KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.9
no.11
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pp.273-280
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2020
Automatic Static Analysis Tools help developers to quickly find potential defects in source code with less effort. However, the tools reports a large number of false positive warnings which do not have to fix. In our study, we proposed an artificial neural network-based warning classification method using topic models of source code blocks. We collect revisions for fixing bugs from software change management (SCM) system and extract code blocks modified by developers. In deep learning stage, topic distribution values of the code blocks and the binary data that present the warning removal in the blocks are used as input and target data in an simple artificial neural network, respectively. In our experimental results, our warning classification model based on neural network shows very high performance to predict label of warnings such as true or false positive.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2022.05a
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pp.118-118
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2022
지속적인 학문의 발전을 위해서는 선행연구에 대한 재현성이 무엇보다도 중요하다고 할 수 있다. 하지만 컴퓨터와 소프트웨어의 급속한 발달로 인한 컴퓨터 환경의 다양화, 분석 소프트웨어의 지속적 최신화로 인해서 최근 구축된 모델도 짧게는 몇 달, 길게는 1~2년후면 다양한 에러로 인하여 재현성이 불가능해지고 있다. 이러한 재현성의 극복을 위해서 온라인을 통한 데이터와 소스코드의 공유의 필요성이 제시되고 있으나, 실제로는 개인마다 컴퓨터 환경, 버전, 소프트웨어 설치에 필요한 라이브러리의 버전 또는 디렉토리 등이 달라 단순히 온라인을 통한 데이터와 소스코드의 공유만으로 재현성을 개선하기는 힘든 것이 현실이다. 따라서 이러한 컴퓨터 모델링 환경의 공유는 과거의 형태와 같이 데이터, 소스코드와 매뉴얼의 공유만으로 불가능하다고 할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 수자원 모델링의 재현성 개선을 위해 1) 온라인 저장소, 2) 클라우드기반 JupyterHub 모델링 환경과 3) 모델 APIs 3개의 핵심 구성요소를 제시하고, 최근 미국에서 개발된SUMMA(Structure for Unifying Multiple Modeling Alternative) 수자원 모델에 적용하여 재현성 달성을 위한 3개의 핵심 구성요소의 필요성과 용이성을 검증하였다. 첫 번째, 데이터와 모델의 온라인 공유는 FAIR(Findable, Accessible, Interoperable, Reusable) 원칙으로 개발된 수자원분야의 대표적인 온라인 저장소인 HydroShare를 활용하여 모델입력자료를 메타데이터와 함께 공유하였다. 두 번째, HydroShare에서 Web App의 형태로 제공되는 클라우드기반 JupyterHub환경인 CUAHSI JupyterHub(CJH)와 일루노이대학에서 제공하는 CyberGIS-Jupyter for water JupyterHub(CJW)환경에 수자원모델링 환경을 컨테이너(Docker) 환경을 통해 구축·공유하였다. 마지막으로, 클라우드에서 수자원모델의 효율적 이용을 위해 Python기반의SUMMA모델 API인 pySUMMA를 개발·공유하였다. 이와같이 구축된 3개의 핵심 구성요소를 이용하여 2015년 Water Resources Research에 게재된 SUMMA 논문의 9개 Test Cases 중에서 5개를 누구나 쉽게 재현할 수 있음을 증명하였다. 재현성의 중요성에 대한 인식의 증가로 Open과 Transparent Hydrology에 대한 요구가 증대되고 있으며, 이를 위해서 클라우드 기반의 모델링 환경구축 및 제공이 확대되고 있다. 본 연구에서 제시한 HydroShare와 같은 온라인 저장소, CJH와 CJW와 같은 클라우드기반 모델링환경, 모델의 효율적 이용을 위한 모델 APIs는 급속도로 발달하고 있는 컴퓨터 및 소프트웨어 환경에서 핵심구성요소이며, 연구의 재현성 개선을 통해 수자원공학 발전에 기여할 것으로 기대된다.
