커프리스 방식의 착용형 연속 혈압 모니터링 시스템에 관한 연구

학위논문 (박사)-- 서울대학교 대학원 : 공과대학 협동과정 바이오엔지니어링전공, 2019. 2. 김희찬.고혈압의 조기 진단과 고혈압 환자의 혈압 관리를 위해서는 일상생활에서의 지속적인 혈압 모니터링이 중요하다. 맥파전달시간 (Pulse transit time, PTT) 기반의 혈압 추정 방식이 이를 가능케 하는 방법으로 가장 각광 받고 있지만, 맥파전달시간을 측정하기 위해서는 여러 측정 장치들이 필요하여 일상 생활에서의 사용에 제약이 있으며, 또한 맥파전달시간 만을 이용한 수축기 혈압(Systolic blood pressure, SBP) 추정 능력은 부족함이 있는 것으로 알려져 있다. 본 학위 논문의 첫 번째 목적은 맥파전달시간 측정 시스템을 착용형으로 개발하여 간편하게 맥파전달시간을 측정할 수 있도록 함으로써 일상 생활 중 맥파전달시간을 이용한 연속적인 혈압 모니터링이 가능케 하는 것이다. 이를 위해 광용적맥파 (Photoplethysmogram, PPG) 와 심진도 (Seismocardiogram, SCG)를 동시에 측정하는 가슴 착용형 단일 장치를 개발하여, 심진도로부터 대동맥 판막의 열리는 시점을, 광용적맥파로부터 맥파의 도착 시점을 특정하여 맥파 전달 시간을 측정하였다. 개발된 시스템은 낮은 전력 소모와 소형의 간편한 디자인을 통해 24시간 동안 연속적으로 사용할 수 있도록 설계되었다. 측정된 생체신호로부터 추출된 맥파전달시간 및 기타 혈압 관련 변수들이 기기의 반복 착용에도 변하지 않음을 급간내상관계수(Intra-class correlation, ICC) 분석을 통해 확인하였고 (ICC >0.8), 또한 본 시스템에서 사용된 심진도가 대동맥 판막의 열리는 시점의 레퍼런스가 될 수 있는지도 심저항신호(Impedancecardiogram, ICG)와의 비교를 통해 검증하였다(r=0.79±0.14). 둘째로, 개발된 시스템을 이용하여 기존의 맥파 전달 시간만을 이용한 혈압 추정 방식을 보완하여 수축기 혈압의 추정 능력이 향상된 알고리즘을 개발하였다. 이를 위해, 심진도의 진폭과 맥파 전달 시간을 같이 사용하는 다변수 모델을 수축기 혈압 추정을 위해 제안하였고, 다양한 방법으로 유도된 혈압 변화 상황에서, 기존의 맥파전달시간 혹은 맥파도달시간 (Pulse arrival time, PAT) 만을 이용한 모델과 그 성능을 비교하였다. 또한, 제안된 모델이 간단한 교정절차를 통해 여러 사람에게 적용될 수 있는 가능성을 살펴보았고 더 나아가 일상 생활에서의 사용 가능성에 대해서도 검증하였다. 그 결과로 제안된 모델은 (1) 기존의 맥파전달시간 혹은 맥파도달시간 만을 이용한 모델보다 수축기 혈압 추정 능력 측면에서 더 우수하였고, (각각의 평균절대오차는 4.57, 6.01, 6,11 mmHg 였다.) (2) 간단한 교정절차만을 통해서 여러 사람에게 적용 되었을 때의 추정 능력이 국제 기준에 부합하였으며, (3) 일상 생활에서도 사용자의 아무런 개입이나 제약 없이 지속적인 혈압 모니터링이 가능함을 확인하였다. 결론적으로 본 연구에서 제안하는 착용형 연속 혈압 측정 시스템은 가슴에 부착하는 단일 기기 형태로 그 사용이 간편할 뿐 아니라 일상생활 중에서 맥파전달시간과 심진도의 진폭을 이용하여 향상된 수준의 연속 혈압 모니터링 성능을 제공하였는바, 이를 이용한 모바일 헬스케어 서비스의 가능성을 확인하였다.Continuous blood pressure (BP) monitoring is needed in daily life to enable early detection of hypertension and improve control of BP for hypertensive patients. Although the pulse transit time (PTT)-based BP estimation represents one of most promising approaches, its use in daily life is limited owing to the requirement of multi systems to measure PTT, and its performance in systolic blood pressure (SBP) estimation is not yet satisfactory. The first goal of this study is to develop a wearable system providing convenient measurement of the PTT, which facilitates continuous BP monitoring based on PTT in daily life. A single chest-worn device was developed measuring a photoplethysmogram (PPG) and a seismocardiogram (SCG) simultaneously, thereby obtaining PTT by using the SCG as timing reference of the aortic valve opening and the PPG as timing reference of pulse arrival. The presented device was designed to be compact and convenient to use, and to last for 24h by reducing power consumption of the system. The consistency of BP