하드웨어 검증에서 성공적으로 적용되었던 모델 검증 기법을 소프트웨어 검증에 활용하는 연구가 활발하다. 이러한 연구 중의 하나가 바운디드 모델 검증이다. 바운디드 모델 검증에서는 모델이 갖는 상태 공간을 한꺼번에 모두 탐색하기보다는 모델의 탐색 범위를 점진적으로 넓혀가면서 에러를 찾는다. 본 논문에서는 이러한 바운디드 모델 검증을 이용하여 BOGOR의 입력 언어인 BIR를 검증하였다. 그 결과 BOGOR에서 제공되는 명시적 모델 검증 기능 보다 우수한 성능을 보였다. 본 논문에서는 BIR 언어를 CNF 논리식으로 변환하는 방법과 단계적 절차를 기술한다.
In this paper we propose a model for checking integrity constraints of mobile databases called Three-Level (3-L) model, wherein the process of constraint checking to maintain the consistent state of mobile databases is realized at three different levels. Sufficient and complete tests proposed in the previous works together with the idea of caching relevant data items for checking the integrity constraints are adopted. This has improved the checking mechanism by preventing delays during the process of checking constraints and performing the update. Also, the 3-L model reduces the amount of data accessed given that much of the tasks are performed at the mobile host, and hence speeds up the checking process.
이 논문에서는 형식 검증(formal verification)의 한 분야인 모델 검증(model checking)에 재타이밍(retiming) 기법을 적용하는 방법에서 대해 연구하였다. 재타이밍은 주어진 회로의 레지스터들을 재배치함으로써, 입출력 동작을 바꾸지 않으면서 전이 관계(transition relation)을 변환할 수 있는 기법이다. 이러한 재타이밍을 이용하면 모델 검증을 더 효율적으로 수행하도록 회로를 바꿀 수 있다. 이 논문에서는, 레지스터의 개수와 전이 관계의 특성을 반영한 cost 함수를 제안하고, 재타이밍으로 얻을 수 있는 회로 구조들을 효율적으로 탐색하는 heuristic annealing 알고리즘을 개발한다. 제안된 방법이 모델 검증의 성능을 향상시킬 수 있음을 실험 결과를 통해 보여주었다.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제9권3호
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pp.352-359
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2021
The purpose of this study is to design and build fake news discrimination systems and methods using fact-checking guidelines. In other words, the main content of this study is the system for identifying fake news using Artificial Intelligence -based Fact-checking guidelines. Specifically planned guidelines are needed to determine fake news that is prevalent these days, and the purpose of these guidelines is fact-checking. Identifying fake news immediately after seeing a huge amount of news is inefficient in handling and ineffective in handling. For this reason, we would like to design a fake news identification system using the fact-checking guidelines to create guidelines based on pattern analysis against fake news and real news data. The model will monitor the fact-checking guideline model modeled to determine the Fact-checking target within the news article and news articles shared on social networking service sites. Through this, the model is reflected in the fact-checking guideline model by analyzing news monitoring devices that select suspicious news articles based on their user responses. The core of this research model is a fake news identification device that determines the authenticity of this suspected news article. So, we propose news article identification methods with fact-checking guideline on Artificial Intelligence & Bigdata. This study will help news subscribers determine news that is unclear in its authenticity.
본 연구에서는 유한 상태 기계들 간의 동치 여부를 검증하고자 한다. 즉 모든 입력에 대하여 유한 상태 기계의 반응이 항상 동일한지를 판정하고자 한다. 만약 두 개의 유한 상태 기계가 동치라고 판정된다면, 복잡한 유한 상태 기계는 단순한 기계로 대치될 수 있다. 또한 명세와 구현이 모두 유한 상태 기계로 표현된 경우, 동치 검사를 이용해서 구현이 명세를 만족하는지 결정할 수 있다. 본 논문에서는 이와 같은 유한 상태 기계의 동치 검사를 모델 검사 기법으로 다음과 같이 해결한다. 주어진 유한 상태 기계${M_A}와 {M_R}$를 조합하여 모델 $M = {M_A} {\times} {M_\beta}$을 구축하고, 검사할 동치 조건을 시제 논리식 ${\Phi}$로 기술한다. 만일 모델이 시제 논리식을 만족한다면$(M={\Phi})$ 두 기계는 동치이다. 그렇지 않다면 두 기계는 비동치이며 그 이유를 설명하는 반례를 제공한다. 전 과정이 자동화되었으며, 여러 개의 사례 연구에 적용한 결과 만족할 만한 결과를 얻었다.
