최근에 메모리 용량이 확대된 태그가 개발되면서 다양한 제품식별코드체계를 사용할 수 있게 되었다. 여기서는 새로 개발된 ISO태그 용량을 수용하면서 ISO의 식별표준을 수용하는 국가물품식별코드 체계를 새롭게 제안하였다. 우선, 물품관리에 필요한 식별코드체계로서 ISO/IEC 15459와 EPC 코드체계를 비교 분석한다. 그리고 ISO/IEC 18000-6C와 EPC 태그 메모리 구조를 비교 분석한다. 이러한 분석을 기반으로 기존에 개발된 RFID기반의 국가물품식별코드를 분석하며 표준화 관점에서 문제점을 제시한다. 그리고 지적된 문제점을 극복하기 위해 ISO/IEC 15459 표준에 적합한 새로운 식별코드체계를 제시한다. 마지막으로 태그 인코딩을 위하여 식별코드체계 관련 데이터를 설계한다.
유사한 소프트웨어는 기존 산출물을 복제하고 수정하는 클론-앤-오운(clone-and-own, CAO) 방법으로 개발되곤 한다. 그러나 클론-앤-오운 방법은 복제된 제품의 수가 늘면서 유지보수를 어렵게 만들기 때문에 나쁜 프랙티스로 간주된다. 소프트웨어 제품라인 공학은 체계적인 재사용을 통해 소프트웨어 제품군을 개발하는 방법으로 클론-앤-오운 방법의 문제를 해결할 수 있다. CAO 방식으로 개발되어 온 제품패밀리를 제품라인 공학으로 마이그레이션하는 작업은 여러 소프트웨어 제품에서 클로닝된 부분들을 찾아 통합하고 재사용 가능한 자산으로 구축하는 것으로부터 시작된다. 그러나 클로닝이 디렉토리부터 코드 라인까지 다양한 수준에서 발생하고 그 과정에서 이들의 구조에 변경이 일어날 수 있어 단순하게 클로닝을 찾아내는 것만으로는 고품질의 제품라인 코드베이스를 구축하기 어렵다. 성공적인 마이그레이션을 위해서는 소스 코드들 사이의 클로닝 관계를 찾는 것 이외에도 소스 코드들의 파일 경로와 클래스 이름, 메소드 시그니처 등의 동일성을 확보는 작업이 선행되어야 한다. 이에 본 연구는 CAO 기반으로 개발된 제품들로부터 마이그레이션 대상 제품들을 선정한 후 제품들에 흩어져 있는 유사 코드 집합을 검출하여 메소드 경로의 통일이 필요한 대상을 식별하는 클러스터링 방법을 제안한다. 제안 방법의 효과를 보이기 위해 CAO 방식으로 진화해온 ApoGames 제품군에 제안 방법을 적용하여 실험을 진행하였다. 그 결과, 전처리 없이 수행된 파일의 상대 경로 기반 클러스터링 방법의 평균 정밀도는 0.91이며 식별된 공통 클러스터의 개수는 0개인 반면에 이 논문에서 제안하는 전처리와 함께 수행된 메소드 시그니처 기반 클러스터링 방법의 평균 정밀도는 0.98로 개선되었으며 식별된 공통 클러스터는 최대 15개까지 증가하였다.
본 논문에서는 QR(Quick Response)코드 기반 사물인터넷 디바이스 생산/폐기 정보 식별체계를 제안한다. 전 세계적으로 매년 2천~5천만 톤의 전자폐기물이 발생하며, 한국의 경우 3천 5백만대의 전자제품이 교체 또는 폐기된다. 시장조사 기관인 가트너에 따르면 사물인터넷 디바이스가 2013년 26억 개에서 2020년 300억개로 증가할 것으로 예상되나 폐기와 환경을 고려한 관리 규정 및 체계가 미비하다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 사물인터넷 디바이스의 생산/폐기 정보를 반영할 수 있는 식별체계가 필요하다. 본 논문에서 제안한 QR코드 식별체계는 사물인터넷 디바이스의 생산자, 제품모델, 시리얼 번호, 재활용률, 재생률, 재활용 가능률, 재생 가능률 정보를 QR코드에 담아 기존의 RFID 식별체계보다 대용량 정보를 저장할 수 있다. 또한 사용자는 스마트폰 애플리케이션으로 QR코드를 인식하여 생산/폐기 정보를 바로 확인할 수 있다.
