• 한국지능시스템학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.793-799
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• 2004

객체지향 시스템의 복잡성 척도에 대하여 많은 연구와 검증이 이루어져 왔다. 대부분의 척도들은 시스템의 부분적 측면 예를 들어, 객체 간 결합도, 상속 구조의 복잡도, 메소드의 응집도 등에 대한 측정을 목표로 하고 있다. 그런데 소프트웨어 실무자들은 부분적이 아닌 시스템의 전반적인 복잡도를 측정할 수 있기를 바라고 있다. 본 논문은 UML의 클래스 다이어그램을 분석함으로써 객체지향 시스템의 전체적 구조에 대한 복잡도를 연구한 것이다. 클래스 다이어그램은 클래스와 클래스 간 관계로 구성되어 있다. 관계에는 연관 관계, 일반화 관계, 집합 관계 등 세 가지가 있는데 이 관계들이 객체지향 시스템의 구조를 이해하기 어렵게 하고 있다. 본 연구에서는 이 세 가지 관계를 통합하여 객체지향 시스템의 복잡도를 측정하는 경험적 척도를 제안하고 있다. 이 척도는 소프트웨어 개발자가 코딩하기 전에 객체지향 시스템의 복잡도를 평가해 보고 필요시 설계를 수정할 수 있도록 하게 함으로써 설계 업무에 많은 도움을 줄 것이다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제36권8호
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• pp.633-641
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• 2009

본 논문에서는 아날로그 데이터 처리가 가능하고, 온라인 학습, 학습 중 새로운 클래스 추가등의 특징을 가진 패턴 인식기를 제안하였다. 제안한 패턴 인식기는 계층적 구조를 가지고 있으며, 각 레벨별로 서로 다른 메트릭을 적용하여 분류 성능을 향상 시켰다. 제안한 패턴 인식기는 신경망 기반의 패턴 인식 알고리즘인 Gaussian ARTMAP 모델을 기반으로 하고 있다. Gaussian ARTMAP 모델을 계층적으로 구성하고, 계층마다 서로 다른 특징을 학습하도록 하기 위하여 Principal Component Emphasis (P.C.E) 방법을 제안하였으며, 이를 이용하여 새로운 메트릭을 생성하는 방법을 제안하였다. P.C.E는 학습된 입력 데이터들의 분산을 이용하여 클래스 내의 공통 속성을 나타내는 분산이 작은 차원을 제거하고 패턴 간의 서로 다른 속성을 나타내는 분산이 큰 차원만 유지하는 방법이다. 제안한 알고리즘의 학습 과정에서 교사 신호와 다르게 분류된 패턴이 발생하면 잘못 분류 된 클래스와 입력된 패턴을 분리하기 위하여 P.C.E를 수행하고 하위 노드에서 학습하게 된다. 실험 결과 제안한 모델은 기존에 제안된 패턴 인식 모델들 보다 높은 분류 성능을 가지고 있음을 확인하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권1호
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• pp.288-307
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• 2016

Image distortions are typically characterized by degradations of structures. Dictionaries learned from natural images can capture the underlying structures in images, which are important for image quality assessment (IQA). This paper presents a general-purpose no-reference image quality metric using a GRadient-Induced Dictionary (GRID). A dictionary is first constructed based on gradients of natural images using K-means clustering. Then image features are extracted using the dictionary based on Euclidean-norm coding and max-pooling. A distortion classification model and several distortion-specific quality regression models are trained using the support vector machine (SVM) by combining image features with distortion types and subjective scores, respectively. To evaluate the quality of a test image, the distortion classification model is used to determine the probabilities that the image belongs to different kinds of distortions, while the regression models are used to predict the corresponding distortion-specific quality scores. Finally, an overall quality score is computed as the probability-weighted distortion-specific quality scores. The proposed metric can evaluate image quality accurately and efficiently using a small dictionary. The performance of the proposed method is verified on public image quality databases. Experimental results demonstrate that the proposed metric can generate quality scores highly consistent with human perception, and it outperforms the state-of-the-arts.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제15권8호
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• pp.117-126
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• 2010

