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정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 update

KIPS Transactions on Software and Data Engineering

  • : 한국정보처리학회
  • : 공학분야  >  전자공학
  • : KCI등재
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  • : 연속간행물
  • : 월간
  • : 2287-5905
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수록정보
5권3호(2016) |수록논문 수 : 5
간행물 제목
5권3호(2016년) 수록논문
권호별 수록 논문
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KCI등재

1소프트웨어 공학 : 공공기관 소프트웨어의 최적 재개발 주기 도출에 대한 연구

저자 : 안훈상 ( Hoon Sang An ) , 배종호 ( Jong Ho Bae ) , 김영성 ( Young Sung Kim ) , 박철현 ( Chul

발행기관 : 한국정보처리학회 간행물 : 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 5권 3호 발행 연도 : 2016 페이지 : pp. 117-124 (8 pages)

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운용 중인 소프트웨어에 대한 기능의 추가 및 성능 개선 요구는 시간이 지날수록 증가한다. 특히, 지속되는 유지보수에 따른 소프트웨어의 복잡도와 품질관리 소요의 증가는 품질저하와 수명주기 비용의 상승을 초래할 수 있으므로, 소프트웨어 운용자는 적시 재개발을 통해서 이를 예방해야 한다. 그러나 소프트웨어의 적시 재개발에 대한 기존 연구는 기업 분야에 한정되어 있다. 따라서 우리는 본 논문에서 리뉴얼 프로세스를 사용하여 공공기관에 적용 가능한 최적의 소프트웨어 재개발 주기를 산출하는 모델을 제시하고 기존 연구와 연관성을 논의한다.


The demands for additional functionalities and improvements in performance of software increase over time. In particular, increases in software complexity and requirements for quality control attributed to continued maintenance lead to the deterioration of software quality and raises in software life cycle costs. In order to prevent this, software operators have to conduct timely redevelopment of the software. However, the scope of previous studies on timely redevelopment of software is limited to enterprises. We, in this study, suggest a model to derive the optimal cycle for the redevelopment of governmental agency software using Renewal process and discuss its correlation with previous studies.

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2소프트웨어 공학 : XL-BPMN 모델 기반 비즈니스 서비스 식별 기법

저자 : 송치양 ( Chee Yang Song ) , 조은숙 ( Eun Sook Cho )

발행기관 : 한국정보처리학회 간행물 : 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 5권 3호 발행 연도 : 2016 페이지 : pp. 125-138 (14 pages)

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서비스 지향 개발에서 서비스 식별은 워크플로우, 목표와 시나리오, 유스케이스, 컴포넌트, 휘처, 패턴 등에 기반해서 이루어져 왔다. 그러나, 비즈니스 가치 관점에서 의미적 접근에 의한 서비스의 식별은 아직 구체화되어 있지 않다. 본 논문은 비즈니스 서비스 식별의 정확성을 향상시키기 위하여, XL-BPMN 모델 대상의 구조적 및 의미적 분석에 의한 비즈니스 서비스를 식별하는 방법을 제시한다. 비즈니스 시나리오에 기반해서 비즈니스 프로세스들을 식별하고, 이 프로세스는 XL-BPMN 비즈니스 프로세스 모델로 디자인한다. 이 비즈니스 프로세스 모델에서, 액티비티들간 구조적 패턴과 속성 기반 의미적 유사성의 통합된 분석 결과에 의해 밀접한 액티비티를 바인딩해서 단위 비즈니스 서비스를 식별한다. 이를 통해, 상위 비즈니스 가치 관점의 XL-BPMN 모델을 통한 정확성과 모듈성이 높은 단위 비즈니스 서비스 식별을 할 수 있다. 식별된서비스의 재사용을 통해서 서비스 지향 개발을 더욱 가속화를 도모할 수 있을 것이다.


The service identification in service-oriented developments has been conducted by based on workflow, goals, scenarios, usecases, components, features, and patterns. However, the identification of service by semantic approach at the business value view was not detailed yet. In order to enhance accuracy of identifying business service, this paper proposes a method for identifying business service by analyzing syntax and semantics in XL-BPMN model. The business processes based on business scenario are identified, and they are designed in a XL-BPMN business process model. In this business process model, an unit business service is identified through binding closely related activities by the integrated analysis result of syntax patterns and properties-based semantic similarities between activities. The method through XL-BPMN model at upper business levels can identify the reusable unit business service with high accuracy and modularity. It also can accelerate more service-oriented developments by reusing identified services.

