리테스트는 수정된 코드는 확인하는 과정으로 본 논문에서는 수정된 코드를 실행 하는데 필요한 리테스팅의 영역과 횟수를 명시적으로 나타내는 방법론을 제시한다. 목적함수를 최소화하기 위하여 제어 흐름 분석을 통한 연결 매트릭스, 도달가능 매트 릭스와 테스트 케이스/참조 매트릭스를 사용할 뿐만 아니라 데이터 의존성 분석에 의 한 Set/Use 매트릭스를 이용하였다. 목적함수의 최소값에 의하여 재사용되는 최소갯수 의 테스트 케이스를 얻을 수 있으며, 이를 근거로 하여 수정시의 신뢰도 및 비용효과 를 가져올 수 있는 리테스팅 틀을 개발한다.
소프트웨어 관리 모델은 크게 소프트웨어 프로젝트 견적 모델과 소프트웨어 설계평가 모델, 소프트웨어 복잡성 모델, 소프트웨어 신뢰도 성장 모델, 소프트웨어 프로세스 개선 모델 등으로 나누어진다. 그 중에서도 개발된 소프트웨어를 정량적으로 분석하여 평가하는 모델이 소프트웨어 복잡도 모델이다. 즉, 소프트웨어를 객관적으로 관리하는데 있어서 정량적인 판단 기준이 필요하다. 그렇기 때문에 소프트웨어 복잡성 모델(software complexity model)은 소프트웨어의 복잡성에 대한 정량적인 평가에 응용할 목적으로 도입되었으며, 소프트웨어 복잡성 측정시 이 결과를 소프트웨어 관리(software management)의 기준에 이용하는데 있어서 품질이나 생산성에 대한 영향을 제공할 때 정량적이고 명확히 할 필요가 있기 때문이다. 다시 말해서 복잡한 프로그램에는 에러가 많이 포함될 가능성이 높고 또 개발비용(source cost)도 높다는 것을 경험적으로 알 수 있다. 이러한 관계가 성립되지 않는 경우에는 소프트웨어의 효과적인 관리가 곤란하다. 본 논문은 이런 관점에서 대표적인 소프트웨어 복잡성 모델에 대한 적용법에 대해 기술하고 개발중인 교환시스템의 소프트웨어에 대해 volume metrics와 process complexity metrics 방법, 제어구조 및 인터페이스 구조 방법에 대한 분석 결과와 시스템 개발을 수행하는 과정에서 발생되고 있는 문제점들에 대해 다각도로 분석을 하여 이를 유사한 시스템 연구개발 및 프로젝트 관리에 활용하고자 한다.
코딩 패턴이란 소스 코드에 자주 나타나는 전형적인 코드 조각이다. 소프트웨어에서 로깅이나 동기화 처리 등 모듈화가 곤란한 기능과 프로그래밍의 상용구 등이 코딩 패턴으로 추출된다. 기존에 소스 코드에 대한 패턴 마이닝을 이용한 코딩 패턴 감지 방법이 제안되었지만, 수동으로 조사 가능한 코딩 패턴의 수는 한정되어 있기 때문에 대규모 소프트웨어 등에 대한 충분한 분석은 할 수 없다. 본 논문에서는 개발자가 분석하고자 하는 코딩 패턴만을 추출하는 것을 목표로 코딩 패턴의 특성 평가 척도로 6개의 지표를 선정하여 4개의 오픈 소스에 대한 분석을 실시했다. 매트릭스 사이의 값의 관계와 실제 패턴의 특징을 분석한 결과, 패턴의 인스턴스 수, 인스턴스의 분포의 넓이, 패턴의 요소에 포함되는 반복 구조 비율 등의 지표 등을 분석해야 패턴 선택에 도움이 되는 것을 확인했다.
이 연구에서는 소프트웨어 개발 과정에서 소프트웨어 시스템의 품질을 높이기 위해 요구사항에 대한 추적성 관리 및 변경 관리를 체계적으로 수행하는 요구사항 모니터링 방법을 제안한다. 이를 위해 산출물 간 연관 관계를 정의하기 위한 추적 매트릭스와 개별산출물들에 대한 변경 관리를 체계적으로 수행하기 위한 산출물 변경 이력 관리 모델을 제시한다. 또한 특정 산출물이 변경될 때 연관된 산출물에 변경이 파급되는 상황을 쉽게 파악할 수 있도록 하는 시각적 대시보드도 제안한다.
