Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2003.04c
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pp.49-51
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2003
성공적인 소프트웨어 개발을 위해서는 프로젝트 계획 수립단계에서 정확한 예측 모델을 연구하는 것이 중요하다. 소프트웨어 개발의 중요성이 대두됨에 따라 현재에는 많은 기존의 프로젝트 데이터를 보관하게 되었다. 기존의 예측모델에서는 개발환경에 따라 서로 다른 형태의 모델을 만들어 개발비용을 예측하였다. 모델의 형태에 따른 신뢰도 또한 주요 이슈로 작용하였다. 이 논문에서는 이러한 많은 프로젝트 데이터와 현재 개발하고자 하는 프로젝트에 대하여 과거의 데이터 중 가장 유사한 최적의 프로젝트를 찾아내기 위해 FP(Function Point)를 이용하는 많은 프로젝트 데이터에 유전자 알고리즘을 적용하여 최적의 유사 모델을 찾아내는 방법에 대하여 제안하고자 한다.
This paper proposes a framework for classifying metric-based software quality prediction models, especially case of software criticality, into four types. Models are classified along two vectors: input metric forms and the necessity of past project data. Each type has its own characteristics and its strength and weakness are compared with those of other types using newly defined criteria. Through this qualitative evaluation each organization can choose a proper model to suit its environment. My earlier studies of criticality prediction model implemented specific models in each type and evaluated their prediction performances. In this paper I analyze the experimental results and show that the characteristics of a model type is the another key of successful model selection.
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.
Software used in safety-critical system must have high dependability. Software testing and V&V (Verification and Validation) activities are very important for assuring high software quality. If we can predict the risky modules of safety-critical software, we can focus testing activities and regulation activities more efficiently such as resource distribution. In this paper, we classified the estimated risk class which can be used for deep testing and V&V. We predicted the risk class for each module using support vector machines. We can consider that the modules classified to risk class 5 and 4 are more risky than others relatively. For all classification error rates, we expect that the results can be useful and practical for software testing, V&V, and activities for regulatory reviews.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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1998.10b
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pp.635-637
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1998
시험 단계나 운용 단계에서 발견된 소프트웨어의 오류를 수정하기 위해서는 많은 비용을 투자해야 한다. 시스템 개발 초기 단계인 설계 단계에서 소프트웨어 시스템의 신뢰도에 영향을 많이 미치는 부분을 찾아 오류를 사전에 방지하는 연구가 많이 진행되고 있다. 모듈의 신뢰도를 설계 단계에서 예측할 수 있다면 프로젝트 관리자는 결함 경향이 강한 모듈 개발에 더 많은 자원을 할당함으로써 보다 신뢰성 있는 소프트웨어를 생산 할 수 있다. 본 논문에서는 실시간 소프트웨어의 설계 결과에 대한 복잡도 측정치를 토대로 신뢰도를 예측하는 모델을 제안하다. 유전자 알고리즘으로 찾아낸 이 모델을 사용하여 결함 경향이 강한(fault prone) 모듈과 그렇지 않은 모듈은 96%의 정확도로 선별해 낼 수 있다.
Time-Triggered Architecture (TTA), one of real-time software design paradigms which executes tasks in timely manner, has long been advocated as being better suited in fore-sighting system behavior than event-triggered architecture (ETA). To gain this valuable feature of TTA, however, precise task designing process is mandatory. Alternatively, ETA tries to execute tasks whenever paired events are occurred. It provides intuitive and flexible basement to add/remove tasks and, moreover, better response time performance. However ETA is difficult to analyze because system behavior might be different depending on the order of interrupts detected by the system. Many previous researches recommended TTA when developing safety-critical real-time systems, but cost problem of task designing process and insufficient consensus for applying rigorous software engineering practice are still challenging in practice. This paper describes software refactoring process which applying TTA approach into ETA based embedded software in artificial heart system. We implemented dedicated interrupt monitoring program to capture existing tasks' real-time characteristics. Based on the captured information, proper task designing process is done. Real-time analysis using RMA (Rate-Monotonic Analysis) verified that new design guarantees timeliness of the system. Empirical experiments revealed that revised design is as efficient, when measured in terms of system's external output, as the old design and enhances predictability of the system behavior as well.
