Recently, many IT organizations develop software system with reusable component. Effective reusing of components increases software development productivity and quality. And, development of high quality component documents decrease maintenance problems, which are issues in component-based software development. In this paper, we propose a quality evaluation model of component development documents by empirical research. It consists of component quality reference model (CQRM) and quality evaluation model (CQEM). CQRM contains quality guidelines for component developers. CQEM contains evaluation guidelines for component consumers and distributors. We performed case study to verify this paper. Also, we presented quality improvement methods and improvement effects of component development documents. The quality evaluation model of component development documents proposed in this paper leads component development documents with high quality, and provides a rational quality evaluation model.
In Knowledge Q&A services where information is created by unspecified users, document quality is an important factor of user satisfaction with search results. Previous work on quality prediction of Knowledge Q&A documents evaluate the quality of documents by using non-textual information, such as click counts and recommendation counts, and focus on enhancing retrieval performance by incorporating the quality measure into retrieval model. Although the non-textual information used in previous work was proven to be useful by experiments, data sparseness problem may occur when predicting the quality of newly created documents with such information. To solve data sparseness problem of non-textual features, this paper proposes new features for document quality prediction, namely text-confidence features, which indicate how trustworthy the content of a document is. The proposed features, extracted directly from the document content, are stable against data sparseness problem, compared to non-textual features that indirectly require participation of service users in order to be collected. Experiments conducted on real world Knowledge Q&A documents suggests that text-confidence features show performance comparable to the non-textual features. We believe the proposed features can be utilized as effective features for document quality prediction and improve the performance of Knowledge Q&A services in the future.
In this paper, We study on the Data Quality Model of ISO/IEC 25012 among the Software product Quality Requirements and Evaluation(SQuaRE) in ISO/IEC 25000 Series. Because of the increasing data, user require the accuracy data, recent data, suitable data for used tools, complied security and not open to be public. We research the data quality management in the point of application of be affect influenced low quality in business. We propose the testing items and we propose the method of the evaluation proposed testing items. We study on the basis international Standards ISO/IEC 25012 and ISO/IEC 9126-2 and we proposed the testing method quantitatively on the basis of ISO/IEC 25000.
Game software is tremendous popularity in inside and outside of the country, so it rises market value. Therefore, it is important to study for the evaluation models of game software. In a general way, I think that ISO/IEC 9126 is the international standard of the software quality testing. Especially, game software quality has been more important on users and developers, so we need the compliance testing model of the game software. In this paper, we evaluate the game software quality objectively and quantitatively, we propose the software quality metrics of testing. Also, we propose the evaluation model of game software on the basis of international standard ISO/IEC 9126, six quality characteristic point of view. That is functionality, reliability, usability, efficiency, portability, and maintainability.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2009.11a
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pp.685-686
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2009
본 연구에서는 침입방지시스템의 기반기술을 조사하고 침입방지시스템의 품질시험 평가를 위한 품질특성을 분석하며 본 연구에서는 기존의 소프트웨어 품질 평가 기술 및 표준화에 관한 관련 연구를 추진하고, 침입방지시스템 보안성 품질 평가 모델을 개발하였다. 또한, 현재 품질 평가 국제 표준화 동향에 있어서도 기존에 소프트웨어 품질 평가를 위해서 지침서로 사용하였던 소프트웨어의 품질 평가 국제 표준화 문서 ISO/IEC9126과 ISO/IEC 14598을 통해서 품질 평가 모델을 개발하였다.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.10
no.10
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pp.2665-2675
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2009
This study has comprehensively summarized existing research on the technology for evaluating software quality and its standardization. Based on this, the study developed a model for evaluating software quality via needs assessment. Also, in terms of the trend toward international standardization of software quality evaluation, this study has consulted details relating to the combining of two documents on such intranational standardization as the ISO/IEC 9126 and ISO/IEC 14598 and enacting them as a single document, the ISO/IEC 25000. Further, the purpose of this study is to develop a model for evaluating mobile RFID quality based on recognition of the characteristics of each area, after taking into consideration the demands made from the perspective of the user. Another purpose is to improve the quality of mobile RFID by developing a testing method for mobile RFID from the perspective of the evaluator.
