는 총 인력과 단위시간당 소요되는 인력 분포를 제공한다. Putnam의 Rayleigh 모델이나 Phillai et al.의 Gamma 모델 모두 소프트웨어 개발이 종료되는 시점에서 투입되는 인력이 절정에 도달한다는 가정하에 모델을 제시하였다. 이는 개발완료시점까지 40%의 인력이 투입되며, 나머지 60%는 유지보수 단계에 투입됨을 의미한다. 그러나 Warburton은 실제 프로젝트는 대부분의 인력이 개발에 투입되고 설계가 종료된 시점에서 투입인력 규모가 절정에 도달하며, 유지보수에는 단지 적은 규모의 인력만이 소요됨을 관찰하였다. 따라서, 제안된 기존 모델들은 실제 프로젝트에 적용하는데 문제가 발생한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문은 투입인력 절정 시점 모수를 고려하지 않는 시그모이드 모델을 제시하였다. 제시된 모델을 실제 데이터에 적용하여 향상된 성능을 보였다 따라서 제안된 시그모이드 모델은 소프트웨어 개발주기 동안 투입되는 인력 분포를 추정하는데 있어서 Rayleigh나 Gamma 모델의 대안으로 적용이 가능하다.
소프트웨어 고장분석을 위한 비동질적인 포아송과정에서 결함당 고장발생률이 상수이거나, 단조 증가 또는 단조 감소하는 패턴을 가질 수 있다. 본 논문에서는 수리시점에서도 고장이 발생할 상황을 반영하는 무한고장 NHPP모형들을 비교 제시하였다. 소프트웨어 경제, 경영, 보험수리분야에서 많이 사용되는 Lomax분포에 근거한 무한고장 소프트웨어 신뢰성모형에 대한 비교문제를 제시하였다. 그 결과 형상모수가 비교적 큰 경우가 효율적으로 나타났다. 그리고 모수 추정법은 최우추정법을 이용하였고 모형선택은 평균제곱오차와 결정계수를 이용하였다. 이 연구를 통하여 소프트웨어 개발자들은 형상모수에 따른 소프트웨어 고장현상을 파악하는데 어느 정도 도움을 줄 수 있을 것으로 사료된다.
소프트웨어 기업들은 산업발전 초기에 서울의 중심업무지구와 강남을 중심으로 집적하였다. 그러나 초고속통신망의 확산, 집적지의 환경변화, 정부의 산업단지 조성정책 등과 같은 요인으로 기업들의 입지는 변화하고 있다. 본 연구에서는 1997년과 2007년에 조사된 기업편람을 이용하여 소프트웨어 산업의 집적지 변화와 기업이동의 특성을 분석하였다. 분석을 위해서 기존의 면형 자료를 이용한 공간패턴 분석의 단점을 보완하는 점형자료를 이용한 공간군집화 분석을 적용하였다. 연구결과, 형태적으로 소프트웨어 기업의 분포범위는 확장되었으나 집적정도에 있어서는 큰 차이가 나타나지 않았다. 집적지의 변화에 있어서 기업들은 기존의 도심지에서 이탈하여 도시외곽의 집적지들로 변화가 발생하였고 이러한 과정에서 기업의 규모에 따른 집적지 선택의 차이와 기업의 제품주기에 따른 집적지 선택의 양상을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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