요구사항 추적성은 개발과 유지보수 과정 동안 지속적으로 관리해야 한다. 그러나, 실제에서는 품질 보증을 점검하는 단계에서 갱신한다. 이러한 차이는 개발자가 추적성을 갱신하는 노력에 비해 추적성을 통해 얻는 혜택이 적기 때문이다. 이러한 노력 대비 보상의 관점에서 우리는 일반적으로 사용하는 스프레드시트 형태의 요구사항 추적성 매트릭스에서 맵핑을 유연하게 바꿀 수 있는 방법을 제안한다. 제안의 목적은 개발자가 요구사항 추적성을 갱신하는데 들이는 노력을 줄이는 것이다. 제안 방법은 먼저, 각 시트에 두 산출물 간의 관계만을 기입하여 변경이 발생할 때, 개발자가 변경된 맵핑을 즉시 반영할 수 있도록 한다. 다음, 개발자가 원하는 시점에서 제안 방법은 자동적으로 모든 산출물의 관계를 계산하여 추적성 매트릭스를 생성한다. 또한 누락된 맵핑 관계를 색상으로 표시하고 척도를 계산하여 개발자가 추적성 매트릭스의 완전성을 파악하도록 돕는다. 우리는 제안 방법의 적용가능성을 파악하기 위하여 사례 연구를 수행하였다. 사례 연구는 제안한 요구사항 추적성 매트릭스가 실제 프로젝트에 적용 가능하며 변경된 맵핑 관계를 쉽게 수용함을 보여준다.
최근 시스템 환경의 급격한 변화에 따라 기존 시스템의 유지보수와 재사용에 관련된 여러 가지 문제점이 발견되었다. 객체지향개념은 우리에게 재사용과 유지보수를 용이하게 해 줄 것으로 생각되었지만 기대만큼의 효과는 거두지 못하고 있다. 이러한 현실적인 문제를 해결하기 위해 많은 클래스들을 관련성을 이용해 패키지로 분류하는 클러스터링 기법들이 연구되었다. 대부분이 소프트웨어의 품질을 평가하기 위한 매트릭스를 기반으로 한 것이었지만, 실제 현장에서 개발자들의 경험에 의한 클러스터링 기법과는 많은 차이가 발생한다. 본 논문에서는 메트릭스를 이용한 Composition 방법과 개발자들의 경험을 이용한 Partition 방법을 혼합하여 정량화된 수치를 제공하며 개발자들의 경험을 충족시키는 방법을 제시하고자 한다.
소프트웨어 개발 프로젝트에 있어서 품질, 비용, 개발기간의 개선은 매우 중요하다. 소프트웨어의 품질, 비용, 개발기간의 개선을 위해서는 프로젝트의 결과물만을 다루어서는 안되고 소프트웨어 개발프로세스의 기획과, 프로세스 자체의 개선이 포함되어야 한다. SEI의 CMMI와 ISO/IEC 15504(SPICE)에는 프로젝트 관리를 위한 프로세스가 정의 되어있다. 또한 인력, 자금, 스케줄 등을 포함하여 프로젝트 전체의 진행상황을 관리하는 방법으로 PMBOK가 도입 되었다. PMBOK은 프로젝트 관리 방법에 관해서 CMMI, SPICE보다 상세하게 그리고 구체적인 방법이 제시되어 있어 많은 기업들이 CMMI 혹은 SPICE 에 PMBOK을 통합시켜서 프로젝트 관리를 시도하고 있다. 본 논문에서는 CMMI와 PMBOK를 통합하여 프로젝트 관리에 근W를 따르면서도 PMBOK의 구체적인 관리 방법을 적용할 수 있는 방안을 제안하고 그에 필요한 매트릭스를 제시한다.
본 논문에서는 기존의 터치 센서방법과 초음파나 레이저를 사용하는 방법이 아닌 디스플레이에 프린트된 매트릭스 패턴 영상을 이용하여 위치 정보를 추출하는 시스템의 패턴 영상의 특징점을 찾고 관심 영역의 영상을 추출하는 방법을 제안하였다. 제안하는 방법은 패턴 영상의 조도값과 패턴의 특징을 이용하여 촬영된 영상의 회전된 각도와 신뢰성 있는 특징점을 찾고 관심영역을 추출한다. 성공적인 관심 영역 추출을 위해서 다양한 각도에서 판서된 패턴영상을 이용하여 위치 관심영역 추출을 테스트하였고 성공적으로 관심영역을 추출하는 것을 확인하였다. 제안한 알고리즘은 OpenCV와 Window 프로그램을 사용하여 소프트웨어적으로 검증하고, 또한, Verilog-HDL을 사용하여 하드웨어 시스템을 설계하고, Xilinx FPGA(xc6vlx760) 보드를 이용하여 검증하였다.
Efficient scheduling for software development is a major concern for software engineers. Industries simultaneously try to perform a variety of projects with the limited resources on schedule. A way to overcome the limitation of resources is sharing of the resources through the projects. This study discusses the matrix organization for software development. A scheduling for matrix organization is a special case of project management problem. The ultimate goal of scheduling problem in this study is to minimize the overall duration of the multiple projects. A genetic algorithm is presented to solve the scheduling problem of the matrix organization and is substantiated with numerical results.
Efficient scheduling for software development is a major concern for software engineers. A industry simultaneously performs a variety of projects with the limited resources without overdue. A way to overcome the limitation of resources is sharing of the resources through the projects. This study discusses the matrix organization for software development. A scheduling for matrix organization is a special case of project management problem. The ultimate goal of scheduling problem in this study is to reduce the overall duration of the multiple projects. A genetic algorithm is presented to solve the scheduling problem of the matrix organization and is substantiated with numerical results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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