In case of evaluating the similarity of the source code analysis material in the embedded system, the provided source code must be confirmed to be executable. However, it is currently being in which compilation and interface matching with hardware are provided in an unconfirmed materials. The complainant assumes that many parts of the source code are similar because the characteristics of the operation are similar and the expression of the function is similar. As for the analysis result, the analysis result may appear different than expected due to these unidentified objects. In this study, the improvement direction is sugested through the case study by the analysis process of the source code and the similarity of the unverified source code.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2018.05a
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pp.38-38
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2018
본 논문에서는 분포형 강우-유출 모형인 GRM(Grid based Rainfall-runoff Model)의 확장성과 편의성 향상을 위한 소프트웨어 개발에 대해서 기술하였다. 본 연구에서는 크게 3가지를 수행하였다. 첫 번째는 기존의 GRM은 HyGIS, MapWindow GIS 등과 같은 GIS 소프트웨어 및 Microsoft MDB와 코드 수준에서 통합된 형태로 개발되었으며, 이러한 특성은 GRM을 이용한 다양한 응용시스템 개발시 제약 조건으로 작용하였다. 본 연구에서는 GRM 모형을 GIS 및 데이터베스와 코드 수준에서 분리하여 GRMCore.dll을 개발하였다. GRMCore.dll은 콘솔 모드 및 GUI에서 유출해석을 실행할 수 있는 소프트웨어와 실시간 유출해석시스템 등과 같이 유출 해석을 위한 다양한 응용 소프트웨어 개발에 공통적으로 활용될 수 있다. 두 번째는 최근 들어 세계적으로 가장 많이 사용되고 있는 오픈소스 GIS 인 QGIS의 plugin으로 GRM 모형의 GUI(QGIS-GRM)를 개발하였으며, GRM 모형의 입력자료 구축을 위해 TauDEM을 이용해서 Drainage Tool을 개발하였다. Drainage Tool에서는 격자별 흐름방향, 하천망, 유역 등과 같은 수문학적 공간정보를 DEM을 이용하여 구축할 수 있다. 세 번째는 개발된 소프트웨어를 오픈소스로 공개하였다. 공개 대상은 GRM 모형, QGIS-GRM, Drainage Tool 등이며, 각 소프트웨어에 대한 매뉴얼을 포함하고 있다. 소스코드의 공개는 세계적으로 널리 이용되고 있는 오픈소스 플랫폼인 Github(https://github.com/floodmodel/)를 이용하였다. 본 연구를 통해서 기존에는 특정 소프트웨어에 코드 수준에서 의존적이던 GRM 모형의 독립성을 향상시켰으며, 이를 통해 다양한 응용 소프트웨어 개발에 대한 적용성을 높일 수 있었다. 또한 QGIS 기반의 GUI 개발, 모형 입력자료 구축 도구의 개발, 개발된 소프트웨어의 오픈소스화 등을 통해서 사용자들이 좀 더 쉽게 GRM 모형을 활용할 수 있게 하였다.
Min, Ye Sul;Jung, Hyunoh;Lee, Hyerin;Lee, Sungyeon;;Jeong, Junho;Son, Yunsik
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2017.11a
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pp.306-309
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2017
소프트웨어의 보안에 대한 중요성이 점차 높아짐에 따라, 소스코드 기반의 소프트웨어의 보안약점 분석 기법에서 더 나아가 소스 코드가 존재하지 않는 바이너리 파일을 대상으로 분석을 수행하는 연구가 진행되고 있다. 왜냐하면 소프트웨어 개발의 복잡성 증가에 따른 서드파티 라이브러리 활용과 레거시 코드의 관리 부재, 임베디드 소프트웨어의 특성 등으로 인해 소스 코드가 존재하지 않는 바이너리 코드의 사용이 늘어나고 있기 때문이다. 따라서 최근 바이너리 코드에 내제된 보안약점을 분석하기 위해서 중간코드를 이용하여 정적분석을 수행하는 다양한 연구가 진행되고 있다. 중간언어를 사용함으로 실행환경에 따라 달라지는 바이너리 코드가 중간언어로만 변환이 된다면 동일한 형태의 보안약점 분석기술을 통해 효과적인 수행이 가능하다. 본 논문에서는 이러한 바이너리 코드로부터 중간언어로 변환시 컴파일 과정에서 상실된 복합 자료형을 재구성하기 위해 Word2vec 딥러닝 기법을 이용한 추론기법을 제안한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2002.11c
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pp.2107-2110
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2002
소프트웨어를 설계, 구현하는데 있어서의 어려움이란 주변 환경이나 제반 기술 등과 같은 어려움도 있겠지만 실제 프로그래머가 작성하는 소스코드의 복잡성도 그 원인중의 하나라 할 수 있다. 이와 같은 문제의 해결을 위해서는 소스코드의 접근이나 이의 테스트를 위한 결합 등의 유연성이 높은 소프트웨어 기술이 필요한 실정이다. 이에 따라 AOP(Aspect-Oriented Programming) 기술을 이용하여 소스코드 자체의 접근 및 그의 처리를 용이하게 하여 복잡한 시스템의 개발이나 기존 시스템의 관리에 있어 효율을 높이고자 한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2007.06b
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pp.143-147
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2007
소프트웨어 개발 과정에서 산출된 설계 모델은 향후 시스템의 유지보수를 위해 꼭 필요한 산출물 중의 하나이며 시스템을 이해하는데 필수적인 요소이다. 그러나 다양한 요구사항의 변경에 따라 유지보수 단계를 거치면서 소스 코드에만 수정이 가해져 모델 정보와의 연계성이 없어지게 된다. 이에 본 논문에서는 소스 코드와 모델간의 일관성을 위한 코드 저장소를 제안한다. 모델 정보와 소스 코드와의 일관성을 지키기 위해서는 소스 코드에 있는 시스템의 행위적인 정보를 유지하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 모델을 표현 할 수 있는 XMI를 이용하여 메타모델 기반의 코드 저장소를 구축함으로써 해결하고자 한다. 코드 저장소에는 소스 코드의 모든 정보를 추출하여 XMI 형태의 코드 모델로 저장되며 이 정보로부터 다시 실행 가능한 소스 코드를 생성할 수 있도록 한다.
