• 제목/요약/키워드: 컴퓨터화 평가 시스템

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소스코드의 취약점 이력 학습을 이용한 소프트웨어 보안 취약점 분석 시스템 (A Software Vulnerability Analysis System using Learning for Source Code Weakness History)

  • 이광형;박재표
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제18권11호
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    • pp.46-52
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    • 2017
  • 최근 ICT 및 IoT 제품의 활용 분야가 다양화 되면서 오픈소스 소프트웨어의 활용 분야가 컴퓨터, 스마트폰, IoT 디바이스 등 다양한 기기와 환경에서 활용되고 있다. 이처럼 오픈소스 소프트웨어의 활용분야가 다양해짐에 따라 오픈소스의 보안 취약점을 악용하는 불법적인 사례가 지속적으로 증가하고 있다. 이에 따라 다양한 시큐어 코딩을 위한 도구나 프로그램이 출시되고 활용되고 있지만 여전히 많은 취약점들이 발생하고 있다. 본 논문에서는 안전한 오픈 소스 소프트웨어 개발을 위해 오픈 소스의 취약점 분석 결과에 의한 이력과 패턴을 지속적으로 학습하여 신규 취약점 분석에 활용할 수 있는 방법을 제안한다. 본 연구를통해 취약점 이력 및 패턴 학습기반의 취약점 분석 시스템을 설계하였으며, 프로토타입으로 구현하여 실험을 통해 시스템의 성능을 평가하였다. 5개의 취약점 항목에 대해 평균 취약점 검출 시간은 최대 약 1.61sec가 단축되었으며, 평균 검출 정확도는 약 44%point가 향상된 것을 평가결과에서 확인할 수 있었다. 본 논문의 내용 및 결과는 소프트웨어 취약점 연구 분야에 대한 발전과 소프트웨어 개발자들의 취약점 분석을 통한 시큐어 코딩에 도움이 될 것을 기대한다.

CNN-LSTM 기반의 상지 재활운동 실시간 모니터링 시스템 (CNN-LSTM-based Upper Extremity Rehabilitation Exercise Real-time Monitoring System)

  • 김재정;김정현;이솔;서지윤;정도운
    • 융합신호처리학회논문지
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    • 제24권3호
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    • pp.134-139
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    • 2023
  • 재활환자는 수술 치료 후 신속한 사회복귀를 목적으로 신체적 기능 회복을 위하여 통원치료 및 일상에서 재활운동을 수행한다. 병원에서 전문 치료사의 도움으로 운동을 수행하는 것과 달리 일상에서 환자 스스로 재활운동을 수행하는 것은 많은 어려움이 있다. 본 논문에서는 일상에서 환자 스스로 효율적이고 올바른 자세로 재활운동을 수행할 수 있도록 CNN-LSTM 기반의 상지 재활운동 실시간 모니터링 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 EMG, IMU가 탑재된 어깨 착용형 하드웨어를 통해 생체신호를 계측하고 학습을 위한 전처리 과정과 정규화를 진행하여 학습 데이터세트로 사용하였다. 구현된 모델은 특징 검출을 위한 3개 합성곱 레이어 3개의 폴링 레이어, 분류를 위한 2개의 LSTM 레이어로 구성되어 있으며 검증 데이터에 대한 학습 결과 97.44%를 확인할 수 있었다. 이후 Teachable machine과의 비교평가를 진행하였으며 비교평가 결과 구현된 모델은 93.6%, Teachable machine은 94.4%로 두 모델이 유사한 분류 성능을 나타내는 것을 확인하였다.

입 모양 인식 시스템 전처리를 위한 관심 영역 추출과 이중 선형 보간법 적용 (Region of Interest Extraction and Bilinear Interpolation Application for Preprocessing of Lipreading Systems)