소프트웨어 복잡도는 대상 시스템의 유지보수성을 평가하는 주요한 메트릭인데 기존의 웹 어플리케이션 기반 복잡도는 대부분 단순히 개수 기반으로 정의되어 실제 개발자나 유지보수자의 관점에서 느끼는 이해도를 반영하기 어렵다. 이를 보완하기 위하여 정보이론의 엔트로피를 이용하여 복잡도를 정의할 수 있으나, 개별 페이지의 정보량을 동일하게 취급하고 있다. 본 논문에서는 웹 어플리케이션의 구조 복잡도를 유사도 및 정보이론에 기반하여 제안하였다. 즉, 엔트로피에 기반하되, 기존의 유사도를 이용하여 타 페이지들과 유사성이 높은 페이지의 내부 정보량은 그렇지 않은 페이지보다 낮도록 정의하여 이러한 단점을 보완하였다. 또한 관점에 따라 각기 다른 유사도를 적용할 수 있도록 함으로써 복잡도를 여러 관점에서 측정할 수 있도록 하였다. 이후 복잡도 속성을 이용하여 이론적으로 검증하였고, 사례 연구를 통하여 본 기법의 유용성을 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제23권12호
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• pp.95-105
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• 2018

As the IT industry developed, the information held by the company soon became a corporate asset. As this information has value as an asset, the number and scale of various cyber attacks which targeting enterprises and institutions is increasing day by day. Therefore, research are being carried out to protect the assets from cyber attacks by using the attack graph to identify the possibility and risk of various attacks in advance and prepare countermeasures against the attacks. In the attack graph, security metric is used as a measure for determining the importance of each asset or the risk of an attack. This is a key element of the attack graph used as a criterion for determining which assets should be protected first or which attack path should be removed first. In this survey, we research trends of various security metrics used in attack graphs and classify the research according to application viewpoints, use of CVSS(Common Vulnerability Scoring System), and detail metrics. Furthermore, we discussed how to graft the latest security technologies, such as MTD(Moving Target Defense) or SDN(Software Defined Network), onto the attack graphs.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.79-86
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• 2016

2012년 시행된 소프트웨어 개발보안 제도에 힘입어 시큐어코딩은 개발자들에게 정보시스템 구축시 보안성을 향상시킬 수 있는 기법으로 인식되고 있다. 제도의 확산에도 불구하고 지속적인 보안성 향상에 대한 관리는 개발보안 제도에서 간과된 부분이기도 하다. 본 논문은 품질관리 시각에서 보안성과 관련한 시큐어코딩의 특징을 조명한다. 또한, 보안 메트릭의 제시를 통해 구현과 유지 보수 활동을 자연스럽게 연계시키는 방법과 보안 메트릭을 활용하는 방법을 제안함으로써 소스코드의 관리에 도움을 주고자 한다.

• 한국항해항만학회지
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• 제36권5호
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• pp.363-370
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• 2012

최근 국제해사기구에서 추진하고 있는 e-navigation은 선박의 안전운항을 위한 다양한 서비스를 지향하고 있다. 이에 따라, 해양 분야에 다양한 소프트웨어 개발이 기대되고 있으며, 동시에 그 품질의 중요성이 높아지고 있다. 이 논문에서는 소프트웨어의 품질 향상의 실험을 위해, 기존 AIS중개서버 프로그램에 소프트웨어 리팩토링(refactoring) 기법을 적용하였으며, 그 효과를 분석하였다. 리팩토링은 소프트웨어를 소스 코드 수준에서 구조의 복잡성을 줄여서, 이해하기 쉽고 기능 변경이 용이한 상태로 변경하는 기법이다. 이를 통해, 겉으로 보이는 동작의 변화는 없이 내부구조가 변경된다. 리팩토링 적용 효과 분석을 위해서, IEC/ISO 9126 소프트웨어 품질표준의 유지보수성과 관련된 기존 메트릭의 산술적 측정기법을 도입했다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권10호
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• pp.2451-2461
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• 2014

