본 논문은 역공학 기반 소프트웨어 가시화를 통해 설계 개선 실현과 고품질화에 초점을 두고 있다. 앞으로의 4차 산업의 다양한 영역에서 새로운 기술과 복잡한 소프트웨어가 대두됨에 따라 안정성과 신뢰성을 겸비한 소프트웨어 검증이 이슈화되고 있다. 간단한 연산 소프트웨어부터 기계 학습기반의 데이터 지향 소프트웨어까지 다양한 소프트웨어 고품질화를 위한 역공학 기반 UML 설계 추출 및 가시화 방법을 제안한다. 이를 기반으로 목표 설계에 대한 정확도를 확인하고 코드 내부 복잡도 식별을 이용하여 설계 개선을 통한 소프트웨어 품질 향상을 기대한다.
이 연구의 목적은 블록체인 기술에 관한 최신 연구동향을 살펴보는 것이다. 2010년 이후 블록체인 기술에 관한 연구가 급증하고 있다. 블록체인 기술 연구분야와 관련하여 가장 생산적인 연구자와 국가를, 많은 논문을 발표한 학술지를 탐지하고자 한다. 블록체인 기술 연구와 관련하여 가장 관련있는 키워드들을 밝혀내고자 한다. 여러 관점에서 블록체인기술 연구에 대한 빅픽쳐를 제공하고자 한다.
국내의 소프트웨어 산업계는 고품질 소프트웨어를 위해, 개발/테스트 프로세스, 성숙도 측정등에 초점을 두고 있다. 그러나 실제 중소기업의 산업현장에서는 코드중심으로 개발되고 있다. 그리고 대부분의 기존 레거시 시스템은 설계의 부재 그리고 코드 패칭으로 코드 내부의 복잡도가 매우 높은 현실이다. 이를 해결하고자, 코드의 가시화(visualization)를 적용하였다. 이 가시화는 모듈간의 복잡도를 줄이려는 목적을 가지고 있다. 이를 위해 기존 공개 도구로 툴 체인 구성 방법을 제안한다. 제안한 방법은 NIPA의 SW Visualization 기법을 적용 확장하였다. 또한 코드 가시화내의 품질지표 중에 결합도 요소 중의 나쁜 지표에 대한 리팩토링 시도이다. 결과적으로 레가시 코드에 대해 역 공학 기법(from programming via model to architecture)적용과 이를 통한 소프트웨어 고품질화이다.
최근 블록체인은 트릴레마를 해결하기 위해 이상적인 분산 신뢰 네트워크를 설계하려고 노력했다. 그러나 일부 국가간 분쟁으로 에너지 분배의 불균형이 발생했고, 현재 비트코인과 같은 블록체인 네트워크가 거래와 채굴을 위해 엄청난 에너지를 소비하고 있다. 기존 연구인 데이터 볼륨 기반 신뢰 모델은 루빈 방식의 신뢰 모델보다 증가하는 블록체인 크기를 더 잘 평가했다. 본 논문에서는 성장하는 블록체인 네트워크의 존속시간, 블록체인 크기 및 거래를 위해 소모된 에너지를 고려하여 블록체인 네트워크의 지속 가능성을 평가하는 확장성 기반 에너지 모델을 제안한다. 또한 수학적 분석을 통해 제안 모델과 기존 모델에 대한 만족도와 최적의 블록체인 크기를 비교한다. 그러므로 제안된 확장성 기반 에너지 모델은 트릴레마를 해결하고 지속 가능성을 검증하는 적절한 블록체인 네트워크를 선택할 수 있는 평가 툴을 제공할 것이다.
최근 내장형 시스템의 운영체제로 임베디드 리눅스가 점차 많이 사용되고 있다. 이에 따라 더욱 복잡한 내장형 소프트웨어를 빨리 개발하여 적시에 상품화하는데 필수적인 임베디드 리눅스용 원격 통합개발환경에 대한 요구가 증가하고 있다 그런데, Vxworks나 QNX와 같은 내장형 운영체제의 개발 환경에 비해서 임베디드 리눅스용 개발 환경은 편리성과 기능성이 미흡하다. 따라서 본 논문에서 임베디드 시스템 개발환경 EIDE(Embedded Integrated Development Environments)를 제시한다. EIDE는 크로스 툴체인, 디버거, 모니터등 다양한 도구들로 구성되며 모두 GUI에 기반한다. 또한 EIDE의 다양한 도구들이 타겟을 접근하는데 필요한 기능을 제공하는 타겟 에이전트를 제안한다. 타겟 에이전트는 호스트/타겟 환경이라 할지라도 개발자가 GUI로 된 EIDE의 통합개발환경 안에서 다양한 도구들을 이용하여 원격 개발에 필요한 모든 것을 편리하게 수행할 수 있도록 지원하면서 여러 도구의 요청을 동시에 처리할 수 있는 멀티쓰레드 구조의 타겟 에이전트를 제안하고, 타겟 에이전트가 EIDE에서의 원격 개발을 어떻게 더욱 편리하게 하는지 설명한다.
