온톨로지 모듈화에 대한 필요성이 증가하고 있으며 이에 따라 다양한 방법으로 온톨로지를 모듈화하려는 시도들이 이루어져 왔다. 그러나 모듈화 과정을 통하여 생성된 온톨로지 모듈의 품질과 모듈화 일치성을 평가할 수 있는 공통된 기준인 평가 메트릭에 대한 연구가 부족한 실정이다. 본 연구에서는 소프트웨어 메트릭 이론을 바탕으로 하여 온톨로지에 적합한 모듈 응집도와 결합도 메트릭을 제안한다. 새로이 제안하는 메트릭은 기존의 온톨로지 메트릭과 상이하게 온톨로지 모듈을 적용 대상으로 하며 모듈의 클래스가 다른 클래스와 형성하는 관계의 유형을 세분화시킴으로써 관계 유형에 따른 영향도를 각각 반영할 수 있도록 하였다. 또한 제안한 메트릭의 검증을 위하여 메트릭 검증 프레임워크를 이용하여 이론적으로 타당성을 검증하고 웹 상의 온톨로지를 모듈화하여 적용하는 실증적 실험을 하였다. 본 연구에서 제안하는 온톨로지 모듈 응집도와 결합도 메트릭은 온톨로지 엔지니어들이 온톨로지 모듈과 모듈화 기법을 선택하여 사용하는 기준으로 활용할 수 있을 것이다.
모든 소프트웨어 결함들이 시스템에 같은 정도의 영향을 미치는 것이 아니므로 결함이 미치는 충격의 정도를 나타내는 결함 심각도는 소프트웨어 품질 관련 작업들에 중요한 역할을 하고 있다. 결함 심각도 관련 기존 연구들은 심각도 레벨은 정의하였지만 품질 작업의 기본 단위인 모듈의 심각도에 관한 언급은 거의 없었다. 본 논문에서는 심각도 레벨이 증가함에 따라 심각도 값이 급격히 증가하는 심각도 성질을 이용하여 결함 심각도 메트릭을 지수 함수 형태로 정의한 후, 모듈 내부의 결함 수와 결함 심각도 메트릭에 기반한 새로운 모듈 심각도 메트릭 집합을 정의하였다. 제안 메트릭들의 적용가능성을 보이기 위해 Weyuker 기준들을 이용한 분석적 검증과 NASA 공개 데이터 집합을 이용한 실험적 검증을 수행하였으며, 제안 메트릭들 중 ms는 모듈의 심각도 정량화에, msd는 심각도에 기반한 시스템간의 비교에 매우 유용하게 사용될 수 있다는 것을 보였다.
최근 가장 대표적인 객체지향 언어로 사용되는 Java는 일반적인 애플리케이션뿐만 아니라 인터넷/인트라넷 기반 프로그램 개발, 나아가 컴포넌트 기반 개발에 이르기까지 다양한 분야에서 개발 언어로 사용되고 있다. 따라서 개발된 프로그램의 재사용 및 유지보수 관점에서 프로그램 품잘평가는 보다 중요한 쟁점이 되고 있으므로 기존의 Java 애플리케이션을 포함하여 현재 개발된 프로그램의 품질평가에 필요한 메트릭 측정이 필요하다. 하지만, 이미 제안된 객체지향 소프트에어 메트릭이 현재의 Java 프로그램의 특성에 적합한지에 대한 타당성 검증이 필요하므로 본 논문에서는 기존의 객체지향 메트릭이 Java 프로그램에 적합한지 여부를 결정하기 위해 필요한 메트릭 측정 시스템을 구축하여 Java 프로그램에 적합한 메트릭 제안을 지원하고자 한다. 본 시스템은 Briand가 기존의 객체지향 소프트웨어 메트릭을 수학적으로 정형화시켜 분류한 메트릭을 Java 프로그램에 적용시켜 제안된 메트릭이 프로그램에 타당성 있는지 검증함으써 명확한 품질평가도구 개발을 지원하고자 한다. 본 시스템을 통해 Java 소스 프로그램으로부터 정량적 정보를 보다 빠르고 정확하게 산출함으로써 기존의 객체지향 메트릭에 대한 검증을 비교 및 분석 수행할 수 있으며, 타당성 문제가 있다면 새로운 메트릭의 제안 및 보완을 고려함으로써 Java 프로그램에 적합한 메트릭 확립을 가능하게 할 것이다.
