코드 이동성이 증가함에 따라 코드 도용이 문제가 되고 있으며 이를 대처하기 위해 프로그램 비교를 위한 연구가 많이 진행되고 있다. 이 논문은 클래스 구조를 이용하여 Java 프로그램의 표절을 검사하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 멤버 변수와 메소드 간의 참조 관계를 나타내는 그래프를 생성한다. 변수 참조 관계는 이분 그래프 형태로 나타나는데 이렇게 생성된 그래프를 대상으로 그래프 동형 검사를 적용하여 프로그램 간의 유사도를 측정한다. 이 논문에서는 제안 방법의 효과를 입증하기 위해 2012년 부산대학교 객체지향 프로그래밍 과제로 제출된 Java 프로그램을 대상으로 실험하였다. 그리고 제안 방법의 정확도를 평가하기 위해 기존 유사도 검사 프로그램인 JPlag와 Stigmata를 대상으로 F-measure 지표를 이용해 비교하였다. 그 결과 제안 방법의 F-measure가 JPlag보다 0.17, Stigmata보다 0.34 높은 것으로 나타났다.
범용의 초음파탐상장치에서는 탐촉자를 구동하기 위하여 높은 전압의 좁은 펄스를 사용하는데, 이 펄스의 평균 출력에는 제한이 따른다. 과도하게 높은 전압은 탐촉자를 파괴시키고, 지나치게 긴 펄스는 분해능을 감소시킨다. 긴 폭의 의사렌덤신호를 사용한 펄스압축은 상호관계를 이용하여 분해능을 감소시키지 않고 신호대 잡음비를 개선할 수 있다. 본 연구에서는 Golay 코드를 사용한 초음파펄스압축법을 개발하였다. 이론적으로 펄스압축에서의 신호 특성 및 신호대 잡음비를 계산하기 위하여 Golay 코드의 등 가임펄스를 제안하였고, 이를 실험적으로 증명해 보였다. 렌덤한 잡음신호에 대하여 S/N 비가 Golay 코드의 제곱근에 비례하였고, 이 방법은 고분자, 플래스틱, 고무와 같은 흡수가 큰 재료에서 유용함을 알 수 있었다.
안드로이드 기반 스마트폰 앱의 바이너리 코드를 오프라인 상에서 분석하여 유해 사이트 목록에 포함된 서버에 접속하는지 여부를 판단하는 시스템을 제안하고, 실제 앱에 대해 적용한 실험 결과를 제시한다. 주어진 앱의 바이너리 코드를 Java 바이트 코드로 역 컴파일하고, 문자열 분석을 적용하여 프로그램에서 사용하는 모든 문자열 집합을 계산한 다음, 유해 매체물을 제공하는 사이트 URL을 포함하는지 확인하는 방법이다. 이 시스템은 앱을 실행하지 않고 배포 단계에서 검사할 수 있고 앱 마켓 관리에서 유해 사이트를 접속하는 앱을 분류하는 작업을 자동화 할 수 있는 장점이 있다. DNS 서버를 이용하거나 스마트폰에 모니터링 모듈을 설치하여 차단하는 기존 방법들과 서로 다른 단계에서 유해 앱을 차단함으로써 상호 보완할 수 있는 방법이 될 수 있다.
기존 자바 가상 머신의 성능을 향상시키는 대표적인 기법들로 Just-in-time compiler와 Ahead-oftime compiler가 있다. 그리고 이러한 기법들은 전통적인 최적화 외에도 자바에 특화된 최적화 기법을 적용하여 효율적인 코드를 생성한다. 자바에 특화된 최적화 기법으로 대표적으로 널 포인터 검사 제거 기법이 있으며 이는 오래 전부터 자바 가상 머신에서는 필수적인 최적화로 여겨지며 그 성능 향상 또한 충분하다고 여겨졌다. 본 논문에서는 specialization기법을 도입하여 기존의 널 포인터 검사 기법을 확장하여 추가적으로 널 포인터 검사를 제거하는 기법을 제안하려고 한다. 그리고 이 기법은 기존의 널 포인터 검사 기법 자체를 수정하지 않아도 되며 Just-in-time compiler와 Ahead-of-time compiler에 모두 적용 가능하다. 실험 결과 메소드 호출이 많은 어플리케이션에서는 성능을 향상시킬 수 있었으며 일반적인 연산이 많은 어플리케이션에서도 일부 성능 향상을 얻을 수 있었다.
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.
