소프트웨어 제품의 품질을 평가하기 위한 방법으로써 품질 요소, 품질 항목 및 여러 가지 메트릭을 이용한 품질 모델들이 제시되어 왔다. 하지만, 소프트웨어의 품질을 보다 정확하게 평가하기 위해서는 각각의 특징에 맞는 특화된 모델이 필요하다. 본 논문에서는 소프트웨어 컴포넌트 개발에 있어서 개발이 진행중인 상태의 소프트웨어 내부 속성에 적절한 메트릭을 적용시킨 결과를 이용하여 개발 완료 후의 소프트웨어가 가지게 되는 외부 품질을 어떻게 추정하는지에 대한 외부 품질 추정 모델을 제시한다. 소프트웨어 품질을 측정하기 위한 메트릭을 적용한 결과로써 품질 자체를 측정하는데 한정하지 않고, ISO 9126에서 제시하는 소프트웨어의 내부 속성을 이용하여 소프트웨어 컴포넌트 개발의 각 산출물에 어떻게 적용시키는지에 대한 모델을 예제를 통하여 제시한다.
소프트웨어 개발 프로젝트의 15%는 시작하기도 전에 종결되며, 66%의 프로젝트는 실패로 간주되고 있다. 또한 평균적으로, 완료된 프로젝트의 43%가 비용을 초과하는 것으로 나타났다. 실제로 2002년도 미국에서 소프트웨어 프로젝트의 투자 실패로 인한 손실은 비용의 초과로 생긴 170억 달러를 포함해 총 손실 금액이 380억 달러인 것으로 추정하고 있다. 이러한 문제점을 해결하고자 하는 여러 시도 중에 하나가 ISBSG(International Software Benchmarking Standard Group, 2004)으로, 소프트웨어 프로젝트 관련 데이터를 국제적으로 수집하여 위와 같은 문제의 원인을 밝히고자 노력하고 있다. 본 연구는 ISBSG에서 수집한 데이터를 이용해 소프트웨어 시스템과 관련된 요인 중에서 기능성 품질, 문서화품질, 훈련정도, 소프트웨어크기, 전체결함수, 사업요구사항충족, 사용편리성, 목표달성이라는 6개 변수 간의 연관성을 분석하였다. 분석대상 프로젝트는 49개이고, 분석 방법으로는 SURE(Seemingly Unrelated REgression)를 사용하였다. 분석 결과 소프트웨어 기능성품질은 사업요구사항충족, 사용편리성과 정의 관계를 가지며, 사용편리성은 사업요구사항충족과 정의 관계를 가지는 것으로 밝혀졌다. 또한 사업요구사항충족은 목표달성과 정의 관계를 가지고 있다.
소프트웨어 제품의 시장 경쟁력을 향상시키기 위해서는 이해관계자의 요구사항에 부합하는 품질을 제공하는 동시에 개발 예산 내에 개발 가능한 아키텍처를 획득할 수 있는 방안이 요구된다. 하지만 아키텍처의 품질 검토 및 선정을 위해 사용되는 기존 아키텍처 평가 기법은 아키텍처 설계를 통해 획득 가능한 품질속성에만 초점을 맞추고 있어 아키텍처가 개발 비용에 미치는 영향을 체계적으로 고려하지 않는다. 본 논문에서는 소프트웨어 비용 추정 모델인 COCOMO II를 적용한 아키텍처 비용 추정 기법을 제안하여 기존 아키텍처 평가와 병행 가능한 비용 분석을 통해 기존 아키텍처 평가 기법을 보완하며 품질과 비용이 함께 고려된 아키텍처 선정을 지원한다. 제안 기법의 정확성 검증을 위해 본 논문의 기법을 RPS (Robot Patrol System)의 아키텍처 후보 목록에 적용한 뒤 비용 추정 결과를 각 아키텍처 후보의 실측 공수와 비교하였다.
본 연구는 소프트웨어 신뢰성을 측정하기 위해 소프트웨어 신뢰도 측정 모형에 따라 소프트웨어 신뢰도를 측정하는 방법을 제시하려 한다. 본 연구에서 제시한 모형의 형태는 비동질적 포아송 과장의 분포를 이용하였으며, 제시된 모형의 소프트웨어 신뢰도를 측정하는 방안을 제시하였다. 제시된 모형에 따라서 적합한 소프트웨어 신뢰도 성장 모형을 선택하는 방법으로는 소프트웨어 고장 데이터에 따라서 신뢰도 함수의 추정 값에 따른 평균제곱오차를 계산하여 적합한 소프트웨어 신뢰도 함수를 제안하는 방법을 연구하였다. 본 연구에서는 소프트웨어 품질을 측정하기 위한 신뢰도 함수를 제안하기 위하여 모델을 제시하고 고장데이터를 적용하여 추정 값의 오차를 최소화하는 관점에서 소프트웨어 신뢰도 함수를 선택할 수 있는 방안을 제시한 연구로 판단된다.
