Software-Defined Radar는 기본 레이다 하드웨어의 기능을 소프트웨어로 구현할 수 있게 하여 하드웨어의 재구성이 용이하므로 다양한 활용 목적에 따라 레이다 기능을 다양화할 수 있고, 개발기간과 비용을 줄일 수 있는 장점이 있다. 특히 소프트웨어의 유연성이 높아 레이다 주변 환경에 따라 레이다 신호처리 알고리듬을 쉽게 적용할 수 있다. 본 기고에서는 다중대역에서 다중모드로 운용할 수 있는 소프트웨어 기반의 레이다 플랫폼 개발에 대한 기술 배경과 개발 내용을 설명하였고, 다양한 활용 전망을 살펴보았다.
AUOTSAR(Automotive Open system Architecture)는 자동차 ECU(Electronic Control Unit) 에 내장되는 소프트웨어에 대한 표준 구조로서, ECU 소프트웨어의 품질 향상은 물론, 개발 및 관리 비용의 절감에 기여하는 등 많은 장점을 갖는다. AUTOSAR 의 이런 장점 때문에 많은 자동차 회사들이 ECU 소프트웨어에 AUTOSAR 적용을 추진하고 있다. 이에 따라 기존 레거시 ECU 소프트웨어 시스템을 AUTOSAR 표준에 맞는 ECU 소프트웨어 시스템으로 변환하는 방법에 대한 관심도 높아지고 있다. 그 이유는 이미 많은 ECU 레거시 소프트웨어 시스템들이 개발되어 사용되고 있으며, 이들에게는 이미 기능 및 안정성 검증을 위하여 많은 시간과 비용이 투자하여 되어 있다. 따라서 ECU 소프트웨어 시스템에 AUTOSAR 를 적용하는 경우 기존의 레거시 소프트웨어 시스템을 재사용할 수 있으면 생산성 및 품질 면에서 많은 장점을 갖는다. 본 연구에서는 C 언어로 작성된 기존의 ECU 소프트웨어 시스템을 AUTOSAR 플랫폼에서 재사용할 수 있도록 하기 위하여, 기존의 레거시 ECU 소프트웨어 시스템을 AUTOSAR 플랫폼으로 마이그레이션하는 방법에 대하여 연구하였다. 마이그레이션 과정은 크게 두 단계로 나누어 지는데, 이는 레거시 소프트웨어 시스템을 분석하여 마이그레이션이 가능하도록 기능별로 분해하는 것과, 분해된 구성 요소들을 AUTOSAR 플랫폼에 맞는 구조로 재구성하는 과정이다. 본 논문에서는 이중 첫 번째 과정인 레거시 소프트웨어 시스템의 분석 및 기능별 분해 방법을 제시하고자 한다.
비즈니스 프로세스 프레임워크(Business Process Framework) 레이어 모델링 정보를 레파지토리에 저장하기위해서는 BPF 5-레이어의 복잡한 구조를 수작업으로 분석해야하는 어려움이 있다. 그래서 각 레이어 모델링 정보를 레파지토리에 효율적으로 저장하기 위해 비즈니스 프로세스 프레임워크 5-레이어 정보 메타모델을 제안한다. 제안한 메타모델 기반으로 레이어 정보를 모델링한다. 모델링된 레이어 정보를 모델변환하여 XMI(XML Metadata Interchange)로 변환하고 그 데이터를 레파지토리에 저장한다. 이 방법을 통해 레이어 정보를 모델링하고, XMI로 변환하면 정보를 쉽고 효율적으로 레파지토리에 저장이 가능하다.
본 논문에서는 레고(LEGO®) 조립 설명서를 생성하기 위해 딥러닝을 이용한 조립 및 설명서 생성 시스템을 제안한다. 이 시스템은 사용자가 제공한 단일 이미지를 기반으로 레고 조립 설명서를 자동 생성한다. 해당 시스템은 딥러닝 기반 이미지 분할 기술을 활용하여 물체를 배경으로부터 분리하고 이를 통해 조립 설명서를 생성하는 과정을 포함하며, 조립을 위한 알고리즘을 새로 설계하였다. 이 시스템은 기존 레고 제품의 한계를 극복하고, 사용자에게 주어진 부품으로 다양한 모델을 자유롭게 조립할 수 있게 한다. 또한, 복잡한 레고 조립 과정을 간소화하고, 조립의 장벽을 낮추는 데 도움을 준다.
