• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
• /
• 제2권8호
• /
• pp.527-534
• /
• 2013

소프트웨어는 업무의 변화 및 사용자의 요구사항에 따라서 변경이 수반되므로, 내부 복잡도가 증가하고 비용이 발생한다. 이러한 과정이 반복되면 어느 시점에서는 유지보다는 교체가 더욱 효율적이다. 본 연구에서는 업무단위의 소프트웨어 그룹별로 사용자에게 제공하는 서비스 불만 지수와 교체점 평가 지수에 따라 교체시기를 예측하였다. 첫째, 퍼지추론을 이용하여 서비스 수준의 사용자 불만족도를 평가하기 위한 방법과 지표를 개발하였고 둘째, 소프트웨어의 품질, 비용, 신기술을 반영한 교체점 평가 방법을 수립하였으며 셋째, 사용자 서비스 측정값과 교체점 평가 값과의 간격에 따라 교체시기를 예측하는 기법을 제시하였다. 본 연구에서 제시하는 예측기법의 타당성을 검증하기 위하여 3개 조직의 업무솔루션을 대상으로 실험한 결과, 서비스 불만 지수는 약 16% 하락하였으며 교체점 평가 지수는 약 9% 상승하였다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
• /
• 제25권3호
• /
• pp.65-76
• /
• 2016

자가-적응 소프트웨어는 스스로 문제를 인지하여 인지한 문제에 대하여 소프트웨어 사이클이 멈추지 않고 해당 요구사항에 맞게 적응하는 소프트웨어이다. 본 논문에서는 임계점이 존재하는 시스템에서 발생하는 불필요한 적응 수행을 감소시키기 위하여 선행적 방식으로 임계점 이후의 상황을 예측함으로써 문제가 되는 이벤트를 사전에 처리하고자 한다. 실측치는 대부분 선형과 비선형이 모두 나타나기 때문에 하이브리드 모델을 사용하여 임계점 이후를 예측하며, 예측 기법의 사용 여부는 예측의 정확도를 기반으로 하는 적응 시점 판단 지표를 기준으로 한다. 본 논문의 기여점으로는 하이브리드 모델을 MAPE-K에 적용하여 임계점 이후 상황을 예측함으로써 실제 변화에 대한 불확실성을 감소시켰다는 점과 적응 시점 판단 지표를 기반으로 적응 시점을 판단함으로써 불필요한 적응 수행을 줄였다는 데에 있다.

• 정보처리학회논문지D
• /
• 제16D권5호
• /
• pp.729-736
• /
• 2009

소프트웨어 공학에서 정확한 개발 비용 예측은 성공적인 개발 프로젝트를 위한 필수적인 요소로, 현재까지 많은 소프트웨어 비용산정을 위한 모델들이 개발되어 왔다. 전통적인 통계적 기법부터 기계학습을 적용한 알고리즘까지 다양한 분야의 아이디어를 접목하고 있다. 본 논문에서는 소프트웨어 개발 비용 예측을 위한 방법으로 유전 알고리즘과 서포트 벡터 머신의 회귀모델인 서포트 벡터 회귀를 결합한 GA-SVR 모델을 제안한다. 제안된 모델은 기존의 연구에 비해 향상된 결과를 보이고 있다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제67차 동계학술대회논문집 31권1호
• /
• pp.293-296
• /
• 2023

본 논문에서는 고속도로의 교통망의 연결성을 분석하고 예측하기 위하여 그래프 이론을 이용하여 접근성 지표의 알고리즘을 제안한다. 먼저 2025년 고속도로 교통망을 그래프로 나타낸 운송네트워크를 구한다. 그리고 그래프 이론의 연결수, 비교거리, 접근지표, 연결도, 산포지수, 지름 등의 개념을 이용하여 2025년 고속도로 교통망의 연결성을 분석하고 예측하기 위하여 주어진 운송네트워크로부터 다양한 접근성 지표를 쉽게 얻을 수 있는 알고리즘을 제시한다. 이를 통하여 고속도로의 운송네트워크에서 교통의 중심이 되는 도시를 찾을 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
• /
• pp.788-791
• /
• 2020

낙농업에서 경제적 손실을 불러일으키고 관찰 시간과 비용이 필요한 젖소의 유방염 관리는 중요하다. 그러나 지금까지의 연구는 유방염 진단에 초점을 맞추고 있고, 예측하려는 시도는 전무하다. 유방염에 걸린 개체는 며칠 동안 우유를 생산할 수 없기 때문에 낙농가에 막대한 피해를 준다. 따라서 젖소가 유방염에 걸려 증상이 나타나기 전에 미리 파악해 조처를 할 수 있도록 하는 것이 중요하다. 이에 본 연구는 유방염 예측을 위해 생체 데이터를 포함한 다중 센싱 데이터를 사용해 유방염 예측 모델을 개발하였다. 모델에 사용된 데이터는 충청남도의 농가에 설치된 로봇 착유기로 부터 수집하였으며, 일정 기간 동안의 다중 센싱 데이터를 바탕으로 다음 날의 유방염 여부를 예측한다. 많은 양의 비선형 데이터를 효과적으로 처리하기 위해 다층 퍼셉트론을 사용해 모델을 학습하였다. 그 결과, 81.6%의 예측 정확도를 보였으며 교차 검증을 통해 정확도뿐만 아니라 재현율까지 우수함을 확인할 수 있었다.