웹 어플리케이션의 복잡도는 증가하고 생명주기는 점차 짧아지는 추세이다. 따라서 웹 어플리케이션의 유연성과 확장성을 향상시키는 재구조화가 필요하며, 클러스터링을 통해 시스템을 이해하고 재구조화하는 접근법이 사용되고 있다. 본 논문에서는 웹 페이지들을 클러스터링하기 위한 결합도 메트릭을 제안한다. 이를 위하여 웹 어플리케이션 모델을 정의하였으며 이 모델에는 웹 페이지 사이의 관계 유형 및 파라미터의 개수 정보가 포함된다. 이를 기반으로 결합도 메트릭은 웹 페이지 사이의 직접적인 연결 강도와 간접적인 연결 강도를 고려하여 정의되었다. 두 페이지 사이에 직접적인 관계가 다수 존재하고 파라미터의 개수가 많을수록 직접적인 연결 강도는 높아지며, 두 페이지가 각각 다른 페이지들에 대해 가지는 연결 패턴이 유사할수록 간접적 연결 강도는 높아진다. 제안한 메트릭을 메트릭 검증 프레임웍을 이용하여 검증하고, 예제에 적용하여 기존 메트릭과의 비교 분석을 통하여 기존 메트릭의 단점을 보완하였음을 보인다.
본 논문에서는 얼굴 검증(Face Verification) 문제를 해결하기 위한 방법론으로 깊은 삼중 항 네트워크 모델을 제안한다. 본 논문에서는 얼굴 검증을 거리기반 유사도 문제로 보고, 딥러닝 기반 메트릭 러닝으로 해결하고자 하였다. 딥 메트릭 러닝 중 하나인 삼중 항 네트워크를 깊게 쌓기 위해 ResNet50, ResNet101과 경량화 모델인 MobileNet v3를 적용하였으며, 위 모델을 사용함으로써 이미지의 특징 추출을 효과적으로 할 수 있었다. 본 연구에서 제시한 방법론은 추후 복잡한 모델이 필요한 영상 데이터 내 얼굴 식별 모델에 기초 연구로서의 의의가 있다.
소프트웨어 개발의 높은 생산성을 향상시키기 위한 재사용 기술로 컴포넌트 기반 개발 방법론은 널리 사용되게 되었다. 컴포넌트의 재사용을 향상시키기 위해서는 설계된 컴포넌트가 측정가능 해야 하므로 컴포넌트의 품질을 정량적으로 평가할 메트릭스가 필요하다. 따라서 본 논문에서는 컴포넌트의 특성을 반영한 컴포넌트의 결합도 메트릭을 제안한다. 또한 제안된 결합도 메트릭의 정확성을 검증하기 위해 사례연구를 제시하고 기존 결합도 메트릭스와의 비교 분석 결과를 제시한다. 제안된 결합도 메트릭은 좀 더 정확하게 컴포넌트의 품질을 평가하고 Briand이 제시한 결합도 메트릭의 필요조건을 만족한다.
인터넷을 기반으로 실세계에 존재하는 여러 사물들과 가상 세계에 있는 사물들이 연결되어 서비스를 제공하는 사물인터넷(IoT) 기술이 4차 산업혁명 시대의 초연결 사회를 가능하게 하는 기술로 부각되고 있다. 사물 인터넷 기술은 디바이스, 네트워크, 플랫폼, 서비스를 아우르는 융합 기술이기 때문에 여러 다양한 연구들이 진행되고 있다. 이러한 연구들 중에 IoT 소프트웨어가 제공하는 서비스 품질을 측정할 수 있는 척도들에 관한 연구는 아직 많이 미흡한 실정이다. IoT 소프트웨어는 사물인터넷이 가지는 하드웨어 부분과 이를 바탕으로 하는 기술, 임베디드 소프트웨어가 가지는 특징, 네트워크의 특징 들을 가지고 있다. 이러한 특징들은 IoT 소프트웨어 품질 측정 메트릭을 정의하는 요소로 활용된다. 그러나 현재까지의 IoT 소프트웨어 품질 측정 관련 메트릭들에서는 이러한 특징들을 고려하고 있지 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 요소들을 고려하여 IoT 소프트웨어의 여러 가지 품질 요소 가운데 재사용성 측정을 위한 메트릭을 제시한다. 특히 IoT 소프트웨어는 사물인터넷 디바이스를 통해 활용되기 때문에 IoT 소프트웨어 내 서비스가 변경이나 교체 또는 확장이 가능하도록 설계되어야 하며, 이를 측정할 수 있는 메트릭이 매우 필요하다. 따라서, 본 논문에서는 IoT 소프트웨어의 서비스들에 대한 재사용성을 측정 및 평가할 수 있는 변경성, 교체성, 확장성이라는 3가지 메트릭을 제시하고, 사례연구를 통해 제시한 메트릭에 대한 검증을 하였다. 본 논문에서 제시한 메트릭을 통해 IoT 소프트웨어의 서비스 품질 검증이 이루어짐으로써 사용자들의 서비스 만족도 향상에 기여할 수 있을 것이라 기대한다.
