소프트웨어 보안 사고의 약 75%는 소프트웨어 취약점으로 인해 발생한다. 또한, 제품 출시 후 결함 수정 비용은 설계 단계의 수정 비용보다 30배 이상 많다. 이러한 배경에서, 시큐어 코딩은 유지 보수 문제를 해결하는 방법 중 하나로 제안되었다. 다양한 연구 기관에서는 소프트 웨어 보안 약점의 표준 양식을 제시하고 있다. 새로운 한글 프로그래밍 언어 새싹은 언어 수준에서 보안 약점 해결 방법을 제안하였다. 그러나 이전 연구의 새싹은 API에 관한 보안 약점을 해결하지 못하였다. 본 논문에서는 API에 의한 보안 약점을 해결하는 방법을 제안한다. 이 논문에서 제안하는 방법은 새싹에 위험한 메소드를 검사하는 정적 분석기를 적용하는 것이다. 위험한 메소드는 오염된 데이터 유입 메소드와 오염된 데이터 사용 메소드로 분류한다. 분석기는 위험한 메소드 탐색, 호출 그래프 구성, 호출 그래프를 바탕으로 유입 메소드와 사용 메소드간의 경로 탐색, 검출된 보안 약점 분석 순으로 4단계에 걸쳐 보안 약점을 분석한다. 이 방법의 효율성을 측정하기 위해 정적 분석기를 적용한 새로운 새싹을 이용하여 두 가지 실험을 실행하였다. 첫 번째 실험으로서 이전 연구의 새싹과 개선된 새싹을 Java 시큐어 코딩 가이드를 기준으로 비교하였다. 두 번째 실험으로써 개선된 새싹과 Java 취약점 분석 도구인 FindBugs와 비교하였다. 결과에 따르면, 개선된 새싹은 이전 버전의 새싹보다 15% 더 안전하고 개선된 새싹의 F-measure는 68%로써 FindBugs의 59%인 F-measure와 비교해 9% 포인트 증가하였다.
초고급 언어에 의한 자동 프로그래밍은 프로그램의 자료구조 이외에 많은 부분을 시스템이 관장함으로써 프로그램 명세의 표현이 추상적이지만 프로그램 의미소가 술 어논리, 집합, 사상, 혹은 제안된 자연언어를 사용하기 때문에 초고급 구조에 익숙하 지 않은 프로그래머들이 이를 이용하여 프로그램을 작성하는 경우 상당한 어려움이 따 르고, 이들 초고급언어 구조에 익숙하기까지 많은 시간이 요하게 된다. 왜냐하면 초 고급언어는 프로그램 명세의 표현이 추상적이지만 프로그램 의미소가 술어 논리, 집합, 사상, 혹은 제한된 자연언어를 사용하기 때문이다. 본 논문에서는 기존의 자동 프로 그램의 어려움을 줄이기 위해서 한글로 구성된 선언적구문, 절차적 구문, aggregate 구문으로 광역언어를 설계하고 구현한다. 본 논문에서는 제안하는 한글 자동 프로그래 밍 시스템(Hangul Automatic Programming)은 입력으로 순수한 한글로 구성되어 있으며 추상 알고리즘(Abstract Algorithm)과 자료형(Data Type)혹은 절차적 구문을 받아서 출력으로는 C 언어 프로그램을 만들어 낸다. 자동 프로그래밍 접근 방식은 프로그램 변형기법과 규칙기반에 바탕을 두고 문제영역은 일반적인 프로그램으로 한정 하였다. 시스템 제어구조는 한글 프로그램을 입력으로 받아서 지식베이스로부터 적절한 규칙 을 선택해서 이것을 변형한 다음 전체 데이타 베이스에 넣는데 이과정을 프로그램이 완성 될 때 까지 반복한다.
광학 문자 인식(OCR)을 통해 문서의 글자를 인식할 때 띄어쓰기 오류가 발생한다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 OCR의 후처리 과정으로 동적 프로그래밍을 이용한 분절(Segmentation) 방식의 띄어쓰기 오류 교정 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템의 띄어쓰기 오류 교정 과정은 다음과 같다. 첫째, 띄어쓰기 오류가 있다고 분류된 어절 내의 공백을 모두 제거한다. 둘째, 공백이 제거된 문자열을 동적 프로그래밍을 이용한 분절로 입력 문자열에 대하여 가능한 모든 띄어쓰기 후보들을 찾는다. 셋째, 뉴스 기사 말뭉치와 그 말뭉치에 기반을 둔 띄어쓰기 확률 모델을 참조하여 각 후보의 띄어쓰기 확률을 계산한다. 마지막으로 띄어쓰기 후보들 중 확률이 가장 높은 후보를 교정 결과로 제시한다. 본 논문에서 제안하는 시스템을 이용하여 OCR의 띄어쓰기 오류를 해결할 수 있었다. 향후 띄어쓰기 오류 교정에 필요한 언어 규칙 등을 시스템에 추가한 띄어쓰기 교정시스템을 통하여 OCR의 최종적인 인식률을 향상에 대해 연구할 예정이다.