소프트웨어 제품라인 개발은 제품군의 개발을 위하여 공통적인 부분과 가변적인 부분을 분리 개발함으로써 중복개발을 피하여 효율적으로 제품군을 개발하는 개발 패러다임이다. 소프트웨어 제품라인 개발에서 제품군을 생성하기 위해 사용되는 소스코드를 제품라인 코드 베이스라고 부르고, 제품라인 코드 베이스가 변경되어 제품군의 제품들이 영향을 받을 때 영향 받은 제품들을 시험하는 활동을 제품라인 회귀시험이라고 한다. 이 때 제품군의 각 제품을 개별적으로 시험하는 대신, 변경과 무관한 시험을 파악하여 피할 수 있다면 효율적인 제품라인 회귀시험이 가능해 질 것이다. 본 논문은 이런 방법으로 소프트웨어 제품라인 회귀시험을 효율적으로 수행하는 자동화된 방법인 SRTS를 소개한다. 이 방법은, 먼저 제품라인 코드 베이스와 시험 항목을 공통성과 가변성을 기반으로 나누고 변경에 영향을 받는 시험 항목을 식별하여 선택한 후, 선택된 시험 항목만을 재실행함으로써 불필요한 시험을 줄인다.
최근 생산되고 있는 가전제품용 리모컨들은 한 가정 당 가전제품 수만큼 생산되고 있고 새로 가전제품이 출시되고 있지만 각각의 기능만을 수행하는 것으로 나뉘어져 새로운 리모컨이 계속 늘어나는 상태이다. 그래서 처음 사용하는 사용자들한테는 여러 리모컨을 사용하여야 하기 때문에 어려움이 있고 부피도 커서 여간 불편한 것이 아니다. 최근에서야 실용적으로 사용할 수 있는 통합리모컨을 SAMSUNG 이나 LG 같은 대기업에서도 여러 형태로 생산하고 있는 추세다. 본 논문에서는 각 회사마다의 적외선 리모컨에서 사용되는 커스텀 코드 식별 방식을 통해 데이터 형식과 적외선 리모컨의 송신, 수신 방법을 설명하고, ATmega128 리모컨 실험을 통해서 일반 리모컨과의 크기나 특징 및 차이점을 볼 수 있게 하였다. ATmega128 을 이용하여 LCD에 나타나 있는 여러 회사의 가전제품을 제어하는 것을 볼 수 있게 하였고, 결과적으로 각각의 기능만을 가진 여러 개의 리모컨의 수를 줄이는 것을 볼 수 있고, ATmega128을 사용한 통합 리모컨으로 가정 내에 있는 가전제품을 다룰 수 있다.
현대 사회에서 주요 사회적 이슈가 되는 CCTV, 네트워크 프린터, 스마트 가전기기 등 IoT 장비 해킹 사고의 발생 횟수 및 피해 규모는 지속적으로 증가하고 있다. 최근 침해사고 사례를 살펴보면, 엔드포인트에 해당하는 IoT 장비의 허술한 보안대책으로 인하여 악성코드 설치 및 실행을 탐지하지 못한 피해가 대부분이다. 이로 인해 IoT 장비에 대한 악성 프로세스 실행 제어 제품이 개발되어 도입되는 추세이지만, 아직까지 안전성 평가에 대한 연구가 부족한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 IoT 장비에 대한 악성 프로세스 실행 제어 제품의 기본 보안요구사항을 식별하고, 필요한 시험항목과 시험 시 유의사항에 대해 제안한다.
복제 및 소유(Clone-and-own) 재사용은 기존의 소프트웨어 제품을 복사하고 수정하여 새로운 소프트웨어를 개발하는 방법이다. 복제 및 소유 재사용으로 개발된 레거시 소프트웨어 제품군은 일반적으로 리팩토링 없이 패치 업 되고 구조적으로 저하되기 때문에 높은 유지보수 비용을 필요로 하고 오류가 발생하기 쉬운 경향이 있다. 기존에 복제 및 소유 재사용 방법을 사용했던 많은 회사들이 이러한 문제를 해결하고 소프트웨어 자산을 더 체계적으로 재사용하고 관리하기 위하여 레거시 제품들을 소프트웨어 제품라인으로 전환하려고 하고 있다. 하지만 대부분의 기존 방법들은 가변점(Variation points)을 디자인과 코드로부터 분리해서 모델링하고 관리하지 않고 디자인과 코드에 바로 임베드시킨다. 즉, 가변점이 가변성 모델을 기반으로 체계적으로 생성되고 관리되지 않는다. 이러한 기존 방법들은 다음의 문제를 야기한다. 기존 방법에서는 가변점 간 관계를 이해하기가 어렵기 때문에 가변점이 임베드 된 코드를 유지보수하기가 어렵고 코드가 변경 및 진화될 때 오류가 생기기 쉽다. 또한 소프트웨어 제품라인이 진화할 때 디자인/코드 자산이 적합한 리팩토링을 적용하여 체계적으로 변경되는 것이 아니라, 애드 혹(Ad-hoc) 방식으로 직접적으로 변경되는 경향이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 레거시 어플리케이션 제품군으로부터 소프트웨어 제품라인 자산을 구축하는 휘처 기반의 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 가변점과 가변점 간 관계를 식별하고 이들을 구현으로부터 분리하여 휘처 모델로 모델링한다. 그리고 휘처 모델을 기반으로 레거시 어플리케이션으로부터 소프트웨어 제품라인 자산을 추출하고 관리한다. 제안하는 방법을 레거시 Notepad++ 제품군에 적용을 하여 방법의 실행가능성을 검증하였다.
