Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.17
no.3
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pp.43-49
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2012
Information obtained from DFD(Data Flow Diagram) are very important in system maintenance, because most legacy systems are analyzed using DFD in structured analysis. In our thesis, we design and implement an extractor for design sequence of database tables using DFD. Our extractor gets DFDs as input data, transform them into a directed graph, and extract design sequence of DB tables. We show practicality of our extractor by applying it to a s/w system in operation.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.18
no.7
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pp.111-123
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2013
To verify software vulnerability, the method of conjecturing software structure and then testing the software based on the conjectured structure has been highlighted. To utilize the method, an efficient way to conjecture software structure is required. The popular graph and tree methods such as DFG(Data Flow Graph), CFG(Control Flow Graph) and CFA(Control Flow Automata) have a serious drawback. That is, they cannot express software in a hierarchical fashion. In this paper, we propose a method to overcome the drawback. The proposed method applies various input data to a binary code, generate CFG's based on the code output and construct a HCFG (Hierarchical Control Flow Graph) to express the generated CFG's in a hierarchical structure. The components required for HCFG and progressive algorithm to construct HCFG are also proposed. The proposed method is verified through constructing the software architecture of an open SMTP(Simple Mail Transfer Protocol) server program. The structure generated by the proposed method and the real program structure are compared and analyzed.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2018.05a
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pp.285-285
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2018
하천에서 부유사의 형태로 이송되는 점착성 유사는 입자 표면의 전자기적 점착력의 영향과 하천의 흐름 및 난류에 의하여 지속적인 응집과 파괴의 과정인 응집현상을 겪는다. 이러한 응집현상을 통해 플럭을 형성한 점착성 유사의 크기 및 밀도는 끊임없이 변화하며 침강속도 역시 변화한다. 점착성 유사의 이동을 예측하기 위해서는 유사의 부유에 직접적으로 관계하는 침강속도를 이해하는 것이 중요하며 많은 연구에서 점착성 유사의 농도와 침강속도의 관계를 그래프로 보여주고 있다. 일반적으로 그래프에서 침강속도는 처음에 농도가 증가할수록 증가하는 비례 관계를 보여주다가 농도가 어느 정도를 넘어 더 증가하게 되면 감소하여 반비례하는 모양을 그리고 있다. 또한 연구들은 농도와 침강속도 두 관계가 분명한 멱함수법칙(Power Law)을 가진다고 언급하고 있다. 그러나 이전의 연구에서는 그래프가 보여주는 두 관계의 분석이나 메커니즘에 대해 중점을 두고 논의된 바가 없다. 본 연구는 점착성 유사의 응집현상과 이동을 모의하는 1차원 연직 수치모형으로 수치 실험을 실시하고, 그 결과를 바탕으로 농도와 침강속도가 갖는 관계를 면밀히 분석한다. 플럭의 크기 및 농도는 유사의 부유를 결정하는 침강속도와 매우 밀접한 관련이 있는 특징이며 특히 플럭의 크기는 침강속도를 결정한다. 즉 플럭의 크기와 농도가 갖는 관계가 침강속도와 농도가 갖는 관계에 크게 관여할 것으로 예측된다. 앞서 언급한 연구들의 그래프에서 비례 관계를 갖는 구간은 일반적으로 수면과 가까우며 농도와 크기가 비례하는 경향을 보이며 반비례하는 구간은 농도가 크고 난류가 강한 하상부근으로 두 관계가 반비례하는 경향이 밝혀진 연구가 있다. 점착성 유사의 농도 및 플럭의 크기가 이러한 경향을 띠는 것은 하상부근에서는 난류 전단과 그에 따른 플럭의 파괴와 응집의 결과로 나타나는 응집현상과 관련이 있으며 이러한 결과들을 바탕으로 점착성 유사의 침강속도와 농도가 가지는 관계를 분석한다.
Although the Java bytecode has numerous advantages, there are also shortcomings such as slow execution speed and difficulty in analysis. In order to overcome such disadvantages, bytecode analysis and optimization must be performed. We implements CTOC for optimized codes. An extended CFG must be first created in order to analyze and optimize a bytecode. Due to unique bytecode properties, the existing CFG must be expanded according to the bytecode. Furthermore, the CFG must be converted into SSA Form for a static analysis, for which calculation is required for various information such as the dominate relation, dominator tree, immediate dominator, $\phi$-function, rename, and dominance frontier. This paper describes the algorithm and the process for converting the existing CFG into the SSA From. The graph that incorporates the SSA Form is later used for type inference and optimization.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.5
no.7
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pp.1896-1907
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1998
확장된 마크흐름선도(EMFG: Extednded Mark Flow Graph)는 기존의 MFG를 개선한 그래프로서, 회로변수식에 의해 실제회로로 쉽게 구현가능하므로 이산제어시스템의 모델링과 설계 및 구현의 강력한 도구로 사용될 수 있다. 본 논문은 EMFG의 트랜지션들이 점화하는 과정 및 트랜지션들이 점화완료하였을 때 각 박스들의 마크수 변화를 부울함수식과 벡터를 사용하여 표현하였다. 또한 시스템의 상태변화를 쉽게 판단할 수 있게 하는 EMFG의 동작알고리듬을 제안하였으며, 제안된 알고리듬은 3-비트 증가계수기를 설계한 EMFG와 시간트랜지션이 포함된 가상의 EMFG에서 잘 수행되었다. EMFG의 동작이 부울함수로 해석가능해짐으로 인해 시스템의 분석 및 설계가 용이하며 컴퓨터를 이용한 자동화된 시스템의 분석과 설계가 가능하다.