related parameters extracted from the system including PTT between repetitive measurements was verified by an intra-class correlation analysis, and it was over 0.8 for all parameters. In addition, the use of SCG as timing reference of the aortic valve opening was verified by comparing it with an impedance cardiogram (r = 0.79 ± 0.14). Secondly, the algorithm improving the performance of the SBP estimation was developed by using the presented system. A multivariate model using SCG amplitude (SA) in conjunction with PTT was proposed for SBP estimation, and was compared with conventional models using only PTT or pulse arrival time (PAT) in various interventions inducing BP changes. Furthermore, we validated the proposed model against the general population with a simple calibration process and verified its potential for daily use. The results suggested that (1) the proposed model, which employed SA in conjunction with PTT for SBP estimation, outperformed the conventional univariate model using PTT or PAT (the mean absolute errors were of 4.57, 6.01, and 6.11 for the proposed, PTT, and PAT models, respectively)(2) for practical use, the proposed model showed potential to be generalized with a simple calibrationand (3) the proposed model and system demonstrated the potential for continuous BP monitoring in daily life without any intervention of users or regulations. In conclusion, the presented system provides an improved performance of continuous BP monitoring in daily life by using a combination of PTT and SA with a convenient and compact single chest-worn device, and thus, it can contribute to mobile healthcare services.CONTENTS Abstract i Contents v List of Tables ix List of Figures xi List of Abbreviations xvi Chapter 1 1 General Introduction 1.1. Blood pressure 2 1.2. Pulse transit time 6 1.3. Thesis objective 12 Chapter 2 14 Development of the Wearable Blood Pressure Monitoring System 2.1. Introduction 15 2.2. System overview 17 2.3. Bio-signal instrumentation 21 2.4. Power management 24 2.5. PCB and case design 25 2.6. Software Design 27 2.7. Signal Processing 30 2.8. Experimental setup 34 2.8.1. Repeatability test 34 2.8.2. Verification of SCG-based PEP 35 2.9. Results and Discussion 38 2.9.1. Repeatability test 38 2.9.2. Verification of SCG-based PEP 40 Chapter 3 43 Enhancement of PTT based BP estimation 3.1. Introduction 44 3.2. Method 47 3.2.1. Principle of BP estimation 47 3.2.2. Subjects 49 3.2.3. Study protocol 50 3.2.4. Data collection 56 3.2.5. Data analysis 60 3.2.6. Evaluation standard 64 3.3. Results 67 3.4. Discussion 96 Chapter 4 113 Conclusion 4.1. Thesis Summary and Contributions 114 4.2. Future Direction 116 Bibliography 118 Abstract in Korean 128Docto

