• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.511-512
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• 2023

자율주행 소프트웨어의 안전성에 대한 요구가 높아짐에 따라 소프트웨어를 개발 시 정형 검증 기법을 적용하여 안전성을 확보하고자 하는 노력이 증가하고 있다. 본 논문에서는 ROS 기반의 자율주행 소프트웨어의 동작을 Timed Automata를 사용하여 모델링하고 그 정확성(실시간적 특성)을 모델체킹을 통해 정형 검증하는 방법을 제시한다. ROS 기반 응용 프로그램의 동작은 ROS가 제공하는 노드 간의 통신에 영향을 받기 때문에 자율주행 소프트웨어뿐 아니라 그 동작에 영향을 끼치는 ROS의 큐를 통한 통신을 통합한 모델을 제시한다. 또한 통합 모델에서 큐 크기, 타임아웃, 프로세스의 주기를 매개 변수로 주어 다양한 조합에 따른 실시간 요구사항의 만족 여부를 검증함으로써 ROS에서 매개 변수 설정 기준을 제시한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권7호
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• pp.883-900
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• 2004

재사용성과 확장성을 높이는 객체지향 개발이 보편화되면서 새로운 소프트웨어를 개발할 경우 기 개발되어 검증된 객체지향 산출물을 재사용함으로써 개발기간을 단축하고 품질을 향상할 수 있다. 이렇게 성능이 검증된 기 개발된 객체지향 산출물을 이용하여 컴포넌트 기반 모델로 변환하면 짧은 기간에 고품질의 컴포넌트 기반 시스템을 구축할 수 있다. 본 논문에서는 이미 개발되어 있는 객체지향 설계 모델을 이용하여 컴포넌트 기반 설계로 변환하되 변환의 정확성을 위해 정형명세 기법을 사용한다. 컴포넌트 기반 설계를 정형명세하기 위해 컴포넌트 정형명세 언어를 정의한다. 그리고 객체지향 설계의 정적, 동적, 기능적 측면을 정형명세 언어 Object-Z를 사용하여 정형명세하는 기법을 제시한 후, 객체지향 정형명세를 컴포넌트 정형명세로 변환하는 기법을 제시한다. 사례연구는 제시된 변환 기법을 적용하여 객체지향 정형명세가 컴포넌트 기반 정형명세로의 변환과정을 설명한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제2권4호
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• pp.239-250
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• 2013

가용 센서를 내장하고 있는 모바일 디바이스의 사용이 많아지고 자동화, 자율화, 사용자 맞춤식 서비스의 요구가 커짐에 따라 컨텍스트 인지 모바일 컴퓨팅 (Context-Aware Mobile Computing)의 필요성이 증대하고 있다. 하지만 추론 시스템 설계는 컨텍스트 분석, 인지하고자 하는 상황분석 등의 복잡한 과정을 요구한다. 또한 모바일 디바이스의 제한된 자원 때문에 컴퓨팅 파워가 높은 서버에 탑재된 추론 엔진을 통해 추론을 수행하는 것이 적합하다. 본 논문에서는 이러한 과정을 간결하고 정확하게 표현하기 위한 컨텍스트-상황 추론 요소의 범용적 정형 모델을 제안하고 추론 요소들의 정형 모델을 실사례에 적용하여 본 논문에서 제안하고 있는 추론 요소들의 정형 모델이 실효성을 가지고 있으며 범용적임을 보여준다. 또한 제한한 추론 요소들을 컴퓨팅 환경에서 실현화하기 위해 제안한 정형 모델들을 기반으로 추론 엔진을 설계 및 구현하고 추론 실험을 통해 추론 엔진의 실효성과 재사용성을 검증한다.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제34권6호
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• pp.188-197
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• 2022

전지구수치예보모델의 해상풍 예측자료를 기반으로 비정형격자의 국지연안 파랑예측시스템을 구축하고, 파랑모델의 수행성능 및 예측성능을 검증하였다. 기존의 정형격자는 복잡한 해안선과 연안지형에서의 파랑예측이 제한적이기 때문에 정밀한 국지연안 수치모의를 위해 비정형격자체계를 적용하고, 현업 예보 지원에 대한 적용가능성을 검토하였다. 두 격자체계 모두 근해와 연안에서 유사한 예측경향을 보였고, 격자체계에 따른 예측오차의 차이도 크지 않았다. 또한 정형격자와 비교하여, 비정형격자의 모델수행시간이 동일한 조건에서 현저히 감소하는 것을 통해 비정형격자 기반 파랑예측시스템의 현업 예보 지원에 대한 적용가능성을 확인하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.57-67
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• 2003

보안정책모델은 평가대상제품(Target of Evaluation, TOE)의 보안정책을 비정형적, 준정형적, 또는 정형적 방법을 사용하여 구조적으로 표현하는 한 것이다. 보안정책모델은 보안기능요구사항과 기능명세간의 일관성 및 완전성을 제공함으로써 평가대상제품이 요구사항과 기능명세간 불명확성으로 인한 보안결점을 최소화할 수 있도록 보증성을 보장한다. 이러한 이유로 ISO/IEC 15408(공통평가기준. CC) 등 IT 제품 및 시스템의 보안성 평가기준의 고등급 평가에서 보안정책모델을 요구하고 있다. 본 논문에서는 보안정책모델의 개념과 관련 연구 및 공통평가기준의 보안정책모델 보증요구사항을 분석하여 보안정책모델 평가방법을 제시한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 춘계학술대회
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• pp.367-369
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• 2014

