패턴의 복잡도와 정보량을 계산하는 것은 음성 및 영상 인식을 위하여 향후 더 중요한 정보를 제공하는 단계로 발전할 것으로 기대된다. 패턴의 복잡도를 표현하는 정보 엔트로피의 개념은 정보량 측정외에 데이터의 압축 복원 과정, 데이터의 복잡도 등 다양한 목적으로 활용되고 있다. 본 논문에서는 영상 패턴의 복잡도를 영상 화질의 차이를 분석함으로써 영상 인식 시 지표 가능성을 파악하고자 한다.
Marked Petri Net(MPN) 모델은 최대 병행 활성화 랑데부 수에 따른 통신 복잡도를 분석할 수 있게 해준다. 그러나 이 모델은 시간과 확률 속성(Time and Probability characteristics)을 명시할 수 없음으로 통신 복잡도의 새로운 개념인 실행 시간 복잡도를 분석할 수 없다. 본 논문에서는 이러한 실행 시간 복잡도를 효율적으로 분석하기 위해 MPN에 새로운 제약 조건인 net 절감 법칙, 실행 시간, 그리고 확률 조건을 도입한 Ada Tasking Structure Nets(ATSN)을 제안한다. 끝으로 ATSN 모델을 이용하여 통신 복잡도의 분석 효과를 보인다.
객체지향 프로그램의 효율성과 설계의 품질을 평가하기 위해서는 필수적으로 정량적 메커니즘을 사용해야 한다. 특히, 개발비용을 예측하기 위한 요구가 커질수록 소프트웨어 개발 생명주기의 초기에 측량해야 하는 필요성은 더욱 강해진다. 따라서, 분석단계 산출물에 대하여 이루어지는 측량은 나머지 개발 주기 단계에서 발견될 수 있는 결함에 대한 예측이나, 시스템의 개발에 소요될 노력과 비용을 예측하는데 사용될 수 있으므로 그 중요성이 더욱 강조되고 있다. 본 논문에서는 클래스 기반(class-driven)의 분석 모델링 절차에 따라 작성되는 모델을 사용하여, 클래스의 책임과 협력 관계에 대한 정보가 주어진 클래스에 대한 복잡도를 측량하기 위한 메트릭을 제안한다. 제안된 메트릭은 클래스들 사이의 상호작용으로 나타나는 협력의 복잡도와 인터페이스 복잡도를 포함하며, 개별 클래스의 복잡도를 사용하여 전테 시스템의 복잡도를 계산하도록 확장할 수 있다. 개발 생명주기의 가장 초기 단계인 분석단계에서 클래스를 어떻게 분할할 것인지에 대한 선택적 직면했을 때, 올바른 클래스 분할을 선택하도록 도와줌으로써, 나머지 개발 단계에서 개발에 요구되는 노력과 시간을 예측하고 관리하는데 사용될 수 있다.
본 논문은 EAL6 수준의 공통평가기준 인증을 위해 ADV(개발) 클래스에서 ADV_INT에 대해 기술하였다. 특히, 테스트용 스마트 운영체제 소스코드 분석을 통해 구현된 내부 구조가 잘 구조화되었는지, 지나치게 복잡하지 않았는지 입증하기 위해 시도를 하였다. 다양한 소스코드 분석 도구를 통해 사이클로매틱복잡도(CyC), 정보흐름복잡도(IFC), Weighted IFC, fan-in, fan-out 등의 정보를 추출하였고, 추출된 정보를 기반으로 적용하여 수행하였다. 구조화된 정보 분석을 위해 객체지향 분석 도구를 사용한 재구조화 기법을 적용하여 수행하였다. 객체간 결합도, 팬아웃 등의 정보 등을 추출하였다. 추출된 정보를 기반으로 SW의 복잡도 및 구조적 정보를 분석한 결과 응집도 분석에 한계, TOE의 형상관리 정보 등의 부재에 따른 추출된 정보 분석의 한계, 활용된 도구의 분석 정보의 재반영 부재 및 구조적 분석 등의 한계점이 드러났다.