Park, Jihun;Shin, Donghwan;Hong, Gwangui;Seo, Dongwon;Hwa, Jimin;Bae, Gigon;Seo, Yeong-Seok;Bae, Doo-Hwan
Journal of Software Engineering Society
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v.26
no.4
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pp.77-92
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2013
To plan a software project, the manager (1)make a work breakdown structure (WBS), (2) estimate efforts for each task, (3) assign employee to each task, and (4) estimate overall schedule. When software project becomes complicated, the possible combination of WBS, effort, and employee assignments dramatically becomes larger. Software planning tool can help software project managers to deal with this complexity. In this research, we discuss with a group of experts who work in software industry, to elicit practical requirements that should be considered in the software planning technique. Considering these requirements, we develop a software project planning tool APP (Automatic Project Planner) which provide effort estimation based on historical knowledge data and automatic human resource allocation. Our technique can be the basis of reasonable and practical software project planing.
소프트웨어 개발 프로젝트 초기단계에 수립한 일정 및 비용 등의 계획은 수행 중 발생하는 많은 불확실성을 반영하고 있지 않기 때문에 진행되고 있는 프로젝트는 초기에 계획한 일정과 비용에 많은 차이를 보이는 경우가 발생한다. 이에 따라 본 연구에서는 진행 중인 소프트웨어 개발 프로젝트의 상황을 분석하고 예측할 수 있는 방법으로 일정과 비용을 통합 관리할 수 있는 획득가치관리(EVM: Earned Value Management)를 활용하는 방안을 제시하였다. 획득가치관리(EVM)을 적용하기 위해 일정과 비용의 통합관리하기 위해 예상되는 투입 인력과 비용 등을 감안하여 작업분할 구조(WBS)와 연계하여 계획을 수립하고 측정하는 방법을 구축 중인 프로젝트의 사례를 통하여 적용 방안을 제시하였다. 사례 분석한 각각의 프로젝트 진행 단계에 따라 예측한 값이 실제 계획 대비 일정과 비용에 대한 예측 오차 변화 추이를 분석하였으며, 향후 진행되는 프로젝트의 일정 및 비용 등의 계획을 체계적으로 수립하고, 진행되는 프로젝트의 일정 및 비용 등에 대해 분석하고 예측하는데 활용할 수 있도록 연구하였다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2003.10a
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pp.265-267
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2003
내장형 컴퓨터 시스템은 특정 기능을 수행하기 위해 소프트웨어와 이를 구동시키기 위한 프로세서로 구성되어 있다. 이러한 시스템의 대부분은 실시간 제약들을 만족해야 한다. 실시간 제약들을 만족하는 애플리케이션을 빠른 시간안에 구현하기 위해서는 제작 전 성능을 예측하는 도구가 필수적이다. 본 논문에서는 현재 내장형 시스템 플랫폼으로 널리 활용되고 있는 ARM 기반의 내장형 애플리케이션의 극단적인(최적, 최악) 경우의 수행 시간 경계를 예측하는 문제를 연구하였다. ARM 기반의 내장형 시스템의 수행시간의 경계를 예측하기 위하여 기존의 실시간 내장형 소프트웨어의 성능 예측 도구인“Cinderella”의 기본 프레임웍을 ARM 프로세서를 지원하도록 확장하여 성능분석도구를 설계하였다.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.2
no.1
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pp.1-6
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2013
For predicting defect-prone module in software, SVM classifier showed good performance in a previous research. But there are disadvantages that SVM parameter should be chosen differently for every kernel, and algorithm should be performed iteratively for predict results of changed parameter. Therefore, we find these parameters using Genetic Algorithm and compare with result of classification by Backpropagation Algorithm. As a result, the performance of GA-SVM model is better.
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