X-Forms 기반의 웹 UI(User Interface)를 개발하는 소프트웨어는 개발이 완료되어 운영되는 과정에도 사용자의요구, 성능향상, 기능개선, 기능추가 등의 이유로 변경이 가능하다. 이러한 소프트웨어의 유지보수도 일반적인 요구사항명세, 분석, 설계, 구현의 개발 프로세스를 따른다. 본 논문에서는 UI 개발 소프트웨어의 유지보수 단계에서 효율적인 테스트를 하기 위해 V-모델을 확장, 변형한 테스트 프로세스 제안한다. 제안한 테스트 프로세스의 주요 활동은 요구사항분석을 통한 테스트 계획, 테스트 데이터를 식별하고 환경을 구축하는 분석과 설계, 테스트 케이스를 명세화하고 테스팅 방법론을 적용하는 구현과 실현, 리포팅과 산출물을 정리하는 테스트 마감 활동으로 진행한다. 웹 UI 개발 소프트웨어의 특징에 맡게 테스트 프로세스를 구축하고 실무에 적용하여 에러 검출률, 테스트 시간, 테스트 결과의 효율성을 높일 수 있는 방법을 제안한다.
Gompertz 성장곡선에 기반한 기존의 소프트웨어 신뢰성 성장모델들은 모두 대수형이다. 대수형 Gompertz 성장 곡선에 기반한 소프트웨어 신뢰성 성장 모델들은 모수 추정에 어려움을 갖고 있다. 그러므로 본 논문은 로지스틱형 Gompertz 성장곡선에 기반한 신뢰성 성장 모델을 제안한다. 13개의 다른 소프트웨어 프로젝트로부터 얻은 고장 데이터를 분석하여 그 유용성을 검토하였다. 모델의 모수들은 변수변환을 통한 선형희귀분석과 Virence의 방법으로 추정되었다. 제안된 모델은 평균 상대 예측 오차에 기반하여 성능을 비교하였다. 실험 결과 제안된 모델은 대수형 Gompertz 성장 곡선에 기반한 모델보다 좋은 성능을 보였다.
클러스터 웹서버 시스템에서는 다수 서버의 장애로 인해 발생하는 가용도 저하 문제와 소프트웨어의 노화로 인하여 높은 성능과 가용도를 제공하기 쉽지 않다. 본 연구에서는 n대의 주 서버와 k대의 여분서버로 구성되는 클러스터 웹 서버 시스템에 성능과 작업전이 시간을 고려한 소프트웨어 재활 모델을 제시하였고 다양한 시스템 운영 파라미터에 기초하여 소프트웨어의 재활정책에 대한 평가를 위해 평형 상태에서의 확률, 가용도, 손실비용 등을 계산하였다. 수학적 분석을 통해 다양한 시스템 운영 상태에 대한 실험을 통해 검증하였으며, 소프트웨어의 재활 정책에 의한 예방적 결함허용 기법이 시스템의 안정성에 중요한 요소임을 확인하였다.
과학기술이 급속하게 발전함에 따라 더 강력한 소프트웨어 기능의 급속한 발전과 함께 소프트웨어의 복잡성이 크게 증가함으로써 소프트웨어 테스트 및 신뢰성 평가의 어려움이 증가하고 있다. 소프트웨어 고장분석을 위한 비동질적인 포아송 과정에서 결함당 고장발생률이 상수이거나, 단조 증가 또는, 단조 감소하는 패턴을 가질 수 있다. 본 논문에서는 결함의 기대값을 가정하는 유한고장 소프트웨어 NHPP 모형과 수리시점에서도 고장이 발생할 상황을 반영하는 무한고장 NHPP 모형들을 상호 비교 제시하였다. 소프트웨어 신뢰성 분야에서 많이 사용되는 어랑분포에 근거한 유한고장과 무한고장 소프트웨어 신뢰성 모형에 대한 신뢰도 성능을 비교 분석하였다. 그 결과 유한고장 모형이 무한고장 모형보다 효율적으로 좋게 나타났으며, 이 과정에서 모수추정법은 최우추정법을 이용하였다. 본 연구결과를 통하여 소프트웨어 개발자들에게 소프트웨어 고장현상을 파악하는데 도움을 줄 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문에서는 얼굴사진 기반 감정인식 심층망, 음성사운드를 기반한 감정인식 심층망을 결합한 앙상블 네트워크 구축을 위한 사전연구로서 얼굴사진 기반 감정을 인식하는 기존 딥뉴럴 네트워크 모델들을 입력 데이터 처리 방법에 따라 분류하고, 각 방법의 특성을 분석한다. 또한, 얼굴사진 외관 특성을 기반한 감정인식 네트워크를 여러 구조로 구성하고, 구성된 방법의 성능을 비교하여, 우수 성능을 보이는 네트워크를 선정하여 추후 앙상블 네트워크의 구성 네트워크로 사용하고자 한다.