본 논문에서는 제품에 삽입된 QR코드를 사용해 제품의 상세한 정보를 제공해주는 모바일 증강현실 시스템을 제안한다. 본 시스템에서는 마커기반의 자세 추정 기법과 마커리스 기반의 기법을 함께 적용하여 보다 강인한 카메라 자세 추정을 수행한다. QR코드가 근거리에 있거나, QR코드 전체가 영상 내에 들어올 경우에는 QR코드 내/외부의 사각형 집합을 추적하여 카메라 자세를 추정한다. 하지만, 영상 내에서 마커가 사라지거나, 모바일 기기가 QR코드 식별이 힘든 먼 거리에 위치할 경우 프레임간의 호모그래피에 기반을 둔 카메라 자세 보정을 수행한다. 또한 제안된 시스템은 증강현실 콘텐츠 제작을 위해서 메타데이터를 사용함으로서 사용자가 프로그램 수정 없이 메타데이터 파일을 작성하는 것만으로 다양한 시나리오의 콘텐츠를 제작 및 수정하는 것이 가능하다. 특히 증강현실 콘텐츠 가시화를 위한 메타데이터와 미디어 파일을 온라인 서버를 통해 항상 최신의 상태로 전송받을 수 있기 때문에 프로그램 업데이트와 같은 불필요한 작업을 최소화할 수 있다.
최근 소프트웨어 제품의 복잡성 증가로 오픈소스 소프트웨어를 적극 활용하는 경우가 많아지고 있다. 이는 개발 기간 단축에 도움을 주지만, 동시에 사용된 오픈소스 소프트웨어간의 서로 다른 개발 생명 주기(SDLC)가 전체 제품의 버전 최신화를 어렵게 하기도 한다. 이로 인해 사용된 오픈소스 소프트웨어의 알려진 취약점에 대한 패치가 공개되었음에도 불구하고, 패치를 신속히 적용하지 못해 공개 취약점의 위협에 노출되는 경우가 많다. 특정 장치가 이런 위협에 노출되어있는지를 신속히 판별하기 위한 공개 취약점 식별 기법에 관한 여러 연구 들이수행되어 왔는데, 기존 기법들은 취약점이 발생하는 함수의 크기가 작거나 인라인되는 경우 취약점 발견에 어려움을 겪는 경우가 많다. 본 연구는 이런 문제를 해결하기 위해 함수 호출 관계 및 데이터 흐름 분석을 통한 바이너리 코드 유사성 비교 도구인 FunRank를 개발하였다. 개발된 도구는 기존 연구들과 달리, 컴파일러에 의해 인라인 될 수 있는 크기가 작은 함수의 코드를 식별해야만 발견할 수 있는 공개취약점 또한 찾아낼 수 있도록 설계되어 있다. 본 연구에서 인위적으로 만들어진 벤치마크 및 실제 펌웨어로부터 추출된 바이너리를 이용해 실험한 결과, FunRank가 바이너리 코드 내에서 인라인 된 함수를 잘 찾아내고, 이를 통해 공개된 취약점의 존재성을 빠르게 확인하는 데에 도움을 줌을 보일 수 있었다.
최근 악성코드를 이용한 위협은 사이버 상에서 가장 위협적이고 점차 지능화되고 있다. 하지만 안티 바이러스 제품이나 기존의 탐지 솔루션은 복잡해지고 정교해지는 악성코드에 대해 효과적으로 대응하지 못한다. 본 논문에서는 분석 환경 회피 기술을 갖는 악성코드를 보다 효과적으로 식별하기 위해 실제 컴퓨터 환경을 기반으로 악성코드의 동작 및 상태를 감지하고 악성코드의 요구사항을 동적으로 핸들링하는 환경을 제안한다. 제안하는 방법은 리얼머신 기반의 바이너리 자동실행 환경과 가상머신 환경에서의 악성코드 악성행위 활동성을 비교하여 지능형 악성코드를 효과적으로 분석하기 위한 동적 분석환경을 제공할 수 있음을 실험하여 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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