디지털 데이터에는 TEXT 파일, OFFICE 파일, 이미지 파일, 동영상 파일, 도면 파일 등과 같은 비정형 데이터가 대부분을 차지하고 있다. 최근 기업 내에서 생성되고 활용되는 디지털 데이터는 그 양이 급격히 증가하고 있다. 한편, 이들 디지털 데이터는 디지털 자산으로서의 중요성이 부각되고 있으나, 그 자산의 가치에 대한 평가는 제대로 이루어지지 않고 있는 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 기업 내 디지털 자산으로서의 비정형 데이터의 가치 평가 모델을 제시한다. 또한, 이를 통해 자산으로서의 비정형 데이터에 대한 차별적 관리 방안을 제시한다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제10권3호
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• pp.59-70
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• 2021

최근 사물인터넷의 발전으로 사용자 주변 상황을 인지하여 맞춤형 서비스를 제공하는 상황인지 시스템에 대한 관심이 증가되고 있다. 기존의 상황인지 시스템은 사용자 주위에서 생성되는 데이터를 분석하여 사용자 주변 상황을 표현하는 상황 정보로 추상화하는 기술이 사용되었다. 하지만 증가하는 사용자의 서비스 요구 사항에 따라 다양한 종류의 비정형 데이터의 사용이 증가하고, 사용자 주변에서 수집되는 데이터의 양이 많아지면서 비정형 데이터의 처리와 상황인지 서비스의 제공에 어려움이 있다. 이러한 사항은 딥러닝 응용에서 비정형 구조의 입력 데이터가 많이 사용되는 데서 찾아볼 수 있다. 기존 연구에서는 에지 컴퓨팅 환경에서 다양한 딥러닝 모델을 활용해 비정형 데이터를 상황 정보로 추상화하는 연구가 진행되었으나, 수집-전처리-분석 등과 같은 추상화 과정 간의 종속성으로 인해 제한된 종류의 딥러닝 모델만이 적용 가능하기 때문에 시스템의 기능적 확장성이 고려되어야 한다. 이에 본 논문은 에지 컴퓨팅 환경에서 딥러닝 기술을 활용한 비정형 데이터 추상화 과정의 기능적 확장성을 고려한 비정형 데이터 추상화 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 데이터 처리가 분산되어 있는 에지 컴퓨팅 환경에서 수집과 전처리 과정을 수행할 수 있는 팻 클라이언트 기술을 사용하여 추상화 과정의 수집-전처리 과정과 분석 과정을 분리하여 수행하는 것이다. 또한 분리된 추상화 과정을 관리하기 위해 수집-전처리 과정을 수행하는 데 필요한 정보를 팻 클라이언트 프로파일로 제공하고, 분석 과정에 필요한 정보를 분석 모델 설명 언어(AMDL) 프로파일로 제공한다. 두 가지 프로파일을 통해서 추상화 과정을 독립적으로 관리하여 상황인지 시스템의 기능적 확장성을 제공한다. 실험에서는 차량 출입 통제 알림 서비스를 위한 차량 이미지 인식 모델을 대상으로 팻 클라이언트 프로파일과 AMDL 프로파일의 예제를 통해 시스템의 기능적 확장성을 보이고, 비정형 데이터의 추상화 과정별 세부사항을 보인다.

• 한국전산구조공학회:학술대회논문집
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• 한국전산구조공학회 2011년도 정기 학술대회
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• pp.18-21
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• 2011

비정형의 대공간 구조물은 대량의 부재가 규칙성을 가지고 공간상에서 반복되는 패턴을 가지는 특징이 있다. 이러한 특징은 기존의 구조해석 모델러로부터의 접근을 어렵게 하는 반면, 관계성과 규칙성을 논리적으로 모델링함으로써 최종 모델을 생성해내는 파라메트릭 모델링 방법에는 매우 적합하다. 본 연구에서는 이전의 연구를 통해 개발된 파라메트릭 구조해석 모델링 툴인 STRAUTO을 이용해 전형적인 비정형 대공간 구조물인 용인시민체육공원 주경기장의 모델링에 파라메트릭 모델링 기법을 직접 적용해 봄으로써 이 새로운 접근법의 적합성과 효율성을 검토해 보았다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2016년도 추계학술발표대회
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• pp.591-594
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• 2016

소비자의 선호도 및 여론을 정량적인 방법으로 분석하기 위해 비정형 데이터의 분석은 필수적인 요소가 되고 있다. 하지만 비정형 데이터는 언어의 구조 및 모호성 등으로 인해 분석하기 어려운 형태이다. 따라서 본 연구는 최근 각광받고 있는 인공신경망, 특히 그 중에서도 순환 신경망의 한 모델인 Deep LSTM을 이용하여 비정형 데이터를 분석하고 이를 활용하여 어순 및 어감 등의 언어의 구조적 문제에도 효과적인 정략적 모델을 설계하여 학습하고 이를 기존의 인공신경망 모델과 비교 분석하고자 한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.215-219
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• 2020

현재 한글 언어학 영역에서는 많은 언어 분석 연구가 수행되었다. 또한 소프트웨어공학의 요구공학 영역에서는 명료한 요구사항 정의와 분석이 필요하고, 비정형화된 요구사항 명세서로부터 테스트 케이스 추출이 매우 중요한 이슈이다. 즉, 자연어 기반의 요구사항 명세서로부터 원인-결과 그래프(Cause-Effect Graph)를 통한 의사 결정 테이블(Decision Table) 기반 테스트케이스(Test Case)를 자동 생성하는 방법이 거의 없다. 이런 문제를 해결하기 위해 '한글 언어 의미 분석 기법'을 '요구공학 영역'에 적용하는 방법이 필요하다. 본 논문은 비정형화된 요구사항으로부터 테스트케이스 생성하는 과정의 중간 단계인 요구사항에서 문장 의미 모델(Sentence Semantic Model)을 자동 생성하는 방법을 제안 한다. 이는 요구사항으로부터 생성된 원인-결과 그래프의 정확성을 검증할 수 있다.