소프트웨어 품질 측정은 소프트웨어 공학의 필수적인 요소이다. 소프트웨어 품질 척도 중 하나인 결합도는 모듈간의 얼마나 강하게 연결되어있는지를 나타낸다. 결합도는 소프트웨어의 결함-경향성, 모듈화, 재사용성, 변경-경향성 등 다양한 목적으로 사용된다. 기존의 결합도 척도들은 메소드호출 횟수에 의해서 결정되는데, 이는 메소드의 가중치를 고려하지 않기 때문에 결합도를 정확히 측정 하지 못한다. 본 논문은 페이지랭크 알고리즘을 이용하여 메소드의 가중치를 측정하고, 이를 이용한 결합도 척도 개선 방법에 대해 제안한다. 본 논문의 유효성을 검증하기 위하여, 4 개의 오픈 소스 프로젝트를 대상으로 기존의 방법과 개선된 방법으로 결합도 척도 3 개를 측정하였다. 개선된 결합도 3 개는 유지보수의 척도로 사용되는 변경-경향성(Change-Proneness)과의 상관계수가 기존의 결합도 척도에 비하여 눈의 띄게 향상되었다. 따라서 개선된 결합도 척도는 소프트웨어 품질을 더 정확하게 측정할 수 있다.
컴포넌트 아키텍쳐 설계를 위하여 재사용 가능한 독립적인 비즈니스 컴포넌트의 식별은 컴포넌트 기반 시스템 구축을 위하여 가장 중요한 작업이다. 그러나 기존 컴포넌트 기반 개발 방법론들의 컴포넌트 시별 방법은 대다수 개발자의 직관과 경험에 의존하고 있다. 또한 개발자들에 의해서 식별된 컴포넌트가 보다 독립적으로 잘 정의되었는지 평가할 기준이 없다. 따라서 본 논문에서는 개발자의 직관과 경험에 의존하는 비즈니스 컴포넌트 식별의 어려운 점을 보완하기 위하여 비즈니스 컴포넌트 식별의 평가 기준이 되는 메트릭을 컴포넌트의 특성을 부여하여 정의한다. 즉, 비즈니스 컴포넌트 식별을 위하여 컴포넌트 내의 응집도는 높고 컴포넌트 간의 결합도는 낮아야 하는 컴포넌트 특성을 적용한 응집척도와 결합척도를 제안한다. 또한 컴포넌트의 응집도와 결함도의 비율에 의하여 비즈니스 컴포넌트의 독립의 정도를 평가할 수 있는 독립척도를 제안한다. 본 논문에서 제안한 응집척도, 결합척도 그리고 독립척도를 사례에 적용하여 그 효율성을 평가한다.
본 논문의 침입탐지시스템에서는 퍼지 추론을 통한 대표적인 세가지 다중 척도 결합을 제안하였다. 그 중 시스템 호출 척도에서는 권한이동 정보만을 이용한 감사자료 축약방법으로 기존 HMM 모델의 문제점인 모델링 시간 단축을 가능하게 하였고, 프로세스 척도에서는 권한이동 기반 모듈의 단점을 보완하기 위하여 모든 감사자료에 대하여 통계적 분석방법을 사용을 사용하였다. 파일 입출력 척도에서는 상태전이 모니터링을 통하여 파일에 대한 접속 상태 변이를 분석하는 방법을 제안하였다.
본 논문에서는 먼저 영역 기반 부호화를 위한 새로운 결합 분할 척도를 정의하고 이를 이용한 새로운 영상 분할 알고리즘을 제안한다. 결합 분할 척도는 기존의 밝기 분할 척도, 움직임 분할 척도 및 제안한 변화 검출기로부터 정의되는 변화 분할 척도의 가중 합으로 구성된다. 변화 분할 척도는 기존의 변화 검출기의 결과 영상에 포함되어있는 많은 부정확한 요소들을 제거하기 위하여 수리 형태학에 기반한 녹임 필터링된 영상으로부터 한 화소와 이와 인접한 화소간의 변화 차의 절대값으로 정의된다. 변화 분할 척도는 움직임이 있는 이동체 영역과 배경 영역간의 정차한 분할을 하는데 있어서 효과적인 분할 척도로 사용될 수 있다. 그러므로 제안한 결합 분할 척도는 영역 기반 영상압축의 영상 분할과정에서 추정된 움직임 정보가 부정확하고, 움직임이 있는 이동체 영역과 배경 영역간의 경계 부분에서의 밝기가 유사하더라도 이들간의 경계를 정확히 분할할 수 있다.
본고는 일본어 극어 dare-mo/-demo의 의미를 밝히고 나아가 그 허용맥락을 제시하는 것에 목적을 둔다. 이를 위해 본고는 dare-mo/-demo의 의미가 다음 네 가지 요인에 의해 결정된다고 주장한다: 첫째는 변항적 성격의 비한정사 dare이고 둘째는 고저강세 유형, 셋째는 가능성의 척도(Likelyhood Scale)에 기반한 -mo/demo의 의미, 마지막으로는 이러한 척도를 형성시켜주는 맥락(context)이다. 이 네 가지 요인이 상호 작용하여, daRE-MO/DAre-mo/daRE-DEMO/DAre-demo 각각의 의미를 만들어 낸다. 또한 본고는 dare-mo/-demo의 분포를 통해 드러나는 극어들 사이의 의미 차이를 척도(scale)상의 양(quantity)과 질(quality)이라는 측면에서 제시하였다. 즉 -mo 결합형의 경우 양에 민감한 가능성의 척도가 고려되는 것에 비해, -demo 결합형에서는 양뿐 아니라 질에도 민감한 척도가 고려된다. 그 결과 -demo 결합형들은, 양적 측면과 연관하여 조건/명령/외연적 맥락 등에서 존재 양화의 의미로 해석될 수 있다. 또한 질적인 면에서 하한가(lower bound)까지 허용하는 강한 양보의 의미(derogative sense)를 갖는다는 점에서 특징적이다.
