모델 기반 테스팅은 시스템의 행위를 표현하는 모델을 시스템 명세로 활용하여 테스트를 수행하는 기술이다. 자동차, 국방/항공, 의료, 철도, 원자력과 같은 산업 도메인에서는 소프트웨어의 품질 향상을 위해 모델 기반 테스팅과 코드 커버리지 기반 테스팅을 요구하고 있다. 모델 기반 테스팅과 코드 커버리지 기반 테스팅이 모두 요구됨에도 모델과 소스 코드 간의 추상화 수준 차이로 인해 모델 기반 테스팅만으로 높은 코드 커버리지를 달성하는 것이 어려워 모델 기반 테스팅과 코드 커버리지 기반 테스팅이 별도로 수행되어져 왔다. 본 연구에서는 기존의 모델 기반 테스팅의 한계점을 개선하기 위하여 모델 기반 테스팅에서 테스트 모델로서 이용되는 대표적인 모델링 방법 중 하나인 프로토콜 상태 머신을 테스트 모델로서 이용하여 효과적으로 코드 커버리지를 향상시키는 상태 머신 변환 방법을 제안한다. 또한 본 연구에서는 두 시스템을 대상으로 한 사례 연구를 수행하여 제안 방법의 효과성을 분석하였다.
결합 기반 페리다이나믹 모델을 통해 다양한 동적취성파괴 현상을 해석할 수 있었지만, 결합 기반 모델은 다양한 재료 구성 모델을 표현하는데 여러 한계를 보여왔다. 특히 결합 기반 모델은 각 결합들이 서로 독립적으로 작용하도록 가정하였기 때문에 3차원 모델에서 포아송비가 1/4로 고정되며 전단 변형이 표현되지 못하고 체적 변형만이 모사되는 문제점이 있다. 본 연구에서는 상태 기반 페리다이나믹 모델을 통한 동적취성파괴 해석을 제시한다. 상태 기반 모델은 일종의 일반화된 페리다이나믹 모델로서 일반적인 재료 구성모델로부터 직접 페리다이나믹 재료 모델을 구성한다. 또한 연결된 모든 결합의 변형을 통해 각 절점의 재료 응답이 결정되기 때문에 체적 및 전단 변형이 모두 표현된다. 본 논문에서는 선형 탄성체에 대해서 상태 기반 평면 응력 페리다이나믹 모델을 소개하고 상태 기반 모델에 적합한 손상 모델에 대해 논의한다. 페리다이나믹 비국부 영역을 축소시키는 $\delta$-수렴성 연구를 통해 동적파괴 모델을 검증하고 상태 기반 모델이 동적 균열 전파를 모델링하는데 적합함을 확인하였다.
본 논문에서는 공유 모델링의 대표적인 방법인 결정트리 기반 상태공유 모델을 기반으로 하여 그 출력 확률 분포의 혼합 가우시안 수를 줄임으로써 모델을 최적화하고자 하였다. 결정트리 기반의 상태공유 모델링은 일반적인 방법을 따랐으며 혼합 가우시안 수를 늘려 인식률이 최대가 되는 지점에서 혼합 가우시안을 클러스터링하여 그 수를 줄였다. 클러스터링 시에 필요한 거리 측정 방법이나 가까운 두 가우시안의 합성 방법을 여러 기법을 실험하였다. 이때 인식률은 클러스터링 이전인 97.2%를 유지하였으며 총 혼합 가우시안의 감소율은 1.0%를 보임으로써 모델을 최적화할 수 있었다.
