• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2006.02a
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• pp.760-765
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• 2006

디자인 패턴의 사용은 시스템을 좀 더 유연하고, 이해하기 쉽고, 재사용 가능하게 만든다. 개발이 완료된 시스템이 명확하게 문서화가 되어 있으면, 시스템의 내부 구조를 이해하기 쉽고, 향후 유지 보수의 비용이 적게 든다. 하지만, 대부분 시스템의 경우 개발된 시스템의 문서화가 잘 되어 있지 않기 때문에, 시스템에 문제가 생겨 수정 하고자 하거나, 새로운 모듈을 추가하여 시스템의 기능을 확장하고자 할 때, 전체 소스코드를 분석하여 시스템을 이해해야 하는 어려움이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 소스코드에서 자동적으로 디자인 패턴을 인식하여 문서화를 증진시킬 수 있다. 따라서 신뢰할 만한 디자인 패턴 인식 시스템이 중요하다. 지금까지 디자인 패턴 인식 방법은 시스템의 구조적인 특징만을 이용하여 패턴을 인식하여 왔다. 그래서 본 논문은 구조적인 특징뿐만 아니라 동적인 분석, 그리고 자동학습(machine learning)에 기반하여 소스코드로부터 디자인 패턴을 인식하는 방법을 제안하고자 한다. 그리고 전 작업에서 만든 자바로 쓰여진 에이전트 개발 툴을 대상으로 실시하여 인식한 디자인 패턴에 대한 평가를 하였다.

• Proceedings of the Korea Institutes of Information Security and Cryptology Conference
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• 2002.11a
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• pp.459-462
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• 2002

기존의 개별적 보안 사항에 맞추어 서비스를 제공하는 여러 보안 솔루션들이 급변하는 네트워크 환경에 적절한 대응을 못하고 있는 실정이다. 단순한 보안 문제에 대한 특화된 솔루션에 의존을 해왔기 때문에 해당 네트워크와 시스템 환경에 맞는 적절한 대응책을 마련하지 못하고 있으며, 그 이전에 취약성 분석조차도 미비하기 때문이다. 그러므로 적절한 취약성 분식에 대한 방법론 제시가 필수적이다. 사이버 공격과 방어 메커니즘 분석을 통해 얻어지는 시스템의 각 요소들을 Modeling하고, 시뮬레이션 기법을 이용하여 취약성을 평가하고 다시 재구성하여 적용해보는 취약성 분석 방법을 기술하고자 한다. 다양한 공격들로부터 전체 시스템을 보호하고, Survivability를 증가시키기 위해서는 취약성 분석이 기반이 되어야 하며, 그 시스템은 취약성에 의한 결함이나, 공격에 의한 장애에도 불구하고, 고유의 기능을 완전하게 제공하기 위해서 지속적으로 수행되는 속성을 유지해야 할 것이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.11b
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• pp.1399-1402
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• 2002

네트워크 기반의 응용 서비스들이 다양하게 개발되고 업무 전산화로 인한 분산 컴퓨팅 환경이 확대됨에 따라 네트워크 트래픽은 증가 일로에 있다. 특히, 많은 트래픽이 집중되는 백본망에서는 제한된 자원을 효율적으로 사용하기 위하여 효과적인 트래픽 관리 방법이 요구되고 있다. 이를 위해서는 우선적으로 네트워크 트래픽의 총 양에 의한 정량적이고 단순 평면적인 정보가 아닌 네트워크 트래픽을 정밀 분석하고 특성을 파악할 수 있는 방법이 필요하며 또한 어느 한 순간의 데이터나 일괄처리 방식에 의한 분석이 아닌 실시간으로 장기적인 트래픽 측정 및 분석이 필요하다. 본 논문은 트래픽 측정방법 및 특성과 한국전력 백본망을 대상으로 네트워크 트래픽의 발원지로부터 목적지까지의 트래픽을 플로우별로 수집, 분석학 수 있는 트래픽 측정 및 분석 시스템에 대하여 기술하였다. 본 시스템은 백본망 전체의 트래픽을 지속적이며 실시간으로 이용자별, 시간대별, 프로토콜별, 응용 서비스별로 정보 추출이 가능하며 그래픽 환경과 웹 기반의 사용자 환경을 제공한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.487-489
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• 2001