We have developed software for the SMFD that utilizes a range of graphic design tools. These tools enable us to effortlessly create graphic elements by defining their attributes, such as position and motion. Subsequently, we can convert these designs into source code and execute the resulting software on the target system, leveraging the graphic engines provided by the tools. However, when it comes to developing the displaying software for the SMFD using multiple graphic design tools on a single system, we face various challenges. In this paper, we will delve into these challenges and propose solutions for developing the displaying software for SMFD based on heterogeneous display design tools.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2005.11a
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pp.987-990
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2005
프로그래밍 기술과 인터넷 통신의 발달로 인하여 보안성이 검증되지 않은 다양한 프로그램들이 생성되고 쉽게 유포되어 보안 취약성으로 인해 야기되는 다양한 문제의 심각성이 더해가고 있다. 따라서 사용자가 보안상 안전하게 사용할 수 있는 소프트웨어 인증절차가 필수적으로 요구되고 있는데, 이를 위해 정보유출, 파괴 등을 목적으로 하는 악성코드를 소프트웨어의 소스코드레벨에서 사전에 검출할 수 있는 기술이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 정규형 오토마타 이론을 이용하여 프로그램의 흐름을 예측 및 분석하고 이에 따른 악성프로그램의 흐름을 규칙으로 정하여 이러한 흐름에 만족하는 경우 악성코드를 식별하는 기법을 제안한다.
악의적인 공격에 대해 안전한 소프트웨어를 개발하고자 하는 보안강화 활동은 소프트웨어개발 생명주기(SDLC)의 모든 단계에서 수행되어야 한다. 시큐어코딩은 개발 단계에서 적용될 수 있는 안전한 코딩 기법으로 실행코드가 지닐 수 있는 취약성의 근본 원인을 소스코드 수준에서 제거하고자 하는 시도이다. 그럼에도 불구하고 시큐어코딩을 구현활동의 일부로만 국한시켜 보는 시각은 기법이 갖는 장점을 충분히 살리지 못할 수 있다. 외국에서는 이미 시큐어코딩의 적용과 평가를 SDLC 수준에서 시행하고 있으며 시큐어 SDLC로 분류되는 BSIMM과 SAMM, MS SDL은 이러한 시도의 대표적인 사례라 할 수 있다. 본 고에서는 이들 보안 프레임워크를 대상으로 시큐어코딩이 어떻게 정의되고, 수행되며, 평가되는지 비교를 통해 효과적인 시큐어코딩 활동의 이해를 돕고자 한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2010.04a
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pp.226-229
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2010
최근 프로세서가 코어 개수를 늘리는 구조로 발전함에 따라 병렬프로그래밍의 중요성이 더욱 강조되고 있다. 병렬프로그래밍에서 발생하는 공유자원에 대한 경쟁조건을 제어하기 위한 효율적인 방법으로 여러 가지 락-프리 동기화 기법이 제안되어 왔다. 그 중 소프트웨어 트랜잭션 메모리는 지금까지 하드웨어적인 방법과 소프트웨어적인 방법 등 여러 가지 방법으로 구현되었지만 여러 가지 하드웨어적인 제약과 기존의 소스코드를 수정해야 하는 문제점이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 동적 코드 변환기술을 이용한 소프트웨어 트랜잭션 메모리 기법을 제안하고 기존 구현과 비교 평가하였다.
Lee, Jin Hyub;Park, Ji Hun;Byun, Eun Young;Son, Hyun Seung;Seo, Chae Yun;Kim, R. Young Chul
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.6
no.5
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pp.229-234
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2017
Because of the invisible nature of software and the bad coding habits (bad smell) of the existing developers, there are many redundant codes and unnecessary codes, which increases the complexity and makes it difficult to upgrade software. Therefore, it is required a code visualization so that developers can easily and automatically identify the complexity of the source code. To do this, it is necessary to construct SW visualization tool based on open source software and redefine the coupling and cohesion according to the object oriented viewpoint. Specially to identify a bad smell code pattern, we suggest how to plug-in diverse parsers within our tool. In this paper, through redefining coupling and cohesion from an object oriented perspective, we will extract bad smell code patterns within source code from inputting any pattern into the tool.
