본 논문에서는 차량 전장용 소프트웨어의 일부인 Basic Software(BSW) 모듈 설정이 AUTOSAR 표준을 따르는 지를 평가하는 도구를 설명한다. 평가 도구는 크게 평가 속성 추출 부분과 속성 평가 부분으로 구분된다. 평가 속성 추출 부분에서는 AUTOSAR에서 제공하는 BSW 메타 모델로부터 평가 속성을 정의하는 데 사용되는 정보를 자동으로 추출하며 속성 평가 부분에서는 앞에서 추출한 정보를 이용하여 평가 속성을 정의한 후 사용자가 설정한 BSW 사용자 설정 모델에 대해서 평가를 자동으로 수행한다. 한편 평가 속성을 정의하는 데 BSW 메타 모델과 BSW 사용자 설정 모델이 이용된다. 이 두 모델은 XML 구조를 따르고 있으며 이 두 모델로부터 필요한 정보를 얻기 위해서는 XML 탐색이 요구된다. 이를 위해서 우리는 XML 질의어 중 하나인 XPath를 사용하였으며 BSW 메타 모델과 BSW 사용자 설정 모델로부터 평가에 필요한 정보를 얻을 수 있었다. 또한 평가 속성을 정의하는 데에도 XPath 를 사용하였으며 XPath로 정의한 평가 속성을 이용하여 우리는 BSW 사용자 설정 모델을 평가할 수 있었다.
본 논문은 S/W 아키텍처 일반 모델 및 무기체계 S/W 특징을 분석하여 무기체계 S/W 품질속성을 추출한다. 이를 위해 먼저 4+1 View 모델, SEI 모델, Siemens 모델, RM-ODP 모델, Rational ADS 모델을 분석하고 무기체계 임베디드 S/W 특징을 분석하여 품질속성을 추출한다. 그런 다음 품질속성 측정매트릭스를 작성하여 품질속성 추출자료를 매핑하고 최종적으로 필수 이해당사자 관점에서 최종 평가하여 무기체계 S/W 품질속성을 추출한다.
현재의 기업 정보시스템의 골격을 정의한 설계도라고 할 수 있는 데이터 모델은 정밀하게 작성되어야 한다. 데이터 모델의 핵심요소로는 엔터티, 속성, 관계가 있으며, 이 중에서도 속성은 실질적인 정보를 담는 가장 기본적인 단위라 할 수 있으므로 모든 정보의 근원이라 할 수 있을 것이다. 그래서 속성들을 제대로 도출하지 못하면 데이터 모델 전체가 무의미하게 될 수 있다. 기존의 속성을 도출하는 방법은 설계자의 경험에 많이 의존하고 실질적인 절차가 존재하지 않아 실무경험이 없는 초보자가 도출하기에는 너무나 어려운 것이 현실이다. 이를 해결하는데 도움이 될 수 있도록 본 논문에서는 데이터 모델 설계의 한 과정으로서, 선행연구에서 제시한 업무중심 엔터티 도출 방법을 이용하여 엔터티가 완전히 도출되어 있다고 가정하고 미리 도출되어 있는 엔터티를 바탕으로 속성을 도출하는 절차를 제안한다. 그리고 데이터 모델링 경험이 많이 없는 학부생 및 대학원생을 대상으로 본 논문에서 제안한 절차를 적용하도록 하였다. 기존에 속성을 도출하는 방법이 실질적으로 존재하지 않기 때문에 학생들이 도출한 속성과 전문 IT 컨설턴트로 멘토가 도출한 모법 답안 간의 유사도검사를 하였다. 최종 유사도 검사를 통하여 전문 IT 컨설턴트인 멘토가 도출한 모법 답안에 상당히 근접하게 속성을 도출할 수 있다는 것을 확인하였다. 따라서 본 논문에서 제안한 절차를 활용한다면 데이터모델링에 실무경험이 없는 초보자나 미숙련자가 적용하여도 속성을 도출할 수 있음을 보였다. 제안 절차에서 도출된 결과를 이용하여 데이터 모델 설계의 이후 과정인 관계도출 과정을 진행할 수 있을 것으로 기대한다.
