소프트웨어 버스마크 기법은 도용이 의심되는 소프트웨어의 소스 코드를 얻을 수 없을 때 사용할 수 있는 소프트웨어 도용 탐지 기법이다. 이 기법은 프로그램의 바이너리나 자바 클래스 파일에서 프로그램 고유의 특징인 버스마크를 추출한 다음 프로그램간 버스마크 유사도 측정을 통해 도용을 탐지한다. 이 논문에서는 선행 연구된 k그램 버스마크 기법에 연산자 요약이라는 아이디어를 접목한 연산자 요약 k그램 버스마크 기법을 제안한다. 연산자 요약이란 연산자 우선순위가 같은 연산자의 JVM 명령어를 묶어 요약번호로 나타내는 것이다. 연산자 요약 k그램 버스마크 기법은 연산자 요약과 제어 흐름을 고려하여 생성한 연속된 k개의 요약번호 시퀀스 집합을 버스마크로 정의한다. 버스마크를 평가하기 위해 선택 정렬 메소드와 버블 정렬 메소드를 대상으로 신뢰도 실험과 강인도 실험을 하였다. 실험 결과 연산자 요약 k그램 버스마크 기법이 선행 연구된 Tamada 버스마크 기법과 k그램 버스마크 기법보다 높은 신뢰도와 강인도를 보였다.
이 연구에서는 이용자가 여러 곳에 분산되어 있는 문서들을 일일이 보지 않고 하나의 요약문에서 쉽게 질의에 맞는 답을 찾을 수 있는 가장 효율적인 방안을 제시하고자 하였다. 이를 위해, 클러스터링 기법, 단락확장 기법, 두 기법의 특성을 반영한 혼합 기법 등 세 가지 복수문서 요약 기법의 성능을 평가하는 실험을 수행하였다. 요약기법 평가 기준으로는 요약 정확률과 요약문내 정보 중복도를 적용하였다. 실험결과 이용자 질의에 따라 여러 문서를 요약하는 최적 기법으로 문장검색을 기반으로 한 순차적 단락확장 기법을 제안하였다. 순차적 단락확장은 특히, 용약의 대상이 되는 문서가 대용량인 환경에서 정확한 정보를 찾아 요약문을 생성하는 성능이 가장 우수한 것으로 나타났다.
요약화일을 병렬로 처리하기 위해서는 효과적인 요약화일 분산 기법이 요구된다. Hamming Filter에서 분산 기법으로 이용되는 선형코드분산기법(LCDM)은 대부분의 경우 우수한 분산 성능을 갖지만 정적 특성 때문에 요약이 편중될 경우 요약화일을 균등하게 분산하기 어렵다. 또한 제한된 확장성과 비결정성(non-determinism)과 같은 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 LCDM의 문제점을 해결하는 새로운 요약화일 분산 기법인 내적 기법(inner- product method)을 제안한다. 내적 기법은 요약의 내적에 의해 계산되는 요약 차이(signature difference)를 기반으로 하여 요약화일을 동적으로 분산한다. 다양한 데이타 작업부하에서 모의 실험을 통해 내적 기법이 LCDM보다 우수함을 보인다.
본 논문에서는 웹 검색엔진에서 일반적으로 사용하는 문서요약에 대한 연구로써 문서 내에 있는 문장들의 꼭짓점을 연결하는 완전그래프기법을 도입하여 요약내용을 좀 더 간결하고 함축하게 하는 통계요약기법을 제안했다. 이 요약기술을 지금까지 통계 문서요약기술에서 우수하다고 판단된 클러스터링 기법과 MMR 기법 등과 비교하였다. 특히, 요약 성능을 평가하기 위하여 인위적으로 요약된 요약문을 기준으로 한 각 요약기법들의 FScore값들과 비교하였다. 이 기술들 중에서 완전그래프기법이 약 $30\%$정도 성능향상을 보였다.
추출 요약(Extractive summarization)은 문서내에 주요한 요약정보가 되는 문장 또는 단어를 추출하여 요약을 생성하는 기법이다. 딥러닝 기법들이 많이 발전하면서 요약 기법에도 sequence-to-sequence와 같은 많은 시도들이 있었지만 대부분의 방법론들은 딥러닝의 모델 구조관점으로 접근하거나 요약에 있어서 단순히 입력 텍스트를 넣고 알고리즘이 처리하는 머신 리딩(Machine reading)관점으로 접근한다. 텍스트 요약 태스크 자체는 사람이 텍스트에 대한 정보 파악을 요약문을 통해 빠르게 하고 싶은 궁극적인 목표가 있으므로, 사람이 텍스트 요약에 필요한 인지처리과정을 반영할 필요가 있다. 결국, 기존의 머신 리딩보다는 휴먼 리딩(Human reading)에 관한 이해와 구조적 접근이 필요하다. 따라서 본 연구는 휴먼 리딩을 위한 인지처리과정을 위해 아이트래킹 데이터 기반의 새로운 추출 요약 모델을 제안한다.
