본 논문은 멀티미디어 웹 사이트의 사용성 품질 평가를 위한 품질 기준과 웹 메트릭을 제안하고자 한다. 최근 들어 웹 사이트의 활용이 새로운 기술과 접목되어 산업 전반에 결쳐 다양하게 사용되고 있다. 또한 초고속 통신망이 일반화되면서, 그동안 네트워크의 속도 문제로 제한적으로 사용되었던 멀티미디어의 활용이 증가하면서 멀티미디어 웹 사이트가 증가하는 추세이다. 따라서 본 논문은 기존의 소프트웨어 공학, HCI, 하이퍼미디어 분야에서 연구되어온 HTML기반의 품질 평가의 연구를 멀티미디어 웹 사이트로 확장하고, 멀티미디어 웹 사이트에서 큰 비중을 차지하는 플래시 사용성을 접목하여 새로운 웹 메트릭을 제안하였다. 본 논문에서 제안된 웹 메트릭은 전문가 평가를 통하여 검증을 하였다. 또한 박물관을 도메인으로 하여 웹 어워드 코리아에서 수상한 웹 사이트와 비수상 웹 사이트를 정량적이고 정성적인 품질 평가를 통하여, 운용중인 멀티미디어 웹 사이트의 품질 평가가 가능한 것을 비교 검증하였다. 본 논문으로 향후 고품질의 멀티미디어 웹 사이트 개발의 기반이 될 것이다.
최근 모바일과 관련된 주요 플랫폼의 등장과 모바일 시장의 지속적인 성장 따라, 더 이상 기존 기업도 모바일 어플리케이션 개발은 선택의 문제가 아님을 인식하여 지속적인 투자를 하고 있다. 하지만 모바일 어플리케이션 시장의 급성장에 비해 품질평가 기준이 명확하지 않아 검증되지 않은 모바일 어플리케이션이 유포되고 있는 것이 현실이다. 이 논문에서는 국제표준인 ISO/IEC 9126-2의 품질 메트릭에 기반하여 다양한 모바일 디바이스 환경에서 모바일 어플리케이션의 성능에 대한 품질평가 방안을 제시하고 있다.
소프트웨어 제품의 신뢰성과 안정성 확보를 위한 품질 보증이 중요해짐에 따라 독립된 테스트 조직이 증가되고 이러한 테스트 조직은 효과적 효율적으로 테스트 활동을 수행하기 위해 테스트 프로세스 개선을 필요로 한다. 그러나, 프로세스는 제품의 도메인 특성으로부터 많은 영향을 받아 특화되므로 실시간(Time to Market) 서비스가 강조되는 웹 서비스 시스템에서의 테스트 프로세스에 대한 연구가 부족하므로 테스트 조직 향상을 위한 방향 모델과 이를 이행할 수 있는 접근 방법을 필요로 한다. 본 연구에서는 웹 서비스 제품의 품질을 보증하기 위해 검증 작업을 수행하고 있는 테스트 조직이 향상되기 위한 방안으로 TMM을 적용하였고, 성숙된 프로세스 구축을 위한 방법으로 GQM을 이용하여 메트릭을 도출한 사례를 제시하였다. 이런 연구결과는 도메인 특성에 맞게 도출된 매트릭을 통해 제품과 테스터의 능력을 평가하고 결과 값을 프로세스 개선에 반영하여 정량적인 데이터 기반으로 관리되는 테스트 조직으로 발전할 수 있을 것이다.
컴포넌트 기반 소프트웨어 개발(CBSD: Component Based Software Development)이 재사용을 통한 소프트웨어 개발의 효율적인 방법으로 인식되고 있다. CBSD의 목적은 새로운 시스템을 개발하고자 할 때 검증된 컴포넌트, 검증된 업무 로직을 재사용 함으로써 개발 기간을 단축하고 품질을 향상하고자 하는 것에 있다. 본 논문에서는 기 존재하는 객체지향 어플리케이션을 폐기하지 않고, 이를 기반으로 재사용 성이 높은 컴포넌트로 추출하기 위하여, 컴포넌트 추출을 위한 메트릭과 인터페이스 추출 방안을 제시하였다. 클래스간의 관계 정보를 이용하여 복잡도, 응집도와 결합도를 측정하고, 이의 결과를 이용하여 후보 컴포넌트를 추출한다.
검증과 확인을 통한 소프트웨어의 효율적인 관리를 지원하기 위하여 객체지향 메트릭 기반의 결함 예측 모형이 많이 제안되고 있다. 제안된 모형은 주로 로지스틱 회귀분석으로 개발하였다. 그리고 개발된 모형의 결함 예측 정확도는 60${\sim}$70%이었다. 본 논문에서는 기존 결함 예측 모형의 효과를 확인하기 위하여 이클립스 3.3을 대상으로 개발된 모형과 유사한 방법으로 실험을 하였다. 실험 결과 모형의 정확성은 약 40%이었다. 이는 주장된 예측력보다 많이 낮은 수치이었다. 또한 단순 로지스틱 회귀분석이 다중 로지스틱 회귀분석보다 높은 예측력을 보였다.
