최근 수많은 오픈소스로 공개되면서, 대부분의 소프트웨어가 오픈소스를 활용하여 구현되고 있다. 하지만, 오픈소스에 적용되어 있는 라이선스 간의 충돌 문제가 발생하면서, 라이선스 위반 문제가 지속적으로 발생하고 있다. 이러한 문제를 사전에 방지하기 위해 소스코드 분석이 필수적이지만, 다양한 기능이 실행되는 소스코드 특성 상 소스코드만 봤을 경우 직관적으로 분석이 어렵다는 문제점이 있다. 최근 소스코드의 효과적인 분석을 도와주는 다양한 도구들이 개발되었고, 그 중 한 가지 방법은 소스코드를 그래프로 변환하여 시각적인 편의성을 제공하는 방법이다. 그래프로 변환된 소스코드는 해당 시점에는 분석이 가능하지만, 분석이 필요할 때마다 변환을 해야 하는 문제점이 존재한다. 따라서 소스코드를 변환한 그래프 데이터를 저장하는 방법이 요구되었는데, 그래프 데이터베이스의 경우 특정 파일 형식만 지원하기 때문에 그래프 데이터 저장에 어려움이 존재한다. 본 제안방식에서는 소스코드를 변환한 그래프 데이터를 그래프 데이터베이스에 효과적으로 저장하고, 분석이 요구될 때마다 데이터베이스 상에서 즉각적으로 분석이 가능한 방법을 제안한다.
최근 사용자, 상품, 그리고 상품의 메타 정보 사이의 관계를 표현한 지식 그래프 (knowledge graph) 가 추천 시스템 분야에서 많은 관심을 받고 있으며 활발히 이용되고 있다. 하지만 기존의 지식 그래프는 각 노드 (사용자, 상품, 메타 정보 등) 사이의 단순한 사실 관계만을 표현하고 있으며, 이는 사용자의 선호도를 정확히 파악하는 데 한계가 있다. 본 논문에서는 지식 그래프의 정보 부족 문제를 보완하기 위해 각 상품에 남겨진 텍스트 리뷰를 감정 분석 (sentiment analysis) 하고, 이를 각 노드 간의 선호도 정보로 활용하여 지식 그래프를 구축하는 방법을 제안한다.
그래프 학습 기술은 실세계의 네트워크를 그래프로 모델링하여 분석함으로써, 네트워크에 내재된 유용한 정보를 도출하는 핵심적인 역할을 한다. 그러나 기존의 그래프 학습 기술에는 두 가지 한계점이 존재한다: (1) 그룹 정보 표현의 한계 및 (2) 동적 관계 학습의 한계. 각 한계를 극복하기 위해 하이퍼그래프 학습 기술과 동적 그래프 학습 기술이 활발하게 연구되었지만, 두 가지 한계를 동시에 극복하기 위한 연구들은 아직까지 충분히 수행되지 못했다. 이러한 동기로부터, 본 논문은 실세계 네트워크를 동적인 하이퍼그래프로 모델링하여, 동적 그래프 학습 기술, 정적 하이퍼그래프 학습 기술, 그리고 동적 하이퍼그래프 학습 기술들의 성능에 대해 비교 분석하고자 한다. 실험 결과, 시간에 따라 변화하는 실세계의 복잡한 관계를 정확하게 포착하는 데는 동적 하이퍼그래프 학습 기술이 가장 효과적이라는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 고속도로의 교통망의 연결성을 분석하고 예측하기 위하여 그래프 이론을 이용하여 접근성 지표의 알고리즘을 제안한다. 먼저 2025년 고속도로 교통망을 그래프로 나타낸 운송네트워크를 구한다. 그리고 그래프 이론의 연결수, 비교거리, 접근지표, 연결도, 산포지수, 지름 등의 개념을 이용하여 2025년 고속도로 교통망의 연결성을 분석하고 예측하기 위하여 주어진 운송네트워크로부터 다양한 접근성 지표를 쉽게 얻을 수 있는 알고리즘을 제시한다. 이를 통하여 고속도로의 운송네트워크에서 교통의 중심이 되는 도시를 찾을 수 있다.
Single-machine-based 그래프 엔진은 단일 머신을 이용해 고성능의 그래프 분석을 가능하게 하지만 distributed-system-based 그래프 엔진보다 확장성이 낮다. 본 논문은 single-machine-based 그래프 엔진 중 state-of-the-art 인 RealGraph 에 NVMe-oF 기술을 이용한 고성능 원격 스토리지를 연결해 성능을 확인했다. 실험으로 우리는 고성능 원격 스토리지를 이용한 single-machine-based 그래프 엔진의 확장가능성이 있음을 확인하고 향후 연구에서 고성능 원격 스토리지를 사용할 경우 구조개선이 필요함을 제시한다.
객체 지향 소프트웨어에 있어서, 테스팅의 중요성은 전통적인 소프트웨어의 개발에 있어서의 중요성과 크게 다르지 않다. 테스팅이 부적절하게 수행된 경우 프로그램의 버그를 성공적으로 검출 할 수 없으며, 소프트웨어 품질을 보장할 수 없다. 즉, 성공적인 소프트웨어를 위한 문제가 바로 테스팅이라 할 수 있다. 따라서 개발된 객체 지향 소프트웨어의 신뢰성을 향상시킬수 있는 객체 지향 테스팅 방법이 필요하다. 이 논문에서는 전통적인 소프트웨어 테스팅 기법과 객체 지향 특성을 결합하여 객체 지향 소프트웨어 테스팅을 위한 단위 설정을 위해 실시간 시스템에서 하나의 행위를 정의할 수 있는 객체 메소드의 결합에 대한 이벤트 그래프(Eent Gaph)와 제약적 메소드 시퀀스(M? Sequence with Cnstraints)를 정의하고, 제약사항을 포함하는 이벤트 그래프와 메소드 시퀀스(sequence)를 정의하고, 제약사항을 포함하는 이벤트 그래프와 메소드 시퀀스(sequence)를 엘리베이터 시스템에 적용하여 객체 지향 실시간 시스템에 대한 객체 상태 행위 테스팅(object state behavior testing)을 통해 인트라 클래스 테스팅 및 인터 클래스 테스팅 기법을 제안한다.