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3소프트웨어 공학 : 정적 분석 툴을 이용한 비용 기반의 취약점 처리 방안

저자 : 이기현 ( Ki Hyun Lee ) , 김석모 ( Seok Mo Kim ) , 박용범 ( Young B. Park ) , 박제호 ( Je Ho

발행기관 : 한국정보처리학회 간행물 : 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 5권 3호 발행 연도 : 2016 페이지 : pp. 139-144 (6 pages)

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소프트웨어 개발 시 보안을 고려한 개발방법의 적용은 추가비용을 발생시키고, 이러한 추가 비용은 많은 개발조직에서 보안을 고려하지 못하는 원인이 된다. 보안을 고려한 개발을 진행 하더라도, 주어진 비용 내에서 처리할 수 있는 취약점 처리량을 산출하는 방법이 부족한 실정이다. 본 논문에서는 보안 취약점 처리 비용을 효율적으로 사용하여 취약점 처리량을 산출하는 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 소프트웨어개발단계 중 구현 단계에 중점을 두고, 정적 분석 툴을 활용하여 CWE TOP25에 대한 보안 취약점을 찾아낸다. 찾아진 취약점은 CWE의 정보를 활용하여, 각 취약점의 위험도, 처리 비용, 비용 당 위험도를 정의하고, 처리 우선순위를 정의한다. 정의된 우선순위를 통하여 탐지된 취약점처리에 소모되는 비용을 산출하고, 투입 비용 내에서 취약점 처리량을 제어한다. 본 방법을 적용하면, 투입 비용 내에서 최대의 취약점의 위험도를 처리할 수 있을 것으로 기대된다.


When, Software is developed, Applying development methods considering security, it is generated the problem of additional cost. These additional costs are caused not consider security in many developing organization. Even though, proceeding the developments, considering security, lack of ways to get the cost of handling the vulnerability throughput within the given cost. In this paper, propose a method for calculating the vulnerability throughput for using a security vulnerability processed cost-effectively. In the proposed method focuses on the implementation phase of the software development phase, leveraging static analysis tools to find security vulnerabilities in CWE TOP25. The found vulnerabilities are define risk, transaction costs, risk costs and defines the processing priority. utilizing the information in the CWE, Calculating a consumed cost in a detected vulnerability processed through a defined priority, and controls the vulnerability throughput in the input cost. When applying the method, it is expected to handle the maximum risk of vulnerability in the input cost.

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4데이터 공학 : 의료 정보 추출을 위한 TF-IDF 기반의 연관규칙 분석 시스템

저자 : 박호식 ( Ho Sik Park ) , 이민수 ( Min Su Lee ) , 황성진 ( Sung Jin Hwang ) , 오상윤 ( Sang Y

발행기관 : 한국정보처리학회 간행물 : 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 5권 3호 발행 연도 : 2016 페이지 : pp. 145-154 (10 pages)

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u-Health에 대한 관심과 IT 기술의 발전에 따라 의료 정보를 적극적으로 활용하고자 하는 요구가 커지고 있으며, 이에 대해 텍스트 형태의 의료 정보 데이터에 연관규칙 기법을 적용하여 질병과 증상과의 관계를 추론하는 시스템에 대한 연구들이 이루어지고 있다. 그러나 일반적인 연관규칙 기법을 의료 정보 데이터에 그대로 적용할 경우, 이전에는 새로운 연관규칙들보다 일반적이며 의미없는 연관규칙들이 많이 생성되는 문제가 발생한다. 또한 필터링으로 인해 빈번하게 함께 발생하지는 않지만 의학적으로 의미있는 항목들의 연관 규칙을 발견할 수 없다는 한계점을 가지게 된다. 본 논문에서는 의료데이터 특성을 고려하여 빈번한 항목과 빈번하지 않지만 의학적으로 의미 있는 항목들을 대상으로 연관규칙을 구성하여 의료 전문가의 의사 결정에 도움을 주기 위한 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 의료 기록 데이터에서 용어들을 TF-IDF기반으로 가중치를 부여하고 기존 FP-Growth 알고리즘을 확장하여 TF-IDF 가중치를 고려한 빈번하게 발생하거나 빈번하지 않지만 의미 있는 연관규칙을 구성한다. 특정 질의 데이터가 입력되면 해당 데이터에 나타난 연관 규칙들의 유사도를 의학분야 온톨로지를 이용하여 평가하여 해당 데이터의 내용과 관련된 후보 질병들을 추론한다. 추론된 후보 질병명은 의료 전문가에게 의사 결정의 참고 자료로 제공된다. 실제 임상 진료 및 처방 기록 데이터에 대해 제안 시스템을 적용해 본 결과, 본 제안 시스템을 통해 도출한 연관 규칙이 기존 FP-Growth 알고리즘을 적용했을 때 보다 더 구체적인 질병과 증상과의 관계들을 포함함을 확인할 수 있었다. 또한 본 제안 시스템은 자유형식의 의료 및 병리데이터를 마이닝하고 후보 질병들을 가중치 기반으로 보여주므로, 의료 기록 정보로부터 질병 관련 새로운 정보를 획득하고 의료진의 의사 결정에 도움을주는 시스템으로 활용될 수 있다.


