• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2024.01a
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• pp.19-22
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• 2024

전통 소프트웨어 프로젝트 개발과 AI 관련된 소프트웨어 프로젝트 개발에 큰 차이가 있어서 AI 관련된 소프트웨어 프로젝트 개발 환경을 이해하려는 많은 노력이 있었지만 AI 관련 소프트웨어 프로젝트 개발에서 어떤 API들이 자주 사용되는지에 대해서 아직 충분히 조사되지 않았다. 본 논문에서는 "AI 관련 오픈 소스 소프트웨어 프로젝트에서 어떤 파이썬 API들이 자주 사용되는가?"에 대한 연구 질문의 해답을 알아보는 경험 연구를 소개한다. 이 경험 연구의 결과로 AI 관련 오픈 소스 소프트웨어 프로젝트에서 파이썬 표준 라이브러리와 관려된 API들이 가장 자주 사용된다는 것을 확인했다. 또한 기계 학습을 포함해서 데이터 처리, 이미지 처리, 테스팅, 웹 서비스와 관련된 라이브러리들에 있는 API들도 AI 관련 오픈 소스 소프트웨어 프로젝트들에 자주 사용된다는 것을 알아냈다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2011.10a
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• pp.669-671
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• 2011

In this paper propose open source software the tools to build and continuous integration environment that can be used to improve software quality testing.

• Journal of KIISE
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• v.42 no.7
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• pp.878-888
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• 2015

Software project planning includes several processes for estimating the effort required to complete software project tasks, allocating human resources to tasks, and creating a project plan. Because software planning is becoming more complicated as the size of software projects grow, it is difficult for project managers to decide on a reasonable project plan. To help them, many automatic software project planning approaches have been proposed. The approaches all focus on minimizing project duration. But if the plan is simply to minimize the duration, without considering software quality, the plan can harm the eventual software quality. In our research to create a reasonable project plan, we consider software quality as well as duration of the project, by defining a software quality score. The project manager can plan the project to maximize software quality for a specific project duration.

• Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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• 2003.11a
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• pp.489-503
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• 2003

잘못되거나 불확실한 결과가 예상되는 프로젝트를 계속 지속하는 행위는 어떠한 분야의 프로젝트에서도 발견 할 수 있는 보편적인 현상이다. 그러나 소프트웨어 개발 분야는 그러한 어떠한 분야보다도 이 문제에 더 민감하며 그 파급효과 또한 크다. 그 이유는 소프트웨어 그 자체가 형태를 가지고 있지 않아 프로젝트 진행 도중에는 그 완성도를 예측하기가 무척 어렵기 때문이다. 또한 소프트웨어는 프로젝트범위가 자주 변동되기 때문에 통제와 관리에 어려움이 많다. 이런 이유로 소프트웨어 개발 생명주기의 각 단계에서 발생하는 위험 요소들을 찾아 그 위험 요소들이 발생했을 때 프로젝트에 미치는 영향정도 파악하여 그 해당위험 요소에 대응하는 방안들을 모색하는 것이 피해를 줄이기 위해 가장 최선의 방법이다. 본 논문에서는 위에서 거론된 소프트웨어 위험 관리에 대한 관련 문헌을 조사, 검토하고 설문을 통해 조사한 실무자들의 경험을 바탕으로 위험에 대한 인식과 대응 반응을 파악하고 연구하고자 한다. 소프트웨어 프로젝트 계획 단계에서 위험 요소가 추후 발생할 것을 예측하여 실제로 위험 요소가 발현했을 때, 적극적으로 대처 할 수 있는 방법을 찾아 해당 위험이 주는 영향을 최소화 할 수 있는 방법을 찾고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.04a
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• pp.530-533
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• 2015

기존의 조사에 따르면 현재 소프트웨어 개발 프로젝트의 실패율은 높은 편이다. 미국의 The Standish Group의 보고서에 따르면 소프트웨어 프로젝트의 성공률은 약 32%로 낮음을 볼 수 있다. 소프트웨어 프로젝트 성공에 영향을 주는 요소 중 하나는 인력배치이다. 이는 소프트웨어 개발 프로젝트의 참여 인력 구성에 따라 생산성, 비용 및 개발기간이 달라지게 되기 때문이다. 즉 인력 구성에 따라 프로젝트 성공률에 많은 영향을 주게 될 수 있다. 프로젝트 인력할당은 WBS(Work Breakdown Structure)에 따라 PM(Project Manager) 또는 부서장이 할당하게 되는데, 이들은 프로젝트 구성원들의 상세한 정보까지 파악이 어렵기 때문에 인력구성의 어려움이 존재한다. 과거에 수행했던 개발 프로젝트에서 유사성이 높은 작업을 했음에도 불구하고 전혀 경험이 없는 작업에 할당되면 상대적으로 업무 지식습득에 어려움을 겪고 시간 지연에 따른 비용이 추가적으로 발생하게 된다. 이러한 문제를 해결하고자 본 연구는 소프트웨어 개발 프로젝트 구성원의 상세한 정보들과 소프트웨어 개발 업무와의 유사도 측정을 통해 인력을 업무에 할당하는 기법을 제안한다. 이를 위하여 제안한 기법을 프로토타입으로 구현한 후 현업에서 실제 개발되는 프로젝트에 적용하여 제안 기법의 우수함을 평가한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.05a
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• pp.937-940
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• 2013