현재 임베디드 시스템을 위한 객체지향 개발 방법론이 많이 제시되고 있지만, 이들 방법론에서 요구사항 분석 모델은 하드웨어와 소프트웨어를 포함하는 임베디드 시스템의 특징을 반영하지 못하고 있다. 즉, 개발하고자 하는 시스템의 경계를 명확히 하지 못하고 있다. 본 논문에서 제시하고 있는 중첩된 구조의 유즈케이스 모델에서는 하드웨어를 포함한 시스템 경계와 소프트웨어 시스템 경계를 나누고 이와 관련된 모델링 요소들-액터와 유즈케이스-을 명확히 구분한다. 명확한 시스템 경계는 시스템의 환경을 포함한 시스템을 이해하는 데 도움을 주며, 하드웨어 측면의 개발이 소프트웨어 측면의 개발에 선행하는 일반적인 임베디드 시스템 개발 과정에 적합하고, 이후 분석 과정과도 자연스럽게 연결된다. 또한 제시된 유즈케이스 모델을 이용한 모델링 절차를 제시하며, 모델의 구성요소를 효율적으로 추출할 수 있는 방법을 제시 한다.

• Review of KIISC
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• v.13 no.5
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• pp.16-23
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• 2003

최근 정보통신망을 이용한 해킹사고가 급격하게 증가하고 있으며, 그 피해의 파급효과가 매우 커지고 있다. 따라서, 해킹사고로부터 네트워크와 시스템 등의 자산을 보호하는 것이 더욱 중요해지고 있다. 크래커들은 네트워크와 시스템에 존재하는 취약점을 찾아내고, 그 취약점을 이용하여 네트워크 및 시스템에 침투하여 악의적인 행동을 한다. 정보통신망에 대한 취약점 분석$.$평가에서는 네트워크 및 시스템에 존재하는 기술적, 관리적, 물리적 취약점을 분석하고, 각각의 취약점을 이용한 침투의 가능여부와 피해 파급효과에 대한 위험도 평가를 수행한다. 취약점 분석$.$평가를 수행함으로써 대상 기관에 적합한 보안대책을 수립 및 적용하여 해킹사고를 사전에 예방하고, 사고 발생시 적절히 대응할 수 있도록 한다. 본 논문에서는 정보통신망 취약점 분석$.$평가 방법론을 제시하고자 한다.

• Journal of Information Technology Application
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• v.1 no.3_4
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• pp.133-152
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• 1999

생산 시스템은 일반적으로 규모가 크고 복잡하며 동시 발생적인 특성을 가지는 경우가 많다. 이러한 특징은 시스템의 행태를 사전에 분석하고 시뮬레이션하기 위한 모델링에 많은 어려움을 가져오게 한다. 본 논문은 이러한 어려움을 해결하기 위하여 객체지향 페트리네트를 이용한 생산시스템 모델링 및 분석 도구를 제사한 것이다. 기본적인 구조는 페트리네트를 객체의 개념으로 구성하는 것이다. 객체의 개념으로 페트리네트를 구성하고 시스템의 행태는 객체간의 메시지 교환과 객체내의 행태로 표현된다. 시스템 분석에 있어서는 객체간의 메시지 전달관계와 객체내의 행태 분석 등이 가능하다. 대상 시스템이 객체의 클래스 개념으로 구성되기 때문에 복잡도가 많이 감소될 수 있다. 특히 본 논문에서는 상속성의 개념을 객체 지향 페트리네트에서 어떻게 구현할 것인가에 대한 방법과 분석 방법이 제시되었다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.25 no.6
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• pp.592-599
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• 2015

In big data environment, we need new approach for big data analysis, because the characteristics of big data, such as volume, variety, and velocity, can analyze entire data for inferring population. But traditional methods of statistics were focused on small data called random sample extracted from population. So, the classical analyses based on statistics are not suitable to big data analysis. To solve this problem, we propose an approach to efficient big data analysis. In this paper, we consider a big data analysis using principal component analysis, which is popular method in multivariate statistics. To verify the performance of our research, we carry out diverse simulation studies.