디지털 자원의 장기보존을 위한 기법과 전략은 지속적인 관심 속에서 개발되어 오고 있다. 특히, 웹 자원에 대한 의존도가 증폭될수록 웹 아카이빙에 대한 중요성이 커지고 있다. 본 연구에서는 IIPC에서 제시하는 웹 아카이빙 체인의 네 단계에 해당하는 각 단계별 웹 아카이빙 툴과 그 특성을 살펴보았다. 대상이 되는 웹 아카이빙 도구는 총 9개로서, Heritrix, DeepArc, Web Curator Tool, NetarchiveSuite, BnFArcTools, Wayback, NutchWAX, WERA 그리고 Xinq 등이다.
클라우드 사용자들에게 책임 있는 서비스를 제공하는 클라우드 서비스의 책임 추적성(accountability)은 서비스 정책 준수, 모니터링 및 감사(auditing), 로그 정보 기록(logging) 등과 같은 여러 가지 기술을 적용한다. 궁극적으로 데이터 처리, 서비스 제공 과정에서 발생되는 여러 가지 문제들에 대해 누가 책임이 있는지를 판단함으로써 신뢰되는 클라우드 서비스를 제공하는 것을 목적으로 한다. 먼저, 부가가치가 높은 콘텐츠 서비스 제공 시에 안전하고 신뢰되는 DRM 클라우드 서비스를 제공하기 위해 본 논문에서는 콘텐츠 및 DRM 클라우드 서비스 체인을 이루는 클라우드 에코 시스템을 제시한다. 또한 콘텐츠 소유자와 콘텐츠 사용자의 DRM 클라우드 서비스에 대한 요구사항을 분석하고, 책임 추적을 위해 기록해야 할 로그 정보 및 모니터링 툴 구조를 제안한다.
웹 기술 기반의 컨텐츠 개발 및 운영으로 다른 환경에서의 컨텐츠 활용을 토대로 교육자원의 정보들을 통합 운영할 수 있는 관리 중심체인 e-learning 시스템의 중요성과 필요성이 대두되고 있으며, 교육용 어플리케이션은 현재 표준화되지 않은 개발 프로세스를 기반하여 개발하고 있는 실정이다. 따라서, 교육 컨텐츠의 재사용을 높이기 위해 국제적 학습 표준인 SCORM (Sharable Content Object Reference Model)을 기반으로 하나의 플랫폼에 있어서 시스템 개발 중 다른 플랫폼으로의 재사용이 가능한 핵심자산을 이용하여 조립, 생산할 수 있는 방안으로 체계적인 교육자원을 개발하고 지원하기 위한 교수-학습지원 시스템 개발에 초점을 둔 연구가 요구된다. 따라서, 본 논문에서의 교육적 도메인으로 접근하여 MDA(Model Driven Architecture)상의 교수-학습지원 시스템을 정의한다. 또한 학습컨텐츠 표준 메타데이터를 이용하여 컨텐츠저장소에 관한 분석 및 설계를 하고 MDA 자동화 툴을 이용한 핵심자산을 통해 실제 교수자가 필요로하는 컨텐츠를 제공할 수 있는 교수-학습지원 시스템을 개발하고자 한다.
생명공학 기술의 발달로 지놈 프로젝트를 통해 인간 초파리 등 여러 종의 유전체 정보가 밝혀 졌다. 그러나 Post-Genome 연구에 있어서 매우 중요한 생물체인 멍게(Ciona intestinalis)와 성게(Strongylocentrotus purpuratus)의 유전체 서열은 현재 공개되어 있으나 염기서열의 연속성(continuity)에는 심각한 문제점이 존재하고 있다. 이들은 염기서열에 변이가 많은 다염기변이 유전체(polymorphic genomes)로 그 특성이 반영되지 않은 전통적인 Whole Genome Shotgun Sequencing(WGSS)방법을 사용였기 때문이다. 이와 같은 다염기변이 유전체 서열 분석은 시스템 생물학이나 비교 유전체학 등의 후발 연구에 기초가 되므로 매우 중요하다. 본 논문에서는 다염기변이 유전체에 대해 알아보고 서열 조립 알고리즘의 기본이 되는 서열 정렬 툴들 중 가장 많이 사용되는 FASTA, BLAST, BLAT에 대해 분석하여 봄으로써 다염기변이 유전체에 적합한 서열 조립 전략 수립을 위해 고려해야 하는 사항들을 논의해 본다.
CNN (convolutional neural network) 기반의 단일 열화 영상 복원 방법은 우수한 성능을 나타내지만 한가지의 특정 열화를 해결하는 데 맞춤화 되어있다. 본 연구에서는 복합적으로 열화 된 영상 분류 및 복원을 위한 알고리즘을 제시한다. 복합 열화 영상 분류 문제를 해결하기 위해 CNN 기반의 알고리즘인 사전 학습된 Inception-v3 네트워크를 활용하고, 영상 열화 복원을 위해 기존의 CNN 기반의 복원 알고리즘을 사용하여 툴체인을 구성한다. 실험적으로 복합 열화 영상의 복원 순서를 추정하였으며, CNN 기반의 영상 화질 측정 알고리즘의 결과와 비교하였다. 제안하는 알고리즘은 추정된 복원 순서를 바탕으로 구현되어 실험 결과를 통해 복합 열화 문제를 효과적으로 해결할 수 있음을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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