레거시소프트웨어시스템을 유지 및 보수하는 작업은 소프트웨어 공학 분야에서 중요한 화두이다. 그리고 유지 및 보수 과정에 있어 회귀 테스트는 소프트웨어의 변경에 따른 기능적 동작이 올바른지 확인한다. 그러나 기존의 회귀 테스트는 대부분 시스템 레벨에서 접근이 되었으며 단위테스트 레벨에서는 준비된 테스트 케이스가 없어서 적용이 어려웠다. 본 논문에서는 단위테스트 케이스들을 구현하고 자산화하기 위해서 기존의 레거시소프트웨어시스템을 재구성하는 기법을 제안한다. 그리고 이를 실제 개발 과제의 특정 모듈에 적용하고 그 테스트 커버리지 결과를 분석하였다. 향후 본 논문에서 제시하는 방안을 기반으로 재구성 자동화 기법 및 테스트 케이스 자동화 생성에 대한 연구가 지속된다면 레거시소프트웨어시스템의 유지 및 보수에 큰 발전을 기대할 수 있을 것이다.
본 논문은 임베디드 소프트웨어 개발자가 임베디드 소프트웨어 개발시 쉽고 편리하게 테스트 및 프로파일의 결과를 분석하고 개발의 효율성을 높일 수 있도록 직관적인 GUI를 가지는 레포팅 뷰어를 설계 및 구현한다. 제안하는 레포팅 뷰어는 프로파일 결과 테이터 처리기와 GUI 레포트 생성기로 구성된다. 결과 데이터 처리기는 임베디드 소프트웨어의 성능 프로파일링을 통해 생성된 문자 스트링 형태의 저수준 결과를 XML 문서로 구조화 하여 객체 형태의 API를 제공한다. 레포트 생성기는 결과 데이터 처리기에 의해 생성된 API 객체를 이용하여 다양한 그래픽 기반 프로파일 레포트 뷰를 출력한다. 사용자는 제안하는 레포팅 뷰어가 제공하는 객체 형태의 API를 통해 자신이 원하는 프로파일 레포트 화면을 구성할 수 있기 때문에 기존 소프트웨어보다 더욱 다양하고 직관적인 레포트 뷰(view)를 생성할 수 있다. 따라서 사용자는 보다 빠르고 다양한 방법으로 성능 분석과 코드 수정이 가능하여 효율적이고 신뢰성 있는 임베디드 소프트웨어를 개발할 수 있다.
최근 시스템의 컴포넌트화 경향은 인터넷 환경이 보편화되면서 플러그앤플레이(plug and play) 형태로 조립하여 재사용하려는 기업의 요구에 가장 핵심적인 패러다임으로 등장하고 있다. 따라서, 기업은 기존의 레거시 시스템을 컴포넌트화하여 유지보수뿐만 아니라 새로운 시스템 도입에 있어서도 유연성 및 확장성을 용이하게하기 위한 재공학 솔루션을 필요로 하고 있다. 따라서, 본 논문에서는 레거시 시스템을 소프트웨어 컴포넌트화하기 위한 재공학 프레임워크를 제안하였다. 이 프레임워크는 컴포넌트 개발 방법론에서 필요한 절차와 Robert C. Seacord와 John Robert가 제안한 레거시 시스템 현대화 방법론을 통합하여 제시하였으며, 프레임워크의 각 단계는 레거시 시스템의 분석 단계, 컴포넌트화 방법 결정 단계, 마지막으로 컴포넌트로의 변환 단계로 이루어져 있다. 각 단계에서는 다시 세부 절차와 이에 필요한 제반사항을 기술하여 레거시 시스템을 소프트웨어 컴포넌트화하는데 있어서 필요한 절차와 가이드라인을 상세하게 제공하고자 한다.
