기존 철자 검사/교정기들은 한 어절을 구성하는 형태소들의 품사 정도만을 이용하고 있다. 때문에 철자 검사나 교정의 정확도 면에서 한계를 가진다. 본 논문에서는 한국어의 구문적 연관 관계 및 구문 내에 존재하는 단어들 간의 의미적 연관관계 등을 바탕으로 오류 유형을 추정하는 오류 유형 추정 함수를 제안하고, 이를 이용한 철자 교정기를 구현하였다. 본 논문에서 구현한 오류 유형 추정 함수를 이용한 철자 검사/교정기는 한 어절에 국한되었던 철자 검사/교정의 범위를 여러 어절로 확장하고자 하는 시도의 시발이라 할 수 있다. 따라서 구문 검사 및 의미 검사를 수행하는 문체 검사기의 원형으로서 그 의의를 가진다.
표절을 검사하는 방법으로는 문서 내의 특정 정보들을 추출하여 비교하는 지문법(fingerprint)과 파스트리(parse tree)와 같이 프로그램의 특정한 구조를 이용하여 문서의 구조적 유사성을 검사하는 구조적(structure metrics) 검사방법들이 있다. 본 논문에서는 표절검사를 위한 프로그램 추적 기법을 제안한다. 프로그램 추적 기법은 프로그램을 구문단계에서 정적으로 수행을 하여 그 수행되는 함수들의 순서에 따라 주요 키워드를 추출하여 새롭게 정렬하는 방법이다. 실험결과 사용하지 않는 코드 삽입, 함수 위치 변경 및 합성 등과 같은 표절 스펙트럼에서 정의한 표절 방법에 대하여 효과적으로 검출할 수 있었다.
일반적으로 컴파일러가 프로그램 번역시 메모리 사용 오류에 대한 검사도 병행하지만, 코드 레벨에서는 검사가 불가능한 함수 포인터는 정상적인 검사가 매우 힘들다. 이에 본 논문에서는 실행 프로그램을 역어셈블하여 만들어진 어셈블리 언어 프로그램을 구문 분석하여 함수 포인터 사용의 형태(패턴)를 어셈블리 명령어 전이도를 기반으로 "Invalid Function Pointer Access Error"에 대한 오류 가능성을 검출한다. 검사대상인 3개 프로그램은 약 10,000개의 함수와 1,000,000 개의 어셈블리 명령어로 구성되어 있으며, 본 논문에서 제안한 방법을 사용하여 함수 포인터의 사용 오류를 검출한 결과 1,100개의 함수 포인터 사용 중 약 500개의 비정상적 함수 포인터의 사용을 검출하였으며 검출에 걸린 시간은 총 82초 정도가 소요되었다.
CMOS 이미지 센서는 모바일 디바이스, 특히 스마트 폰에 내장된 카메라에 가장 광범위하게 사용된다. 이러한 이미지 센서의 정상 동작을 검사하기 위해서는 불량화소 검출과 같은 테스트가 수행되어야 하며, 테스트를 위해서는 센서에 의해서 캡처된 이미지를 대상으로 이미지 처리를 할 수 있는 함수제공이 필수적이다. 이 논문에서는 CMOS 이미지 센서의 동작을 효율적이고 엄격하게 판단할 수 있는 자동 검사 시스템을 구축하고 이미지 센서로부터 캡처되는 이미지 데이터에 대해서 목적에 맞는 테스트를 수행 할 수 있도록 이미지 처리 함수를 구현하고 실험하였다.
본 논문에서는 한방병원에서 사상체질분류검사설문지를 이용하여 사상체질을 진단할 때 진단의 정확도를 향상시키기 위한 사상체질분류함수를 개발하기 위하여 데이터마이닝에서의 판별분석모형을 이용한다. 데이터 정제 과정에서 양질의 데이터를 확보하기 위한 기준은 상반되는 설문의 응답 패턴과 체질별 설문의 응답 비율을 이용하며, 변수선택의 기준은 도수분석의 비율차이검정과 선형판별함수의 계수를 이용한다.
본 논문에서는 한방병원에서 사상체질분류검사설문지를 이용하여 사상체질을 진단할 때 진단의 정확도를 향상시키기 위한 사상체질분류함수를 개발하기 위하여 데이터마이닝에서의 판별분석모형을 이용한다. 데이터 정제 과정에서 불성실한 응답자를 제거시키기 위한 기준은 상반되는 설문의 응답 패턴과 체질별 설문의 응답 비율을 이용하며, 변수선택의 기준은 상관분석의 크론박 알파 계수와 선형판별함수의 계수를 이용한다.
