• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
• /
• 제37권5호
• /
• pp.394-402
• /
• 2010

자바스크립트는 현재 웹 사이트, 웹 어플리케이션에서 가장 많이 사용되는 스크립트 언어 중 하나이다. 자바스크립트로 작성된 프로그램은 원본 프로그램 형태로 클라이언트에게 전송되므로 무단 복제, 도용에 쉽게 노출된다. 때문에 자바스크립트 프로그램의 도용을 탐지하기 위한 연구가 필요하다. 현재 일반적으로 프로그램 표절 탐지를 위해 사용되는 자동화 도구들의 경우 고수준의 표절 기법에 적절히 대응하지 못한다. 반면에 프로그램 종속성 그래프에 기반을 둔 기존 연구들의 경우 자바스크립트의 동적인 특징을 적절히 반영하지 못한다. 또한 지나친 일반화로 인해 일부 틀린 판정(false positive)을 보이며 대상 프로그램의 크기가 클 경우 탐지 속도에 문제를 보이고 있다. 본 논문에서는 자바스크립트에 특화된 프로그램 종속성 그래프(이하 JS PDG)와 이를 사용한 도용 탐지 기법을 제안하여 이러한 문제를 해결하고자 한다. 본 논문에서 제안하는 JS PDG는 세분화된 노드 타입을 가지고 있어 기존 PDG와 비교해 보다 정확한 그래프 간 비교를 할 수 있도록 하며 포함하고 있는 노드 타입에 따라 정의되는 JS PDG의 타입은 탐색 범위를 분할을 가능하게 해 전체 도용 탐지 속도가 개선 될 수 있도록 한다. 실험 결과 기존 PDG에서 나타나는 틀린 판정을 확인할 수 있었으며 PDG간 비교 횟수가 줄어들어 도용 탐지 속도가 개선됨을 확인할 수 있었다.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제21권1호
• /
• pp.79-85
• /
• 2020

오늘날 스마트폰에서 스팸 문자를 차단하기 위해 문자 내용과 스팸 키워드의 단순 문자열 비교 또는 스팸 전화번호를 차단하는 방식을 사용하고 있다. 이에 따라 스팸 문자가 자동으로 차단되는 것을 방지하기 위해 점차 변화된 방식으로 스팸 문자를 전송한다. 특히 스팸 키워드에 포함되는 단어의 경우 단순 문자열 비교로 검색되지 않도록 특수문자, 한자, 띄어쓰기 등을 이용하여 비정상적인 단어로 스팸 문자를 발송한다. 기존 스팸 필터링 방식의 경우 이러한 스팸 문자를 차단할 수 없다는 한계가 있다. 따라서 변화하는 스팸 문자에 대응할 수 있는 새로운 기술이 필요한 시점이다. 본 논문에서는 스팸 문자에서 자주 사용되는 신조어를 검출하여 변화하는 스팸 문자에 대응할 수 있는 지식 그래프 기반의 신조어 감지 매커니즘을 제안한다. 또한 기본 Naive Bayes에 감지한 신조어를 적용하여 제안한 방법의 성능 실험 결과를 보여준다.

• 정보처리학회논문지D
• /
• 제15D권1호
• /
• pp.87-98
• /
• 2008

임베디드 시스템의 하드웨어 구성요소들에 대한 성능 고도화가 요구됨에 따라 이에 탑재될 소프트웨어의 개발 방법도 영향을 받고 있다. 특히 MPSoC와 같은 고가의 하드웨어 아키텍처에서는 효율적인 자원의 사용 및 성능의 향상을 위해 소프트웨어 측면에서의 고려가 필수적으로 요구된다. 따라서 본 연구에서는 임베디드 소프트웨어 개발과정에서 멀티프로세서 기반의 하드웨어 아키텍처를 고려하는 소프트웨어 태스크의 분할기법을 제시한다. 제시하는 기법은 UML 기반의 소프트웨어 모델을 CBCFG (Constraints-Based Control Flow Graph)로 변환하고, 이를 병렬성과 데이터 의존성을 고려한 소프트웨어 컴포넌트로 분할하는 기법이다. 이러한 기법은 임베디드 소프트웨어의 플랫폼 의존적인 모델 개발과 태스크 성능 예측 등을 위한 자료로 활용할 수 있다.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제22권5호
• /
• pp.27-33
• /
• 2021