모델 체킹에서 고려해야 할 상태의 수는 모델의 크기에 따라 지수적으로 증가한다. 이것을 상태 폭발 문제라고 부르며 이를 해결하기 위한 방법으로 추상화, 반순서, 대칭성 등이 폭 넓게 사용되고 있다. 이들 방법들은 모델의 구조 정보를 이용하여 모델의 크기를 축소하는 데 목표를 두고 있다. 이와는 달리, 본 논문에서는 논리식을 순서적으로 분할하여 차례대로 모델 체킹을 수행하는 릴레이 모델 체킹을 제안한다. 그리고 기존 모델 체킹 기법으로 해결하지 못했던 상태 폭발 문제를 릴레이 모델 체킹으로 해결한 경험을 기술한다.
본 연구에서는 추상 도달가능성 그래프(ARG) 기반의 소프트웨어 모델체킹에서 그래프 탐색전략을 설정할 수 있는 새로운 방법을 제시한다. ARG의 여러 실행 경로를 하나로 묶어 모델체킹 성능을 향상시키는 기법인 블록 인코딩(Block Encoding) 기법을 활용하는 경우 기존의 기법들은 인코딩 전의 ARG에서 인코딩을 효과적으로 수행할 수 있는 탐색전략만을 고려하였을 뿐 실제 모델체킹의 성능을 좌우할 수 있는 인코딩 후의 ARG에 대한 탐색전략을 고려하지 못하는 문제가 있었다. 본 연구에서는 기존 연구에서 제시된 탐색 기법을 사용하여 블록 인코딩을 효과적으로 수행하는 동시에 인코딩된 후의 ARG에 대한 탐색 순서를 고려할 수 있는 이중 탐색전략 기법을 제시한다. 또한 탐색 순서의 변화가 모델체킹의 성능에 미치는 영향을 확인하기 위하여 제시하는 기법을 오픈소스 모델체킹 도구에 구현하고 벤치마크 실험을 수행하였으며 탐색전략이 달라지면 모델체킹의 성능이 달라지는 현상을 확인하였다.
This study derives quality checking items in Building Mechanical Systems Design Criteria, and suggests quality criteria to review BIM models in the duct system of an air conditioning system for rule-based automatic checking. First, components for the duct system of an air conditioning system were reviewed, and the quality checking items were drawn from Building Mechanical Systems Design Criteria, through assessment according to object, attribute and relationship composing the BIM model. Second, quality checking types were derived, by analyzing the quality checking items and Rule set of the Solibri Model Checker. Finally, methods of algorithm functioning for checking the BIM models for mechanical systems in computers were drawn, and Elements to comprise the quality checking criteria (rule) were suggested. This study means that that checking items are derived from domestic criteria, and a way for the development process of determining quality checking criteria (rules) is suggested.
모델 체킹은 주어진 모델과 속성간의 만족성 관계를 검사한다. 만일 모델이 속성을 만족하지 않는 경우, 모델 체킹은 그 이유를 담은 반례를 생성한다. 반례는 모델의 디버깅에 사용되며 모델을 이해하는데 도움을 주기 때문에, 반례 생성은 모델 체킹의 필수 구성 요소 중의 하나이다. 본 논문에서는 모델 체킹에서 안전성 속성이 위반되었을 때 그에 대한 반례를 효율적으로 생성하는 방법을 제시하였고, 푸쉬 푸쉬 게임 풀이에 제안한 방법을 적용했다. 그 결과, 기존 NuSMV로는 전체 50게임 중에서 42게임밖에 풀지 못했으나 본 논문의 방법으로는 50게임을 모두 풀었다. 뿐만 아니라, 반례 생성에 소요된 시간과 메모리 사용량이 기존 NuSMV에 비해서 각각 $86{\%}$와 $62{\%}$ 개선되었다.
시각적이고 비정형적인 구조로 표현된 휘처 모델(Feature model)은 구문적 명확성을 보장할 수 없고, 자동화 툴(tool)에 의한 구문(syntax)의 검증이 어렵다. 따라서, 휘처 모델이 가진 구조물의 구문적 명확성을 입증하기 위한 정형적 명세와 모델 검사(model checking)가 필요하다. 본 논문은 Z 언어를 이용한 휘처 모델의 정형적 명세와 모델 검사를 통해서, 휘처 모델의 정확성을 검사하는 기법을 제시한다. 이를 위해, 휘처 모델과 Z간 변환 규칙을 정의하고, 이 규칙에 의거하여 휘처 모델의 구문에 대해 Z 스키마(schema)로 명세한다. 모델 검사는 Z 스키마 명세에 대해 Z/Eves 툴을 사용하여 구문, 타입 검사(type checking), 그리고 도메인 검사(domain checking)를 수행하여 모델의 모호성을 검사한다. 이로서, 휘처 모델의 구조물을 좀더 명확하게 표현할 수 있으며, 설계된 모델의 오류를 검사할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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