모바일애플리케이션은 시간과 장소에 구애받지 않고 스마트디바이스 기반에서 활용되는 SW를 말한다. 최근 스마트디바이스의 보급률과 이용률이 지속적으로 증가하면서 개인과 기업들은 수많은 모바일애플리케이션 서비스를 제공하고 있다. 하지만 모바일애플리케이션의 양이 급증하는 것에 비해 모바일애플리케이션의 품질 평가에 관한 연구는 매우 부족하여 모바일애플리케이션의 품질기준이 정립되지 않은 실정이다. 더욱이, 모바일애플리케이션은 스마트디바이스를 통해 활용되므로 이동성과 휴대성, 인터넷 접속성 등의 다양한 특성, 스마트디바이스의 하드웨어적 특징(저성능 고효율의 CPU, 메모리 등)을 포함하고 있기 때문에, 일반적인 SW와는 차별화된 품질기준과 평가모델이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 필요성에 따라 모바일애플리케이션 평가모델을 제안하고자 한다. 평가모델은 국제표준인 ISO/IEC 25000의 품질속성에 기반하여 제안하였으며, 검증을 위해 시나리오 기반의 사례연구를 수행하였다. 본 연구는 모바일애플리케이션의 품질을 평가하는데 기여할 것으로 판단된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제10권8호
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• pp.1850-1859
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• 2009

디지털 저작권 관리 소프트웨어 신뢰성 품질 평가는 디지털 저작권 관리 소프트웨어의 품질 향상을 유도할 수 있는 기술로서 국제 표준을 수용하는 전략기술 개발을 통해 객관성과 활용도를 높일 수 있다. 본 연구에서는 디지털 저작권 관리 소프트웨어의 신뢰성 품질을 평가하기 위해 시험 메트릭을 제안하였으며, 품질을 측정하고 그 결과를 적절한 기준에 따라 판정하는 방법에 대해 연구를 수행하고 평가 사례를 제시하여 평가 방법을 명확히 제시하였다. 본 연구를 통해 디지털 저작권 관리 소프트웨어의 신뢰성 품질향상을 유도하고 디지털 저작권 관리 소프트웨어에 대한 양적/질적인 수요를 충족할 수 있다고 본다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권5호
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• pp.199-206
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• 2023

현대 소프트웨어의 규모는 커지고 있다. 이에 따라 고품질 코드를 위한 정적 분석의 중요성이 커지고 있다. 코드에 대한 정적 분석을 통해 결함과 복잡도를 식별하는 것이 필요하다. 이를 가시화하여 개발자 및 이해 관계자가 알기 쉽게 가이드도 필요하다. 기존 코드 가시화 연구들은 정적 분석의 코드 내부 정보들을 데이터베이스 테이블에 저장하여 및 품질 지표(CK Metrics, Coupling, Number of function calls, Bed smell)에 대한 계산을 질의어화 하고 추출된 정보를 가시화하는 과정을 구현하는 것에만 초점을 두었다. 이러한 연구들은 방대한 코드로부터 추출한 정보를 이용하여 코드를 분석할 때 많은 시간과 자원이 소모된다는 한계점이 있다. 또한 각 코드 내 정보 테이블들이 정규화되지 않았기 때문에 코드 내부의 정보(클래스, 함수, 속성 등)들에 대한 테이블 조인 연산 시 메모리 공간과 시간 소비가 발생할 수 있다. 이러한 문제들을 해결하기 위해, 데이터베이스 테이블의 정규화된 설계와 이를 통한 코드 내부의 품질 메트릭 지표에 대한 추출 및 가시화 메커니즘 제안한다. 이러한 메커니즘을 통해 코드 가시화 공정이 최적화되고, 개발자가 리팩토링해야 할 모듈을 가이드 할 수 있을 것으로 기대한다. 앞으로는 부분 학습도 시도할 예정이다.