설계 명세를 이용하여 결함경향성이 많은 부분을 예측하는 위험도 예측 모델은 대형 통신 시스템 같이 결과 산물이 매우 큰 시스템의 개발비용을 낮추는데 중요한 역할을 하고 있다. 복잡도 메트릭에 기반한 많은 위험도 예측 모델들이 제안되었지만 그들 대부분은 모델 훈련을 위한 훈련 데이터 집합을 필요로 하고, 설계 개체들을 위험 그룹과 비위험 그룹으로 나누는 기능만 지닌 분류 모델들이었다. 본 논문에서는 두가지 형태의 검증된 혼성 메트릭들을 사용하는 새로운 예측 모델 HMM을 제안한다. HMM의 장점은 설계 개체의 위험도를 정량화함으로써 모델 훈련을 위한 훈련 데이터 집합이 필요 없다는 것과 개체 간에 위험도 비교가 가능하다는 것이다. HMM의 유용성을 보이기 위해 여러 내부 특성들과 예측 정확도 비교를 통해 잘 알려진 예측 모델인 역전파 신경망 모델(BPM)과 HMM을 비교하였다.
수생태계 생물학적 온전성을 평가하기 위하여 국내 하천 및 하구 923개 지점의 자료를 근거로 한국형 다중형 돌말지수(KMDI)를 개발하고, 이를 금강수계 233개 지점을 대상으로 온전성평가를 실시하여 단일형 돌말지수들과 비교 검토하였다. KMDI의 개발은 1) 먼저 선행문헌들을 참고로 300개 이상의 메트릭을 추출하고, 2) 이 중 설명력이 높은 46개 후보 메트릭을 선택하며, 3) 각 메트릭 값들의 변이성, 중복성, 변별력, 환경에 대한 민감성 등을 검증하고, 최종적으로 5가지의 메트릭을 선정하였다. KMDI는 매트릭의 단순합으로 표현하고, 환경요인들에 대한 신뢰성 검토 결과, 토지이용, BOD, TN, 전기전도도 등에 대해 높은 민감성 및 설명력을 보였으나 단일형 돌말지수들 보다는 동일 지점의 생물학적 온전성은 다소 높게 평가되는 특성을 보였다. 추후 국내는 물론 지역에 상관없이 적용가능한 설명력 높은 매트릭의 발굴 및 정확한 돌말류 분석 연구가 뒷따라야 될 것으로 판단되었다.
스마튼 폰 사용자들의 수가 기하급수적으로 증가함에 따라 향후 모바일 시장의 규모는 엄청나게 거대해질 것으로 전망되고 있다. 이러한 성장세에 맞춰 많은 형태의 모바일 앱들이 개발되고 있다. 그런데 문제는 개발된 앱들에 대한 재사용성, 확장성 등과 같은 품질에 대한 검증이 제대로 이루어지고 있지 않다. 특히 유료 앱의 경우, 사용자들로 하여금 많은 불만의 요소들이 생기고 있는 실정이다. 그래서 본 연구에서는 모바일 앱 개발 과정에서 모바일 앱의 품질을 측정할 수 있는 메트릭을 개발하고자 한다. 이를 통해 모바일 앱에 대한 품질 검증이 이루어짐으로써 사용자들로 하여금 모바일 앱에 대한 만족도를 향상시킬 수 있을 것이라 기대한다.
점차적으로 소프트웨어의 복잡도는 높아지고 그 생명주기는 짧아지므로, 기존의 검증된 소프트웨어 요소를 재사용 하는 것이 필요하다. 그러나 기존의 객체 지향 기술은 광범위한 재사용을 유도하지 못 하였다. 컴포넌트는 객체보다 규모가 크고 특정 도메인에 적합한 특성을 가지므로, 시스템 구조화, 설명 및 개발에 있어 더 나은 수단을 제공해 준다. 또한 그 규모나 재사용성에 있어 새로운 개발환경인 분산 시스템에 더 적합하다. 본 논문에서는 객체지향 시스템을 컴포넌트 기반 시스템으로 변환하는 프로세스를 제안하였다. 해당 프로세스는 두 단계로 나뉜다. 우선, 클래스들 간의 합성 및 상속 관계를 이용하여 기본 컴포넌트를 생성한다. 그 후 기본 컴포넌트와 컴포넌트화 되지 않은 클래스들에 대해 본 논문에서 제안된 정적 메트릭과 가이드라인을 이용하여 정제하여 컴포넌트 기란 시스템으로 변환한다.
이동 애드혹 네트워크 (Mobile Ad-hoc Network, MANET)에서 단말은 제한된 배터리 에너지로 통신하게 된다. 따라서 주어진 배터리를 효율적으로 사용하여 통신하는 방법이 중요하다. 본 논문에서는 기존의 에너지를 고려한 라우팅 방법에 대한 연구를 소개하고 MANET에서 쓰이는 라우팅 프로토콜의 경로 선택 방법을 수정하여 단말의 최대 소모 에너지를 최적화하는 라우팅 방안 (Minimize the Maximum Used Power Routing, MMPR)을 제안한다. 기존의 애드혹 라우팅에서는 단말의 에너지는 고려하지 않고 최소 홉 수를 경로 비용 함수의 메트릭으로 사용하였지만, MMPR은 사용된 에너지를 메트릭으로 사용하여 해당 경로에 대한 비용을 계산한다. MMPR은 경로를 알고자 하는 시작 단말이 자신이 알고 있는 다른 단말의 사용 에너지 메트릭 중 최고 값을 알파로 정하고 경로 비용 계산을 시작한다. 만일 새로운 경로가 현재 알파 값보다 큰 단말을 포함하고 있다면 해당 경로는 경로 선택에서 배제될 가능성이 높아진다. MMPR의 유효성을 시뮬레이션을 통해 검증한 결과, 기존의 대표적인 에너지를 고려한 경로 선택 알고리즘인 CMMBCR과 비교하여 시간 별 최대 사용 에너지 및 시간 별 죽은 단말 개 수에서 개선된 성능을 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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