리팩토링은 내부적으로는 시스템의 품질을 개선하고, 외부적으로는 시스템의 기능을 유지하는 일종의 소프트웨어를 변경하는 과정이다. 이러한 리팩토링을 적용하여 기존 소스코드를 개선하기 위해서는 개선할 사항이 무엇인지를 아는 것이 우선이다. 이를 위해 Martin Fowler와 Kent Beck은 코드속의 나쁜 냄새(코드스멜)를 식별할 수 있는 방법을 제시 하였다. 또한 코드스멜을 탐지하고 어디에 어떤 리팩토링을 적용할 것인가를 결정하는 문제와 관련된 몇몇 연구가 발표되었다. 그러나 이러한 연구들은 코드스멜에 대한 명확한 표현이 부족하거나 한정된 코드스멜만을 탐지하는 단점이 있다. 그리고 리팩토링을 적용할 경우 행위보존을 위한 선행조건들의 표현방법이 리팩토링 절차에 포함되어 있거나 정형화되지 않아 행위보존의 모호함이 발생되는 단점을 가지고 있다. 이에 본 논문에서는 OCL을 이용하여 코드스멜의 정보를 정확히 명세화하고, OCL 번역기를 통해 코드스멜을 자동으로 탐지하여 리팩토링하는 프레임워크를 제안한다. 또한 적용사례를 통하여 자바소스코드속의 코드스멜을 OCL로 명세화하여 자동탐지하고, 리팩토링을 적용해 봄으로써 활용성과 효용성을 검증해본다.
시간정보는 정보 추출, 질의응답 시스템, 자동 요약과 같은 자연언어 처리 응용분야에서 중요한 역할을 한다. 사건 탐지 및 추적 분야에서는 기사의 발행일이 기사간 유사도 계산에 많이 사용되고 있지만 그 유용성에는 한계가 있다. 본 연구에서는 사건 탐지 및 추적 시스템의 성능을 향상시키기 위해서, 한국어 신문기사를 대상으로 비교적 간단한 자연언어 처리 기술을 사용해서 시간정보를 추출하는 방법을 개발하였다. 시간표현 어구를 추출하기 위해 품사패턴과 어휘사전이 사용되었고, 추출된 시간표현 어구는 정규화 과정을 통해 특정 시각 또는 기간으로 변환되었다. 실험을 통해 시간표현 추출과정의 정확도를 측정하였고, 기사에서 자동으로 추출된 시간을 사용함으로써 사건 탐지 및 추적 시스템의 성능을 향상시킬 수 있었다.
대한민국에서 건설업은 타 업종들과 비교하여 안전사고의 위험성이 가장 높게 나타난다. 따라서 건설업 내 안전성 향상을 도모하기 위해 여러 연구가 예전부터 진행이 되어 왔고, 본 연구에선 건설현장 영상 데이터를 기반으로 물체 탐지 및 분류 알고리즘을 이용해서 효과적인 안전모 자동탐지 시스템을 구축하여 건설현장 노동자들의 안전성 향상에 기여하고자 한다. 본 연구에서 사용된 알고리즘은 Convolutional Neural Network (CNN) 기반의 물체 탐지 및 분류 알고리즘인 Region-based Fully Convolutional Networks (R-FCN)이고 이를 Transfer Learning 기법을 사용하여 딥러닝을 실시하였다. ImageNet에서 수집한 1089장의 사람과 안전모가 포함된 영상으로 학습을 시행하였고 그 결과, 사람과 안전모의 mean Average Precision (mAP)은 각각 0.86, 0.83로 측정되었다.