IT 기술이 급격히 변화하더라도 새롭게 개발되는 대부분 소프트웨어의 핵심 부분은 기존에 존재하는 소프트웨어를 재사용하여 구현되어지는 경우가 많다. 그러나, 소프트웨어가 최초로 개발된 후 시간이 흐르고 빈번한 수정이 가해지게되면 소프트웨어는 필연적으로 최초의 형상과 많이 달라져 소프트웨어의 효과적인 재사용을 어렵게 한다. 이러한 레거시 소프트웨어를 재사용하기 위해 Refactoring을 적용하여 레거시 소프트웨어를 컴포넌트화하고 이를 재사용하고자 한다. 또한, Refactoring에 관련된 일련의 활동을 Activity로 보고 변경 관리의 대상으로 선정하여 이를 관리함으로써 Refactoring 활동을 평가하고자 한다.
소프트웨어 개발에는 시스템 엔지니어링 프로세스와 유사한 요구 사항 분석, 설계, 구현, 단위 테스트 및 통합 테스트를 포함한 일련의 단계가 포함된다. 본 연구는 다기능 레이다 소프트웨어를 개발하기 위해 MathWorks사의 모델 기반 설계 플랫폼을 활용하고 타당성과 효율성을 평가하였다. 기존 레이다 소프트웨어의 개발은 통합적인 형태보다는 단일 알고리즘 단위로 이루어졌기 때문에, 요구 분석이나 통합 테스트가 별도로 이루어졌고, 이들에 대한 통합 관리를 위해 추가적인 도구나 노력을 요구하였다. 본 논문에서 적용한 모델 기반 플랫폼은 요구사항 분석 및 할당, 시뮬레이션을 통한 알고리즘 개발, 배포를 위한 자동 코드 생성, 통합 요구사항 테스트 및 결과 관리를 위한 통합 개발 환경을 제공한다. 이 플랫폼을 통해 다기능 레이다 소프트웨어의 다단계 모델을 개발하고, 테스트 하네스를 사용하여 검증하며, 요구 사항을 관리하고, 자동 코드 생성툴을 사용하여 하드웨어 배포 가능한 언어로 변환하는 전과정을 수행하였다. 이러한 모델 기반 통합 개발을 통해 잘못된 의사소통이나 기타 인적 요인으로 인한 오류를 줄이고 개발 일정과 비용을 절감할 수 있을 것으로 기대한다.
복제 및 소유(Clone-and-own) 재사용은 기존의 소프트웨어 제품을 복사하고 수정하여 새로운 소프트웨어를 개발하는 방법이다. 복제 및 소유 재사용으로 개발된 레거시 소프트웨어 제품군은 일반적으로 리팩토링 없이 패치 업 되고 구조적으로 저하되기 때문에 높은 유지보수 비용을 필요로 하고 오류가 발생하기 쉬운 경향이 있다. 기존에 복제 및 소유 재사용 방법을 사용했던 많은 회사들이 이러한 문제를 해결하고 소프트웨어 자산을 더 체계적으로 재사용하고 관리하기 위하여 레거시 제품들을 소프트웨어 제품라인으로 전환하려고 하고 있다. 하지만 대부분의 기존 방법들은 가변점(Variation points)을 디자인과 코드로부터 분리해서 모델링하고 관리하지 않고 디자인과 코드에 바로 임베드시킨다. 즉, 가변점이 가변성 모델을 기반으로 체계적으로 생성되고 관리되지 않는다. 이러한 기존 방법들은 다음의 문제를 야기한다. 기존 방법에서는 가변점 간 관계를 이해하기가 어렵기 때문에 가변점이 임베드 된 코드를 유지보수하기가 어렵고 코드가 변경 및 진화될 때 오류가 생기기 쉽다. 또한 소프트웨어 제품라인이 진화할 때 디자인/코드 자산이 적합한 리팩토링을 적용하여 체계적으로 변경되는 것이 아니라, 애드 혹(Ad-hoc) 방식으로 직접적으로 변경되는 경향이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 레거시 어플리케이션 제품군으로부터 소프트웨어 제품라인 자산을 구축하는 휘처 기반의 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 가변점과 가변점 간 관계를 식별하고 이들을 구현으로부터 분리하여 휘처 모델로 모델링한다. 그리고 휘처 모델을 기반으로 레거시 어플리케이션으로부터 소프트웨어 제품라인 자산을 추출하고 관리한다. 제안하는 방법을 레거시 Notepad++ 제품군에 적용을 하여 방법의 실행가능성을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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