Using small datasets to CNN models

학위논문(석사) -- 서울대학교대학원 : 자연과학대학 협동과정 생물정보학전공, 2022. 8. 천종식.This study aimed to compare the performance, strengths, and weaknesses of machine learning models based on convolutional neural networks and models not based on it; and analyzed the performance of various machine learning models according to the type and purpose of the given data. As a large number of data can be used with the continuous development of hardware, the possibility of machine learning using large datasets has already been sufficiently verified. Therefore, this study confirmed that using a relatively small gut microbiome dataset, machine learning models that predict a host could be designed with significant accuracy with appropriate tuning and loss function setting. In this study, the operations of machine learning models were compared using a fecal microbiome dataset(4108 samples, 672 species). The training and validation dataset is a small subset of entire microbiome data(871 samples, 34 species). And it was shown that there was a difference in performance depending on the problem situation settings like the complexity of the data and the prediction purpose of ML models. As a result of the study, the convolutional neural network based models had the disadvantages of using more resources and taking a long time to learn. However, they maintained high accuracy compared to other discriminative models that were lumpy-labeled or more complex. Conversely, the models that did not use the convolutional neural network showed similar performance to the neural network-based model in discriminating simple data and accurately labeled data, with simple construction and learning. In addition, it was confirmed that the machine learning model could be used sufficiently even on a small dataset through appropriate design adjustments and function settings. Summarizing the results, machine learning methods can verify data labeling of large datasets using a relatively small number of accurately labeled data. This can be used to check the labeling accuracy of large datasets that have been published as open-source before use in research.본 연구는 합성곱 신경망에 기반한 기계학습 모델들과 기반하지 않은 모델들의 성능과 장단점 비교를 목적으로 하며, 주어진 데이터의 종류와 목적에 따라 다양한 기계학습 모델들의 성능을 분석했다. 계속되는 하드웨어의 발달로 다수의 데이터를 활용할 수 있게 되면서 미생물 군집 분석에 매우 큰 데이터세트를 활용한 기계학습의 가능성은 이미 충분히 검증되고 있다. 분석결과에 의도치 않은 노이즈가 포함되지 않기 위해서는, 오픈소스 거대 데이터세트를 사용하기 전에 사용할 데이터세트가 정확히 라벨링이 되어있는지 확인하여야 한다. 본 연구는 상대적으로 작은 장내 미생물 군집 데이터 세트를 사용하여 호스트를 예측하는 기계 학습 모델이 적절한 조정 및 손실 기능 설정으로 상당한 정확도로 설계될 수 있음을 확인했다. 본 연구에서는 분변 미생물 군집 데이터세트(샘플 4108개, 672종)를 이용하여 머신 러닝 모델의 성능을 비교하였다. 훈련 및 검증 데이터 세트(871개 샘플, 34종)는 전체 미생물 군집 데이터세트의 작은 하위 집합으로 구성되었다. 그리고 데이터의 복잡도와 ML 모델의 예측 목적 등 문제 상황 설정에 따라 성능에 차이가 있는 것으로 나타났다. 연구 결과, 합성곱 신경망 기반 모델들은 사용하는 리소스가 많고 학습에 필요한 시간이 더 오래 걸린다는 단점들이 있었다. 그러나 데이터의 복잡도가 증가하고 레이블이 정확하게 지정되지 않은 데이터들을 판별함에 있어 다른 모델들에 비해 높은 정확도를 유지하였다. 반대로 합성곱 신경망을 사용하지 않은 모델들은 구성과 학습이 간단하고, 단순한 데이터들과 정확하게 레이블이 지정된 데이터들을 판별함에 있어 신경망 기반 모델과 비슷한 성능을 보였다. 또한 적절한 구조설계와 함수 설정을 통해 기계학습 모델이 작은 데이터셋을 기반으로도 충분히 사용될 수 있음을 확인하였다. 간단한 기계 학습 방법으로 적은 수의 정확하게 레이블이 지정된 데이터를 사용하여 대규모 데이터 세트의 데이터 레이블을 검증할 수 있다. 이는 연구에 사용하기 전에 오픈 소스로 게시된 대규모 데이터 세트의 레이블 지정 정확도를 확인하는 데 사용할 수 있다.Chapter 1. Introduction 1 Chapter 2. Prior Research Review . 4 Chapter 2.1 The reasons that ML methods are used to analyze complex and enormous datasets 4 Chapter 2.2 Example of an ML model for host prediction. . 6 Chapter 2.3 Example of CNN model trained on small datasets 9 Chapter 3. Host Prediction using ML Models . 12 Chapter 3.1 Host Prediction Pipeline . 12 Chapter 3.2 ML Tools 13 Chapter 3.3 Situation Settings . 16 Chapter 4. Results . 19 Chapter 4.1 Accuracy Comparison 19 Chapter 4.2 Discussion 25 Chapter 4. Conclusion . 28 Reference 30 Abstract in Korean 35석