  • 한재혁;김용기;김미혜
    • 정보처리학회 논문지
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    • 제13권4호
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    • pp.189-198
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    • 2024
  • 입 모양 인식은 음성 인식의 중요 부분 중 하나로 음성 인식을 위한 입 모양 인식 시스템에서 입 모양 인식 성능을 개선하기 위한 여러 연구가 진행됐다. 최근의 연구에서는 인식 성능을 개선하기 위해 입 모양 인식 시스템의 모델 구조를 수정하는 방법이 사용됐다. 본 연구에서는 모델 구조를 수정하는 것으로 인식 성능을 개선하는 기존의 연구와 달리 모델 구조의 변화 없이 인식 성능을 개선하는 것을 목표로 한다. 모델 구조의 수정 없이 인식 성능을 개선하기 위해, 사람이 하는 입 모양 인식에서 사용되는 단서를 참고해 입 모양 인식 시스템의 기존 관심 영역인 입술 영역과 함께 턱, 뺨과 같은 다른 영역을 관심 영역으로 설정하고 각 관심 영역의 인식률을 비교해 가장 높은 성능의 관심 영역을 제안한다. 또한, 관심 영역 크기를 정규화하는 과정에서 보간법의 차이로 인해 발생하는 정규화 결과의 차이가 인식 성능에 영향을 준다고 가정하고 최근접 이웃 보간법, 이중 선형 보간법, 이중 삼차 보간법을 사용해 동일한 관심 영역을 보간하고 각 보간법에 따른 입 모양 인식률을 비교해 가장 높은 성능의 보간법을 제안한다. 각 관심 영역은 객체 탐지 인공신경망을 학습시켜 검출하고, 각 관심 영역을 정규화하고 특징을 추출하고 결합한 뒤, 결합된 특징들을 차원 축소한 결과를 저차원 공간으로 매핑하는 것으로 동적 정합 템플릿을 생성했다. 생성된 동적 정합 템플릿들과 저차원 공간으로 매핑된 데이터의 거리를 비교하는 것으로 인식률을 평가했다. 실험 결과 관심 영역의 비교에서는 입술 영역만을 포함하는 관심 영역의 결과가 이전 연구의 93.92%의 평균 인식률보다 3.44% 높은 97.36%의 평균 인식률을 보였으며, 보간법의 비교에서는 이중 선형 보간법이 97.36%로 최근접 이웃 보간법에 비해 14.65%, 이중 삼차 보간법에 비해 5.55% 높은 성능을 나타내었다. 본 연구에 사용된 코드는 https://github.com/haraisi2/Lipreading-Systems에서 확인할 수 있다.

건강정보 웹사이트의 소비자 중심 품질요인에 대한 연구 (A Study on the Consumer-focused Quality Factor of Health Information Websites)

  • 신현산;김평중
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제17권7호
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    • pp.129-138
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    • 2012
  • 선진국을 중심으로 의료시장 개방 압력이 거세지고 있다. 아울러 일반인들도 건강정보에 대한 관심이 점차 증가되고 있다. 최근 건강(의료)정보 포털 사이트의 폭발적 증가를 가져왔으나 시대의 흐름에 적합한 양질의 의료정보 검증에 대한 연구는 미진한 실정이다. 본 연구에서는 건강정보 웹사이트의 소비자 중요도와 만족도 면에서 사용성, 정보구조 및 내용, 그리고 상호작용성과 이와 관련하여 재방문 의향 여부를 측정하였다. 이를 위하여 정보시스템 품질평가에 유용한 도구로 평가되는, 수정된 기술수용모형을 기반으로 개발된 WebQual 모형을 이용하여 건강정보 웹사이트의 소비자 중심 품질 요인을 알아보고자 하였다. 본 연구 목적에 적합한 수정된 WebQual 품질 요인 48개의 문항으로 323명의 충청지역 거주자에 대한 건강정보 웹사이트 품질 요인을 조사 분석하였다. 조사 분석결과는 WebQual 품질 요인 중에서 소비자 중심의 품질요인으로 크게 사용성, 정보품질(정보체계, 정보내용), 상호작용성(개인화, 개인정보보호) 각각의 세부 주요 요인들을 도출하였으며 재방문성과의 관련 정도를 나타낼 수 있었다. 본 연구 결과를 통해 무한 경쟁 시대의 건강정보 웹사이트 구축에 유용한 시장 전략을 제공할 것으로 기대한다.

고령자 운전능력 인지 검사 도구의 타당화 연구 (A Validation Study on the Drive Ability Cognitive Assessment Tool of Elderly Drivers)

