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 공식화하여, 이 모델을 이용하여 소프트웨어 신뢰도 척도에 대한 데이터 분석기법을 개발한다. 그간 여러 문헌에서 소프트웨어 신뢰도 향상 모델을 연구할 때 소프트웨어 테스트 중에 소요되는 테스트노력의 양으로서 지수함수 곡선, 레일레이 곡선, 웨이불 곡선을 사용해 왔다. 그러나, 모든 소프트웨어 개발 환경에서 지금까지 제시된 그러한 곡선중 하나에 의해서 테스트노력 소요 곡선을 표현하는 것은 적절하지 못하다는 것이 밝혀지고 있다. 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.
마이크로어레이 칠을 이용한 실험은 한 번에 수백 혹은 수십만 개의 유전자 발현 정보나 유전자형을 얻을 수 있기 때문에 유전자 비교 분석에 있어서 획기적인 방법이라 할 수 있다. 정차 마이크로어레이 칩을 이용한 실험이 활발히 진행되면서 마이크로어레이 이미지 분석을 위한 소프트웨어가 필요로 하게 되었으며, 이를 위해 않은 소프트웨어들이 개발되었다. 하지만 지금까지 개발되어온 소프트웨어들은 필요한 기능을 하는 모듈을 재사용하여 소프트웨어를 쉽게 업데이트(update)하거나, 다른 소프트웨어 개발 시에 일부 필요한 모듈(module)들을 쉴게 재사용하기가 힘들었다 본 논문에서는 이러한 문제점을 극복하기 위해서 컴포넌트 기반으로 마이크로어레이 이미지 분석 소프트웨어 개발에 대해서 제안한다. 개발된 컴포넌트들은 사용자 편의에 맞게 새로운 마이크로어레이 이미지 분석 소프트웨어를 다시 개발하거나 단백질 침과 같은 다른 바이오 이미지 분석 소프트웨어 개발 시에서도 쉴게 재사용될 수 있어 개발기간 및 개발비용을 줄일 수 있다.
소프트웨어 시스템 진화는 소프트웨어 시스템의 유지보수의 일종으로 계획적이고 체계적인 유지보수 프로세스이다. 소프트웨어 진화 연구는 기존 시스템의 비용편익 분석을 통해 시스템의 유지가치에 대한 판단 근거를 제공하며, 아키텍처를 기반으로 하는 진화는 반복적인 진화 작업의 자동화를 가능케 하여 유지보수 비용 감소를 가능하게 해주는 연구이다. 본 논문에서는 아키텍처 변환패턴을 이용한 소프트웨어 시스템 진화 프레임워크를 제안한다.
소프트웨어의 구조가 복합해짐에 따라 소프트웨어를 모델링하고 개발하는 과정을 지원하는 CASE 도구의 중요성이 급격하게 증가하고 있다. 자동차 분야 또한 기능이 복잡해짐에 따라 내부의 전자 장비를 제어하는 소프트웨어의 복잡성이 크게 증가하였고 이로 인해 객체지향적인 소프트웨어 모델링 도구의 필요성이 대두되었다. AUTOSAR는 자동차 소프트웨어 구조에 대한 표준을 정의하고 있다. 현재 유럽에서는 dSPACE, Vector 등의 업체에서 AUTOSAR 표준에 기반한 차량용 소프트웨어 모델링 도구의 프로토타입을 개발한 상태이다. 하지만 국내에서는 이러한 도구에 대한 연구가 아직 초기단계이다. 본 논문에서는 다이어그램 편집기 개발 프레임워크를 제공하는 이클립스 GMF를 이용하여 AUTOSAR 표준기반의 차량용 소프트웨어 모델링 도구를 개발한다.
재사용이 가능한 컴포넌트들을 사용하는 컴포넌트 기반 소프트웨어 개발 기술은 현재 소프트웨어 개발의 핵심 기술로써, 많은 소프트웨어들이 이 기법을 이용해 개발되고 있다. 컴포넌트 기반 스프트웨어를 보다 효율적으로 시험하기 위한 많은 노력이 있었으나, 아직까지 자동으로 시험을 쉽게 수행해 주는 도구는 별로 없으며 이미 개발된 도구들도 그 효용성이 미약하다. 본 논문에서는, 이전에 제안했던 컴포넌트 기반 소프트웨어 자동화 시험 도구인 CTM(Component Testing Manager)의 확장 내용으로써 XMI(XML Metadata Interchange) 형식으로 표현된 UML(Unified Modeling Language) 모델로부터의 시험 데이터 생성 및 수행기법에 대해 제시한다. 본 기법은 기존의 UML모델을 이용한 다른 시험기법과는 달리 표준화된 XML를 사용함으로써 XML모델링 도구와 독립적이고 분산환경에서 쉽게 사용할 수 있는 장점을 제공하여 보다 쉽게 컴포넌트 기 반 소프트웨어 의 시험을 가능하게 해 준다
소프트웨어 제품을 개발하여 테스팅을 거친 후 사용자에게 인도하는 시기를 결정하는 일은 아주 실제적이고 흥미 있는 일이 된다. 이러한 문제를 소프트웨어 최적 방출시기라고 한다. 본 연구에서는 이러한 방출문제에 대하여 연구되었다. 수명분포는 감마족 분포에서 대표적인 어랑 문포 모형을 이용한 최적 방출시기에 관한 문제를 다루었다. 소프트웨어 요구 신뢰도를 만족시키고 소프트웨어 개발 및 유지 총비용을 최소화 시키는 최적 소프트웨어 방출 정책에 대하여 논의 되었고 민감도 분석을 이용하여 효율적 최적 방출시기가 논의되었다.
