Kim, Hark-Soo;Ko, Young-Joong;Park, Soo-Yong;Seo, Jung-Yun
Journal of KIISE:Software and Applications
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v.27
no.1
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pp.13-23
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2000
As software becomes more complicated and large-scaled, user's demands become more varied and his expectation levels about software products are raised. Therefore it is very important that a software engineer analyzes user's requirements precisely and applies it effectively in the development step. This paper presents a requirements analysis system that reduces and revises errors of requirements specifications analysis effectively. As this system measures the similarity among requirements documents and sentences, it assists users in analyzing the dependency among requirements specifications and finding the traceability, redundancy, inconsistency and incompleteness among requirements sentences. It also extracts sentences that contain ambiguous words. Indexing method for the similarity measurement combines sliding window model and dependency structure model. This method can complement each model's weeknesses. This paper verifies the efficiency of similarity measure techniques through experiments and presents a proccess of the requirements specifications analysis using the embodied system.
Product line analysis is an activity for analyzing requirements, their relationships, and constraints in a product line before engineering product line assets (e.g., architectures and components). A feature-oriented commonality and variability analysis (called feature modeling) has been considered an essential part of product line analysis. Commonality and variability analysis, although critical, is not sufficient to develop reusable and adaptable product line assets. Dependencies among features and feature binding time also have significant influences on the design of product line assets. In this paper. we propose a feature-oriented product line analysis model that extends the existing feature model in terms of three aspects (i.e., feature commonality and variability, feature dependency, and feature binding time). To validate the consistency among the three aspects we formally define the feature-oriented product line analysis model and provide rules for checking consistency.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2012.05a
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pp.105-105
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2012
최근 우리나라는 집중호우로 인한 토석류의 발생이 현저하게 증가하고 있으며, 2002년 태풍 루사와 2003년 매미 그리고 2006년 7월 집중호우 등으로 인한 피해의 규모는 여러 조사와 문헌에서도 확인할 수 있다. 2011년 7월, 서울 우면산 일대에서는 집중호우로 인한 토석류가 발생하였으며, 16명의 인명손실을 포함한 큰 피해가 있었다. 우면산 토석류는 십여 개 지역에서 동시다발적으로 발생하였으며, 토석류 발생 유역 특성과 토석류의 유동특성을 분석하기 위한 현장 조사가 진행되었다. 조사한 자료에 따르면 우면산 일대의 일일 강우량은 서초 기상측정소를 기준으로 최대 24시간 누적 324mm 그리고 시간당 최대 68.5mm/hr를 기록하였다. 상업용 소프트웨어인 FLO-2D는 유사농도의 함수로서 점성(viscous)응력, 항복(yield)응력, 난류 및 분산(dispersive) 응력항을 포함하는 2차 유변학(quadratic rheology) 모델을 기본으로 사용하여 이류(mudflow)와 토석류(debris flow)를 모의할 수 있다. FLO-2D는 흐름의 운동량 및 에너지 보존을 고려하여 격자와 시간에 관계없이 유동심도, 속도, 압력을 예측할 수 있으며, 격자 기반의 모델로서 GIS 및 기타 응용 프로그램들과 연동이 쉽다는 장점이 있다. 그러나 하상침식에 의해 유발된 토석류의 체적 증가는 고려 할 수 없으므로 토석류의 전파 및 퇴적영역에서의 토석류 모의에만 사용할 수 있는 단점이 있다. 이 연구의 목적은 FLO-2D 소프트웨어를 이용하여 우면산에서의 토석류 현상을 재현하는 것이다. 우면산 일대에서 발생한 토석류 중 서초구 방배동의 래미안 아파트 부근에서 발생한 토석류에 대하여 수치지도(DEM)와 현장조사를 통해 얻은 지형자료, 해당 지역의 강우량 및 지질 특성 자료 등을 토대로 FLO-2D 모델을 적용하여 토석류의 흐름특성을 검토한다. 토석류 유동 및 퇴적에 대한 가용한 현장관측 자료와의 비교 분석을 통하여 토석류 특성 값을 산정하고, 모델의 적용성을 검증한다.
Since energy consumption of CMOS circuits has a quadratic dependency on the supply voltage, lowering the supply voltage is the most effective way of reducing energy consumption. We propose an intra-task voltage scheduling algorithm for low-energy hard real-time applications. Based on a static timing analysis technique, the proposed algorithm controls the supply voltage within an individual task boundary. By fully exploiting all the slack times, as scheduled program by the proposed algorithm always complete its execution near the deadline, thus achieving a high energy reduction ratio. In order to validate the effectiveness of the proposed algorithm, we built a software tool that automatically converts a DVS-unaware program into an equivalent low-energy program. Experimental results show that the low-energy version of an MPEG-4 encoder/decoder (converted by the software tool) consumes less than 7~25% of the original program running on a fixed-voltage system with a power-down mode.