고대 아테네의 법 시스템

학위논문(석사)--서울대학교 대학원 :법학과,2003.Maste

수동 조작부품의 감성 품질 : 잡는 느낌, 동작감, 반응 소리에 대한 감성공학적 정량화

학위논문(석사)--서울대학교 대학원 :산업공학과 인간공학 전공,2006.Maste

평판과 보로 이루어진 복합구조물의 진동파워흐름해석

학위논문(석사)--서울대학교 대학원 :조선해양공학과,2000.Maste

탄소섬유강화 C-링의 선형점탄성적 거동해석

학위논문(석사)--서울대학교 대학원 :섬유고분자공학과,1999.Maste

Efficient Asset Allocation Strategy of Household

학위논문 (석사)-- 서울대학교 대학원 : 경영학과, 2015. 2. 김영진.본 연구는 우리나라 가계 자산배분분석을 통해 효율적인 자산배분전략을 제시하고자 한다. 우리나라 가계의 자산 중 자산의 대부분이 부동산자산에 75% 이상 편중되어 있어 다른 국가들에 비해 매우 높은 수준이며, 이에 비해 금융자산의 비중은 매우 낮은 편이다. 또한 금융자산 중 펀드, 주식, 채권 등의 투자형 금융자산의 비중도 금융자산 대비 12%에 불과해 안전형 금융자산에 편중되어 있다. 그리고 가계의 가처분소득대비 부채비율도 매우 높아 매우 건전하지 않은 자산배분상태를 나타내고 있다. 이런 가계의 자산배분상태는 가계의 재무안정성도 위협하지만 금융기관 및 국가의 재무안정성에도 영향을 줄 수 있다. 산업 생산 부문으로 자금이 이동하지 않고 토지와 건물 등의 부동산자산 또는 안전형 금융자산에 묶여 돈의 동맥경화(머니 스파이럴: money spiral)을 야기해 우리 경제를 장기 불황의 늪으로 빠질 우려를 낳게 할 수 있기 때문이다. 본 연구는 통계청, 한국은행, 금융감독원 공동으로 조사한 가계금융복지조사(2010년~2013년) 자료를 대상으로 분석하였다. 가계의 주요 특성들이 어떻게 자산배분에 영향을 주는지를 STATA 통계패키지를 이용해 다양한 각도로 분석하였다. 가계의 주요 특성들이 부동산자산 비중, 금융투자자산 비중, 위험금융자산 비중, 부채비율, 부채 보유 요인 등에 영향을 주는지를 토빗 회귀분석 또는 로짓 회귀분석 방법으로 분석하였다. 분석결과 가구주의 연령이 높은 경우 및 자가를 보유한 경우에 부동산자산 비중에 양의 영향을 주는 것으로 나타났다. 전통적으로 자산증식의 수단으로 부동산자산을 활용하였기 때문에 가구주의 연령이 클수록 부동산자산 비중도 큼을 확인할 수 있었다. 순자산, 경상소득, 학력수준이 투자형 금융자산 비중에 크게 영향을 주고 있는 것으로 분석되었다. 그리고 부채비율에 영향을 크게 주는 가계의 특성은 경상소득 및 순자산이었다. 경상소득이 클수록 양의 영향을, 순자산이 클수록 음의 영향을 주었다. 소득이 크면 미래 소득을 담보로 대출을 받는 경향이 크기 때문에 부채비율이 높아지는 것으로 추측할 수 있었다. 또한 부채 보유 요인을 분석하였는데 수도권에 거주하는 경우 및 부동산자산 비중이 부채 보유 요인에 양의 영향을 주는 것으로 분석되었다. 수도권에 거주하는 경우에 부동산자산 비중도 크고, 부동산자산을 대출을 통해 취득하였기에 부채 보유 요인과 양의 관계에 있는 것으로 파악되었다. 분석결과를 통해 다음과 같은 시사점을 도출할 수 있다. 첫째, 가계의 자산운용이 부동산자산에서 투자형 금융자산으로 이동할 수 있도록 다양한 투자형 금융상품 개발, 세제지원, 증권시장 활성화를 위한 대책을 수립해 시행할 필요가 있다. 둘째, 주거의 안정을 기할 수 있도록 장기공공임대주택 등을 충분히 공급하여야 할 것이다. 분석결과 자가 보유 여부가 가장 크게 부동산자산 비중에 영향을 주었다. 주거의 불안정으로 인해 우리나라 가계들의 자금이 주로 주택 구입하는 데에 묶이고 이로 인해 부동산자산 비중이 높아지는 것으로 볼 수 있다. 따라서 주거의 안정을 통해 가계의 자금이 금융상품(특히 투자형 금융상품)으로 이동할 수 있도록 환경을 만들 필요가 있다. 셋째, 인위적인 부동산경기 활성화 정책은 매우 신중하게 실행하여야 한다. 부동산자산 하락을 막고 부동산 투자를 활성화시키기 위한 다양한 세제지원 등은 가처분소득대비 높은 가계 부채 수준과 부채의 질이 악화된 점을 감안하면 장기적으로 가계의 재무안정성을 위협하는 수단이 될 수 있다. 넷째, 금융교육 또는 재무설계를 통해 생애주기에 맞는 목표자금을 설정하고 자산배분을 효율적으로 할 수 있도록 지원하여야 한다. 특히 분석결과를 볼 때 학력이 낮은 가구주이거나 여성이 가구주인 경우 은행의 예금 또는 적금과 같은 안전형 금융자산 위주로 자산 운용이 이루어진 점을 감안할 때 그들을 대상으로 하는 금융교육 또는 재무설계가 절실하다. 