• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.605-607
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• 2018

본 논문에서는 음절 임베딩과 양방향 LSTM-CRF 모델을 이용한 한국어 문장 자동 띄어쓰기 시스템을 제안한다. 문장에 대한 자질 벡터 표현을 위해 문장을 구성하는 음절을 Unigram 및 Bigram으로 나누어 각 음절을 연속적인 벡터 공간에 표현하고, 양방향 LSTM을 이용하여 현재 자질에 양방향 자질들과 의존성을 부여한 새로운 자질 벡터를 생성한다. 이 새로운 자질 벡터는 전방향 신경망과 선형체인(Linear-Chain) CRF를 이용하여 최적의 띄어쓰기 태그 열을 예측하고, 생성된 띄어쓰기 태그를 기반으로 문장 자동 띄어쓰기를 수행하였다. 문장 13,500개와 277,718개 어절로 이루어진 학습 데이터 집합과 문장 1,500개와 31,107개 어절로 이루어진 테스트 집합의 학습 및 평가 결과는 97.337%의 음절 띄어쓰기 태그 분류 정확도를 보였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권4호
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• pp.115-124
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• 2021

기능 블록 다이어그램(Function Block Diagram, FBD) 프로그램이 안전 필수 시스템 구현에 널리 사용되면서 FBD 프로그램에 대한 효과적인 테스트가 중요해졌다. 뮤테이션 테스팅은 오류 기반 테스팅 기술로, 오류 탐지에 매우 효과적이지만 비용이 많이 든다. 본 연구에서는 FBD 프로그램 테스터를 지원하기 위한, FBD 프로그램 대상 자동 뮤턴트 생성기를 제안한다. MuGenFBD 도구는 뮤턴트 생성 비용과 동등 뮤턴트 문제를 고려하여 설계되었다. MuGenFBD 도구의 성능을 평가하기 위해 실제 산업 사례에 대한 실험을 수행한 결과, MuGenFBD를 활용하여 뮤턴트 생성 시 동등 뮤턴트를 생성할 비율이 낮으며 적은 비용으로 FBD 프로그램 대상 뮤턴트를 효과적으로 자동 생성할 수 있음을 확인하였다. 제안하는 도구는 FBD 프로그램에 대한 뮤테이션 분석 및 뮤테이션 충분성 기준을 만족시키는 테스트 생성을 효과적으로 지원할 수 있다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.531-536
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• 2002

본 연구는 유전자 알고리즘을 IDS에 적용된 오용 탐지 기법을 처음으로 제안하고 구현한 점에서 의미가 있다. 세계적인 대회인 KBD 콘테스트의 데이터를 사용하여 실험하였으며, 그에 따른 가능한 한 같은 환경 하에서 실험을 실시하였다. 실험은 레코드집합을 하나의 유전자로, 즉 하나의 공격패턴으로 간주하고 유전자 알고리즘을 활용하여 진화 시켜 침입 패턴,즉 침입 규칙(Rules)을 생성한다. 데이터 마이닝 기법중 분류(Classification)에 초점을 맞추어 분석과 실험을 하였다. 이 데이터를 중심으로 침입 패턴을 생성하였다. 즉, 오용탐지(Misuse Detection) 기법을 실험하였으며, 생성된 규칙은 침입데이터를 대표하는 규칙로 비정상 사용자와 정상 사용자를 분류하게 된다. 규칙은 "Time Based Traffic Model", "Host Based Traffic Model", "Content Model" 이 세가지 모듈에서 각각 상이한 침입 규칙을 생성하게 된다. 규칙 생성의 지속적인 업데이트가 힘든 오용탐지 기법에 지속적으로 성장하며 변화해 가는 규칙을 자동적으로 생성하는 시스템으로서, 생성된 규칙은 430M Test data 집합에서 테스트한 결과 평균 약 94.3%의 탐지율을 보였다. 테스트한 결과 평균 약 94.3%의 탐지율을 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 가을 학술발표논문집 Vol.34 No.2 (B)
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• pp.232-237
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• 2007

