한글내용
(Korean Abstract) |
심층 신경망(Deep Neural Network, DNN) 기술과 사이버 물리 시스템과 같은 최신 소프트웨어 기술의 도입으로, 현대 사회는 물리적 환경과 사이버 환경 양 측면에서 모두 상호 작용하면서, DNN 을 핵심적인 시스템 구성 요소로 포함하는 DNN 기반 사이버 물리 시스템(DECPS)를 요구하게 되었다. 이 시스템은 맞닥뜨리는 환경의 다양성과 복잡성이 높을 뿐만 아니라, 블랙박스로 간주하는 DNN 을 구성 요소로 포함하여, 가능한 모든 환경에서 신뢰성과 안전성 목표를 준수하는지 검증하기 어려운 현실이다. 실제 현장에서 시뮬레이션 기반의 DECPS 검증을 요구하고 있으나, 아직 DECPS 를 위한 결함 주입 도구 지원이 부족한 상황이다. 따라서, 이 논문에서는 DECPS 의 시뮬레이션 기반 테스팅에 활용될 수 있는 결함 주입 프레임워크를 제시한다. 이 프레임워크는 DECPS 를 소프트웨어 구성 요소 결함, 물리적 구성 요소 결함, 상호작용으로 나누어 각 부분에 현실과 유사한 결함을 주입하는 방법을 제시하는 방식으로 이루어진다. |