최근 유비쿼터스 컴퓨팅 환경의 실현 가능성이 높아지면서 동적으로 변화하는 외부 환경에서의 소프트웨어 역할이 중요해지고 있다. 유비쿼터스 환경에서는 소프트웨어가 외부환경의 변화를 감지하고 이에 대응하는 적절한 서비스를 제공하기 위해서 지속적으로 외부환경에 대한 정보를 이용하게 된다. 이러한 외부환경에 대한 정보, 즉 상황정보를 이용하는 상황인식 애플리케이션을 개발하기 위해서는 소프트웨어의 기능을 분석하고 설계하는 것뿐만 아니라 소프트웨어가 동작하는 외부환경의 변화를 분석하고 설계하는 것이 병행되어야 한다. 기존의 소프트웨어 설계 방법들은 소프트웨어가 동작하는 외부환경의 변화를 분석하고 이를 상황정보로서 획득하기 위한 방법에 대한 고려가 부족하였다. 본 논문에서는 상황인식 애플리케이션을 위해 획득되어야 하는 상황정보를 분석하고 모델링하는 방법을 제시한다. 또한 이를 이용하여 상황인식 애플리케이션이 수행해야 하는 상황규칙을 정의하는 방법을 제시한다. 본 논문에서 제시한 방법을 적용한 상황인식 강의실 관리시스템에 대한 개발 사례연구를 소개한다.
본 논문에서는 ROS(Robot Operating System)를 기반으로 한 로봇(Robot)에 LiDAR 센서를 설치하여 SLAM(Simultaneous Localization and Mapping) 기술인 동시적 위치 추적 지도 작성 기법을 이용하여 실내 맵 정보를 습득하고, 이를 기반으로 장애물과 건물 실내를 안전하고 정확하게 이동할 수 있도록 하였다. 또한 로봇에 자바에서 제공하는 개발 툴킷 Swing 및 AWT 라이브러리를 이용하여 GUI(Graphical User Interface)를 구현하였고 터치스크린을 장착하여 사용자가 원하는 제품을 선택하고 선택한 제품의 목적지를 습득한 맵을 토대로 좌표 값을 설정하여 ROS에서 지원하는 이동 프로세스를 실행시켜 목적지까지 경로를 설정하고 자율 주행하게 된다.
현재 선천적인 청각장애인이나 언어 장애가 있는 사람은 다른 사람과의 대화에 많은 불편을 겪고 있다. 매장을 이용하기 어려움은 물론 언어전달 능력이 떨어지기 때문에 간단한 의사소통을 통한 서로 간의 교류 또한 불편함을 감수해야 한다. 현재는 따로 디스플레이가 내장된 장치를 이용하여 지정된 장소에서 수화를 번역해야 하는 불편함을 해당 문제 해결을 위해 본 연구에서는 딥러닝을 적용하여 수화를 인식하고 번역하여 디스플레이에 텍스트를 출력해주는 시스템을 개발하였다. AI 프레임워크 MediaPipe와 SVM 알고리즘을 라즈베리파이에 적용하여 구현하였다. 개발한 시스템은 제스처에 대한 번역 결과를 제공한다. 기존의 지정된 장소가 아닌 대화가 필요한 모든 장소에서 번역이 가능하도록 개선하여 청각장애인과 언어장애가 있는 사람들과 소통의 불편함을 줄일 수 있을 것으로 기대할 수 있다.
본 논문에서는 분포형 강우-유출 모형인 GRM(Grid based Rainfall-runoff Model)의 확장성과 편의성 향상을 위한 소프트웨어 개발에 대해서 기술하였다. 본 연구에서는 크게 3가지를 수행하였다. 첫 번째는 기존의 GRM은 HyGIS, MapWindow GIS 등과 같은 GIS 소프트웨어 및 Microsoft MDB와 코드 수준에서 통합된 형태로 개발되었으며, 이러한 특성은 GRM을 이용한 다양한 응용시스템 개발시 제약 조건으로 작용하였다. 본 연구에서는 GRM 모형을 GIS 및 데이터베스와 코드 수준에서 분리하여 GRMCore.dll을 개발하였다. GRMCore.dll은 콘솔 모드 및 GUI에서 유출해석을 실행할 수 있는 소프트웨어와 실시간 유출해석시스템 등과 같이 유출 해석을 위한 다양한 응용 소프트웨어 개발에 공통적으로 활용될 수 있다. 두 번째는 최근 들어 세계적으로 가장 많이 사용되고 있는 오픈소스 GIS 인 QGIS의 plugin으로 GRM 모형의 GUI(QGIS-GRM)를 개발하였으며, GRM 모형의 입력자료 구축을 위해 TauDEM을 이용해서 Drainage Tool을 개발하였다. Drainage Tool에서는 격자별 흐름방향, 하천망, 유역 등과 같은 수문학적 공간정보를 DEM을 이용하여 구축할 수 있다. 세 번째는 개발된 소프트웨어를 오픈소스로 공개하였다. 공개 대상은 GRM 모형, QGIS-GRM, Drainage Tool 등이며, 각 소프트웨어에 대한 매뉴얼을 포함하고 있다. 소스코드의 공개는 세계적으로 널리 이용되고 있는 오픈소스 플랫폼인 Github(https://github.com/floodmodel/)를 이용하였다. 본 연구를 통해서 기존에는 특정 소프트웨어에 코드 수준에서 의존적이던 GRM 모형의 독립성을 향상시켰으며, 이를 통해 다양한 응용 소프트웨어 개발에 대한 적용성을 높일 수 있었다. 또한 QGIS 기반의 GUI 개발, 모형 입력자료 구축 도구의 개발, 개발된 소프트웨어의 오픈소스화 등을 통해서 사용자들이 좀 더 쉽게 GRM 모형을 활용할 수 있게 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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