최근 ChatGPT의 등장으로 텍스트 생성 모델에 대한 관심이 높아지면서, 텍스트 생성 태스크의 성능평가를 위한 지표에 대한 연구가 활발히 이뤄지고 있다. 전통적인 단어 빈도수 기반의 성능 지표는 의미적인 유사도를 고려하지 못하기 때문에, 사전학습 언어모델을 활용한 지표인 BERTScore를 주로 활용해왔다. 하지만 이러한 방법은 사전학습 언어모델이 학습한 데이터에 존재하는 편향으로 인해 공정성에 대한 문제가 우려된다. 이에 따라 한국어 사전학습 언어모델의 편향에 대한 분석 연구가 필요한데, 기존의 한국어 사전학습 언어모델의 편향 분석 연구들은 사회에서 생성되는 다양한 속성 별 편향을 고려하지 못했다는 한계가 있다. 또한 서로 다른 언어를 기반으로 하는 사전학습 언어모델들의 속성 별 편향을 비교 분석하는 연구 또한 미비하였다. 이에 따라 본 논문에서는 한국어 사전학습 언어모델의 속성 별 편향을 비교 분석하며, 영어 사전학습 언어모델이 갖고 있는 속성 별 편향과 비교 분석하였고, 비교 가능한 데이터셋을 구축하였다. 더불어 한국어 사전학습 언어모델의 종류 및 크기 별 편향 분석을 통해 적합한 모델을 선택할 수 있도록 가이드를 제시한다.
패션소재로서의 유용성을 결정하는 속성을 두께, 무게, 밀도, 광택, 색상 등으로 한정한 후 다속성 모델을 구축하였다. 각 속성들의 가중치는 의류 매장의 방문객 대상의 설문 조사에 의해 결정되었으며, 한 소재의 최종가치는 퍼지 추론 시스템에 의해 계산되었다. 구축된 "퍼지-다속성" 모델을 이용하여 패션소재의 총 가치를 i) 품질로부터의 가치, ii) 품질을 기반으로 부가되는 가치, iii) 품질과는 무관하게 형성되는 브랜드 가치의 세 가지 요소를 분해하였다. 시중의 유명 스포츠 의류 브랜드 2종을 선정하여 위의 모델을 적용하였다.모델을 적용하였다.
PP/ST의 보안환경 개발은 정보보호제품에 대하여 이력서라고 할 수 있다. 이에 기존의 위협문장 생성모델을 개선하여 속성기반 위협문장 생성모델을 제시한다. 본 모델은 PKB의 속성들을 이용하여 위협문장 생성시 각 항목(주어, 목적어, 동기, 동사, 결과)에 속성을 추가·확장하여, 문장이 컨텐츠 뿐만 아니라 특수성을 갖게 된다. 본 논문에서 제시된 모델은 PP/ST 개발시 위헙문장을 생성할 때 활용될 수 있다.
현재 인터넷의 사용 증가로 인한 개인 정보의 유출이 급증하고 있다. 특히, 인중과 권한의 허가가 동일한 시스템 내에서 이루어지므로 처리에 불필요한 개인 정보가 과다하게 공개되고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 인중과 권한, 처리를 개별적으로 분리한 프라이버시 속성 인증 제어 시스템 모델이 제시되어 있다. 그러나 프라이버시 보호를 위한 처리모델은 서버로 하여금 서비스 이용자의 각종 지원 서비스와 서버 운영 통계 처리 분석을 불가능하게 한다. 본 논문에서는 공개 가능한 개인 속성 정보만을 선별적으로 참조 가능하게 하는 프라이버시 속성 인중 네트워크 프레임으로 확장하기 위한 모델을 제안한다.