A software system is required to change during its life cycle due to various requirements such as adding functionalities, fixing bugs, and adjusting to new computing environments. Such program code modification should be considered as carefully as a new system development becase unexpected software errors could be introduced. In addition, when reusing open source programs, we can expect higher quality software if code changes of the open source program are predicted in advance. This paper proposes a Convolutional Neural Network (CNN)-based deep learning model to predict source code changes. In this paper, the prediction of code changes is considered as a kind of a binary classification problem in deep learning and labeled datasets are used for supervised learning. Java projects and code change logs are collected from GitHub for training and testing datasets. Software metrics are computed from the collected Java source code and they are used as input data for the proposed model to detect code changes. The performance of the proposed model has been measured by using evaluation metrics such as precision, recall, F1-score, and accuracy. The experimental results show the proposed CNN model has achieved 95% in terms of F1-Score and outperformed the multilayer percept-based DNN model whose F1-Score is 92%.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.17
no.6
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pp.145-150
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2017
Software maintenance accounts for a large portion of the software life cycle cost. In the software maintenance phase, comprehending the legacy source code is inevitable, which takes most of the time. Source code readability is a metric of the extent of code readers' difficulty of code comprehension based on the source code itself. The better the code is readable, the easier it is for code readers to comprehend the source code. This paper proposes novel source code readability metric to quantitative measure the extent of current source code under development, which is more enhanced measurement method than previous research that dichotomously judges whether the source code was readable or not. As an evaluation, we carried out a survey and analyzed them with Regression Analysis to find best parameters of the metric.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.8
no.9
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pp.349-354
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2019
s programming education becomes more important in recent years, it is necessary to learn how the source code written by students reflects Object-Oriented(OO) concepts. We present a tool called the Round-Trip Translator(RTT) that transforms the Unified Modeling Language(UML) class diagram and Java source code to provide a web-based environment that provides real-time synchronization of UML and source code. RTT was created by improving existing RTE and is a tool for students who are learning OO concepts to understand how their UML or source code reflects the concepts that user intended. This study compares the efficiency and user- friendliness of RTT with the existing Round-Trip Engineering-based tools. The results show that students have improved understanding of OO concepts through UML and source code translation by using the RTT. We also found out that students were satisfied with the use of the RTT, which provides more efficient and convenient user interface than the existing tools.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2001.10a
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pp.466-468
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2001
객체지향형 소프트웨어가 개발되고 분산 시스템에 적용되면서 소프트웨어 시스템의 분석 및 안전상의 보장이 매우 어려워지고 있다. 정형 기법을 이용해서 소프트웨어 시스템의 안전성을 증명하는 연구가 진행되고 있지만 소스코드 레벨에서의 보장은 아직 어려운 상태이다. 본 연구에서는 이러한 소프트웨어 시스템의 소스코드 레벨에서의 안전성 보장을 위한 연구로 Bandera toolset 을 이용한 정형검증에 대해 논한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2021.11a
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pp.449-452
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2021
산업제어시스템은 IT 기술의 발전에 따라 다양한 기기 환경과 네트워크를 적용해 진화하고 있다. 이러한 상황에서 사이버 보안의 위협은 가중되고 있으며, 이를 예방하는 방법의 하나로 산업제어시스템에 탑재되는 소프트웨어의 소스코드 개발 과정에서 보안 취약점을 예방하기 위해 소스코드 보안 룰을 적용하여 위반사항을 제거한다. 본 연구에서는 소스코드 보안 룰에서 적용 우선순위를 선정하기 위한 가이드를 개발한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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