추천 시스템 연구들 중 사용자의 추천 만족도와 플랫폼의 이윤 측면을 함께 고려한 여러 연구들이 제안되어 왔다. 그런데 그동안 플랫폼의 이윤을 고려한 추천 시스템의 경우 방법들 간 분석 및 성능 비교가 되어오지 않았다. 본 논문에서는 먼저 기존 이윤 고려 추천 시스템들의 방법을 분석하고, 실 세계 데이터셋을 이용한 실험을 통해 추천 정확도 및 플랫폼 이윤 측면에서 이들간의 성능을 비교하였다. 그 결과, 추천 정확도와 플랫폼 이윤 간의 상충 관계가 있음을 확인할 수 있었고, 이윤 고려 추천 시스템 방법들이 이윤을 고려하지 않은 일반적인 추천 방법 대비 7~35%의 플랫폼 이윤 향상 효과가 있음을 관찰할 수 있었다.
네트워크 스트리밍 기술은 네트워크에서 스트리밍을 통하여 여러 가지의 애플리케이션 소프트웨어를 지원할 수 있는 서비스 방법이다. 멀티미디어 스트리밍 기술이 개발되어 광범위하게 사용되고 있지만, 소프트웨어 스트리밍 기술에 대한 연구는 활발하게 진행되지 않고 있다. 본 논문에서는, 개선된 성능을 가진 자바 언어 기반 소프트웨어 스트리밍 기술을 설계 및 구현하고, 기존 관련 시스템과 비교하고 여러 가지의 특성을 분석하고 성능 평가를 수행한다. 구현된 시스템은 윈도우 체제 이외에 다중 운영체제에서 사용될 플랫폼을 가지고 있다. 또한 클라이언트의 컴퓨터에 소프트웨어를 설치하지 않고 사용할 수 있으며, 사용자의 편리성이 극대화되는 이상적인 특징이 있다.
상용 벤치마크에 의한 PC 의 성능 평가는 다양한 측면의 성능 분석이 가능하지만 모든 벤치마크들이 동일한 성능 요소에 대하여 동일한 성능 평가 결과를 나타내는 것은 아니다. 벤치마크들은 각자의 특성에 따라서 사용자의 응용 프로그램의 활용 측면, 또는 하드웨어 구성요소 측면에서 서로 다른 방법으로 테스트를 수행하고, 그 결과를 컴퓨터의 성능으로 도출하도록 되어 있다. 본 연구에서는 응용 프로그램 사용자 측면에서 성능을 평가하는 벤치마크인 SYSmark 2014 와 PCMark 8, 그리고 Passmark PerformanceTest 9 를 서로 다른 CPU 사양을 가지는 PC 들에 대하여 실행하고, 그 결과를 분석함으로써 하드웨어 측면에서의 성능 평가 결과와 사용자 측면에서의 성능 평가 결과와의 연관성을 분석하였다. 벤치마크별로 성능 평가를 수행한 결과, SYSmark 2014 와 PCMark 8 은 CPU 사양에 따른 하드웨어 구성요소 측면에서의 변화에 대한 Passmark PerformanceTest 9 결과치의 차이에 비하여 상대적으로 적은 성능 차이를 보인다. 이러한 벤치마크 결과는 응용 프로그램이나 소프트웨어를 활용하는 사용자 측면에서의 성능이 하드웨어 측면에서의 성능 차이에 반드시 비례하는 결과를 나타내지는 않는다는 사실을 분석적으로 보여준다.
본 논문에서는 하드웨어-소프트웨어 시스템에서의 시스템 레벨 모델링 및 통합 모의 실험(co-simulation)에 관한 새로운 방법을 다루고 있다. 복잡한 시스템의 하드웨어와 소프트웨어를 하나의 객체 지향 방법론으로 모델링 및 모의 실험하여 빠르고 쉽고 정확하게 시스템의 성능을 예측하고 분석하여, 시스템 설계가 최적화 되도록 도움을 주는 설계 도구를 제안한다. ASIC, 보조 디바이스, 벗, 디스크 및 소프트웨어 등을 객체 지향 모델링 방법인 UML(Unified Modeling Language) 형식론으로 시스템의 구조를 GUI을 사용하여 모델링하고, 이것으로부터 자동적으로 DEVS(Discrete EVent System) 모의 실험 모델을 생성해내어 통합 모의 실험을 수행함으로써 시스템의 성능을 쉽고 빠르게 측정하고 예측하는 방법론을 제시한다. UML과 DEVS는 형식론으로서, UML은 추상화 수준의 시스템 모델링과 그래픽 사용자 인터페이스를 제공하며, 모의 시험은 DEVS의 시뮬레이터인 DEVS++을 사용하였다. DEVS++는 C++ 라이브러리 형태이므로 쉽게 UML에서 DEVS 형식론으로 모의 실험 모델을 추가하여 간단한 모델링할 수 있을 뿐만 아니라 정확한 모의 실험 결과를 얻을 수 있다.
정밀한 소프트웨어 테스팅에서 테스트 케이스의 생성과 테스트 수행 작업은 많은 시간과 노력을 필요로 한다. 따라서 경험 있는 테스터 들은 적은 수의 테스트 케이스를 선택적으로 사용하여 보다 정확한 테스트를 수행할 수 있기를 요구한다. 테스트 케이스의 수를 줄이기 위해 수많은 연구가 진행되었다. 소프트웨어 테스팅에서 가장 기본이 되는 테스트는 단위 테스트이다. 본 논문에서는 블랙박스 테스팅에 사용되는 잘 알려진 테스트 후보 값 생성 및 조합 기법에 관한 기존 연구를 살펴보고 성능을 비교해 본다. 성능 비교를 위해 몇몇 예제 코드를 실험적으로 이용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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