  • 정문주;이영미;서푸르나
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제20권3호
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    • pp.298-308
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    • 2020
  • 본 연구는 2018년 개선되어 현재 도로교통공단에서 실시하고 있는 65세 이상의 고령 운전자를 대상으로 하는 고령 운전자 운전능력 검사 도구를 분석하여 신뢰도와 타당도를 확인하고자 했다. 연구 대상자는 만 65세 이상의 고령 운전자 중 도로교통공단 서울지부에서 실시하고 있는 고령자 운전능력 평가 시스템에 자발적으로 응시한 사람에 한했다. 연구는 2018년 7월 19일을 첫 연구대상자의 등록 및 검사를 시작으로 2018년 8월 31일까지 약 50일간 시행했다. 분석은 2018년 기존 도구를 개선한 도구로서 타당성 및 신뢰도를 알아보기 위해 기존 도구 및 인지검사 도구 (MMSE_K)와의 상관성 분석을 실시하였다. 그 결과 첫 번째, 구 버전의 각 하위요인 속도거리, 시공간기억, 분산주의는 현 버전의 하위요인과 통계적으로 유의미한 정적상관을 보였다. 반면에 지속주의는 현 버전과 통계적으로 유의하지 않았다. 본 연구의 한계점은 다음과 같았다. 본 연구 대상자들은 소득이 상위계층이며 고학력자, 수도권 내에 거주자가 대부분이었다. 이에 인지능력, 판단능력 등을 확인하는 MMSE_K의 결과의 점수가 상향조정되었을 가능성이 높다. 또한, 컴퓨터에 익숙하지 않은 세대에게 컴퓨터로 측정하는 인지 도구는 실제 측정 오류가 존재할 가능성이 높다. 따라서 현장에서의 한계점을 개선하고 실제 운전능력을 평가할 수 있는 도구의 개선 및 개발이 필요할 것으로 보인다.

데이터파일의 보호를 위한 스트림 암호방식 설계와 해석 (Design and Analysis of Data File Protection based on the Stream Cipher)

  • 이경원;이중한;김정호;오창석
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제4권1호
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    • pp.55-66
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    • 2004
  • 개인용 컴퓨터 보급이 일반화되면서 기업체 또는 공공기관 등의 전산 정보체계도 중앙 Host 중심에서 PC중심의 전산체계로 정착되어가고 있는 추세이다. 그러나 이러한 정보처리 시스템의 중심이 되는 PC는 누구나 쉽게 조작할 수 있다는 용이성에 의해 외부인의 무단 자료 유출 가능성은 항상 내재하고 있으며 자료 보관을 목적으로 하는 보조기억매체에 의한 자료 유출 가능성은 더욱 가중되고 있다. 따라서 본 논문에서는 주요 데이터의 손실 또는 외부 유출을 최소화하는 방안을 제시하고자 한다. 본 논문에서는 데이터 파일의 최종 보호수단은 데이터 자체를 암호화하여 보관하는 것이라는 점에 착안하여 PC와 보조기억매체에 수록되는 데이터의 보호를 위한 암호시스템을 구현하였다. 암호화/복호화 기법은 단일기법만으로 구현하는 것보다는 충분한 보안수준을 유지하기 위해서 Diffie-Hellman키 교환 프로토콜과 스트림 암호중 대표적인 PC4(Rivest Cipher version 4)와 해쉬 함수의 대표적인 MD5(Message Digest version 5)를 복합적으로 적용하였다. 이상과 같이 구현된 암호시스템에 대한 평가분석으로써 암호복합도 측정, 처리속도 및 패턴매칭 분석을 해본 결과 안전성, 효율성, 유용성 면에서 만족할 만한 결과를 얻었다. 본 암호시스템은 Microsoft사의 Visual C++로 구현된 소프트웨어시스템으로 Winndows상의 모든 PC에서 사용 가능한 범용성이 있는 시스템이므로, 최소한의 비용으로 모든 PC에 대한 보안대책을 구현할 수 있다고 생각된다.

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Users' Attachment Styles and ChatGPT Interaction: Revealing Insights into User Experiences

  • I-Tsen Hsieh;Chang-Hoon Oh
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제29권3호
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    • pp.21-41
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    • 2024
  • 본 연구는 OpenAI가 개발한 고급 언어 모델인 ChatGPT (Chat Generative Pre-trained Transformer)와 사용자의 애착 유형 간의 관계를 탐구한다. 인공지능(AI)이 점차 일상생활에 통합되면서, 다양한 애착 유형을 가진 개인들이 AI 챗봇과 상호 작용하는 방식을 이해하는 것은 특정 사용자 요구를 충족하고 사용자와 가장 이상적인 방식으로 상호 작용하는 더 나은 사용자 경험을 구축하기 위해 중요하다. 심리학의 애착 이론을 기반으로 한 이 연구에서는 애착 유형이 ChatGPT와 상호 작용에 미치는 영향을 탐구하여 인간과 AI 간의 상호 작용에 대한 이해에서 중요한 공백을 메우고 있다. 예상과는 달리, 애착 유형은 ChatGPT 사용에 유의미한 영향을 미치지 않았다. 애착 유형에 관계없이 중요한 정보를 전달하는 ChatGPT를 완전히 신뢰하는 것을 주저했으며, AI 시스템의 신뢰 문제를 해결해야 할 필요성을 강조한다. 단, 본 연구는 사용자와 ChatGPT 간 독특한 상호 작용에 중점을 두어, 애착 유형이 이러한 상호 작용에 미치는 영향을 해명하여 AI 챗봇의 개인화된 사용자 경험을 개발하는 데에 도움이 되고자 한다. 또, 본 연구는 Perceived Partner Responsiveness Scale의 도입은 사용자가 ChatGPT의 역할에 대한 인식을 평가하는 유용한 도구로 기능하며, AI의 인격화에 대한 관점을 제시한다. 본 연구는 인간과 AI 간의 관계에 대한 넓은 토론에 기여하며, 사용자 중심의 미래를 위해 AI 시스템에 감정 지능을 통합하는 중요성을 강조한다.

