하나의 소프트웨어를 개발하기 위해서는 개발조직의 생산성, 투입되는 노력, 개발일정, 소프트웨어 규모 간에 관계가 있다. 이들 관계를 유도한 식이 소프트웨어 공식이다. 소프트웨어 공식은 근본적으로 규모-노력, 규모-일정 관계가 적용되었다. 이 관계가 적절하지 않을 경우 소프트웨어 공식으로부터 유도되는 비용-일정 타협 공식, 투입인력 프로파일 등의 효용성이 없어진다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하고자 수정된 소프트웨어 공식을 유도하였으며, 수정된 소프트웨어 공식에 기반하여 소프트웨어 규모별로 비용-일정을 타협하는 모델들을 제안하였다. 소프트웨어 개발 성공률을 향상시키기 위해 제안된 모델을 적용하면 계약 협상이나 입찰에 도움이 될 것이다.
본 논문은 기능점수 소프트웨어 규모에 기반하여 개발노력과 일정과의 관계를 유도하는 소프트웨어 공식을 제안하였다. 기존의 소프트웨어 공식은 라인수에 기반을 두고 있다. 라인수는 개발언어에 따라 큰 차이를 보여 소프트웨어 규모 추정에 어려움이 많이 지적되고 있다. 먼저 라인수를 기능점수로 변환하는 방법을 고려하였다. 그러나 이 방법은 개발언어별로 라인수와 기능점수간 변환비율이 명확히 결정되지 않고 있고, 또한 특정 개발언어에 대해서는 변환비율이 제시되어 있지 않아 소프트웨어 공식을 유도하는데 실패하였다. 따라서 기능점수에 기반하여 개발된 대용량의 프로젝트 데이터를 대상으로 소프트웨어 공식을 직접 유도하였다. 첫 번째로 개발 프로젝트들 중에서 타당한 개발기간이 설정된 데이터들을 분류하였다. 두 번째로, 이 데이터에 대해 회귀분석을 통해 기능점수와 개발노력, 기능점수와 개발기간과의 관계를 유도하였다. 마지막으로 이들 관계로부터 소프트웨어 공식을 유도하였다. 제안된 모델은 라인수 기반의 모델이 갖고 있는 적용상 문제점들을 해결하여 실무에 쉽게 적용이 가능한 장점을 갖고 있다.
이 연구의 목적은 연구소프트웨어의 공유, 재사용, 인용 현황을 분석하는 것이다. 학술커뮤니케이션에서 연구소프트웨어는 최근 들어 더욱 중요한 역할을 하고 있다. 현재 연구소프트웨어의 인용이 일반적인 관행이 아니거나, 적어도 데이터인용색인(DCI)이 연구소프트웨어의 인용과 재사용을 제대로 인덱싱하지 못하는 것으로 관찰되었다. 소프트웨어인용은 주요 레포지토리(prominent repositories)에서 발견되었다. 소프트웨어인용이 많은 레포지토리는 CRAN(Comprehensive R Archive Network)과 Zenodo였다. 연구소프트웨어가 재사용되는 경우, 비공식 소프트웨어인용(informal software citation)과 공식 소프트웨어인용(formal software citation)이 동시에 관찰되었다. 비공식 소프트웨어인용은 연구소프트웨어가 논문의 본문에서는 언급되지만 참고문헌에는 없는 경우였고, 공식 소프트웨어인용은 참고문헌에도 있는 경우였다. 또한, 이 연구의 결과는 연구소프트웨어의 자기 인용(self-citation) 현황을 설명했다.
폴트 트리 분석(Fault Tree Analysis)은 시스템의 안전성을 분석하는데 유용한 방법으로 쓰이고 있으나, 보통 수작업으로 이루어지며, 체계적인 구성 방법 없는 실정이어서 부정확할 수 있는 약점을 가진다. 이러한 약점을 보완하기 위해, 본 논문에서는 모델 체팅(Model Checking) 방법을 이용하여 폴트 트리를 좀 더 정확하게 보정하는 방법을 제안한다. 폴트 트리를 정확히 고치기 위해서, 먼저 폴트 트리의 노드에 대해서 공식을 만들고, 이 공식을 실시간 모델 체커 UPPAAL을 이용해 검증한다. 그리고 나서, 검증 결과를 분석하며, 이를 통해 얻어진 정보를 이용해 폴트 트리에 반영하게 된다.
본 논문에서는 소프트웨어 테스트 단계중에 발생되는 테스트노력 소요량을 고려한 소프트웨어 신뢰도 성장 모델을 제시하여 시간종속적인 테스트 노력소요량 동태를 일정 테스트 노력일 때와 웨이블 테스트 노력일 때를 비교하여 연구한다. 테스트 단계중에 소요되는 테스트노력의 양에 대한 결함 검출비를 현재의 절함 내용에 비례하는 것으로 가정하여 모델을 NHPP로 공식화하되, 이 모델을 이용하여 소프트웨어 신뢰도 척도에 대한 데이터 분식기법을 개발한다. 테스트 시간의 경과와 신뢰도와의 관계를 연구한다. 목표신뢰도를 만족시키는 최적발행시각을 정한다.