As software is very important, modern men are interesting software quality testing. In this paper, we analyze the Internation standard and Test data, so, we propose the testing method by analysing testing data. We compare ISO/IEC 9126-2 testing model with ISO/IEC 25023 testing model. On the basis of ISO/IEC 25023, we classify the test data and we analyze the difference of International Standard to functionality, reliability, usability, efficiency, maintainability, portability, compatability, and security. By reality 331 testing data, we classify test data, and analyze difference according to sex. We find regression model by functionality, usability and testing date and we prove difference of testing date and the number of error by tester. Also, we prove difference of the number of error in software type.
Journal of the Korea Institute of Building Construction
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v.24
no.1
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pp.157-168
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2024
The frequent occurrence of structural failures at building construction sites in Korea has underscored the critical role of rigorous oversight in the inspection and management of construction projects. As mandated by prevailing regulations and standards, onsite supervision by designated supervisors encompasses thorough documentation of construction quality, material standards, and the history of any reconstructions, among other factors. These reports, predominantly consisting of unstructured data, constitute approximately 80% of the data amassed at construction sites and serve as a comprehensive repository of quality-related information. This research introduces the SL-QPA model, which employs text mining techniques to preprocess supervision reports and establish a sentiment dictionary, thereby enabling the quantification of quality performance. The study's findings, demonstrating a statistically significant Pearson correlation between the quality performance scores derived from the SL-QPA model and various legally defined indicators, were substantiated through a one-way analysis of variance of the correlation coefficients. The SL-QPA model, as developed in this study, offers a supplementary approach to evaluating the quality performance of building construction projects. It holds the promise of enhancing quality inspection and management practices by harnessing the wealth of unstructured data generated throughout the lifecycle of construction projects.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2011.06c
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pp.280-283
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2011
인터넷 환경에서 무차별적으로 유통되는 스팸 문서로 인한 사회적 문제가 커져 가고 있는 가운데 스팸문서를 차단하기 위한 활발한 연구들이 이루어지고 있다. 이 가운데 대표적인 연구는 자질어를 이용한 기계학습 기반의 스팸 차단 기술이다. 그러나 이 방법은 미리 선택된 자질어로만 구성된 분류 모델을 사용하기 때문에 Term Spamming(단어 조작에 의한 스팸 차단 행위)에 취약하며, 스팸 차단의 성능과 학습 소요 시간이 선택된 자질어의 품질과 수에 민감하게 영향을 받는다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 스팸 문서에서 등장하는 특수 문자의 빈도와 반복되는 단어의 특징을 이용한 스팸 탐지 방법을 제안한다. 제안 방법은 각 문서에서 등장하는 특수 문자의 비율과 최다 출현 단어의 반복 패턴을 정의하고 기계학습 알고리즘을 적용하여 스팸 분류 모델을 생성한다. 제안 방법의 성능 평가를 위해 E-mail 데이터와 블로그의 Post 데이터를 사용하여 자질어 기반의 스팸 차단 방법과 비교 실험을 진행하였다. 실험 결과 본 논문에서 제안하는 방법이 분류 정확도와 학습 소요 시간에 있어 우수한 성능을 보이는 것을 확인하였다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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1998.10a
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pp.750-752
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1998
본 논문은 고품질의 정보를 신속하게 제공할 수 있으며, cost-effective 한 medium-grained 병렬 정보 검색 시스템을 제시하고 있다. 본 검색 시스템은 병렬 모델의 효율을 극대화하는 방안으로 문서 라이브러리를 작은 단위의 클러스터로 세분화하고 검색 시 클러스터 단위로 프로세서에 할당될 수 있게 하여 할당될 작업의 단위를 적절히 중규모화하였을 뿐만 아니라, 각 클러스터마다 독립적인 염색인 파일을 별도로 두어 순위 부여 계산시 통신을 최소화 할 수 있도록 하였다. 또한, 기계 학습 기법을 이용하여 가능한 한 유사한 문서군이 되도록 클러스터링 함으로써 불필요한 크러스터가 검색될 가능성을 최소화하여 성능을 높였다. 본 검색 시스템은 분산메모리 MIMD 구조의 트랜스퓨터에서 구현되었으며, Connection machine에서 사용되는 Stanfill방법과의 비교 실험을 통하여 계층적인 접근법의 성능을 비교, 평가하였다. 그리고 random클러스터링 기법과 비교하여 기계학습을 통한 클러스터링 접근방법이 우수함을 보이고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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