• Proceedings of the Korea Association of Information Systems Conference
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• 2004.11a
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• pp.175-181
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• 2004

최근 많은 기업들의 경영층 및 정보화 담당자들이 BSC의 도입 필요성을 인식하기 시작하고 있다. 그러나 아직까지 최고경영층의 관심 및 지원 부족, 경영층 요구정보 분석의 어려움 및 낮은 질의 정보 제공, 적절한 BSC 개발 기술의 선정 실패 등으로 많은 기업에서 BSC 도입에 실패하고 있는 실정이다. 본 논문에서는 과거 전통적 경영성과측정 방법의 한계점과 BSC 모델의 장점 및 단점을 분석하고, 이를 토대로 성공적인 BSC 기반 경영성과관리시스템을 구축할 수 있는 구축방법론을 제시하고자 한다. 본 논문에서 제시하는 BSC 기반 경영성과관리시스템의 구축 방법론은 (1) 전사 비전/전략 수립, (2) 경영방침/사업계획 수립, (3) 핵심성과요인(CSF) 및 주요성과지표(KPI) 도출, (4) 시스템 구현 단계의 4단계로 각성되어 있다. 본 논문에서 제시된 BSC 기반 경영성과관리 시스템의 구축 방법론의 유효성(Usefulness)을 입증하기 위하여 에너지 기업인 'K'사를 대상으로 사례연구를 수행하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10a
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• pp.751-753
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• 2004

XML 문서를 변환하는 목적은 하나의 어플리케이션에서 사용되는 XML 문서가 다른 어플리케이션에서 재 사용될 경우, 사용자에게 동일한 정보를 제공하는데 있다. 문서를 변환하기 위해서는 변환 규칙을 정의해야 한다. 변환 규칙을 생성하기 위해서는 엘리먼트의 정보를 분석하여야 하는데 한 가지 방법으로는 엘리먼트의 정보를 분석하기 어렵다. 그러므로 본 논문은 변환 규칙을 생성하기 위한 엘리먼트 분석으로 다수의 방법을 사용할 수 있는 XSLT 편집기를 제안한다. 본 시스템은 XML의 구조적 특성인 엘리먼트의 포함 관계와 플러그인 방식으로 유사 엘리먼트를 분석하여 사용자에게 제공하는 방법을 보인다. XML의 엘리먼트 구조는 엘리먼트가 표현하고 있는 정보간의 구조와 동일한 구조로 포함되어 있다. 또한, 플러그인 방식 포함할 수 있는 모듈로는 문법적 특성을 이용한 방법을 포함하거나. semantic web의 정보를 이용하는 방법을 추가할 수 있다 또한 기존의 XSLT 처리기를 내장하고 있어 XSLT 문서를 변환 XML에 적용하여 피 변환 XML 문서를 생성할 수 있다. 제안하는 시스템은 기존의 사용자가 사용 패턴을 분석하여 엘리먼트를 분석하고 변환 규칙을 기술하는 방법과 달리 유사한 엘리먼트에 대한 정보를 사용자에게 제공하는 장점이 있다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2001.09a
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• pp.833-836
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• 2001

본 논문에서는 한국어 음성인식 시스템의 성능 향상을 위해 청각 주파수 분해능을 가진 MEL-LPC Cepstrum을 음소단위의 HMM(Hidden Markov Model)을 기반으로 하는 인식 시스템에 적용하여 그 결과를 비교 검토하였다. 선형예측(LP) 분석 후에 후처리로서 주파수를 왜곡시킨 LPC-MEL 분석이 계산량이 적고 효과적이라 일반적으로 많이 사용되고 있으나 주파수 분해능은 많이 개선되지 않는다. 따라서 본 논문에서는 주파수 분해능을 개선하기 위해, 원 음성신호로부터 직접적으로 멜주파수로 왜곡시킨 후 선형 예측 분석을 수행하는 MEL-LPC 분석방법을 이용한 음소기반의 화자 독립 음성인식 시스템을 구성하여 기존의 LPC-MEL 분석방법과 비교실험을 통하여 MEL-LPC 분석방법의 유효성을 검토하였다. 실험에 사용한 음성 데이터베이스는 음소 및 단어 인식실험에서는 ETRI 445단어 DB, 연속 숫자음인식 실험에서는 KLE 4연속 숫자음 DB를 사용하였다. 화자 독립 음소인식 실험의 경우, 묵음을 제외한 47개의 유사 음소에 대하여 4상태 3출력의 Left-to-Right 모델을이용하였다. 단어 및 연속 숫자음 인식 실험의 경우, 유한상태 네트워크에 의한 OPDP법을 이용하였다. 화자 독립 음소, 단어 및 4연속 숫자음 인식 실험결과, 기존의 LPC-MEL Cepstrum을 사용한 경우보다 MEL-LPC Cepstum을 사용한 경우가 더 높은 인식률을 나타내어 한국어 음성인식 시스템에서 MEL-LPC 분석방법의 유효성을 확인할 수 있었다.