상태 기반 페리다이나믹 모델은 일반적인 재료 구성 모델을 구현할 수 있고 비국부 영역 내에서 연결된 모든 결합의 변형을 통해 각 절점의 재료 응답이 결정되기 때문에 체적 및 전단 변형을 모두 표현할 수 있다. 따라서 상태 기반 모델은 복잡한 동적 취성 파괴 현상(분기균열, 2차 균열, 계단균열, 균열 유착 등)을 해석하는데 유용하다. 본 논문에서는 평면응력 탄성체에 대해 2차원 상태 기반 페리다이나믹 모델을 적용하고 에너지해방율과 페리다이나믹 에너지 포텐셜로부터 손상 모델을 구성하였다. 페리다이나믹 파괴 해석 모델을 통해 취성 유리 재료에 대해 균열 면에 평행한 압축 응력파가 균열 분기 패턴에 미치는 영향에 대해 조사하였다. 실험을 통해 관찰된 동적 균열 진전 및 분기 패턴에 대한 주요 특성들이 페리다이나믹 해석을 통해 확인되었다. 또한 강한 인장 하중 하의 계단균열과 이차균열 등이 상태 기반 페리다이나믹 시뮬레이션을 통해 잘 모사가 되는 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 UML 상태 다이어그램으로부터 코드 구현 모델을 생성하는 방법을 제시한다. 첫째로 상태 다이어그램의 상태를 객체화하고, 상태 디자인 패턴에 기반하여 동작 메커니즘을 구조화한다. 다음으로 이 구조에 기반하여 컨텍스트 클래스와 이의 인터페이스 역할을 하는 추상 상태 클래스, 그리고 하위 구상 클래스의 구현 코드를 생성하는 규칙들을 설정한다. 이들 규칙들은 Java의 언어 구조에 기반해서, 상태 다이어그램의 상태들과 동작들에 대한 코드 구현 모델을 생성하게 된다. 한편, 코드의 자동 생성을 위해서는 코드 모델로부터 코드 생성을 위해 구조화된 정보가 필요하다. 따라서, 코드 생성을 위한 정보를 메타 클래스 모델과 메타 행위 모델 형태로 구조화하여 구축한다. 이 메타 정보들에 기반하여 상태 다이어그램으로부터 Java 프로그래밍 언어로의 자동 코드 생성을 위한 엔진의 구축이 가능하다. 또한 코드 모델 생성 엔진은 독자적으로 또는 UML 도구의 상태 다이어그램 기능을 지원하는 도구에 통합된 모듈로서 사용될 수 있다.
사람들이 휴대용 위치정보 수집 장비나 혹은 스마트폰을 사용하면서 사람의 이동 정보인 위치정보들을 모으는 일이 가능해 졌다. 이러한 위치정보들을 가지고 본 논문에서는 사람의 이동 모델을 나타내고자 하였다. 이동 정보들은 머물러 있는(Stay)상태와 이동하는(Moving) 상태로 나눌 수 있는데 이러한 상태 중 머물러 있는 상태가 군집화가 되어 연쇄 모델속의 하나의 상태(State)로 나타나 질 수 있다. 물론 이동 정보들을 통해 연쇄모델 속 각 상태간의 전이 확률 또한 계산 할 수 있다. 이러한 일련의 과정을 본 논문에서는 기대치 최대화 기반 군집화 과정을 통해 연속시간 연쇄 모델의 형태로 인간의 이동성을 표현하였다. 또한 이러한 모델에서 대표 군집(macro)과 그 부속 군집(micro)을 표현할 수 있었고 이러한 모습은 대표적인 큰 군집 속의 작은 군집의 형태로 나타나게 된다.