With the broad adoption of the Internet of Things (IoT) in a variety of scenarios and application services, management and orchestration entities require upgrading the traditional architecture and develop intelligent models with ultra-reliable methods. In a heterogeneous network environment, mission-critical IoT applications are significant to consider. With erroneous priorities and high failure rates, catastrophic losses in terms of human lives, great business assets, and privacy leakage will occur in emergent scenarios. In this paper, an efficient resource slicing scheme for optimizing federated learning in software-defined IoT (SDIoT) is proposed. The decentralized support vector regression (SVR) based controllers predict the IoT slices via packet inspection data during peak hour central congestion to achieve a time-sensitive condition. In off-peak hour intervals, a centralized deep neural networks (DNN) model is used within computation-intensive aspects on fine-grained slicing and remodified decentralized controller outputs. With known slice and prioritization, federated learning communications iteratively process through the adjusted resources by virtual network functions forwarding graph (VNFFG) descriptor set up in software-defined networking (SDN) and network functions virtualization (NFV) enabled architecture. To demonstrate the theoretical approach, Mininet emulator was conducted to evaluate between reference and proposed schemes by capturing the key Quality of Service (QoS) performance metrics.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
• /
• 제9권3호
• /
• pp.91-100
• /
• 2020

기존의 영상 기반 질문-응답(VQA) 문제들과는 달리, 새로운 영상 기반 상식 추론(VCR) 문제들은 영상에 포함된 사물들 간의 관계 파악과 답변 근거 제시 등과 같이 추가적인 심층 상식 추론을 요구한다. 본 논문에서는 영상 기반 상식 추론 문제들을 위한 새로운 심층 신경망 모델인 KG_VCR을 제안한다. KG_VCR 모델은 입력 데이터(영상, 자연어 질문, 응답 리스트 등)에서 추출하는 사물들 간의 관계와 맥락 정보들을 이용할 뿐만 아니라, 외부 지식 베이스인 ConceptNet으로부터 구해내는 상식 임베딩을 함께 활용한다. 특히 제안 모델은 ConceptNet으로부터 검색해낸 연관 지식 그래프를 효과적으로 임베딩하기 위해 그래프 합성곱 신경망(GCN) 모듈을 채용한다. VCR 벤치마크 데이터 집합을 이용한 다양한 실험들을 통해, 본 논문에서는 제안 모델인 KG_VCR이 기존의 VQA 최고 모델과 R2C VCR 모델보다 더 높은 성능을 보인다는 것을 입증한다.

• 제어로봇시스템학회논문지
• /
• 제3권2호
• /
• pp.187-196
• /
• 1997

This paper presents a semi-automatic methodology to synthesize executable digital controller saftware in a multi-loop control system. A digital controller is described by a task graph and end-to-end timing requirements. A task graph denotes the software structure of the controller, and the end-to-end requirements establish timing relationships between external inputs and outputs. Our approach translates the end-to-end requirements into a set of task attributes such as task periods and deadlines using nonlinear optimization techniques. Such attributes are essential for control engineers to implement control programs and schedule them in a control system with limited resources. In current engineering practice, human programmers manually derive those attributes in an ad hoc manner: they often resort to radical over-sampling to safely guarantee the given timing requirements, and thus render the resultant system poorly utilized. After task-specific attributes are derived, the tasks are scheduled on a single CPU and the compiled kernel is synthesized. We illustrate this process with a non-trivial servo motor control system.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제6권5호
• /
• pp.1463-1478
• /
• 2012