컴퓨터 시스템의 설계는 알고리즘 수준의 모델링에서부터 시제품 수준까지 시스템을 구체화해 나가는 일련의 과정이다. 시스템 구현의 구체화 과정에는 단순하고 반복적인 구현이 많이 포함되며, 이 과정에서 많은 오류가 발생한다. 이러한 오류는 개발자가 알고리즘 수준에서는 드러나지 않는 복잡하고 아키텍처 의존적인 하드웨어-소프트웨어 동기화 메커니즘의 개발과 같은 시스템 구현의 구체화 과정을 모두 떠안고 있기 때문에 발생하는 것이다. 이 논문에서는, 이러한 문제를 극복하기 위하여, 알고리즘을 데이터 플로우로 모델링하면 이로부터 합성 가능한 하드웨어 플랫폼과 동기화 로직, 그리고 동기화를 위한 드라이버 소프트웨어 일제를 자동 생성하는 설계 과정을 제시하고자 한다. 제시된 설계 과정은 자체 개발한 통합 설계 도구 상에 구현되었으며, 이를 통해서 개발된 H.263 디코더 예제를 상용의 RTL 통합 시뮬레이션 도구인 Seamless CVE와, SoC 프로토타이핑 환경인 Altera Excalibur 시스템 상에서 테스트하여 그 완성도를 검증하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제9권8호
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• pp.229-234
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• 2020

본 논문은 임베디드 소프트웨어에 대한 Concolic 테스팅을 효과적이고 효율적으로 지원하기 위해 임베디드 타겟(target) 시스템과 호스트(host) 시스템의 분산적이고 동시적으로 테스트 생성을 위한 작업을 수행하는 Concolic 테스팅 도구의 설계와 구현 사례를 소개한다. 소개하는 테스트 케이스 생성 도구는 Concolic 테스팅 과정 중 (1) 임베디드에 종속적인 특성을 갖는 테스트검증 대상 프로그램의 실행 부분은 임베디드 타겟 시스템에서 수행하고, (2) 시스템에 비종속적인 실행 부분인 탐색 전략, 제약식 해법기 실행 과정은 계산성능이 좋은 호스트 시스템에 분산하고, 독립적인 단계를 동시적으로 실행하도록 기존 Concolic 도구를 개선하였다. Arm Cortex A54 아키텍쳐의 임베디드 타겟 시스템과 x86-64 아키텍쳐의 호스트 시스템을 대상으로 본 기법을 구현하여 오픈소스 C 프로그램의 Grep, Busybox Awk, Busybox Ed를 대상으로 실험한 결과, 기존 도구 보다 1.59~2.64배 테스트케이스 생성속도가 향상됨을 확인할 수 있었다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제5권4호
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• pp.165-170
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• 2016

안드로이드 어플리케이션은 인텐트를 이용하여 다른 어플리케이션의 컴포넌트를 호출하여 실행시킬 수 있다. 하지만 컴포넌트들 사이의 상호작용이 정상적으로 처리되지 않으면 잘못된 컴포넌트가 실행되거나 전화 수신과 같은 시스템 브로드캐스트를 처리하지 못하는 문제점이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 이와 같은 상호작용 문제점을 검사하기 위해 서로 연동하여 동작하는 어플리케이션들로부터 컴포넌트 기반의 다이어그램들을 생성하고 이를 하나의 병합된 다이어그램으로 변환하여 테스트 시나리오를 생성하는 방법을 제안한다. 제안된 방식은 기존의 테스팅 기법에서 고려하지 못한 어플리케이션간의 상호작용 검사를 효율적으로 수행할 수 있다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제2권10호
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• pp.679-690
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• 2013

사용자가 원하는 프로그램을 자유롭게 설치/삭제 할 수 있는 특징을 가진 스마트폰의 등장으로 인해, 수많은 개발자들이 스마트폰 애플리케이션 개발 시장에 뛰어들면서 좋은 애플리케이션을 빨리 개발하려는 경쟁이 더욱 치열해지고 있다. 그러나 안드로이드 환경은 애플리케이션 개발 및 배포 절차가 간단하여 누구나 쉽게 개발에 참여할 수 있어서 충분히 검증되지 않은 애플리케이션들이 배포될 가능성이 높다. 따라서 적은 부담으로 안드로이드 기반의 애플리케이션을 검증할 수 있는 체계적인 방법이 필요하다. 이에 본 논문에서는 안드로이드 애플리케이션을 위한 GUI 기반의 테스트 시나리오 자동 생성 방법을 제시한다. 자동화된 테스트 시나리오 생성을 통해 테스트에 소요되는 시간을 줄임으로써 테스트 단계에서의 생산성을 향상시킬 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.541-544
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• 2023