침입 탐지 기법에 있어서 finite automata 를 통해 정상 행위를 프로파일링 하는 연구들이 많이 진행되어 왔으나, 자동으로 간결한 형태의 오토마타를 생성하는 것이 매우 어려웠다. 이 논문에서는 많은 침입 탐지 기법의 데이터 소스로 사용되고 있는 시스템 콜을 이용하여 자동으로 finite automata 를 생성하고, 여기에 언어 압축 알고리즘을 이용하여 오토마타를 압축하고 일반화 시킴으로써 다양한 프로세스의 행위들을 프로파일링 하도록 하였다. 제안된 알고리즘을 통해 모델링한 후 정상 행위와 비정상 행위를 가지고 실험을 한 결과 이들 사이에는 많은 수치적인 차이가 있음을 발견하였고, 이 결과를 바탕으로 침입을 탐지하는 것도 충분히 가능함을 알 수 있었다.
일반적으로 방사선 의사들(radialogists)이 폐 노쥴(pulmonary nodule)을 탐지하는 데는 실제적으로 30%의 실패율을 가진다고 알려져 있다. 만약 자동화된 시스템이 체스트 영상에서 의심스런 노쥴들의 위치들을 방사선 의사에게 알려줄 수 있다면 잘못 판단되는 노쥴들의 수를 잠재적으로 줄일 수 있다. 우리는 형태학적 필터들(morphological filters)과 두가지 특징-추출(feature-extraction) 기술들을 포함하는 컴퓨터 자동 처리 시스템을 구현하였다. 본 시스템에서는 첫째로 형태학적 필터 (morphological filtering)처리를 행한다. 이 과정은 원래의 영상에 침식(erosion)과 확장(dilation)을 연이어서 행하는 것으로 처리가 어려운 X 선 영상을 좀 더 다루기 쉬운 상태로 바꿔주는 역할을 하게 된다. 둘째는 일차적으로 노쥴로서 컴퓨터에 선택된 의심 부분에 가해주는 특징-추출 테스트로서 이 작용은 노쥴로 감지되었으나 실제로는 노쥴이 아닌 경우인false-positive 감지들을 줄이기 위해서 사용된다. 그리하여 본 시스템은 노쥴의 정확한 판독이 어려운 폐의 X선 영상에 적용되어 false-positive 들을 효과적으로 줄임으로써 보다 효율적인 폐 노쥴의 탐지를 가능하게 하였다.
일반적으로 방사선 의사들(radialogists)이 폐 노쥴(pulmonary nodule)을 탐지하는 데는 실제적으로 30%의 실패율을 가진다고 알려져 있다. 만약 자동화된 시스템이 체스트 영상에서 의심스런 노쥴들의 위치들을 방사선 의사에게 알려줄 수 있다면 잘못 판단되는 노쥴들의 수를 잠재적으로 줄일 수 있다. 우리는 형태학적 필터들(morphological filters)과 두가지 특징-추출(feature-extraction) 기술들을 포함하는 컴퓨터 자동 처리 시스템을 구현하였다. 본 시스템에서는 첫째로 형태학적 필터(morphological filtering) 처리를 행한다. 이 과정은 원래의 영상에 침식(erosion)과 확장 (dilation)을 연이어서 행하는 것으로 처리가 어려운 X 선 영상을 좀 더 다루기 쉬운 상태로 바꿔주는 역할을 하게 된다. 둘째는 일차적으로 노쥴로서 컴퓨터에 선택된 의심 부분에 가해주는 특징-추출 테스트로서 이 작용은 노쥴로 감지되었으나 실제로는 노쥴이 아닌 경우인 false-positive 갑지들을 줄이기 위해서 사용된다. 그리하여 본 시스템은 노쥴의 정확한 판독이 어려운 폐의 X 선 영상에 적용되어 false-positive 들을 효과적으로 줄임으로써 보다 효율적인 폐 노쥴의 탐지를 가능하게 하였다.