본고에서는 SDR 네트워크를 위한 스마트 안테나 시스템의 표준화에 대하여 알아본다. 스마트 안테나 시스템이 SDR 네트워크에서 동작하기 위해서는 시스템의 개방성, 유연성, 상호 운용성 및 호환성이 보장되어야 한다. 이러한 특성을 위해서는 스마트 안테나 시스템이 소프트웨어 모듈로 잘게 나눠져 컴포넌트화 되어야 하고, 각 컴포넌트를 제어하기 위한 어플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)가 표준화 되어야 한다. 본고에서 제안하는 스마트 안테나API는 한양대학교 HY-SDR 연구센터에서 정의하여 SDR Forum의 공식 표준으로 승인되었으며, 현재 SDR Forum의 공식 표준화 기고 절차를 통해 Object Management Group (OMG)에 제출되어 표준화 작업 중에 있다.
앞으로 4 차 산업혁명 시대에 많은 인공지능 관련 소프트웨어 및 데이터 기반 소프트웨어가 개발이 필수적이다. 문제는 이런 소프트웨어 관련 품질을 고려하지 않고 있다. 또한 많은 Python 관련 공개 소프트웨어에 대해 품질 보장이 불가능하다. 이를 위해, 코드 가시화 메커니즘, 인공지능 관련 코드 품질을 높이기 위해 AI 관련 Python 코드 복잡도 기반 고품질화 및 코드 가시화 메커니즘을 제안한다. 또한 기존의 복잡도를 측정하는 품질 메트릭스 중 하나인 McCabe's Cyclomatic 복잡도의 개선을 제안한다. 기존의 복잡도 공식에 응집도, 결합도를 가중치로 적용하여 개선된 복잡도를 계산한다. 소프트웨어의 내부 구조 및 관계와 복잡도 정보를 가시화하여 소프트웨어의 품질 향상에 기여한다.
소프트웨어 개발 후 인도 전 테스트 단계중에 발생되는 테스트 노력 소요량을 고려한 소프트웨어 신뢰도 성장 모델을 제시하여 테스트 노력소요량 동태를 시간함수인 로지스틱 곡선으로 설명한다. 테스트 단계중에 소요되는 테스트노력의 양에 대한 결함 검출비를 현재의 결함 내용에 비례하는 것으로 가정하여 소프트웨어 신뢰도 성장 모델을 비동차 포아송 프로세스(NHPP)로 공식화하되, 이 모델을 이용하여 소프트웨어 신뢰도 척도에 대한 데이터 분석기법을 개발한다. 모든 소프트웨어 개발 환경에서 지금까지 제시된 여러 곡선중 하나에 의해서 테스트노력 소요 고선을 표현하는 것은 적절하지 못하다는 것이 밝혀지고 있다. 그러므로, 본 논문에서는 로지스틱 테스트노력 곡선이 소프트웨어의 개발/테스트 노력곡선으로 적절하게 표현될 수 있다는 것과 실제 데이터를 근거로 하여 적용하여서 예측성이 매우 좋은 능력을 가지고 있다는 것을 보이고자 한다.
졸음운전으로 인한 교통사고는 매년 꾸준하게 일어나 이에 대한 다방면의 해결책이 요구되고 있다. 본 논문에서는 위 문제를 개선하고자 ChatGPT와 영상처리를 이용한 졸음 감지 시스템을 구현하였다. 이 시스템은 운전자의 얼굴 부분을 영상처리로 인식하여 눈동자의 종횡비를 구해 PERCLOS 공식에 따른 운전자의 졸음을 판별시키고, 경고와 동시에 ChatGPT가 운전자에게 특정 주제를 키워드로 TTS와 STT를 통해 대화한다. 운전자의 졸음을 판별하기 위해 임베디드 보드에서 연결된 캠을 통해 졸음 판별을 하고, ChatGPT도 마찬가지로 보드에서 연결한 스피커, 마이크를 통해 운전자와 대화한다. 이를 활용하여 운전자의 졸음 자각을 통한 안전운전 및 사고 발생률의 감소를 기대할 수 있다.
소프트웨어 신뢰도 성장 모델을 비동차 포아송 프로세스(NHPP)로 공식화하고, 이 모델을 이용하여 소프트웨어 신뢰도 척도에 대한 데이터 분석기법을 개발한다. 그간 여러 문헌에서 소프트웨어 신뢰도 성장 모델을 연구할 때 소프트웨어 테스트 중에 소요되는 테스트노력의 양으로서 지수함수형, 레일레이형, 웨이불형, 로지스틱형 테스트노적함수를 고려하여, 경우에 따라 이 중 하나의 적합한 형태를 사용해 왔다. 본 논문에서는 이 네 가지 형태에 대해서 최소자승평가자(LSE)와 최대가능성평가자(MLE)를 써서 파라미터를 구하는 방법을 검토한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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