Based on the theory of local-world network, the composition self-similarity (CSS) of network traffic is presented for the first time in this paper for the study of DoS detection. We propose the concept of composition distribution graph and design the relative operations. The $(R/S)^d$ algorithm is designed for calculating the Hurst parameter. Based on composition distribution graph and Kullback Leibler (KL) divergence, we propose the composition self-similarity anomaly detection (CSSD) method for the detection of DoS attacks. We evaluate the effectiveness of the proposed method. Compared to other entropy based anomaly detection methods, our method is more accurate and with higher sensitivity in the detection of DoS attacks.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
• /
• 제10권10호
• /
• pp.399-406
• /
• 2021

콘텐츠 산업의 꾸준한 성장에 따라 수많은 콘텐츠 중에서 개인의 취향에 적합한 콘텐츠를 자동으로 추천하는 연구의 필요성이 증가하고 있다. 콘텐츠 자동 추천의 정확도를 향상시키기 위해서는 콘텐츠에 대한 사용자의 선호 이력을 바탕으로 하는 기존 추천 기법과 더불어 콘텐츠의 메타데이터 및 콘텐츠 자체에서 추출할 수 있는 특징을 융합한 추천 기법이 필요하다. 본 연구에서는 음악의 소리 데이터로부터 태그 정보를 분류하는 LSTM 기반의 모델을 학습하고 분류된 태그 정보를 음악의 메타 데이터로 추가하여, 그래프 임베딩 시 콘텐츠의 특징까지 고려할 수 있는 KPRN 기반의 새로운 콘텐츠 추천 방법을 제안한다. 카카오 아레나 데이터 기반 실험 결과, 본 연구의 제안 방법은 기존의 임베딩 기반 추천 방법보다 우수한 추천 정확도를 보였다.

• International Journal of Advanced Culture Technology
• /
• 제9권3호
• /
• pp.321-326
• /
• 2021

In a multi-cloud environment, it is necessary to minimize physical movement for efficient interoperability of distributed source data without building a data warehouse or data lake. And there is a need for a data platform that can easily access data anywhere in a multi-cloud environment. In this paper, we propose a new platform based on data fabric centered on a distributed platform suitable for cloud environments that overcomes the limitations of legacy systems. This platform applies the knowledge graph database technique to the physical linkage of source data for interoperability of distributed data. And by integrating all data into one scalable platform in a multi-cloud environment, it uses the holochain technique so that companies can easily access and move data with security and authority guaranteed regardless of where the data is stored. The knowledge graph database mitigates the problem of heterogeneous conflicts of data interoperability in a decentralized environment, and Holochain accelerates the memory and security processing process on traditional blockchains. In this way, data access and sharing of more distributed data interoperability becomes flexible, and metadata matching flexibility is effectively handled.

• Nuclear Engineering and Technology
• /
• 제51권2호
• /
• pp.444-452
• /
• 2019

To assess the availability of a nuclear power plant's dynamic systems, it is necessary to consider the impact of dynamic interactions, such as components, software, and operating processes. However, there is currently no simple, easy-to-use tool for assessing the availability of these dynamic systems. The existing method, such as Markov chains, derives an accurate solution but has difficulty in modeling the system. When using conventional fault trees, the reliability of a system with dynamic characteristics cannot be evaluated accurately because the fault trees consider reliability of a specific operating configuration of the system. The dynamic reliability graph with general gates (DRGGG) allows an intuitive modeling similar to the actual system configuration, which can reduce the human errors that can occur during modeling of the target system. However, because the current DRGGG is able to evaluate the dynamic system in terms of only reliability without repair, a new evaluation method that can calculate the availability of the dynamic system with repair is proposed through this study. The proposed method extends the DRGGG by adding the repair condition to the dynamic gates. As a result of comparing the proposed method with Markov chains regarding a simple verification model, it is confirmed that the quantified value converges to the solution.