프로그래밍 훈련 지원을 위한 프로그래밍 채점시스템은 일반적으로 웹 상에 구축되어 출제자는 프로그래밍 문제를 업로드하고 이를 학습자가 열람하고 문제에 대한 답안을 제출한다. 프로그래밍 채점시스템은 제출된 답안 소스코드를 실행하여 통과, 실패, 에러 메시지 등의 피드백을 제공한다. 통과를 제외한 피드백을 받은 학습자는 통과 판정받을 때까지 계속해서 소스코드를 디버깅한다. 본교에서 프로그래밍 훈련 지원을 위해 온라인 채점시스템을 자체 개발하였고 학생들이 제출한 답안을 분석한 결과 통과 판정을 받지 못한 학생들 중 다수가 자신이 틀린 부분을 정확하게 모른 채 계속해서 문제를 푼다는 사실을 확인하였다. 현재 프로그래밍 채점시스템은 주로 런타임 에러 메시지 위주로 피드백을 수행한다. 하지만 이러한 정보만으로는 프로그래밍 훈련을 하는 학습자들은 제출한 답안의 틀린 부분을 찾아내기가 어렵다. 따라서 본 논문에서는 학습자가 제출한 소스코드에 사용된 테스트케이스의 제어흐름을 분석한 결과를 프로그래밍 실패에 대한 피드백으로 제공하는 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 제어흐름 상의 결함이 존재할 수 있는 경로를 피드백하여 학습자들이 틀린 부분을 보다 빠르게 찾을 수 있게 도와준다. 또한 실제 학습자가 제출한 답안 소스코드를 예로 들어 본 시스템이 적용 가능함을 보인다.
2011년에 발표된 RIPE는 프로그램 공격에 대한 완화 기법 평가 도구로서 850 가지 패턴의 버퍼 오버플로우 기반 공격에 대한 완화 기법만을 평가한다. RIPE는 공격과 방어 루틴이 하나의 프로세스로 실행되도록 구성되어, RIPE가 실행될 때에는 공격과 방어 루틴이 프로세스 상태와 주소 공간 배치를 공유할 수밖에 없게 된다. 그 결과 공격 루틴은 방어 루틴의 메모리 공간을 아무런 제약 없이 접근할 수 있게 된다. 이 논문에서는 RIPE의 공격과 방어 루틴이 독립적인 2개의 프로세스로 동작하도록 하여 주소 공간 배치 난독화와 같은 기밀성에 근거한 방어 기법을 정확히 평가할 수 있도록 개선하였다. 또한 억지 공격에 대한 방어 능력을 실험할 수 있도록 실행 모드를 추가하였다. 마지막으로 vtable 포인터 공격과 형식문자열 공격을 수행하도록 38 가지 패턴의 공격을 추가하여 확장하였다. 개선 결과 공격 패턴이 다양하게 되었고, 보호 효과 평가의 정확성도 높아졌다.
In this paper, we propose an efficient hyperplane generation technique to classify human activity from combination of events and sequence information obtained from multiple-event sensors. By generating hyperplane efficiently, our machine learning algorithm classify with less memory and run time than the LSVM (Linear Support Vector Machine) for embedded system. Because the fact that light weight and high speed algorithm is one of the most critical issue in the IoT, the study can be applied to smart home to predict human activity and provide related services. Our approach is based on reducing numbers of hyperplanes and utilizing robust string comparing algorithm. The proposed method results in reduction of memory consumption compared to the conventional ML (Machine Learning) algorithms; 252 times to LSVM and 34,033 times to LSTM (Long Short-Term Memory), although accuracy is decreased slightly. Thus our method showed outstanding performance on accuracy per hyperplane; 240 times to LSVM and 30,520 times to LSTM. The binarized image is then divided into groups, where each groups are converted to binary number, in order to reduce the number of comparison done in runtime process. The binary numbers are then converted to string. The test data is evaluated by converting to string and measuring similarity between hyperplanes using Levenshtein algorithm, which is a robust dynamic string comparing algorithm. This technique reduces runtime and enables the proposed algorithm to become 27% faster than LSVM, and 90% faster than LSTM.
경계면스캔 구조는 시험대상회로의 입력측 스캔경로에 직렬입력을 통하여 시험패턴을 입력하고, 병렬로 대상회로에 인가한 후, 응답값을 출력측 스캔경로를 통하여 TDO로 직렬로 출력하는 시험구조로서, 대상회로의 동작속도에 맞추어 인가되는 연속적인 시험패턴에 대한 대상회로의 동적인 변화되는 출력을 관찰하는 것이 불가능하다. 본 논문에서는 대상회로의 동작속도 환경하에서 연속적인 시험패턴을 입력하여 시험대상회로의 연속적인 동적인 출력값들을 지속적으로 TDO로 출력함으로써 대상회로에 대한 성능시험에 사용할 수 있는 패턴생성기와 CBSR(Continuous capture Boundary Scan Register)를 이용한 시험구조와 시험절차를 개발하였다. 본 논문에서 사용된 CBSR은 연속캡쳐 설정과 쉬프트경로 설정을 위해 개발되었으며, 표준의 경계면 스캔 레지스터의 기능을 정상적으로 수행하도록 설계되었다. Altera의 Max+Plus 10.0를 사용하여 패턴생성기와 CBSR을 이용한 시험구조를 설계하고, 스캔구조를 적용 설계하고, CCAP명령어를 사용한 시험절차를 시뮬레이션을 통해 제안된 시험구조의 동작의 정확성을 확인하였다.
