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.
시맨틱 웹에 이용되는 웹 온톨로지 언어들로는 RDF/RDFS, DAML+OIL, OWL 등이 있으며, 현재 W3C에서는 OWL을 웹 온톨로지 표준 언어로 삼고 있다. 기존의 웹 온톨로지 문서들의 파서는 대부분 RDF를 기반으로 한 Triple 모델을 기반으로 하여 파싱한다. 그러나 OWL의 경우는 triple 형태로 변환시키면 OWL Full의 형태를 가지게 되고 OWL 온톨로지의 표현력과 데이터의 손실을 가져오게 된다. 따라서 OWL 문서의 파싱을 위하여 우리는 OWL Abstract Syntax를 이용하여 Tree 모델을 가지는 OWL 파서를 만들고자 한다. 본 논문에서는 시맨틱 웹에서 사용되는 웹 온톨로지들을 파싱하여 온톨로지 객체 모델을 생성해주는 기능을 가지는 온톨로지 파서를 설계, 구현하였다. 논문에서 설계한 온톨로지 파서는 RDF, DAML+OIL, OWL 웹 온톨로지 문서들을 파싱하여 온톨로지 객체 모델을 생성할 때, RDF 온톨로지의 경우는 Triple 모델 형태로 파싱을 하지만, OWL 온톨로지의 경우에는 OWL Abstract Syntax Tree 모델 형태로 파싱한 후, OOM으로 변환시켜준다. 이를 위해 웹 온톨로지 언어의 종류 구분과 OWL 온톨로지의 경우, OWL Full, OWL DL, OWL Lite의 서브 타입을 구별하는 기능도 추가하였다.
표절을 쉽게 알아내기 위해, 프로그램 유사성 검사기(CloneChecker)를 만들었다. CloneChecker는 프로그램을 요약해서, 유사성을 계산하고, 비슷한 그룹들로 묶어 낸다. CloneChecker는 두 프로그램의 모든 부 구문트리(abstract syntax sub-tree)들을 서로 비교하므로 구문의 사소한 변화에 민감하지 않으며, 그럼에도 해쉬 함수를 이용하여 빠르게 수행된다. CloneChecker는 실제 강의에서 사용되었으며, C, Java, Scheme, nML로 짜여진 프로그램들에 대해 동작한다.
본 논문은 관계형 DBMS를 사용한 XML 질의 처리 시스템 XPERT(XML Query Processing Engine using Relational Technologies)의 개발 내용을 소개한다. 본 논문의 XPERT에서 제안하는 XML 저장 방식은 XML 문서를 여러 구성 성분별로 나누어 관계형 테이블에 저장하는 분할(decomposition 또는 shredded) 방식을 사용하고, 분할된 관계형 테이블을 바탕으로 XML 질의를 SQL로 변환하고, 관계형 DBMS에서 변환된 SQL을 실행하여 결과를 반환하는 방식을 사용한다. 제안한 XQuery 변환 방식은 먼저 XQuery의 구문 분석을 통하여 AST(Abstract Syntax Tree)를 생성하고, AST를 순회하면서 SQL 문장을 생성한다. 생성된 SQL 문장은 XML 문서의 경로를 사용함으로써 XQuery 연산의 조인 횟수를 감소시키며, 계층적 정보 검사나 문서에 내재된 결과의 순서를 지키기 위하여 사용하는 순서 정보는 Dewey 번호를 효과적으로 사용한다. 특히 XQuery의 XPath와 FLWOR 연산을 SQL로 변환하고 실행하는 효과적인 방법을 제시하고 제안된 XPERT시스템의 프로토타입을 개발하여 그 기능을 평가한다.
엔터프라이즈 시스템은 점점 복잡해지고 대형화되고 있다. 시대적 흐름에 따라 재사용에 초점을 맞춘 객체지향 프로그래밍 방법으로 시스템을 개발하고 있다. 하지만, 객체지향 방법에서는 core class에 중복되는 코드가 삽입되기 때문에, 생산성 저하, 새로운 요구사항을 적용하기 어려운 문제가 발생한다. 이 단점을 해결하기 위하여, 메타데이터와 크로스커팅 개념을 적용하는 위빙 메카니즘을 제안한다. 클래스 최적화와 다른 언어사이의 통합을 위하여 다음의 방법을 사용한다. 리플렉션을 이용한 메타데이타 생성, 추상구조트리로의 변환, 그리고 XML로 명세된 크로스커팅 정보를 통한 매핑을 이용한다. 제안하는 방법을 이용하여, 기능의 분산과 코드의 혼란을 해결함으로서 클래스를 최적화 할 수 있다.