현재 한글 언어학 영역에서는 많은 언어 분석 연구가 수행되었다. 또한 소프트웨어공학의 요구공학 영역에서는 명료한 요구사항 정의와 분석이 필요하고, 비정형화된 요구사항 명세서로부터 테스트 케이스 추출이 매우 중요한 이슈이다. 즉, 자연어 기반의 요구사항 명세서로부터 원인-결과 그래프(Cause-Effect Graph)를 통한 의사 결정 테이블(Decision Table) 기반 테스트케이스(Test Case)를 자동 생성하는 방법이 거의 없다. 이런 문제를 해결하기 위해 '한글 언어 의미 분석 기법'을 '요구공학 영역'에 적용하는 방법이 필요하다. 본 논문은 비정형화된 요구사항으로부터 테스트케이스 생성하는 과정의 중간 단계인 요구사항에서 문장 의미 모델(Sentence Semantic Model)을 자동 생성하는 방법을 제안 한다. 이는 요구사항으로부터 생성된 원인-결과 그래프의 정확성을 검증할 수 있다.
본 논문은 고성능 스토리지를 사용하는 환경에서 대규모 그래프를 분석을 위한 GPU 기반 그래프 분석 엔진의 I/O 최적화 전략을 제안한다. 사전 실험을 통해 최신 GPU 기반 그래프 엔진인 RealGraphGPU 가 고성능 스토리지의 대역폭을 충분히 활용하지 못하고 있음을 발견하였다. 이를 개선하기 위해 (1) User-space I/O, (2) Asynchronous I/O 두 가지 최적화 전략을 적용하였으며, 실험을 통해 두 전략이 RealGraphGPU 의 그래프 분석 성능 향상시키는 데 효과적임을 확인하였다.
MSC는 ITU에 의해 표준화된, 병행 시스템의 명세를 기술하기 위한 그래픽 형태와 텍스트 형태를 제공하는 언어로서 실시간 시스템 특히 통신 교환 시스템의 특성을 기술하기 위해 자주 사용된다. 통신 시스템이 제대로 동작함을 보이기 위해서는 정형적인 방법을 사용하여 시스템 행위를 검증할 필요가 있다. 통신 소프트웨어를 검증하는 방법 중 하나의 방법으로 유한 상태를 기반으로 하는 방법이 있다. 유한 상태를 기반으로 하는 방법에서는 먼저 시스템 명세에 해당하는 전체 상태 전이 그래프를 생성한 후 이를 바탕으로 model-checking 등의 방법을 사용하여 시스템의 특성을 검증한다. 본 논문에서는 MSC로 기술된 통신 소프트웨어 명세로부터 전체 상태 전이 그래프를 생성하는 방법에 초점을 맞추었다. 시스템 명세에 해당하는 상태 전이 그래프를 생성하기 위해 보다 직관적으로 MSC의 의미론을 표현할 수 있고, 또한 쉽게 전체 상태 전이 그래프를 생성할 수 있는 행위 종속 그래프를 제안하였다. MSC 명세는 일단 행위 종속 그래프로 변환이 되고 이 행위 종속 그래프를 이용하여 전체 상태 전이 그래프가 생성된다.Abstract Message Sequence Chart (MSC) standardized by International Telecommunication Union is a graphical and textual language for describing the specification of concurrent systems. It is frequently used both formally and informally for specifying the behavior of real-time systems, in particular telecommunication switching systems. To ensure that a communication system operates properly, the verification process showing the correctness of system's behavior formally is necessary. One of the verification methods is a finite-state method. In the finite-state method, the global state transition graph (GSTG) is constructed and then safety and liveness properties of systems are verified through a well-known method such as model checking. In this paper, we forcus on the construction of GSTG from the specifications of telecommunication software written in MSC. We suggest Action Dependency Graph (ADG) which can present the semantics of MSC intuitively and also provide a GSTG construction method from ADG. MSC specifications are translated to ADGs and, in turns, the GSTGs are constructed by using these ADGs.
본 논문에서는 수학교육용 소프트웨어에서 확률적 현상을 경험한 이후 과학 그래프 해석에 있어 확률론적 관점을 도입하여 해석하는 학습자의 관점의 변화를 제시한다. 이 연구에서 11명의 고등학교 1학년 학생은 수학교육용 소프트웨어인 지오지브라(GeoGebra)를 활용하여 학습자가 평면 상에서 수직선이나 반원 위에 점을 찍는 활동을 통하여 기하학적 확률을 경험하였으며 이와 같은 경험을 토대로 물의 상평형 그래프를 해석하였다. 물의 상평형 그래프에 나타나는 얼음(고체), 물(액체), 수증기(기체)의 상태 변화에 대하여 각 상태가 나타나는 온도-압력의 영역 간의 경계에 대하여 학습자는 기하학적 확률을 적용하여 해석하려고 하였으나 경계선 위의 온도-압력의 물의 미시적 구조를 표현하는 과정에서 4명의 학생만 확률론적 관점으로 해석하고 그렇지 못한 학생들은 상태의 공존을 물질적 관점이나 과정적 관점으로 이해하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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