일반적으로 코드 모션 알고리즘은 계산적 최적화와 레지스터 과부하와 연관되는 실행시간 최적화를 수행 한다. 본 논문은 계산적 최적화와 수명적 최적화에 더하여 코드의 크기를 고려하는 희소 코드 모션 알고리즘을 제안한다. 희소 코드 모션 알고리즘에서 BCM 알고리즘은 계산적으로 최적 코드 모션을 수행하고, LCM 알고리즘은 레지스터 과부하를 감소시킨다. 희소 코드 모션 알고리즘은 블필요한 코드 모션을 억제시키기 때문에 계산적으로나 수명적으로 최적인 알고리즘이다. 희소 코드 모션 알고리즘은 성능평가를 통하여 기존의 연구보다 프로그램의 능률 및 실행시간을 향상시켰다.
This paper is concerned with development of an efficient Ρ-median approach applicable to large cell formation(CF) problems. A two-phase methodology that seeks to minimize the number of exceptional elements is proposed. In phase I, two efficient Ρ-median formulations which contain fewer binary variables than existing Ρ-median formulations are constructed. These make it possible to implement large CF problem within reasonable computer runtime with commercially available linear integer programming codes. Given the initial cell configuration found with the new p-median formulations, in phase II bottleneck machines and parts are reassigned to reduce the number of exceptional elements. This procedure has the flexibility to provide the cell designer with alternative solutions. Test results on large CF problems show a substantial efficiency of the new Ρ-median formulations.
적응적 랜덤 테스팅 (Adaptive Random Testing, ART)은 입력 도메인 내에 테스트 케이스를 넓고 고르게 분산시키는 방법을 통해 입력 도메인 내에 존재하는 오류 패턴을 순수 랜덤 테스팅 (Random Testing, RT)보다 효율적으로 찾아내기 위한 테스트 케이스 선택 기법이다. 테스트 케이스 선택에 많은 연산량을 필요로 하는 초기 ART 기법인 거리 기반 ART (Distance-based ART, D-ART)와 제한 영역 기반 ART (Restricted Random Testing, RRT)의 개선을 위해 입력 도메인을 반복 분할하는 기법들이 제안되었고, 이 기법들은 낮은 연산량 및 성능 향상등의 효과를 가져왔다. 하지만, 입력 도메인 반복 분할 기반 기법에서도 기존 ART 기법에서 나타나는 테스트 케이스 분포 불균일 문제가 존재하고, 이는 기법의 확장성에 장애 요소로 작용한다. 따라서 본 논문에서는 반복 분할 기반 기법에서 나타나는 테스트 케이스 분포의 특성을 파악하고, 이를 적정 수준으로 제어하기 위한 입력 도메인 확장 정책을 제안하였으며, 실험을 통해 2차원 입력 도메인에서 3%, 3차원 입력 도메인에서 10% 수준의 성능 향상을 확인하였다.
적응적 랜덤 테스팅 (Adaptive Random Testing, ART)은 입력 도메인 내의 오류 패턴을 순수 랜덤 테스팅 (Random Testing, RT)보다 좋은 효율로 찾아내기 위해 고안된 테스트 케이스 선택 알고리즘이다. 대표적인 ART 기법인 거리 기반 ART (Distance-based ART, D-ART)와 제한 영역 기반 ART (Restricted Random Testing, RRT) 둥은 좋은 성능을 보이기는 하지만, 테스트 케이스 선택에 필요한 많은 양의 거리 계산으로 인한 느린 테스트 케이스 생성과 거리 기반 방식의 사용으로 인한 테스트 케이스 분포의 불균일성이라는 단점을 가진다. 반복 분할 기반 ART (ART through Iterative Partitioning, IP-ART)는 입력 도메인을 반복 분할하는 방식을 통해 D-ART와 RRT가 가진 계산 부하를 크게 감소시켰다. 하지만 IP-ART의 경우에도 테스트 케이스 분포 문제는 여전히 존재하여 기법의 확장 적용에 대한 장애 요소로 작용하고 있다. 따라서 본 논문에서는 이와 같은 IP-ART의 단점 완화 및 성능 개선을 위한 방법을 제안하고, 실험을 통해 평균 9% 정도의 성능 향상을 확인하였다.
In this paper, we introduce a system in which car navigation scenario is plugged multimodal interface based on multimodal middleware. In map-based system, the combination of speech and pen input/output modalities can offer users better expressive power. To be able to achieve multimodal task in car environments, we have chosen SCXML(State Chart XML), a multimodal authoring language of W3C standard, to control modality components as XHTML, VoiceXML and GPS. In Network Manager, GPS signals from navigation software are converted to EMMA meta language, sent to MultiModal Interaction Runtime Framework(MMI). Not only does MMI handles GPS signals and a user's multimodal I/Os but also it combines them with information of device, user preference and reasoned RDF to give the user intelligent or personalized services. The self-simulation test has shown that middleware accomplish a navigational multimodal task over multiple users in car environments.
최근 인터넷과 모바일 통신의 발전으로 인해 전자 서명을 이용한 전자 상거래(M-Commerce)가 널리 사용되고 있다. 모바일 환경은 유선 환경에 비해 단말기의 하드웨어와 네트워크가 취약하다. 따라서 효율적인 시스템 구축을 위해서는 전자 문서의 처리, 전자 서명 생성, 모바일 네트워크 대역폭이 성능에 미치는 영향에 대한 체계적인 분석이 요구된다. 본 논문에서는 이를 위해 전자 계약 시스템을 모델로 하여 XML을 기반으로 하는 전자 계약서와 RSA 전자 서명 알고리즘을 사용한 테스트 시스템을 구축하였다. 그리고 전자 서명 서비스의 수행 시간에 영향을 주는 요소를 분석한 후, 현재 상용화되고 있는 Compaq iPAQ 3850 단말기와 CDMA 2000 1x 네트워크를 이용하여 모바일 전자 서명 시스템의 성능을 체계적으로 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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