본 논문은 대형 프로젝트를 수행하는 데 있어서 필요한 리소스, 인력, 개발비용 및 소프트웨어 소스에 대한 데이터를 추정하여 프로젝트의 효율성을 평가하는 모델인 소프트웨어 프로젝트 평가모델을 이용하여 기 수행된 프로젝트의 경험데이터와 수행되고 있는 프로젝트의 소프트웨어 메트릭스(metrics) 데이터를 활용하여 생산성, 품질, 자원투입 효과, 개발될 소프트웨어 소스 규모 등을 추정해 보고 이를 경험적인 모델(empirical model)에 적용하여 프로젝트 별로 평가, 비교 분석해 본다. 또 향후 유사 프로젝트 관리(similar project management)에 필요한 사항들을 제안한다.
소프트웨어 신뢰도는 소프트웨어의 중요한 품질 특성 중의 하나이며, 소프트웨어 신뢰도 성장 모형은 테스트 단계동안 신뢰도를 평가하고 신뢰도가 성장하는 양상을 파악 할 수 있는 도구이다. 그러므로 테스트 단계동안 수집된 고장 자료는 적절한 소프트웨어 신뢰도 모형에 의거해 계속적으로 분석된다. 비등질 포아송 과정 모형이 적절한 소프트웨어 신뢰도 성장 모형인 경우 고장 수 자료를 분석하기 위해서 포아송 희귀 모형을 세우고 모수들은 가장 최소 자승법으로 추정하는 것이 가능하며, 이렇게 구한 가장 최소 자승 추정량은 최우 추정량과 동일한 성질을 가짐을 보일 수 있다. 이 분석 방법을 대형 시스템으로부터 수집된 실제 자료를 분석하는데 적용한다.
원자력발전소에서 디지털 계측제어 시스템 비중이 높아지면서 원자력발전소에 대한 확률론적 안정성 평가 시 소프트웨어에 대한 신뢰도 평가가 중요해졌다. 원전 소프트웨어 신뢰도 추정을 위한 방법들이 몇 가지 제안 되었지만 해당 방법의 효과적 적용을 지원하는 도구 지원이 미비하였다. 본 연구에서는 소프트웨어 개발 품질 및 검증 품질과 같은 정성적 정보와 통계적 시험 결과와 같은 정량적 정보를 활용하여 원전 소프트웨어 신뢰도를 정량적으로 측정할 수 있는 자동화 도구를 설계하였고 구현하였다. 개발된 도구를 산업용 원자로 보호 시스템 사례에 적용한 결과, 개발된 도구가 원전 소프트웨어의 신뢰성 평가를 효과적으로 지원할 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 소프트웨어 신뢰성을 평가하는 신뢰도 성장모델 중에서 NHPP(Homogeneous Poission Process)를 기초로 하는 지연 S자형 신뢰도 성장모델의 파라미터 값 추정 및 적합도 검정 등을 통하여 소프트웨어 품질평가를 위한 신뢰성 평가척도를 추정하고 예측할 수 있는 신뢰도 평가 지원도구를 설계 및 구현하고 구현된 도구에 실제 관측된 에러 발견 수 데이터를 적용하고 비교 분석한다.
오늘날 어떠한 복잡한 기기에 있어서도 S/W 의 신뢰도는 중요한 요소가 리고 있다. S/W 신뢰도는 보통 NHPP와 같은 신뢰도모델에 의해서 평가한다. S/W 시스템은 테스트 단계예서 품질이 향상되고 운영단계에서는 거의 변화가 없다. 신뢰도를 테스트 단계에서 추정할 것인가 아니면 운영단계에서 추징할 것인가의 여부에 따라서 그 추정방법이 달라져야 한다. 본 논문에서는 두 가지의 상이한 신뢰도개념 즉 운영신뢰도와 테스트 신뢰도를 명확히 구분하여 자세히 고찰한다. 이러한 개념은 기존의 여러 문헌에서 혼용해 사용하거나 잘못사용되어 왔다. 상이한 신뢰도개념을 사용하면 상이한 신뢰도를 얻게 되며, 추후 상이한 신뢰도기준 결정기법에 이르게 된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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