본 논문에서 제안된 스패닝 트리 토폴로지 요약기법은 모든 경로를 찾는 대신 홉 카운트 기반의 깊이 우선 방식을 사용하여 효율적으로 다중 경로를 탐색할 수 있도록 하였다. 이를 위해 토폴로지 요약 정보를 줄이고 다중링크 요약에 유연성을 부여하기 위하여 대역폭과 지연의 한 쌍으로 구성된 두 개의 라인 세그먼트를 이용하는 수정된 라인 세그먼트 기법을 제안하였다. 그리고, 이를 기존의 스패닝 트리 토폴로지 요약에 적용한 효율적인 토폴로지 요약기법을 제안하였다. 제안된 기법의 성능을 평가하기 위해 기존의 스패닝 트리 기법과 호 성공율, 접근시간 및 크랭크 백 율에 대하여 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 비교 분석하였다. 시뮬레이션 분석결과 제안된 스패닝 트리 토폴로지 요약 기법이 기존의 기법보다 성능이 향상됨을 알 수 있었다.
텍스트를 이용하는 새로운 데이타베이스 응용을 효율적으로 지원하기 위해 여러 가지 텍스트 검색 기법이 연구되었으며, 이러한 연구 가운데 효율적인 검색 기법으로 요약 화일 (signature file) 방법이 제안되었다. 그러나 이러한 연구는 모두 영문 텍스트를 위한 연구이며, 한글 텍스트를 위한 요약 화일 기법에 관한 연구는 거의 전무한 상태이다. 따라서 본 논문에서는 한글의 특성에 맞는 요약 화일 기법을 설계하고 아울러 제안한 기법의 실용성과 타당성을 검토한다.
본 논문에서는 simple node 토폴로지의 망 정보를 효율적으로 요약함으로써 망에서의 호 성공률, 액세스 타임을 향상시켜 망의 전체적인 QoS를 향상시키기 위한 토폴로지 요약 기법을 제안하였다. 제안된 기법에서는 대역폭과 지연 파라미터를 중심으로 라인 세그먼트를 이용하여 경계노드 사이의 다중 경로 정보를 요약함으로써 토폴로지 요약 정보를 줄이고 다중링크 요약에 유연성을 부여하여 망의 성능을 향상시킬 수 있었다. 제안된 기법의 성능을 평가하기 위해 기존의 simple node 토폴로지 요약 기법과 호 성공률, 접근시간에 대하여 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 비교 분석하였다.
소프트웨어의 유지보수 단계에서 소프트웨어의 버그 리포트는 개발자에게 유용한 정보를 제공한다. 개발자들은 버그 수정이나 변경 내역 열람 등 다양한 작업을 위해 버그 리포트를 열람한다. 하지만, 대화 형식으로 작성되는 버그 리포트의 특징 때문에 버그 리포트는 종종 매우 길거나 장황하여 이를 읽고 이해하기 어려운 경우가 많다. 이러한 문제점을 해결하기 위한 방법으로 버그 리포트의 요약문을 자동으로 생성하는 기법을 제안하였고, 다양한 관련 연구가 진행되었다. 그러나, 기존에 제안된 버그 리포트 요약 기법들은 버그 리포트만의 고유한 특성들을 활용하지 않는 경우가 많다. 본 연구에서는 버그 리포트들 사이의 중복(duplicates), 의존(depends-on), 역의존(blocks) 관계들을 이용한 PageRank 알고리즘 기반 버그 리포트 요약 기법을 제안한다. 실험 결과 제안 기법이 기존 버그 리포트 요약 기법보다 요약 품질과 적용 범위 측면에서 뛰어남을 확인하였다.
요약화일 기법은 대규모 데이터베이스 응용에서 효율적인 색인 기법으로 알려져 있으며 최근에는 보다 빠른 검색을 위해 병렬 요약화일 기법이 제안되고 있다. 본 논문에서는 효율적으로 병렬 처리를 할 수 있는 수직 분할 병렬 요약화일(Vertically-partitioned Parallel Signature File, VPSF) 기법을 제안한다. 본 VPSF는 동적인 환경에 잘 적응하도록 신장해싱을 이용하며, 검색의 효율성을 위해 프레임 슬라이스 기법을 사용한다. 실행의 편중을 없애기 위해 요약을 수직으로 분할하여 레코드를 프로세싱노드에 저장함으로써 병렬처리를 수행한다. 뿐만 아니라, 본 논문에서는 VPSF의 효율성을 보이기 위해 성능평가 모델을 제시하고, 실제의 레코드 집합을 가지고 실험을 실시하여 검색시간, 부가저장공간, 삽입시간에 대해 성능을 평가한다. 또한 레코드 집합의 분포에 다른 성능을 평가하기 위해 표준편차를 반으로 줄인 반 정규분포와 두 배로 크게 한 정규분포에 대한 성능평가를 실시한다. VPSF기법은 기존의 병렬 요약화일 기법들과 비교할 때, 실제 레코드 집합의 정규분포에서 기존의 Hamming filter 보다 평균 40% 정도 검색성능이 개선된다. 반 정규분포에서는 Hamming filter 보다 약 50% , HPSF보다 약 20% 정도 개선된 검색 성능을 보인다. 뿐만 아니라, 부가 저장공간 및 삽입시간에도 기존의 방법들보다 좋은 성능을 보인다. 일반적으로 VPSF는 데이터베이스의 레코드 크기가 서로 비슷할 때 그리고 데이터베이스의 크기가 클수록 우수한 검색 성능을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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