최근 네트워크 공격 기술이 날로 발전함에 따라 각 시스템에서 노출된 취약성이 패치되기 전에 네트워크 환경을 위협하는 zero-day 공격이 최대 이슈로 등장하고 있다. 본 고에서는 zero-day 위협에 대응하기 위해서, 활발하게 진행되고 있는 탐지 시그니처 자동 생성 기술에 대한 최근 연구 동향에 대해 소개하고, 이러한 기존 연구 및 기술들의 단점을 보완하기 위해 개발되고 있는 하드웨어 기반 고성능, 시그니처 자동 생성 시스템을 포괄하는 네트워크 보안 지능화 기술을 소개한다. 그리고 생성된 탐지 시그니처를 타 보안 솔루션들과 공유하기 위한 운영 프레임워크를 제안하고, 생성된 시그니처를 공유하기 위해 사용하는 시그니처 생성 교환프로토콜과 메시지 교환 형식을 정의한다. 이러한 지능화대응 기술을 활용함으로써 zero-day 공격에 대해 초기에 탐지하고 신속하게 대응하여 네트워크 인프라를 보호하는 효과를 기대할 수 있다. 또한, 체계적인 보안 정책 관리를 통하여 향후 발생할 네트워크 위협 공격들에 대해서도 빠르게 대응할 수 있도록 하여 국가적인 차원에서의 효과적인 방어체계를 구축하는데 기여할 것이다.
무작위 SQL 삽입 공격 등을 통해 웹서버 해킹 사례가 꾸준히 증가하고 있으며, 대부분의 해킹된 웹서버는 난독화된 자바 스크립트 코드가 웹페이지에 삽입되어 악성코드 경유/유포지로 악용되고 있다. 본 논문에서는 난독화된 자바 스크립트 복원 및 취약한 ActiveX 생성에 사용되는 주요 함수에 대해 후킹 기술을 적용한 브라우저를 이용해서 난독화된 스크립트를 자동으로 해독하고, 악성코드 경유/유포지로 악용되는 웹 서버를 탐지할 수 있는 기술을 제안한다. 또한 제안 기술을 프로토타입 시스템으로 구현하고, 악성 URL 공유 사이트를 통해 수집한 난독화된 자바 스크립트 샘플 분석을 통해 제안한 기술이 높은 악성코드 경유/유포지 탐지율을 보이는 것을 증명한다.
본 논문에서는 스마트 홈 기반 노약자 응급상황 탐지 및 대응 시스템을 설계하였다. 2 개의 레이다 센서를 활용하여 센서 데이터를 분석하고 분류하며, 사용자의 상태를 취침, 외출, 응급상황 총 3 가지 경우로 식별한다. AWS 서버의 데이터베이스를 통해 응급상황 및 낙상 감지 이력을 축적하여 맞춤형 서비스를 제공한다. 어플리케이션을 통해 응급상황 자동 신고 접수와 센서 오작동시 자동 신고 접수 수동 취소 기능을 제공하는 응급상황 탐지 및 대응 시스템을 소개한다.
가압 경수로는 원통형의 원자로 용기 안에서 핵물질을 반응시켜 고온$\cdot$고압의 물을 생성하는데 이 원자로 용기는 환형 주조물들을 서로 용접하여 만들어진다. 이 원자로 용기의 건전성을 확인하기 위해서는 용접부위에 결함이 발생되었는지를 주기적으로 정확하게 검사해야 한다. 한국원자력연구소는 원자력발전소의 핵심 기기인 원자로 용기의 용접부 결함을 수중에서 자동으로 검사, 탐지할 수 있는 $\ulcorner$원자로 자동 탐상 시스템$\lrcorner$을 개발하여, 울진 원전 6호기용 원자로 용기에서 실증 실험을 수행하였다. 이 원자로 자동 탐상 시스템은 물방개처럼 생긴 수중 탐상 로봇이 그 핵심으로서 이 로봇은 원자로 용기의 내벽을 타고 다니면서 수중 초음파 검사를 수행할 수 있는 획기적인 시스템이다. 본고에서는 개발된 원자로 자동 탐상 시스템을 소개하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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