Although the Java bytecode has numerous advantages, there are also shortcomings such as slow execution speed and difficulty in analysis. In order to overcome such disadvantages, bytecode analysis and optimization must be performed. First control flow of the bytecode should be analyzed, after which information is required regarding where the variables are defined and used to conduct data flow analysis and optimization. There may be cases where variables with an identical name contain different values at a different location during the execution according to the value assigned to a variable in each location. Therefore, in order to statically determine the value and type, the variables must be separated according to allocation. In order to do so, the variables can be expressed using a static single assignment form. After the transformation into a static single assignment form, the type information of each node expressed by each variable and expression must be configured to perform static analysis and optimization. Based on the basic type information, this paper proposes a method for finding related equivalent nodes, setting the nodes with strongly connection components and efficiently assigning each node the type.
Kim, Hee Yeon;Oh, Ho Kyun;Kim, Ji Hoon;You, Jaewook;Shin, Jeong Hoon;Kim, Kyounggon
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2019.10a
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pp.475-478
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2019
웹어플리케이션의 발전에 따라 자바스크립트 런타임 플랫폼인 Node.js 의 사용도 증가하고 있다. 개발자들은 Node.js 의 다양한 모듈을 활용하여 프로그래밍을 하게 되는데, Node.js 모듈 보안의 중요성에 비하여 모듈 취약점 분석은 충분히 이루어지지 않고 있다. 본 논문에서는 소스코드의 구조를 트리 형태로 표현하는 Abstract Syntax Tree 와 소스코드의 실행 흐름 및 변수의 흐름을 그래프로 나타내는 Control Flow Graph/Data Flow Graph 가 Node.js 모듈 취약점 분석에 효율적으로 활용될 수 있음을 서술하고자 한다. Node.js 모듈은 여러 스크립트 파일로 나누어져 있다는 점과 사용자의 입력이 분명하다는 특징이 있다. 또한 자바스크립트 언어를 사용하므로 선언된 변수들의 타입에 따라 적용되는 범위인 scope 가 다르게 적용된다는 특징이 있다. 본 논문에서는 이러한 Node.js 모듈의 특징을 고려하여 Abstract Syntax Tree 및 Control Flow Graph/Data Flow Graph 을 어떻게 생성하고 취약점 분석에 활용할 것인지에 대한 방법론을 제안하고, 실제 분석에 활용할 수 있는 코드 구현을 통하여 구체화시키고자 한다.
In this paper, we propose a novel method for monitoring mood trend of Twitter users by analyzing their daily tweets for a long period. Then, to more accurately understand their tweets, we analyze all types of content in tweets, i.e., texts and emoticons, and images, thus develop a multimodal sentiment analysis method. In the proposed method, two single-modal analyses first are performed to extract the users' moods hidden in texts and images: a lexicon-based and learning-based text classifier and a learning-based image classifier. Thereafter, the extracted moods from the respective analyses are combined into a tweet mood and aggregated a daily mood. As a result, the proposed method generates a user daily mood flow graph, which allows us for monitoring the mood trend of users more intuitively. For evaluation, we perform two sets of experiment. First, we collect the data sets of 40,447 data. We evaluate our method via comparing the state-of-the-art techniques. In our experiments, we demonstrate that the proposed multimodal analysis method outperforms other baselines and our own methods using text-based tweets or images only. Furthermore, to evaluate the potential of the proposed method in monitoring users' mood trend, we tested the proposed method with 40 depressive users and 40 normal users. It proves that the proposed method can be effectively used in finding depressed users.
AI-based speed prediction studies have been conducted quite actively. However, while the importance of explainable AI is emerging, the study of interpreting and reasoning the AI-based speed predictions has not been carried out much. Therefore, in this paper, 'Explainable Deep Graph Neural Network (GNN)' is devised to analyze the speed prediction and assess the nearby road influence for reasoning the critical contributions to a given road situation. The model's output was explained by comparing the differences in output before and after masking the input values of the GNN model. Using TOPIS traffic speed data, we applied our GNN models for the major congested roads in Seoul. We verified our approach through a traffic flow simulation by adjusting the most influential nearby roads' speed and observing the congestion's relief on the road of interest accordingly. This is meaningful in that our approach can be applied to the transportation network and traffic flow can be improved by controlling specific nearby roads based on the inference results.
In this study, a real-scale stairway model was constructed to analyze the evacuation safety of human life due to the change of flooded stair flow. In the experiment, the water depth and flow velocity at each stage of the stairs were measured and the specific force per unit width was calculated. Using the calculated the specific force per unit width, the evacuation safety of each steps of stairs according to the change of the flooded stair flow was presented. Finally, the depth of water measured by the experiment and the evacuation safety graph of "Ishigaki" by the specific force per unit width were combined to analyze the evacuation safety by depth. As a result, it has been found that evacuation of adult man is difficult without help at the flow depth of 0.20 m or more. And it has been found that evacuation of adult women and elderly men are difficult without help at the flow depth of 0.15 m or more. Finally, it has been found that evacuation of elderly women is difficult without help at depth of 0.13 m or more.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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