As component-based reuse technology is being introduced, software components are more likely distributed on Internet. In order to promote Internet based on-line distribution, distribution model of components should be defined and a distribution system should also be constructed. Furthermore, to run the component distribution system effectively, a logical and practical schema for classifying components should be defined and standardized. In this paper, we propose a classification schema using BNF and representation standards of components using six different views. To verity the effectiveness of proposed classification and compare to other classification methods, we assess proposed classification by measuring hit ratio and correctness. By using the proposed methods that support six views on components, the search for right components and registering new components can be done more effectively.
통신 프로그램은 고도의 신뢰성과 기능성, 확장성, 그리고 유지 보수성이 필요하다. 프로그램 테스트의 결과와 McCabe의 Complexity를 측정한 데이타를 가지고 회귀모델을 만들고 그 신뢰성을 분석함으로서 프로그램의 결함과 복잡도의 관련성을 평가한다.본 연구에서 사용한 통신 프로그램은 500개 블록이 59가지 기능을 수행하는 교환 기능 중에서 복잡도가 너무 많아서 통계 처리의 bias가 될 블록을 제외하고 394 블록을 선정하여 SAS에 의해서 통계 분석을 하고 회귀 분석 모델을 설계하였다. t 분포에 의하여 방정식의 유의성 수준을 검증하고 프로그램의 결함수에 가장 큰 영향을 주고 있는 복잡도가 McCabe의 복잡도와 설계 복잡도 임을 밝혀냈다. 이 연구 결과에 의해서 설계 정보 및 유지 보수 정보를 얻을 수 있다. Abstract Switching software requires high reliability, functionality, extendability and maintainability. For doing, software quality model based on MaCabe's complexity measure is investigated. It is experimentally shown using regression analysis the program fault density depends on the complexity and size of the function unit. The software should be verified and tested if it satisfies its requirements with automated analysis tools. In this paper we propose the regression model with the test data.The sample program for the regression model consists of more than 500 blocks, where each block compose of 10 files, which has 59 functions of switching activity.Among them we choose 394 blocks and analyzed for 59 functions by testing tools and SAS package. We developed Regression Analysis Model and evaluated significant of the equation based on McCabe's cyclomatic complexity, block design complexity, design complexity, and integration complexity.The results of our experimental study are that number of fault are under the influence of McCabe's complexity number and design complexity.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.18
no.8
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pp.121-129
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2013
As more than 80 percent of tasks within corporations are performed through information systems, they have become large in scale and complicated, which make the range of the system users diverse and specialized. and as recent corporate strategies focus on the real-time environment in businesses, the organizational structure within companies tend to show frequent changes. In order to ensure the business continuity in this environment, the most important aspect is to prevent incompleteness of business by narrowing the gap of understanding of business process between the system users and the maintenance managers. In order to address this problem, this study suggests a modeling method that utilizes business scenarios reflecting actual business rules and procedures which ultimately transforms the optimized and standardized form of business scenarios into the actual software maintenance activities. This modeling method improves reusability and usability through the repeated feedback mechanism for modified software by leading to gradual fine-grained process. The feasibility of this is to be proven by applying the modeling method to the real business environment.
Software education is drawing attention as an education for fostering future talents who will lead the 4th industrial revolution. The purpose of software education for everyone from kinder to adults is not simply to develop programming skills, but to develop "Computational Thinking," a problem-solving ability that effectively solves real-world problems based on computing. Therefore, how to cultivate and evaluate computational thinking is a very important issue. This paper proposed a method of applying a process-based performance evaluation method to evaluate computational thinking ability in the process of solving learners' problems. The developed contents were revised and supplemented through two Delphi surveys by a group of experts consisting of five university professors and five incumbent information teachers majoring in computer science and computer education to verify the effectiveness of the final model. I hope This paper can contribute to the study of evaluating computer thinking ability from the perspective of problem solving.
This study attempted to examine the effects of SW education using EPL and coding robots on computing thinking and problem-solving skills among various teaching and learning methods of software education. To this end, a survey was conducted on 350 students from middle schools A and B in Gwangju and Jeollanam-do, and the difference in mean was analyzed through t-verification and one-way analysis of variance in order to investigate the relationship between variables. Based on the research results obtained through this, we will identify the effects, strengths, and weaknesses of SW education using EPL and coding robots, provide basic data and information for efficient teaching and learning methods of SW education, and further suggest better directions in terms of academic and practical aspects.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.10
no.7
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pp.263-270
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2021
Reinforcement learning(RL) is the method to find an optimal policy through training. and it is one of popular methods for solving lifesaving and disaster response problems effectively. However, the conventional reinforcement learning method for disaster response utilizes either simple environment such as. grid and graph or a self-developed environment that are hard to verify the practical effectiveness. In this paper, we propose the design of a disaster response RL environment which utilizes the detailed property information of the disaster simulation in order to utilize the reinforcement learning method in the real world. For the RL environment, we design and build the reinforcement learning communication as well as the interface between the RL agent and the disaster simulation. Also, we apply the dimension reduction method for converting non-image feature vectors into image format which is effectively utilized with convolution layer to utilize the high-dimensional and detailed property of the disaster simulation. To verify the effectiveness of our proposed method, we conducted empirical evaluations and it shows that our proposed method outperformed conventional methods in the building fire damage.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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