Cho Byoung-Min;Noh Jin-Uk;Oh Hyun-Soo;Chang Hye-Young;Jung Min-Gyu;Lee Seung-Won;Park Yong-Soo;Woo Je-Hak;Cho Seong-Je
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2006.06c
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pp.292-294
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2006
상용 응용 소프트웨어들은 주요 정보 및 알고리즘들을 내포하고 있어, 악의적인 역공학자들에 의해 특정 소프트웨어를 decompile하여 자료구조 및 제어 흐름을 분석하려는 공격이 이루어 지고 있다. 본 논문에서는 MS 윈도우 XP 상의 Visual C++ (MFC 포함) 프로그램을 역공학 공격으로부터 보호하기 위한 데이터 obfuscator를 구현하고 그 성능을 평가한다. 구현한 obfuscator는 C++ 소스코드를 입력 받아 3가지의 데이터 obfuscation 알고리즘을 적용한 후, 이를 다시 소스코드로 재생성하는 도구로 큰 성능저하 없이 구현 가능함을 알 수 있다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2018.10a
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pp.550-553
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2018
소프트웨어 시험 후 발견된 결함을 제거하기 위해서는 먼저 해당 결함의 위치를 정확히 찾아야 한다. 결함의 위치를 찾는 작업은 많은 양의 소스코드를 검토해야 하기 때문에 많은 노력을 요구한다. 해당 노력을 줄이기 위해 슬라이싱 기법, 스펙트텀 기법, 모델 기반 기법 등 많은 기법들이 연구되었다. 하지만 이들 연구들은 결함 위치로 추정한 탐색 영역의 범위가 넓어 결과의 효과가 떨어지는 단점이 있다. 그래서 결함 위치 추정의 정확도를 높이고 결함 위치 파악의 효과를 높이기 위해 본 논문은 프로그램 소스 코드 문장에 대한 시험 케이스의 커버리지 정보, 시험의 PAss/Fail 여부, Define-Use의 관계에 있는 문장 정보를 활용하여 각 문장의 결함 의심도를 산출하는 방법을 제안한다. 제안 방법을 실험을 통하여 확인한 결과, 낮은 지역화 비용으로 결함 위치 추정을 할 수 있었다.
위성비행소프트웨어는 위성의 하드웨어와 임무 탑재체 및 서브시스템이 통합되어 궤도상에서 위성임무를 수행할 수 있도록 원격명령 및 측정데이터의 처리, 자세 및 궤도제어, 열제어, 전력제어 등의 기능을 수행한다. 위성비행소프트웨어의 개발과 같이 규모가 큰 소프트웨어는 여러 개발자가 참여해야 하고 각각의 개발자들이 작성 코드를 통합하여 빌드하고 문제 발생 시 대처하기 위하여 세부적인 설계 및 개발내용을 단계별로 문서화하는 작업이 수반되어야 한다. 기존의 위성비행소프트웨어 개발과정에서는 이러한 문서들 중 전체 위성비행소프트웨어의 단위 코드별 입출력, 수행기능 등의 상세 설계 내용을 기록하는 SDD(Software Design Description)는 개발자가 작성한 코드를 기반으로 수작업을 통하여 작성되었다. 이러한 작성방식은 작성자의 입력오류가 발생할 수도 있으며 소프트웨어 개발과 별도로 수작업이 요구되어 문서작성에 소요되는 시간적 손해가 발생하게 된다. 유럽에서는 이러한 문제점을 보완하기 위하여 C, C++, C#, JAVA, VHDL 등 다양한 언어를 사용하는 소프트웨어 개발에 적용 가능한 자동적 문서작성 도구인 Doxygen이 널리 활용되고 있다. Doxygen은 PDF, HTML, Latex, RTF 등 다양한 출력 포맷도 지원한다. 본 논문에서는 Doxygen을 활용하여 위성비행소프트웨어 개발문서의 작성 시 소요시간을 단축하고 소스코드로부터 해당 설계 내용을 추출하여 자동적으로 문서를 작성할 수 있는 방안에 대하여 소개한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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