다섯째, 지속적인 일자리 창출로 소득을 증대할 수 있도록 하여야 하며, 가계 부채를 축소시키는 방법으로 소득대비 부채 규모를 낮출 수 있도록 정책을 실시하여야 할 것이다.This study examined the asset allocation of household and analyzed the impact variables such socio-demographic and financial factors on the portfolio ratio of different kind of assets and debt. The results showed that Koreans household assets composed of mostly real estates and bank account in the financial assets. The asset allocation of household and scale of household debt are important matters to discuss for household and concern of policy maker because of money spiral problems. The analyses presented in this article are based on data from the Survey of Household Finances(SHF) from 2010 to 2013. The SHF is an annual survey of approximately 40 thousand Korean households and sponsored jointly by the Statistics Korea, the Financial Supervisory Service, and the Bank of Korea. The data set contains the socio-demographic or micro economic variables such as the households ages, sex, level of education, home ownership, residing in Seoul∙capital region, real estates, financial assets, stocks and bonds, debts, incomes and debts, etc. This study examined determinants of the real estate ratio, financial investment asset ratio, risky financial asset ratio, debt ratio and debt holding probability of household by Tobit model regression or logistic regression model. The major findings are as follows. Major determinants of real estate ratio are household age and home ownership. In particular, net asset, income and educational attainment turn out to be the major factors that can account for the level of financial investment asset ratio or risky financial asset ratio. And income and net asset were found to be significantly related to the households debt ratio. Research has shown that income has positive impact and net asset has negative impact on the debt ratio. These findings may suggest some implications for real estate, financial market and debt. Korean government should be cautious in making further household debt through real estate economy boosting. For financial peace of household there need some financial education, financial planning. And government should give tax incentive for longtime investing in financial products such funds, real estate investment trusts (REITs).제 1 장 서 론 1 제 1 절 연구의 배경 1 제 2 절 연구의 범위 및 방법 13 제 2 장 이론적 배경 14 제 1 절 포토폴리오 이론 14 제 2 절 BHB의 투자수익률 평가모형 15 제 3 절 위험수익 피라미드 모형 19 제 4 절 재무설계 이론 20 제 3 장 선행연구 21 제 4 장 분석 자료 및 기초통계량 30 제 5 장 연구가설과 분석 방법 38 제 1 절 변수 정의 38 제 2 절 연구가설 43 제 3 절 분석 방법 47 제 6 장 실증분석 51 제 1 절 다중공선성 검토 51 제 2 절 실증분석결과 54 제 7 장 결론 64 제 1 절 요약 64 제 2 절 시사점 67 참고문헌 72 Abstract 74Maste