기존의 외곽선 방식을 사용해 폰트의 스타일을 바꾸기 위해서는 제작과 동일한 시간과 비용이 소비된다. 메타폰트는 글자의 뼈대를 펜으로 채우는 방식으로 폰트를 표현하여 펜의 모양만 바꾸어도 글자의 스타일을 쉽게 바꿀 수 있다. 하지만 메타폰트는 프로그래밍 언어로 제공되기 때문에 관련 지식이 없는 폰트 디자이너와 일반 사용자들이 사용하기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 한글의 특징을 기반으로 하는 한글 매개변수를 추출하여 메타폰트로 만든 한글 글꼴 생성 프로그램에 적용한 후, GUI를 제공하여 손쉽게 한글 폰트를 편집할 수 있는 메타폰트 편집기를 제안한다.
오늘날 폰트를 디자인하는데 주로 사용되는 외곽선 방식은 글자의 크기를 손쉽게 변경할 수 있으나 글자의 굵기나 스타일을 변화시키려면 다시 수작업을 통해서 디자인을 변경해야 한다. 이를 보완하기 위한 프로그래머블 폰트인 메타폰트는 매개변수를 사용하여 글자의 변화가 매우 용이하다. 하지만 메타폰트는 프로그래밍 언어이므로 메타폰트에 대한 선행학습이 필요하여 폰트 디자이너에게 사용되지 않았다. 따라서 본 논문에서는 폰트 디자이너에게 익숙한 외곽선 방식에 편집기를 제공하면서 글자의 스타일에 대한 변화를 메타폰트에서 처리하여 다양한 폰트를 파생할 수 있는 한글 외곽선 폰트 시스템을 제안한다. 이를 위하여 본 시스템에서는 외곽선 방식의 폰트를 제작할 수 있도록 하는 웹 외곽선 폰트 편집기를 구현하였으며 외곽선 방식의 폰트를 메타폰트로 변환하는 UFO2mf를 구현하였다. 본 논문에서 제안하는 폰트 시스템은 기존 외곽선 방식의 스타일 변화에 대한 수고를 덜어줄 수 있을 것으로 기대한다.
컴퓨터 교육은 기능 중심의 교육에서 창의력과 문제해결력을 신장시킬 수 있는 방향으로 전환되며 프로그래밍이 새롭게 주목받고 있다. 그러나 기존의 프로그래밍 교육은 여전히 문법 위주의 언어 지식 교육에 치우쳐 있어 한계가 있었다. 로봇 프로그래밍은 그 자체가 문제해결과정이며 프로그래밍 결과를 로봇이라는 구체물을 통해 직접 확인할 수 있으므로 학습자들의 흥미와 동기유발에 도움을 줄 수 있다. 그러나 실제 로봇 프로그래밍 교육을 실시해 보면 학습자들이 여러 가지 오류 때문에 어려움에 직면하는 것을 볼 수 있다. 따라서 본 연구에서는 로봇 프로그래밍에서 학습자들이 발생시키는 오류들을 유형별로 나누어 분석하고 이를 기초로 오류 해결지원 도구를 개발하였다. 개발된 오류 해결 지원 도구는 발생되는 오류를 감소시키고 오류 해결을 쉽게 할 수 있도록 명령어의 세트화, 언어 및 오류 메시지의 한글화, 학습단계별 예제소스 및 도움말, 주요 코딩 오류 제거기능, 코드정렬 및 행번호 표시 기능 등을 제공하였다. 투입 결과 오류 해결 지원 도구는 오류 감소와 오류 해결에 도움이 됨을 확인할 수 있었다.