분산 브로커의 가용성 향상을 위한 메시지 레플리카 액티브-액티브 구조 기법 (Active-Active Message Replica Scheme for Enhancing Performance of Distributed Message Broker)

  • 서경희;여상호;오상윤
    • 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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    • 제7권6호
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    • pp.145-154
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    • 2018
  • 다양한 분산 소프트웨어 컴포넌트들의 정보 교환을 위해 비동기, 다대다 메시지 교환이 가능한 브로커 구조가 보편적으로 사용되고 있다. 특별히 많은 사용자 및 메시지를 지원하기 위해 높은 확장성의 분산 메시지 브로커가 제안되었다. 브로커의 가용성 및 장애 극복 능력을 향상시키기 위해 메시지 레플리카를 사용하여 액티브-스탠바이 혹은 액티브-액티브 구조를 사용하게 된다. 그러나, 액티브-스탠바이의 경우 낮은 가용성의 문제, 그리고 액티브-액티브의 경우 동기화 오버헤드가 전체 성능을 낮추는 문제를 가진다. 본 논문에서는 장애 상황의 극복이 가능하면서도 분산 메시지 브로커의 가용성을 향상시키기 위해 메시지 레플리카를 액티브-액티브 구조로 구성하여 분산 브로커의 요청 부하를 분산시키는 기법을 제안하였다. 스탠바이 레플리카들이 액티브 레플리카로부터 요청을 전달받아 나누어 처리함으로써 브로커를 구성하는 노드 수의 증가 없이 요청 부하를 분산시킬 수 있었다. 이때 메시지 동기화 과정은 분산 코디네이터를 이용, 분산 락을 구현함으로써 모든 액티브 레플리카들이 한 때에 동기화를 진행하도록 하였고 각 액티브 레플리가 동기화를 할 때보다 추가적인 오버헤드를 적게 하였다. 본 제안의 성능을 평가하기 위해 제안 기법과 기존의 액티브-스탠바이 기법을 기반으로 브로커 프로토타입을 구현하고 메시지의 생산, 소비 및 전체 생산-소비 구간 처리 성능을 측정 비교하였고, 분산 락으로 인한 오버헤드 수식을 제시하였다. 실험 결과에서 본 제안 기법이 더 높은 확장성과 메시지 처리성능을 보임을 확인하였다.

분산 딥러닝에서 통신 오버헤드를 줄이기 위해 레이어를 오버래핑하는 하이브리드 올-리듀스 기법 (Hybrid All-Reduce Strategy with Layer Overlapping for Reducing Communication Overhead in Distributed Deep Learning)

  • 김대현;여상호;오상윤
    • 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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    • 제10권7호
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    • pp.191-198
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    • 2021
  • 분산 딥러닝은 각 노드에서 지역적으로 업데이트한 지역 파라미터를 동기화는 과정이 요구된다. 본 연구에서는 분산 딥러닝의 효과적인 파라미터 동기화 과정을 위해, 레이어 별 특성을 고려한 allreduce 통신과 연산 오버래핑(overlapping) 기법을 제안한다. 상위 레이어의 파라미터 동기화는 하위 레이어의 다음 전파과정 이전까지 통신/계산(학습) 시간을 오버랩하여 진행할 수 있다. 또한 이미지 분류를 위한 일반적인 딥러닝 모델의 상위 레이어는 convolution 레이어, 하위 레이어는 fully-connected 레이어로 구성되어 있다. Convolution 레이어는 fully-connected 레이어 대비적은 수의 파라미터를 가지고 있고 상위에 레이어가 위치하므로 네트워크 오버랩 허용시간이 짧고, 이를 고려하여 네트워크 지연시간을 단축할 수 있는 butterfly all-reduce를 사용하는 것이 효과적이다. 반면 오버랩 허용시간이 보다 긴 경우, 네트워크 대역폭을 고려한 ring all-reduce를 사용한다. 본 논문의 제안 방법의 효과를 검증하기 위해 제안 방법을 PyTorch 플랫폼에 적용하여 이를 기반으로 실험 환경을 구성하여 배치크기에 대한 성능 평가를 진행하였다. 실험을 통해 제안 기법의 학습시간은 기존 PyTorch 방식 대비 최고 33% 단축된 모습을 확인하였다.