본 연구팀은 유비쿼터스 게임 플랫폼을 위한 Embedded C++ 컴파일러를 개발하였으며, 컴파일러 개발 과정에서 객체지향언어인 C++과 Java 언어를 모두 수용할 수 있는 심벌 테이블을 설계하였다. 심벌 테이블은 컴파일러의 어휘 분석과 구문 분석 과정을 거친 후 SDT(syntax-directed translation)에 의해 생성된 AST(Abstract Syntax Tree)를 분석하여 인식된 명칭(identifier)과 그 속성(attribute)들을 수집하여 저장하는 자료구조로써, 심벌 테이블에 저장된 속성들은 의미 분석(semantic analysis) 단계에서 수집된 속성과 참조된 명칭의 사용이 타당한지를 검사하고, 코드 생성(code generation) 단계에서 올바른 코드가 생성되도록 하는 중요한 요소이다. 따라서 심벌 테이블의 설계가 올바른지와 입력된 속성이 정확한지에 대한 검증과 분석은 필수 불가결하다. 본 논문에서는 컴파일러 개발과정에서 설계한 심벌 테이블을 검증하고 분석하기 위한 목적으로써 심벌 테이블을 이용하여 선언문을 복원시키는 역번역기(detranslator)에 대하여 기술한다. 구현된 역번역기는 C++ 컴파일러와 Java 컴파일러의 선언문 처리 과정에서 심벌 테이블에 입력된 속성들을 본래의 입력 프로그램으로 역번역한다. 따라서 역번역기를 통하여 심벌 테이블의 완전성과 심벌 테이블에 입력된 속성 정보의 정확성을 쉽게 검증할 수 있으며, 역번역과 함께 출력되는 디버그 정보를 이용하여 효율적으로 컴파일러의 개발과 수정을 할 수 있다.
현재 국내.외적으로 VoIP 관련 시장의 지속적인 성장으로 인해 VoIP 표준 프로토콜에 대한 국제 표준화 작업과 병행하여 프로토콜 스텍과 같은 소프트웨어 개발이 절실한 상황이다. 본 논문에서는 IETF RFC2327에서 제시한 SDP 문법을 기반으로 문법 지식적 변환 기법으로 SDP 요청 메시지를 구조체 형태로 변환하는 앤코더와 구조체 형태를 갖는 SDP 응답 메시지를 텍스트 형태로 변환하는 디코더를 구현하였다. 이를 위해 IETF RFC2327에 제시한 Augmented BNF 형식의 SDP 문법을 BNF 형식으로 기술하여 어휘 분석기 및 구문 분석기를 자동 생성한 후 구문 트리를 구성하였다. 또한 SDP 문법으로부터 생성 가능한 모든 규칙에 대한 정보를 저장할 수 있는 구조체 형태의 헤더 파일을 자동 생성하였다.
최적화란 비효율적인 코드를 구분해 내서 실행 속도 및 기억 공간의 효율성을 높여 주는 방법으로 컴파일러의 각 단계에서 수행된다. Augustus K. Uh떼 의해 제안된 Ideograph는 입력 프로그램에 대한 제어 의존성과 자료 의존성에 관한 정보를 동시에 표현할 수 있어 코드 최적화 단계에서 효과적으로 이용될 수 있으며 프로그램에 존재하는 병렬성을 표현하는데 효과적이다. 구문 트리는 원시 프로그램 정보를 효율적으로 표현할 수 있는 중간 표현으로서 컴파일러 구천에 널리 사용되고 있다. 본 논문에서는 원시 프로그램의 중간 표현인 구문 트리를 입력으로 받아 최적화 정보를 추출한 후 제어 흐름 및 자료 흐름 분석 정보를 추출하여 제어 의존성과 자료 의존성을 Ideouaph에 동시에 표현한다.
XML이 발표되면서 대용량의 XML을 효과적으로 관리하는 여러 가지 방법들이 연구되고 있다. 특히 지금까지 상업적, 기술적으로 성공적이고 안정된 데이터 모델인 관계형 데이터베이스를 활용하는 여러 가지 방법들이 연구되고 있다. 본 논문은 관계형 DBMS를 사용하여 XML 질의어인 XQuery를 SQL로 변환하여 처리하는 효율적인 방법을 제안한다. 우선 본 논문에서 제안하는 방식은 XML문서를 분할하여 관계형 테이블에 저장하는 분할방식을 사용하며, 분할된 관계형 테이블을 이용하여 XPath를 포함한 XQuery의 기능을 실행하는 SQL을 생성하여 관계형 DBMS에서 SQL을 실행하는 방식을 사용한다. 제안한 XQuery 처리방식은 먼저 XQuery의 구문 분석을 통하여 AST(Abstract Syntax Tree)를 생성하고, AST를 순회하면서 SQL문장을 생성한다. 생성된 SQL문장은 XML 문서의 경로를 사용함으로써 XQuery 연산의 조인 횟수를 감소시키며, 각 노드마다 부여된 순서 정보를 효과적으로 사용하여 문서의 원래 순서에 맞는 XML 부분을 생성하는 방법을 제시한다. 그리고 실제 제안된 시스템을 개발하여 그 성능을 평가한다.
이식성과 성능 사이의 타협을 위해 수식 평가 순서를 부분적으로 정의할 수 밖에 없는 C 언어는 표준이 사용하는 일반 영어의 모호성으로 일부 복잡한 수식의 유효성(validity)을 판별하기 어려운 문제를 안고 있다. 그동안 의존 관계나 언어 형식화(formalization)를 이용해 일관되게 유효성을 판별하려는 시도가 있었으나 이해와 구현 모두가 용이해야 한다는 표준의 요구를 만족하지 못했다. 본 연구에서는 구현을 고려해 AST(Abstract Syntax Tree)에 변수의 참조$\cdot$수정 정보를 덧붙여 수식 부작용(side effect)과 관련된 시퀀스 포인트(sequence point) 문제를 해결하는 효율적인 모델을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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