업샘플링 깊이맵은 깊이 카메라로부터 획득된 깊이맵의 공간 해상도를 증가시키는 방법이다. 깊이맵의 성능은 입체영상, 멀티뷰의 3D 입체감과 밀접한 관계가 있다. PSNR 등의 객관적 메트릭으로 깊이맵의 업샘플링 성능을 평가하고, 생성된 입체영상은 주관적 평가를 통해서 입체감 및 시각적 피로도를 조사한다. 후자의 주관적 평가는 인적 물적 자원을 필요로 하는 반면에, 전자의 객관적 메트릭은 수학적 표현으로 정량적 수치값을 알려준다. 따라서 주관적 평가와 높은 상관관계를 가지는 객관적 메트릭이 주관적 평가를 대체할 수 있다면 많이 시간을 필요로 하는 주관적 평가가 불필요하다. 이를 위해 본 논문에서는 다양한 객관적 메트릭과 3D 주관적 평가 사이의 관계를 조사한 후에, 이용한 메트릭에 기반한 주관평가와 상관관계가 높은 객관적 메트릭을 제안한다. 업샘플링된 깊이맵의 성능을 측정하기 위해 다양한 참조영상 및 무참조영상 평가 메트릭들을 이용하였다. 주관적 평가는 DSCQS 입체영상 테스트로 수행되었다. 세 종류의 상관관계의 활용 및 분석을 통해서, SSIM과 Edge-PSNR이 주관적 평가를 대체할 수 있는 적합한 객관적 메트릭임을 실험을 통해서 검증하였다.
정보보호제품 사용자는 보안성과 성능을 포함한 좋은 품질의 정보보호제품을 요구하고 있으나 정보보호제품에 대한 품질평가는 물론 다양한 정보보호제품의 품질을 평가하기 위한 품질 모델과 정보보호제품별 메트릭에 대한 연구가 전무한 실정이다. 본 논문에서는 정보보호제품을 3가지 제품군으로 분류하고, 다양한 정보보호제품이 가질 수 있는 보안성과 성능을 분석하였다. 이를 통하여 정보보호제품의 보안성과 성능이 고려된 품질 모델을 새롭게 정의하였고 정의된 품질모델은 7개의 품질 특성과 24개의 품질 부특성을 가진다. 또한, 정보보호제품의 품질평가에 사용가능한 62개의 공통 메트릭과 45개의 확장 메트릭으로 구성하고 특정 정보보호제품의 품질평가 메트릭을 생성하는 방법을 제안하였다. 제안된 메트릭 생성 방법은 다양한 정보보호제품에 적용할 수 있도록 메트릭의 확장이 가능하며 침입차단시스템, 침입탐지시스템 및 지문인식시스템에 대한 품질평가 메트릭을 생성하고 검증하여 다양한 정보보호제품에 적용가능함을 보였다.
최근 기업 및 공공기관 정보시스템의 클라우드 전환이 가속화되면서 클라우드 환경에서 운영되는 웹 애플리케이션이 증가하고 있다. 클라우드 웹 애플리케이션에 대한 전통적인 네트워크 공격은 대량의 패킷으로 네트워크 자원을 고갈시키는 DoS(Denial of Service) 공격이 대표적이지만, 최근에는 애플리케이션 자원을 고갈시키는 HTTP DoS 공격도 증가하고 있어 이에 대응하기 위한 보안기술 마련이 필요하다. 특히, HTTP DoS 공격 중, 저대역폭으로 수행되는 공격은 네트워크 자원을 고갈시키지 않기 때문에 네트워크 메트릭을 모니터링 하는 전통적인 보안 솔루션으로 탐지하는 것이 어렵다. 본 논문에서는 클라우드 웹 애플리케이션에 HTTP DoS 공격을 주입하면서 웹 서버의 애플리케이션 메트릭을 수집하고, 이를 머신러닝 기반으로 학습하여 공격을 탐지하는 새로운 탐지 모델을 제안한다. 애플리케이션 메트릭으로는 아파치 웹 서버의 18종을 수집하였고, 5종의 머신러닝 모델과 2종의 딥러닝 모델을 사용하여 수집한 데이터를 학습하였다. 또한, 6종의 네트워크 메트릭을 추가로 수집 및 학습하고, 제안된 애플리케이션 메트릭 기반 모델과 성능을 비교함으로써 애플리케이션 메트릭 기반 머신러닝 모델의 우수성을 검증한다. HTTP DoS 공격 중, 저대역폭으로 수행되는 RUDY 공격과 고대역폭으로 수행되는 HULK 공격을 제안된 모델로 탐지한 결과, 두 공격 탐지에 있어서 애플리케이션 메트릭 기반 머신러닝 모델의 F1-Score가 네트워크 메트릭 기반의 모델보다 각각 약 0.3, 0.1 높은 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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