이 논문에서 우리는 유연한 속성을 기반으로 하는 FA-RBAC(FA-RBAC)모델을 제안한다. 이 모델은 속성-역할 중심으로 할당하여 객체 관리가 용이하고 그만큼 접근제어의 효율성이 높으며 네트워크 환경이 변함에 따라 유연한 접근제어를 제공할 수 있다. 또한, RBAC 모델과 ABAC 모델의 장단점을 균형 있게 조정하면서 세분화된 권한과 간단한 액세스 제어가 가능하고 실현할 수 있고, 각 역할과 속성 간의 할당 관계를 정적 속성기반 역할과 동적 속성기반 규칙을 결합하여 접근제어 규칙의 수를 줄임으로써 시스템 오버헤드를 줄이고, 비교 분석 및 시뮬레이션을 통해 제안 모델의 타당성 및 성능 이점을 검증한다.
최근 복잡한 3차원 모델의 활용 범위가 확대됨에 따라 메쉬 모델의 간략화에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 기존의 모델 간략화 과정에서 널리 사용되는 모델의 정점에 대한 위치 정보에 근거한 기하 정보 기반의 간략화 방법에 모델의 속성 정보를 동시에 이용한 새로운 간략화 방법을 제시한다. 대부분의 3차원 메쉬 모델의 정보에는 기하 정보뿐만 아니라 모델의 색상, 질감, 그리고 곡률 등과 같은 속성 정보가 포함되며, 기존의 간략화 방법은 통상적으로 기하학적 정보나 속성 정보를 개별적으로 적용하여 메쉬를 간략화 한다. 본 논문에서 제시된 간략화 방법은 모델의 기하학 정보와 속성 정보를 동시에 적용하여 메쉬 간략화를 수행하였다. 특히 본 논문에서는 메쉬의 간략화에 상대적으로 수행 시간과 충실도에 장점을 지닌 이차 오차 척도(quadric error metric)를 확장하여 일반적인 기하학적 정보에 속성 정보를 추가하였다. 따라서, 제안된 메쉬 간략화 방법은 기하 정보기반으로 간략화를 수행하는 이차 오차 척도에 속성 정보가 추가된 간단한 이차식으로 확장하여 표현할 수 있다. 이는 기하 정보만을 이용하였을 때의 이차식의 공간 차수를 m=0으로 두었을 때 추가된 속성 정보의 특성에 따라 차수를 확장 함(m>0)으로서 계산이 가능하다. 실험 결과, 제안된 방법에 의한 모델의 간략화 결과를 원 모델과 비교 시 기하 정보만을 이용한 기존의 간략화 방법의 수행 결과에 비하여 모델의 전체적인 외형 등 특성 정보의 충실도가 높다는 것을 입증할 수 있었다.
패션트렌드와 소비자감성에 적합한 패션소재를 기획, 선정하는데 도움을 주는 컴퓨터 기반의 의사 결정시스템이 개발되었다. 패션소재로서의 유용성을 결정하는 속성을 두께, 무게, 밀도, 광택, 색상등으로 한정한 후 다속성 모델을 구축하였다. 각 속성들의 가중치는 의류 매장의 방문객 대상의 설문 조사에 의해 결정되었으며, 한 소재의 최조 가치는 퍼지 추론 시스템에 의해 계산되었다. 구축된 “퍼지-다속성” 모델을 이용하여 패션소재의 총 가치를 i) 품질로부터의 가치, ii) 품질을 기반으로 부가되는 가치, iii) 품질과는 무관하게 형성되는 브랜드 가치의 세가지 요소롤 분해하였다. 시중의 유명 스포츠 의류 브랜드 2종을 선정하여 위의 모델을 적용하였다. 위의 모델은 컴퓨터 시스템으로 개발되어, 특정 소재의 기본정보가 입력이 되면 그에 해당하는 감성정보로 변환되는 소재 평가 시스템과 역으로 원하는 감성 어휘를 입력하면 그에 해당하는 소재를 제안하는 소재 기획 시스템의 독립적인 두 요소로 구성된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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