본 논문에서는 변이지도의 정확도 향상을 위하여, 비용 함수를 이용한 교차 일치성 검사 기법을 제안하고, 다양한 조건의 실험을 통하여 제안한 알고리듬이 효율적임을 보였다. 좌우 변이정보를 이용하는 교차 일치성 검사로 오정합을 검출하는 방법을 시도해왔다. 하지만 이러한 방법은 물체의 경계에서 발생하는 오정합을 찾기가 어렵다. 본 논문에서는 최종 변이의 신뢰도 향상을 위해 교차 일치성 검사의 정확도를 높이는 방법을 제안하였다. 일반적으로 영역 기반 스테레오정합 방법은 물체의 경계에서 정확도 높지 못하다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 정합창의 크기를 늘리거나 특징 점을 이용한 적응적 가변 정합창을 적용하는 방법을 시도하였다. 하지만, 여전히 기존 교차 일치성 검사를 통한 오정합 검출은 부정확하다. 이러한 영역의 비용 함수 값들을 비교한 결과 첫 번째와 두 번째 값의 차이가 적거나 크게 나타난다. 제안한 방법은 기존 방법에 비해 오정합 검출 능력을 향상 시킨다. 제안한 방법의 결과를 확인하기 위해 스테레오 비전에서 많이 사용되는 영상을 적용하고 분석하였다. 또한, 기존 교차 일치성 검사 방법과 제안한 방법의 객관적으로 비교하기 위해 전체 영역에 대한 오차율 (error ratio)과 교차 일치성 검사로 유효하다고 판단된 변이 값 중 실제 변이 값과 일치하지 않은 변이값의 오차율을 비교하였다. 실험 결과 기존 방법에 비해 제안한 방법이 1~5%정도 낮은 오차율을 보였다
해시 함수는 입력 크기와 상관없는 고정된 작은 출력 크기로 인해서, 최근 들어 동영상 파일들의 해시 출력 값들을 빠르게 비교하는 동일성 검사에 널리 사용되고 있다. 그러나 해시 함수는 상이한 입력들이 동일한 출력 값을 도출하는 해시 충돌 가능성이 존재하여, 상이한 동영상 파일들을 동일한 파일로 오인할 수 있는 문제가 존재한다. 본 논문에서는 구별자 정보와 이중 해시를 이용하여 상이한 동영상 파일들은 항상 다르게 판단하는 동일성 검사 기법을 제안하였다. 제안된 기법은 먼저 원본 동영상 파일에서 구별자 정보를 추출하고, 이 구별자 정보를 원본 동영상에 은닉하여 추가하는 확장 파일을 생성한다. 그리고 구별자 정보, 원본 파일의 해시 출력 값, 확장 파일의 해시 출력 값을 사용하여 파일의 동일성 검사를 수행한다. 제안된 기법의 성능 평가를 위해서 실제 프로그램으로 구현하였고, 해시 충돌 없이 동영상 파일의 동일성 검사를 잘 수행하고 또한 인위적 해시 충돌 공격에도 뛰어난 내성을 가짐을 확인하였다.
오늘날 마이크로소프트사의 윈도우즈 운영체제는 가장 널리 사용되고 있고 인터넷 뱅킹, 게임 등 수많은 응용들에 널리 활용되고 있다. 윈도우즈 운영체제가 제공하는 커널 함수들은 실행되고 있는 임의의 프로세스들의 메모리 접근, 키보드 입출력 검사, 그래픽 출력 검사 등을 수행할 수 있기 때문에 많은 해킹 프로그램들이 이 기능들을 악용하여 메모리 해킹, 키보드 해킹, 불법적 게임 자동사냥 도구 제작 등의 목적으로 악용하고 있는 실정이다. 기존 보안 방식은 커널 데이터 구조나 커널 함수의 시작 부분의 변형을 검사하는 방식으로 해킹 프로그램의 존재 여부를 판별한다. 본 논문에서는 기존 보안 방법의 문제점을 지적하고, 이를 해결할 수 있는 새로운 방식을 제안한다. 이 방식은 시스템 서비스 디스패쳐 코드를 변형하는 방식으로 기본 보안 방식의 문제점을 보완할 수 있다. 이 서비스 디스패쳐 코드를 해킹 프로그램이 활용하게 되면 기존 보안 프로그램이 해킹 행위를 검출하지 못한다. 따라서 커널 데이터 구조나 커널 함수의 시작 부분뿐만 아니라 디스패쳐 코드의 변형 또한 보안 프로그램에서 검출해야 해야 한다.
본 논문에서는 최종 변이영상의 정확도를 높이기 위해 영상의 특징점을 이용한 적응적 가변 정합창 방법과 교차 일치성 검사의 신뢰도를 높이는 방법을 제안한다. 제안한 적응적 가변 정합창 방법은 색상정보를 이용하여 영상을 분할하고 분할된 각 영상의 특징점을 찾아 그 특징점들의 유무에 따라 정합창의 크기를 적응적으로 가변시키는 방법이다. 또한 제안한 교차 일치성 검사 방법은 최적의 변이와 차상위 최적의 변이에 대한 비용함수 값들을 비교하여 비용하수 값 자체가 너무 크거나 두 비용함수의 차이가 너무 적은 경우를 찾아내어 처리하는 방법이다. 제안한 두 방법에 대한 Middleburry에서 제공한 네 가지 실험영상을 대상으로 실험한 결과 적응적 가변 정합창 방법은 최대 18.2%의 오차율을 감소시켰다. 또한 제안한 교차 일치성 검사는 최대 7.4%의 신뢰도를 향상시킨 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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