구조적 개발 방법론에 적용하도록 만들어진 복잡도 척도들은 클래스, 상속성, 메시지 전달 그리고 캡슐롸와 같은 객체지향의 개념에 직접적으로 적용할 수 없다. 또한, 기존이 객체지향 소프트웨어에 대한 척도의 연구는 프로그램의 복잡도나, 설계 단계의 척도가 대부분이었다. 실제로 분석 단계 클래스의 복잡도를 낮춤으로써, 시스템의 개발 노력이나 비용 및 유지보수 단계에서의 노력이 크게 줄어들게 되므로, 분석 클래스에 대한 복잡도를 측량하기 위한 척도가 필요하다. 본 논문에서는 객체지향 개발방법론인 Unified Process의 분석 단계에서 추출되는 분석 클래스에 대하여 복잡도를 측정할 수 있는 새로운 척도를 제안한다. 협력의 복잡도 CC(Collaboration Complexity)는 가능한 협력의 최대 수로서 클래스가 잠재적으로 얼마나 복잡할 수 있는지를 측정하기 위한 척도이며, 각 협력자들의 인터페이스를 이해하는 것과 관련된 총체적 어려움을 측정하는 인터페이스 복잡도 IC(Interface Complexity)를 정의하였다. 제안된 척도는 클래스의 크기 및 상속성에 대하여 수학적인 증명을 하였으며, Weyuker의 9가지 공리적 성질에 대하여 이론적인 검증을 하였다. 또한, 텍스트 마이닝 기법을 사용하여 사용자의 질문에 자동으로 응답하는 시스템의 분석 클래스에 대하여 제안된 척도를 사용하여 복잡도를 측정하였고 기존의 복잡도 척도인 CBO와 WMC의 값을 계산하여 비교하였다. CC와 CBO, IC와 WMC의 값을 비교해 본 결과 제안된 복잡도 척도의 계산 결과 제안된 복잡도 척도의 계산 결과 값이 그 값들보다 좀 더 복잡도를 잘 표현하고 있었다. 이로써 소프트웨어 개발 주기의 초기에 클래스에 대한 복잡도를 평가해 보고, 나머지 단계에 필요한 시간과 노력을 예측함으로써 보다 비용-효과적인 객체지향 소프트웨어를 개발할 수 있는 가능성이 높아진다.
최근 객체지향 소프트웨어 개발이 일반화되면서 품질 좋은 객체지향 소프트웨어의 개발을 돕기 위한 목적으로 객체지향 소프트웨어 복잡도 척도에 관한 연구들이 다양하게 행해져 왔다. 대부분의 연구가 구조적 복잡도 측정에 중점을 두어 프로그램 크기와 관련된 요인들을 측정하는 척도들이 제시되었다. 한편 소프트웨어 개발이나 복잡도 측정에 대하여 인지 심리 이론을 적용하여, 인간의 단기 기억의 한계 7$\pm$2와 제어 논리 처리에 3$\pm$1을 고려한 연구들이 많이 행해졌다. 본 논문에서는 프로그램 볼륨과 복잡도의 관계를 조사하기 위해 13개 척도의 값을 추출한 후 통계적 분석을 수행하고, 인지 심리 이론과의 관계를 파악해 보았다.