LLM(Largescale Language Model)의 성능 향상을 위한 비용 효율적인 방법으로 ChatGPT, GPT-4와 같은 초거대 모델의 output에 대해 SLM(Small Language Model)을 finetune하는 방법이 주목받고 있다. 그러나, 이러한 접근법은 주로 범용적인 지시사항 모델을 위한 학습 방법으로 사용되며, 제한된 특정 도메인에서는 추가적인 성능 개선의 여지가 있다. 본 연구는 특정 도메인(Writing Assistant)에서의 성능 향상을 위한 새로운 방법인 Self-Guided Approach를 제안한다. Self-Guided Approach는 (1) LLM을 활용해 시드 데이터에 대해 도메인 특화된 metric(유용성, 관련성, 정확성, 세부사항의 수준별) 점수를 매기고, (2) 점수가 매겨진 데이터와 점수가 매겨지지 않은 데이터를 모두 활용하여 supervised 방식으로 SLM을 미세 조정한다. Vicuna에서 제안된 평가 방법인, GPT-4를 활용한 자동평가 프레임워크를 사용하여 Self-Guided Approach로 학습된 SLM의 성능을 평가하였다. 평가 결과 Self-Guided Approach가 Self-instruct, alpaca와 같이, 생성된 instruction 데이터에 튜닝하는 기존의 훈련 방법에 비해 성능이 향상됨을 확인했다. 다양한 스케일의 한국어 오픈 소스 LLM(Polyglot1.3B, PolyGlot3.8B, PolyGlot5.8B)에 대해서 Self-Guided Approach를 활용한 성능 개선을 확인했다. 평가는 GPT-4를 활용한 자동 평가를 진행했으며, Korean Novel Generation 도메인의 경우, 테스트 셋에서 4.547점에서 6.286점의 성능 향상이 발생했으며, Korean scenario Genration 도메인의 경우, 테스트 셋에서 4.038점에서 5.795 점의 성능 향상이 발생했으며, 다른 유사 도메인들에서도 비슷한 점수 향상을 확인했다. Self-Guided Approach의 활용을 통해 특정 도메인(Writing Assistant)에서의 SLM의 성능 개선 가능성을 확인했으며 이는 LLM에 비용부담을 크게 줄이면서도 제한된 도메인에서 성능을 유지하며, LLM을 활용한 응용 서비스에 있어 실질적인 도움을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제3권12호
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• pp.537-546
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• 2014

본 논문에서는 사용자 및 전문가 평점에 기반하여 여행계획을 자동으로 생성하여 여행에 앞서 효율적인 스토리텔링 여행을 체험할 수 있도록 지원하는 연구를 진행하였다. 효율적인 여행계획의 자동생성을 위하여, 입력된 전문가 평점 및 사용자들의 평점들을 토대로 우선순위를 바꿔 나타낼 수 있도록 하였으며, 점진적 계층 방식을 이용하여 생성된 스토리텔링 기반의 추천코스를 통합하여 전체 여행계획 생성이 가능하도록 하였다. 이렇게 생성된 여행계획은 일반 동영상 및 파노라마 동영상을 통하여 실제 위치를 체험해 볼 수 있도록 하여 사용자들에게 여행지에 대한 기대감을 높일 수 있도록 하였다. 또한, 휴리스틱 기법을 이용하여 시스템의 사용이 많아질수록 보다 효율적인 여행계획 생성이 이루어질 수 있도록 하였다. 연구된 내용은 안드로이드 운영체제 환경에서 구현 및 테스트하여 새로운 방식의 여행계획 자동생성에 효율성을 입증하였다. 본 연구에서는 파노라마 동영상을 통한 체험 방식의 도입과 사용자 평점 기반의 효율적인 여행계획의 자동구성방법을 제시하여, 내 외국인의 여행계획 구성에 대한 활용뿐만 아니라 궁극적으로 관광활성화에도 기여할 수 있을 것이라 기대된다.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권4호
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• pp.480-488
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• 2016

탐색 기반 테스팅은 넓은 탐색 범위에서 효과적으로 테스트 데이터를 생성하는 대표적인 기술중 하나이다. 탐색 기반 테스팅의 성능이 프로그램의 구조적 특성에 영향을 받는 것이 알려져 있음에도 구조적 특성을 고려한 탐색 기반 테스팅 비교 연구는 제한적으로 수행되었다. 본 연구는 탐색 기반 테스팅 비교를 통해 테스트 대상의 구조적 특성 차이에 따른 최적 알고리즘을 분석하고자 한다. 실험 결과의 일반화를 위해 탐색 성능에 영향을 주는 4가지 메트릭 값을 조합하여 19,800개의 테스트 대상 프로그램을 자동 생성하였다. 실험 결과 복잡도가 높은 프로그램을 20,000번 이하의 횟수로 분석하였을 경우에는 유전 알고리즘이 가장 우수한 성능을 보였으나 50,000번 이상 분석하였을 경우에는 유전 담금질 기법과 담금질 기법이 다른 알고리즘들 보다 우수한 성능을 보였다. 복잡도가 낮은 프로그램에서는 유전 담금질 기법, 담금질 기법, 언덕 오르기 방법이 다른 알고리즘들 보다 우수한 성능을 보였다.