현대 S/W 프로젝트에서의 규모와 복잡성이 증대됨에 따라 표준 프로젝트 관리 프로세스의 도입과 연구가 활발하게 진행이 되고 있으나, 운영성 프로젝트와 같은 소규모 프로젝트의 관리를 위한 프로젝트 관리 프로세스에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 본 논문에서는 국제 표준 프로젝트 관리 프로세스인 ISO-21500 과 실제 소규모 프로젝트 수행사례를 비교하여 소규모 프로젝트 관리 특성을 파악하고, Core 관리영역과 Support 프로세스 영역을 비교 분석하였다. 연구 결과로 소규모 프로젝트의 통합, 범위, 일정 관리 영역 항목에서 품질 및 리스크와 같은 다른 관리 영역에 비해 더 많은 비중으로 수행되고 있음을 확인할 수 있었다. 향후 본 연구를 통해 소규모 프로젝트 수행 시 고려되어야 할 사항들을 정의하여 소규모 소프트웨어 프로젝트를 더 성공적으로 수행할 수 있도록 도움이 되고자 한다.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.13D no.1 s.104
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• pp.87-96
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• 2006

This paper focused on the method for customizing software development path, considering the project environments and characteristics. he selection standard of development path is composed of ten items, based on the process of ISO/IEC TR 15721 Information Technology Guide for ISO/IEC 12207 (Software Life Cycle Process) and ISO/IEC 15504 Information technology - Process assessment. The ten items were reflected the project environments and characteristics, at the same time the items conduct the adjustment item of selecting project development path. An algorithm for selecting software development path through items of the project environments and characteristics is presented. To test the algerian in this paper, a system for selecting development path, which reflected algorithm was developed. The development project for web-based system were also adopted to the system for selecting development path. In addition, provened hand-worked project path process differed from machine-worked project path process. The reason why it differs is that outputs were mixed or their names were changed. The effect is to select easily software development route suitable for project environment and characteristics.

• 한국경영정보학회:학술대회논문집
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• 2007.06a
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• pp.333-338
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• 2007

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.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.15 no.5 s.65
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• pp.94-102
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• 2000

시험기간 동안 수집된 고장 데이터를 이용하여 소프트웨어 신뢰도를 예측할 수 있는 모델은 많으나 이 예측 방법은 정확하지 못하며, 특히 초기 시험 단계에서는 더욱 더 부정확하여 예측자들은 이러한 소프트웨어 신뢰도 모델의 적용을 주저한다. 한편 소프트웨어 신뢰도 성장 모델은 유사 프로젝트나 개발 초기에 얻은 정보를 가지고는 신뢰도 예측 데이터로 활용이 불가능하다. 예를 들면 최근의 소프트웨어 시스템들은 항시 유사 프로젝트들로부터 활용이 가능한 일련의 정보와 동일 응용 영역의 초기 또는 최신의 정보들이 변경, 개선되기 때문이다. 본 논문에서는 유사한 프로젝트로부터 얻은 공통의 데이터들을 활용하여 소프트웨어 신뢰도를 예측할 수 있는 방법들을 제안한다. 특히 일반적으로 사용되고 있는 Goel-Okumoto(G-O) 모델이나 고장 검출률을 이용하거나 시험 데이터를 활용하는 방법 등을 이용하여 모델 파라미터를 추정하고 실제 프로젝트 수행중에 얻어진 각종 결과를 토대로 해서 Numerical Algorithm이 아닌 통계적인 관점의 분석 결과와 MLE(Maximum Likelihood Estimation) 추정 방법 등을 동원하여 초기에 우리 프로젝트에 맞는 정확한 소프트웨어 신뢰도 평가 방법을 제안하였다.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.17 no.5 s.77
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• pp.107-118
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• 2002

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.