구조적 개발 방법론에 적용하도록 만들어진 복잡도 척도들을 클래스의 상속성, 다형성, 메시지 전달 그리고 캡슐화와 같은 객체지향의 개념에 직접적으로 적용할 수 없다. 또한 기존의 객체지향 소프트웨어에 대한 척도의 연구는 프로그램의 복잡도나, 설계 단계의 척도가 대부분이었다. 실제로 분석단계 클래스의 복잡도를 낮춤으로서 시스템의 개발 노력이나 비용 및 유지보수 단계에서의 노력이 크게 줄어들게 되므로, 분석 클래스에 대한 복잡도를 측량하기 위한 척도가 필요하다. 본 논문에서는 객체지향 개발방법론인 RUP(Rational Unified Process)의 분석 단계에서 추출되는 분석 클래스에 대해서 복잡도를 측정할 수 있는 새로운 척도를 제안한다. 협력 복잡도CC(Collaboration Complexity)는 가능한 협력의 최대 수로서 클래스가 잠재적으로 얼마나 복잡할 수 있는지를 측정하기 위한 척도이며, 각 협력자들의 인터페이스를 이해하는 것과 관련된 총체적 어려움을 측정하는 인터페이스 복잡도 IC(Interface Complexity)를 정의하였다. 제안된 척도는 Weyuker의 9가지 공리적 성질에 대하여 이론적인 검증을 하였으며, 텍스트 마이닝 기법을 사용하여 사용자의 질문에 자동으로 응답하는 시스템의 분석 클래스에 대하여 제안된 척도를 적용하여 복잡도를 측정하였다. 제안된 CC와 IC의 값과 Chidamber와 Kemerer가 제안된 CBO와 WMC의 값을 비교해 본 결과, 제안된 복잡도 척도의 계산결과 값이 큰 클래스의 경우에는 설계 이후 단계에서도 역시 복잡도가 커지게 되는 것을 알 수 있었다. 이로써 소프트웨어개발 주기의 초기에 클래스에 대한 복잡도를 평가해 보고, 나머지 단계에 필요한 시간과 노력을 예측함으로써 보다 비용-효과적인 객체지향 소프트웨어를 개발할 수 있는 가능성이 높아질 것으로 기대된다.
도메인 분석은 신뢰성 있는 프로젝트 개발의 중요한 요소가 된다. 도메인 분석에서 발생되는 오류는 전체 시스템에 영향을 주게 되고, 그 결과 고객의 만족도가 낮아진다. 따라서 요구사항 단계에서 신뢰성 있는 분석을 위하여 도메인의 특성을 분석할 수 있는 방법이 필요하게 된다. 본 논문에서는 이와 같은 문제를 해결하기 위하여 도메인 분석의 신뢰성 향상을 위한 도메인 분류와 복잡도 측정방법을 제시하고자 한다.
본 논문에서는 TDMA ad hoc MAC 프로토콜들의 메시지 복잡도를 분석한다. Ad hoc 네트워크의 자원은 간섭과 경쟁 기반 무선 통신 채널로 제한되기 때문에 ad hoc 알고리즘을 개발하는 데 있어 노드 수의 증가에 따른 유연한 확장성(Scalability) 문제는 주요한 연구 과제 중의 하나이다. 분석 기법을 적용한 결과, MAC 프로토콜들 중에서 TMMAC가 가장 높은 메시지 복잡도를 가졌으며, SMACS 프로토콜이 가장 낮은 메시지 복잡도를 보였다. 네트워크의 크기가 커질수록 유니캐스트에 의한 메시지 복잡도의 영향이 증가함으로, $N^2$항목을 가지고 있는 Z-MAC, BMA, TMMAC에서 Z-MAC은 노드 수의 증가에 따라 복잡도가 선형적으로 상승하는 반면, BMA와 TMMAC의 복잡도는 지수 형태로 상승함을 밝혔다.
일반적인 결함 문제와는 달리 커널 크래쉬는 커널 기반의 시스템에서 가장 중대하고 심각한 문제이다. 이러한 문제는 시스템이 복잡하고 거대해 질수록 문제가 심화되는데, 얼마나 야기하는지 또는 어떠한 요소들이 관련되어 있는지에 대한 연구가 미비하다. 즉, 시스템의 복잡도와 커널 크래쉬 간의 상관관계를 직접적으로 다룬 연구가 아직 존재하지 않는다. 따라서 본 논문에서는 시스템 복잡도에 관련된 요소와 전체 시스템의 커널 크래쉬 발생 확률과의 상관관계를 모델화 하여 도식하고, 분석하였다. 이를 위해 기존의 소프트웨어 복잡도 모델 중 반영할 만한 요소를 추려내고 커널 크래쉬 모델에 반영하였다. 또한 모델 분석과 수치 예제를 통해 평가하고자 하였다. 본 논문의 결과는 새로운 커널 크래쉬 처리 방안을 설계하고자 할 때, 또는 기존 커널을 분석하여 신뢰성을 향상시키는 새로운 구조 설계에 크게 활용될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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