ML은 엄밀한 수학적 모델에 기반 하여 구현된 프로그래밍 언어로서 고차함수, 복합형 함수와 엄격한 타입시스템을 지원하는 언어이다. nML은 한국과학기술원 프로그램 분석 시스템 연구단에서 연구중인 프로그램 분석 기술을 최대한 반영하여 구현하고 있는 ML의 한국형 사투리이다. 본 논문에서는 nML을 이용하여 일반적이고 자주 사용되는 프로그래밍 국면을 다양하게 반영한 응용프로그램을 구축하여 보았다. 구현하고자 하는 시스템은 중앙 집중형 데이터 서버를 가지는 기술용어 사전 시스템으로서 KDIC이라 명하였다. 본 시스템의 목적은 특정 분야에서 영어 용어들에 대한 전문인의 한글 용어로의 번역 사례를 모은 데이터 베이스를 구축하고, 이러한 번역 사례가 자연스럽게 이용되고자 함에 있다.
본 논문에서는 은닉 마르코프 모형(HMM)을 이용하여 사람이 쓴 필기의 통계적 특징을 갖는 글씨를 생성하는 방법에 대해서 기술코자 한다. 온라인 필기처럼 같이 필기 궤적을 시계열 신호로 표현하고, 그 특징을 통계적 모형의 하나인 HMM으로 표현한다. HMM은 시계열 신호에 대응하는 모형 내부 경로와 심볼열의 확률 분포를 표현하는 함수이다. 따라서 최적 경로에서 볼 수 있는 최적 출력 심볼열은 훈련 필기 데이타의 평균적 필기 특징에 해당한다. HMM이 주어졌을 때 HMM에서 최적의 패턴을 해석적으로 구하는 방법은 알려져 있지 않다. 본 논문에서는 동적 프로그래밍 기법을 적용하여 HMM이나 HMM 네트워크 모형에서 필기를 생성하는 방법을 제시하고, 아울러 HMM의 문제점을 지적한다.
자동 프로그램이란 인간이 프로그램 언어를 습득하는데 드는 노력과 시간을 감소시키고 프로그램하는 과정의 일부나 전부를 컴퓨터가 대신하도록 하여 프로그램 환경을 개선하고 유지, 보수의 비용을 줄이는데 그 목적이 있으며, 자동 프로그램 4대 구성 요소중 프로그램 명세서를 초고급언어나 예제에 의한 방법 또는 트레이스(Trace)로 기술하는 것이 일반적이다. 그러나 이 방법은 전문가가 아니면 이해하기 어렵고, 불량이 많은 작성하기 어려운 문제점이 있다. 본 논문에서는 이런 단점을 개선하기 위해서 일반 사용자가 접하기 쉽고, 이해하기 용이한 자연어 문장으로 명세서를 작성한다. 그러나 자연어에는 많은 애매성이 존재하는데 이것을 방지하기 위해 사용자에게 미리 자연어 프로그램 틀을 제시한다. 자연어 문장으로 작성된 명세서는 형태소 분석과 구문 분석에 의해 처리되며, 구문 분석시 복합문과 내포문은 단문으로 분리한 다음, 동사를 중심으로한 격 프레임(case frame)를 만들며, 이것을 바탕으로 중간언어를 생성하는 방법을 제안한다.
일반적으로 한국어 문장에서 명사는 용언의 항가(valency)에 의해 격이 할당된다. 그러한 이유로, 한국어는 용언이 문장 끝에 온다는 일반적인 제약 이외에는 그 어순이 비교적 자유롭다. 그러나 격 할당과 자유 어순에 대한 여러 가지 비규칙적인 현상들 때문에 문장 분석이나 생성에 문제가 일어난다. 예를 들면, "나 머리 아프다"에서처럼 명사에 격조사가 표시되지 않고 문장이 생성될 수도 있고, "은/는"이나 "도"와 같은 특수조사와 결합할 때는 그 격이 드러나지도 않는다. 어순의 경우, "물이 얼음이 되었다"=/= "얼음이 물이 되었다" 에서처럼 주격이 이중으로 나타나면 어순이 자유롭지 않는 반면, 용언의 어미가 문장 종결형일 때에는 "어서 가자 백두산으로"에서처럼 용언이 문미에 오지 않을 수도 있다. 이 논문은 한국어의 어순과 격 할당에 관한 이러한 문제를 어떻게 처리할 것인가를 보이는 것이 그 목적이다. 문제를 가급적 명시적으로 해결하기 위하여, 본 논문은 문장 분석과 생성에 대한 규칙과 제약 조건들을 형식화하고 문장 처리 과정에서 일어나는 격 할당과 어구 결합 및 배열 과정을 malaga라는 프로그래밍 언어로 구현하여 실험할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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