본 논문에서는 영상정보에 기반한 호흡상태 분류 방법을 제안한다. 호흡신호는 초광대역 레이더 센서를 이용하여 획득하고 호흡신호의 값으로 이루어진 1차원 그래프 대신 그래프의 영상 정보가 담긴 2차원 정보 기반으로 호흡상태를 분류한다. 호흡상태의 분류는 심층신경망 모델을 사용하고, 심층신경망 모델은 호흡신호 그래프가 포함된 2차원 영상의 특징들을 학습하여 영상기반의 호흡상태 분류의 결과를 제공한다. 기존의 레이더 센서 기반 호흡신호의 상태 분류는 1차원 벡터의 구성요소 값 및 그 값들의 변화량을 이용하여 회귀, 심층학습 방법을 적용하였다. 그러나 1차원 그래프 기반의 호흡상태 분류는 다양한 형태의 정상호흡 상태에 대한 분류 성능에서 한계를 보였다. 본 논문에서는 호흡 신호로부터 얻은 그래프의 이미지 자체를 2차원 입력 신호로 사용하여 심층 신경망 모델을 적용하여 분류를 수행하였다. 본 논문에서 제안하는 영상정보 기반의 호흡상태 분류는 기존의 1차원 벡터 기반 호흡상태 분류 대비 호흡상태 분류의 정확도를 약 10% 향상 시켰다. 또한 기존의 두 가지 호흡상태 (정상 및 비정상) 분류에서 확장하여 세 가지 호흡상태 (정상1, 정상2, 비정상) 분류를 수행하였다.
보안 시스템에서 접근 통제 모델을 사용하는 가장 중요한 목적은 시스템 및 사용자에 대한 안정성을 보장하기 위해서이다. 본 논문에서 다루고 있는, SPR은 보안 시스템의 행위를 유한 상태 기계(FSM) 기반의 보안모델로 표현한 후, 보안 모델에 대한 초기 상태의 안전성을 검사하고 초기 상태에서 다음 상태로 전이가 존재할 경우에 그 상태들에 대응하는 모든 상태들에 대해서 보안기준을 만족하는지 검증하는 도구이다. 본 논문에서는 SPR를 사용하여 현재 많은 사람들이 이용하는 Windows 운영 체제의 NTFS에 기반을 둔 보안모델의 안전성을 검증하는 방법을 소개한다
웹서비스 기술이 발전함에 따라 분산환경의 웹기반 서비스들을 조합한 복잡한 비즈니스 프로세스를 구현할 수 있게 되었다. 이러한 비즈니스 프로세스는 일반적으로 비즈니스 활동(activity)들의 순서와 로직을 포함딴 이벤트 기반 모델(event-driven model)로 표현되고 있다. 하지만 비즈니스 활동을 수행하기 위해서는 불특정 다수의 대안 서비스들 중 하나를 런타임-바인딩(runtime binding)하여 해당 비즈니스 활동을 수행해야 하는 경우가 빈번히 일어나는데. 이는 기존의 이벤트 기반 모델링 기법만을 이용해서 해결하기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 비즈니스 프로세스를 동적으로 통합할 수 있도록 상태 기반 협상 모델링(state-,driven brokering modeling SDBM)을 기존 모델링 기법에 확장한 아키텍쳐를 제안한다. SDBM은 이벤트 기반 모델링에서 표현하기 힘든 대안 서비스들의 동적 런타임-바인딩을 가능하게 하는데. 이는 대화 정잭(conversation policy)을 구현함으로써 가능해 진다. 본 논문에서는 핵심 비즈니스 프로세스에 독립적이며 웹기반의 분산 비즈니스 프로세스 간의 유연한 통합과 자동화된 협업을 수행랄 수 있는 확장된 메커니즘을 웹서비스 기술로 구현하였다.
대화 시스템에서 대화 상태 추적은 사용자와의 대화를 진행하면서 사용자의 의도를 파악하여 시스템 응답을 결정하는데 있어서 중요한 역할을 수행한다. 특히 목적지향(task-oriented) 대화에서 사용자 목표(goal)를 만족시키기 위해서 대화 상태 추적은 필수적이다. 최근 다양한 자연어처리 다운스트림 태스크들이 사전학습 언어모델을 백본 네트워크로 사용하고 그 위에서 해당 도메인 태스크를 미세조정하는 방식으로 좋은 성능을 내고 있다. 본 논문에서는 한국어 토큰-프리(token-free) 사전학습 언어모델인 KeByT5B 사용하고 종단형(end-to-end) seq2seq 방식으로 미세조정을 수행한 한국어 생성 기반 대화 상태 추적 모델을 소개하고 관련하여 수행한 실험 결과를 설명한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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