소프트웨어의 품질 측정의 중요성이 커짐에 따라 새로운 소프트웨어 척도를 개발하기 위한 수많은 노력이 나타났다. 객체 지향 개발 방법론의 중요성에서 볼 때 이러한 경향이 나타나는 특별한 분야는 객체 지향 시스템의 결합도 측정이다. 본 논문에서는 객체 지향 시스템의 결합도를 측정하기 위해 메소드에 의한 응집도 COM과, 클래스에 의한 결합 COC를 제안하였다. 그리고 이를 Briand가 제안한 결합도 성질을 이용하여 평가하고, C++ 언어로 작성된 시스템에 적용하여 다른 결합도 척도와 비교하였다.
협력 필터링 시스템에서 데이터 희소성 문제의 해결을 위해 공통평가항목수를 반영하는 방법이 연구되었다. 이러한 방법으로 널리 알려진 자카드 지수는 기존의 유사도 척도와 결합되어 성능을 개선할 수 있었다. 그러나, 다양한 데이터 환경에서 여러 유사도 척도들과 각각 결합했을 때의 성능 개선 효과에 대한 분석 연구는 미미하므로, 본 연구는 이에 대한 분석을 목적으로 한다. 우선 자카드 지수 자체를 유사도 척도로 사용했을때 희소한 데이터셋 상에서 전통적인 척도들보다 월등한 예측 성능을 보였고 추천 성능도 매우 우수하였다. 자카드 지수를 결합함으로써 기존 유사도 척도는 데이터 특성에 상관없이 성능이 대개 향상되었고, 특히 코사인 유사도는 희소한 데이터셋에서 가장 큰 향상을 이루었으나, 평균차이 제곱(Mean Squared Difference)의 유사도는 밀집된 데이터셋에서 오히려 저하된 예측 성능을 보였다. 따라서, 자카드 지수를 결합하여 사용하기 위해 데이터 환경 특성과 유사도 척도를 고려할 필요가 있다.
정보통신기술이 발전함에 따라 시스템 보안의 중요성이 점점 높아지고 있다. 이어 따라 내부자의 불법적인 시스템 사용이나 외부 침입자애 의한 중요 정보의 유출 및 조작을 알아내는 침입탐지시스템에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 침입탐지시스템에서는 사용자가 입력한 명령어, 네트워크 패킷, 시스템 호출 감사자료, 시스템 사용시간 등의 다양한 척도를 사용하여 침입여부를 결정하는데 사용하는 척도와 모델링 방법에 따라 취약점이 존재하여 탐지하지 못하는 침입이 있다. 본 논문에서는 단일척도 침입탐지 시스템의 취약점을 보안하기 위해 시스템 호출, 프로세스의 자원점유율, 파일접근이벤트의 세 가지 척도를 각각 최적의 방법으로 모델링 한 후 결합하는 침입탐지 방법을 제안하고 실험을 통해 그 가능성을 보인다.
정보통신기술이 발전함에 따라 내부자의 불법적인 시스템 사용이나 외부 침입자에 의한 중요 정보의 유출 및 조작을 알아내는 침입탐지시스템에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 이제까지는 네트워크 패킷, 시스템 호출 감사자료 등의 척도에 은닉 마르코프 모델, 인공 신경망, 통계적 방법 등의 모델링 방법을 적용하는 연구가 이루어졌다. 그러나 사용하는 척도와 모델링 방법에 따라 취약점이 있어 탐지하지 못하는 침입이 많은데 이는 침입의 형태에 따라 흔적을 남기는 척도가 다르기 때문이다. 본 논문에서는 이러한 단일척도 침입탐지시스템의 단점을 보완하기 위해 시스템 호출, 프로세스의 자원점유율, 파일 접근이벤트 등의 세 가지 척도에 대하여 은닉 마르코프 모델, 통계적 방법, 규칙기반 방법을 사용하여 모델링한 후, 그 결과를 규칙기반 방법으로 결합하는 침입탐지 방법을 제안한다. 실험결과 다양한 침입 패턴에 대하여 다중척도 결합방법이 매우 낮은 false-positive 오류율을 보여 그 가능성을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 분할기반 영상 부호화를 위한 새로운 영상 분할 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 움직임과 밝기 정보에 기반한 새로운 유사성 척도를 사용한다. 그리고 하나의 분할 단계 내에 밝기와 움직임 정보가 함께 결합된다. 영상 분할은 분수령 알고리즘에 기반한 영역 확장법을 통해 이루처지며, 연속된 프레임에 대한 분할은 분할결과가 시간축으로 일관성을 유지하도록 추적방법을 통해 이루어진다. 모의실험결과, 제안된 방법이 통계적 척도만을 사용한 방법과는 달리, 물체의 경계를 결정하는데 효과적임을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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