마이크로소프트의 SLAM 프로젝트는 C 코드를 입력 받아서 프로그램이 주어진 속성을 만족하는지를 자동으로 검사한다. 그 결과, 실제 윈도우 2000에 탑재된 디바이스 드라이버의 버그를 찾아낼 수 있었다. 그러나 SLAM에서 검사할 수 있는 속성은 안전성 속성에만 국한되었다. 사용자가 검사하기를 원하는 속성은 안전성뿐만이 아니라 궁극성도 있지만, SLAM에서는 긍극성을 검사하지 못한다. 본 논문에서는 주어진 프로그램을 이진 프로그램으로 추상화 한 후에, 이진 프로그램에 대해서 CTL 모델 체킹을 수행하는 방법을 제안하였다. 그 결과 SLAM 보다도 더 많은 속성을 검사할 수 있다.
코딩 규칙 준수는 대규모 프로젝트에서 프로그램의 버그를 줄이기 위해, 또 효과적인 유지보수를 위해 필수적이나 코딩 규칙을 학습하기 위한 초보자용 도구는 거의 없는 실정이다. 본 논문에서는 Python 프로그래밍 수업에서 코딩 규칙을 학습할 수 있도록 도와주는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 학습자를 위해 별도의 설치 없이 Python 코딩 규칙 검사 결과를 영어와 한글을 병행하여 출력하는 규칙 검사 뷰어를 통해 학습자의 편의성을 제공한다. 또한, 품질 점수를 계산하여 학습자의 코딩 규칙 학습의 동기를 부여한다. 제안 시스템의 성능을 평가하기 위해 SonarQube와 검출 기능을 비교하였다. 2023년도 1학기 Python 프로그래밍 수업의 제출 코드를 검사한 결과, 제안 시스템이 SonarQube보다 247% 더 많은 종류의 규칙을, 또 235% 더 많은 개수의 규칙을 검사하는 것으로 나타났다. 이러한 비교 연구 결과를 고려할 때, 제안 시스템은 학습자에게 더 나은 코딩 규칙 학습 기회를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
악성코드로 의심되는 프로세스를 효과적으로 탐지하기 위해서 블랙리스트 기반으로 제작된 도구들이 가장 보편적으로 사용되고 있다. 블랙리스트 기반의 도구는 기존에 발견된 악성코드의 특징을 추출한 후 이를 이용하여 악성행위를 하는 것으로 추정하는 프로세스와 비교한다. 그러므로 기존에 알려진 악성코드를 탐지하기에는 가장 효과적이지만 악성코드 변종을 탐지하는 것은 한계가 있다. 이런 문제를 해결하기 위해서 블랙리스트와 반대개념인 화이트리스트기반 도구의 필요성이 대두되었다. 화이트리스트기반의 도구는 악성코드 프로세스의 특징을 추출하는 것이 아닌, 신뢰할 수 있는 프로세스를 수집해놓고, 검사하는 프로세스가 신뢰할 수 있는 프로세스인지를 확인한다. 즉, 악성코드가 신규 취약점을 이용해 만들어지거나 변종 악성코드가 등장하더라도 신뢰 프로세스목록에 없기 때문에 효과적으로 악성코드를 탐지해낼 수 있다. 본 논문에서는 macOS 운영체제에서 신뢰할 수 있는 프로세스를 수집하는 연구를 통해 효과적으로 화이트리스트를 구축하는 방법을 제시하고자 한다.
프로그램 코드의 유사도 측정에 대한 방법은 여러 가지 존재하고 있으며 유사도 측정 프로그램도 많이 존재한다. 이런 프로그램 유사도 측정 도구는 중소규모 소프트웨어 프로젝트에 많이 사용되고 있으나, 실제 대규모 소프트웨어의 유사도 검사를 위해서 사용하기에는 한계가 존재한다. 지금까지 대규모 소프트웨어의 유사도를 측정할 수 있는 객관적 방법이 거의 제시되지 않고 있어, 본 논문에서는 대규모 소프트웨어의 소스코드를 요약하여 서로 다른 프로그램의 유사도를 측정하는 방법을 제시한다.
리눅스와 같은 공개 운영 체제의 출현은 많은 프로그램 개발자들로 하여금 시스템 내부적인 측면에 대하여 한층 더 이해를 쉽게 할 수 있는 계기가 되었다. 그러나 프로그램 보안이라는 문제 영역에 관한 심각한 고려가 개발 시부터 병행되지 못함으로 인해 치명적인 프로그램 취약성이 잠재되어 왔다. 따라서 주요 침해 사례들은 상당 수 시스템이 사용하는 일부 알려진 프로세스들의 버그와 같은 프로그램 코드 수준에서의 취약성을 이용한 악의적인 프로그램들이 대부분을 차지한다. 본 논문에서 이러한 문제점을 해결하기 위해 제안하는 바는 다음과 같다. 첫째, 현재까지 널리 알려져 있는 프로그램 관련 취약성에 대한 명확한 이해, 둘째, 프로그램 코드 자체에 잠재되어 있는 취약성들이 내재된 함수들에 관한 분석, 그리고 마지막으로 이러한 분석 기술서를 기반으로 프로그램 취약성 검사 자동화 도구를 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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