Because of the recent interest in the u-Health and development of IT technology, a need of utilizing a medical information data has been increased. Among previous studies that utilize various data mining algorithms for processing medical information data, there are studies of association rule analysis. In the studies, an association between the symptoms with specified diseases is the target to discover, however, infrequent terms which can be important information for a disease diagnosis are not considered in most cases. In this paper, we proposed a new association rule mining system considering the importance of each term using TF-IDF weight to consider infrequent but important items. In addition, the proposed system can predict candidate diagnoses from medical text records using term similarity analysis based on medical ontology.

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대용량 데이터베이스의 빈도패턴 분석을 위해 기존의 Apriori 방식의 단점을 보완할 수 있는 새로운 트리 기반의 빈도 패턴 분석 알고리즘이 최근 다양하게 연구되고 있다. 그 중 FP-tree[1]는 이러한 빈도 패턴을 분석하기 위해 빈도 패턴을 표현하는 트리 구조로 단 두 번의 전체데이터베이스 스캔을 통해 빠르게 트리를 구성할 수 있으며 FP-grwoth를 통해 빈도 패턴을 분석할 수 있다. 이처럼 빈도 패턴 트리의 노드 수는 트리 자체의 메모리 할당량과도 연관이 있지만 그 후 growth의 메모리 자원 소비 및 처리 속도에도 영향을 미치게 된다. 따라서 빈도 패턴트리의 노드 수의 감소는 트리 자체뿐만 아니라 빈도 패턴 분석에 있어서도 매우 중요하다. 하지만 FP-tree는 전체 아이템 수 라는 고정된 기준 문제로 인해 충분한 노드 수의 압축률을 갖지 못하고 있다. 본 논문에서는 이러한 FP-tree의 문제를 보완하여 좀 더 노드 수를 감소시킬 수 있도록 교집합 규칙이라는 새로운 패러다임을 적용한 빈도 패턴 트리인 IRFP-tree를 제시하고 실험을 통해 그 성능에 대해 증명하였다.


For frequency pattern analysis of large databases, the new tree-based frequency pattern analysis algorithm which can compensate for the disadvantages of the Apriori method has been variously studied. In frequency pattern tree, the number of nodes is associated with memory allocation, but also affects memory resource consumption and processing speed of the growth. Therefore, reducing the number of nodes in the tree is very important in the frequency pattern mining. However, the absolute criteria which need to order the transaction items for construction frequency pattern tree has lowered the compression ratio of the tree nodes. But most of the frequency based tree construction methods adapted the absolute criteria. FP-tree[1] is typically frequency pattern tree structure which is an extended prefix-tree structure for storing compressed frequent crucial information about frequent patterns. For construction the tree, all the frequent items in different transactions are sorted according to the absolute criteria, frequency descending order. CanTree[2] also need to absolute criteria, canonical order, to construct the tree. In this paper, we proposed a novel frequency pattern tree construction method that does not use the absolute criteria, IRFP-tree algorithm. IRFP-tree(Intersection Rule based FP-tree). IRFP-tree is constituted with the new paradigm of the intersection rule without the use of the absolute criteria. It increased the compression ratio of the tree nodes, and reduced the tree construction time. Our method has the additional advantage that it provides incremental mining. The reported test result demonstrate the applicability and effectiveness of the proposed approach.

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