하나의 이상구간을 가지는 테스팅 단계에서의 소프트웨어 신뢰도 성장 모형화 (Software Reliability Growth Modeling in the Testing Phase with an Outlier Stage)

  • 박만곤;정은이
    • 한국정보처리학회논문지
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    • 제5권10호
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    • pp.2575-2583
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    • 1998
  • 소프트웨어 산업에서 고신뢰성의 소프트웨어 시스템을 생산하고 그들의 성능을 평가하는 일이 중요한 관심사항이 되어왔다. 소프트웨어의 평가는 주로 소프트웨어 시스템의 신뢰성과 성능의 양쪽 관점에서 수행되어져 왔다. 소프트웨어신뢰도는 소프트웨어 테스팅 단계 동안에 한 고정된 시간구간에서 소프트웨어 오류가 발생하지 않을 확률을 말한다. 이들 이론적인 소프트웨어 신뢰성 모델들은 가끔 어떤 특정한 테스팅 구간에서는 하나의 어떤 소프트웨어 오류가 발생하여 소프트웨어 오류를 디버깅하여도 소프트웨어 고장율이 불완전 디버깅. 비정상적인 소프트웨어 수정 등등의 원인에 의해서 감소되어 실제적인 소프트웨어 테스팅 단계에서는 적당하지 않을 수도 있다. 이와 같이 부적당한 소프트웨어 테스팅 구간은 하나의 이상치 스테이지로 고려되어질 필요성이 있다. 이 이상치 소프트웨어 테스팅 구간에서만은 장애요인에 의해서 소프트웨어 신뢰도가개선이 되지 않는다고 가정한다. 이와 같은 가정아래서본 연구에서는 우선 소프트웨어 신뢰도 성장 모형에서 가장 많이 활용되는 Jelinski-Moranda모델을 변경하여 하나의 미지정된 이상치 소프트웨어 테스팅 구간을 고려하여 베이지안 방법에 의한 소프트웨어 신뢰도를 모형화하고 그 모형에 따른 소프트웨어 신뢰성 측도들을 추정하는 절차를 연구하였다. 그리고 제곱오차 결손함수의 조건아래 사전정보를 가정한 소프트웨어 신뢰도 모수의 베이즈 추정량을 제안하고, 제안된 소프트웨어 신뢰도 성장 모델을 하나의 이상치 소프트웨어 테스팅 구간상에 고려된 장애 모수의 값에 따라서 정확성, 바이어스, 추세 및 노이즈 등의 정량적인 평가 측도들을 사용하여 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 평가하였다.7배 높은 것으로 나타났다. 국내 건강기능식품공전 중 클로렐라 및 스피루리나제품의 엽록소 a b, 및 페오포르바이드 항목의 규격검사를 본 연구의 동시분석법으로 개정함으로써 각 성분 함량의 정량, 분석시간의 단축 및 비용절감 둥 시험방법을 크게 개선할 수 있을 것으로 기대된다. 잔주름 개선에 효과를 볼 수 있을 것으로 생각된다.른 Phenoxyethanol의 유/수 분배 측정 결과, Polarity가 낮은 oil에서는 $70\%$ 이상의 Phenoxyethanol이 수상에 존재한 반면, polarity가 높은 oil에서는 약 $70 {\~} 90\%$의 phenoxyethanol이 유상에 존재하였다. 또한, 미생물에 대한 항균력도 phenoxyethanol이 수상에 많이 존재할수록 증가하는 경향을 나타내었다. 따라서, 제형 내 oil tomposition을 변화시킴으로써 phenoxyethanol의 사용량을 줄일 수 있을 뿐만 아니라, 피부 투과를 감소시켜 보다 피부 자극이 적은 저자극 방부시스템 개발이 가능하리라 보여 진다. 첨가하여 제조한 curd yoghurt는 저장성과 관능적인 면에서 우수한 상품적 가치가 인정되는 새로운 기능성 신제품의 개발에 기여할 수 있을 것으로 사료되었다. 여자의 경우 0.8이상이 되어서 심혈관계 질환의 위험 범위에 속하는 수준이었다. 삼두근의 두겹 두께는 남녀 각각 $20.2\pm8.58cm,\;22.2\pm4.40mm$으로 남녀간에 유의한 차이는 없었다. 조사대상자의 식습관 상태는 전체 대상자의 $84.4\%$가 대부분이 하루 세끼 식사를 규칙적으로 하고 있었으며

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