A study on the need to materialize laws related to cargo securing in container.

국제무역에서 운송의 효율을 극대화할 수 있는 방안으로 컨테이너화가 진행되었고 컨테이너 물동량은 20세기 후반부터 현재까지 꾸준히 증가하였다. 컨테이너는 국가 간 화물 운송의 표준화, 규격화를 실현하여 선박을 비롯해 장비, 시설 및 기타 운송수단의 통일을 실현하였다. 이로 인해 작업 효율성의 상승과 사고 발생률의 저하를 가져왔지만, 컨테이너 내부에서의 화물 움직임으로 인한 새로운 형태의 안전사고가 발생하게 되었다. 이러한 형태의 사고는 화물손상으로 인한 송하인, 수하인의 금전적 손실을 비롯한 각종 피해는 물론 선박 및 각종 운송수단의 사고, 나아가 그로 인한 인명사고로까지 이어지는 등 막대한 사회적 손실을 불러일으킬 수 있다. 그러나 이와 같은 중요성에도 불구하고 컨테이너 내 화물 고박에 대한 중요도 인식은 상대적으로 매우 낮았으며, 이와 관련한 연구가 부족했음은 물론 이를 규제할 법적, 제도적 장치 또한 제대로 마련되어 있지 않고 있다. 기존의 연구 및 사회적 제도는 선박 및 각종 운송수단에 직접 적재되는 화물에 대한 안전만이 고려되었고 컨테이너는 자체로 하나의 화물로 인식되었다. 이는 컨테이너가 자체적으로 내부 화물을 보호할 수 있다는 고정관념으로부터 기인한 것으로 추정된다. 이에 본 연구는 컨테이너 내 화물고박에 대한 중요성을 설명하고 컨테이너 내 화물의 움직임으로 인한 사고를 예방하기 위해 먼저 컨테이너 내 화물고박에 관한 이론을 정리하였다. 컨테이너 내 화물은 각종 운송수단에 따라 각기 다른 중력 가속도의 힘을 받게 되며 이를 특정 가속계수로 표현하였다. 컨테이너 내부 고박은 크게 쇼링과 라이싱으로 구분할 수 있으며 고박 작업을 위한 재료 선택의 중요 요소로 마찰계수, 인장력, 파단강도, 최대고박하중 등을 제시하였고, 경계면이 있는 컨테이너와 없는 컨테이너를 구분하여 고박 방식으로 Blocking, Bracing, 상부 라이싱, 하프루프, 스프링 라이싱 등을 제시하였다. 국내 현행법에서 컨테이너 내 화물 고박에 대한 규정은 사실상 전무한 실정이며, 일반 화물의 고박 규정 역시 해상운송에 국한되어 있다고 판단하였다. 이를 위해 현존하는 화물적재고박지침서를 활용하여 지침의 범위를 컨테이너 내부 화물까지 확대 적용하며 이 과정에서 일부 개선이 필요한 내용을 언급하였다. 본 연구는 그동안 부족했던 컨테이너 내 화물고박에 관한 연구를 진행해 이와 관련한 국내외 이론들을 정리하였다. 이로 인해 비표준화 되어 있고 경험 의존적인 관련 산업 생태계의 변화를 유도할 수 있다는 점에서 시사점을 제시했다. 또한, 사고 발생 시 원인파악의 기준점조차 될 수 없었던 현행 법규의 문제점을 지적하고 이를 개선할 수 있는 방안을 모색해보고자 하였다.제 1 장 서 론 1 제1절 연구의 배경 및 목적 1 제2절 연구의 방법 및 구성 4 제 2 장 이론적 배경 6 제1절 컨테이너 운송 및 고박 작업의 발전과정 6 1. 컨테이너 운송의 역사 6 2. 컨테이너 물동량의 증가 8 제2절 화물고박의 중요성 10 1. 선박 사고 통계 10 2. 고박 관련 업계 현황 12 3. 컨테이너 운송중 사고 사례 14 제3절 선행연구 검토 17 1. 해상운송 안전에 관한 선행연구 17 2. 선행연구와의 차별성 및 시사점 19 제 3 장 컨테이너 내 화물고박에 관한 이론적 정리 21 제1절 컨테이너 내 화물고박에 관한 개요 21 1. 운송시 충격 21 2. 화물 보호를 위한 일반 규칙 25 제2절 국내외 고박관련 이론의 정리 29 1. 쇼링 작업의 재료 29 2. 라이싱 작업의 재료 34 3. 컨테이너 내 화물고박 42 제3절 이론적 한계 및 대안점 53 제 4 장 국내 고박관련 법규 현황 및 개선방안 58 제1절 컨테이너 내 화물고박 관련 분쟁 사례 58 제2절 고박관련 국내법규 62 1. 선박안전법 62 2. 화물적재고박지침서 64 제3절 국내법규의 문제점 및 개선방안 65 1. 국내법규의 문제점 65 2. 해외사례 66 3. 개선방안 68 3.1 법률 개정을 통한 개선방안 68 3.1 제도적 개선방안 73 제 5 장 결 론 74 제1절 연구의 요약 및 시사점 74 제2절 연구의 한계 및 향후 연구방향 77 참고문헌 78Maste

A Theorem Prover For Boolean BI

DoctorWhile separation logic is acknowledged as an enabling technology for large-scale program verification, most of the existing verification tools use only a fragment ofseparation logic that excludes separating implication. As the first step towards a verification tool using full separation logic, we develop a nested sequent calculusfor Boolean BI (Bunched Implications), the underlying theory of separation logic, as well as a theorem prover based on it. A salient feature of our nested sequentcalculus is that its sequent may have not only smaller child sequents but also multiple parent sequents, thus producing a graph structure of sequents instead ofa tree structure. Our theorem prover is based on backward search in a refinement of the nested sequent calculus in which weakening and contraction are built into all the inference rules. We explain the details of designing our theorem prover and provide empirical evidence of its practicality