• 융합보안논문지
• /
• 제8권2호
• /
• pp.35-40
• /
• 2008

소트프웨어 고장 시간은 테스팅 시간과 관계없이 일정하거나, 단조 증가 혹은 단조 감소 추세를 가지고 있다. 이러한 소프트웨어 신뢰모형들을 분석하기 위한 자료척도로 자료에 대한 추세 검정이 개발되어 있다. 추세 분석에는 산술평균 검정과 라플라스 추세 검정 등이 있다. 추세분석들은 전체적인 자료의 개요의 정보만 제공한다. 본 논문에서는 고장시간을 측정하다가 시간절단이 될 경우에 미래의 고장 시간 예측에 관하여 연구되었다. 고장 시간 예측에 사용된 고장시간자료는 소프트웨어 고장 시간 분포에 널리 사용되는 와이블 분포에서 형상모수가 1이고 척도모수가 0.5를 가진 난수를 발생된 모의 자료를 이용 하였다. 이 자료를 이용하여 시계열 분석에 이용되는 ARIMA 모형 중에서 AR(1) 모형과 모의실험을 통한 예측 방법을 제안하였다. 이 방법에서 ARIMA 모형을 이용한 예측방법이 효율적임을 입증 하였다.

• 융합보안논문지
• /
• 제12권3호
• /
• pp.115-121
• /
• 2012

소프트웨어 고장 시간은 테스팅 시간과 관계없이 일정하거나. 단조증가 혹은 단조 감소 추세를 가지고 있다. 이러한 소프트웨어 신뢰모형들을 분석하기 위한 자료척도로 자료에 대한 추세 검정이 개발되어 있다. 추세 분석에는 산술평균 검정과 라플라스 추세 검정 등이 있다. 추세분석들은 전체적인 자료의 개요의 정보만 제공한다. 본 논문에서는 고장시간을 측정하다가 시간 절단이 될 경우에 미래의 고장 시간 예측에 관하여 연구 하였다. 곡선회귀모형에 이용되는 S곡선모형과 성장모형, 로지스틱을 이용하여 미래고장 시간을 예측하여 비교 하였다. 제안된 예측방법에서는 고장시간 자료를 이용하여 모형들에 대한 예측 값을 결정계수 와 평균제곱오차를 이용하여 비교 하고 효율적 모형을 선택 하였다.

• 디지털융복합연구
• /
• 제13권12호
• /
• pp.143-149
• /
• 2015

본 연구는 소프트웨어 NHPP 신뢰성 모형 (Goel--Okumo 모형, 지연된 S-형태 신뢰성모형 및 레일리분포 모형)의 예측능력을 분석하는 것을 목적으로 한다. 예측 능력분석은 두 가지 요인으로 분석이 될 것이다. 하나는 사용 가능한 고장자료에 대한 적용성의 정도이고 다른 하나는 예측능력 정도이다. 각 모형의 모수 추정은 고장시간자료의 첫 번째 고장시점부터 80%가 되는 고장시간 자료를 사용하고 기법은 최우추정법을 이용 하였다. 모형의 예측 능력의 비교에 있어서는 가능한 고장 데이터의 마지막 20%가 되는 선택된 자료를 이용하였다. 이 연구를 통하여 소프트웨어 관리자들에게 소프트웨어 고장분석을 하는데 사전정보로 활용 할 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
• /
• 제11권1호
• /
• pp.15-25
• /
• 2005

내장형 시스템에서 응용 프로그램을 구동시킬 때는 일련의 태스크들의 집합을 수행하여야 한다. 이러한 태스크들은 특정 하드웨어로 구현 될 수도 있고, 특정 프로세서에서 구동되는 소프트웨어로 구현될 수도 있다. 내장형 시스템에서 응용 프로그램을 구동시키기 위하여 하드웨어/소프트웨어의 자원 선택 및 작업 분할이 필요하게 되고 이때 하드웨어 및 소프트웨어의 성능 예측이 이용된다. 하드웨어 성능 예측과 달리 소프트웨어 성능 예측은 구동 환경과 밀접한 관계가 있으며, 하드웨어 소프트웨어 통합 설계를 위하여 최적 및 최악의 수행 시간 경계를 예측하는 것은 중요한 문제이다. 수행 시간 경계의 엄격한 예측은 저 비용의 프로세서를 사용할 수 있게 하며, 시스템 비용을 낮추는데 도움을 준다. 본 논문에서는 ARM용 내장형 시스템을 고려하여, loop문의 반복 횟수 경계 값과 프로그램의 추가적인 경로 호출 정보를 이용하여, 수행 시간의 경계를 최대한 실제 값에 접근하도록 예측하는 도구를 개발하였다. 개발된 도구는 현재 i960과 m68k 아키텍처를 지원하는 "Cinderella"라는 시간 분석 도구를 기본 도구로 활용하고 있다. ARM 프로세서를 지원하기 위하여 제어흐름과 디버깅 정보를 추출할 수 있는 ARM ELF 목적 파일 모듈을 추가하고, ARM 명령어 집합을 처리할 수 있는 모듈을 기존 도구에 추가하였다. 여러 가지 벤치마크 프로그램을 대상으로 실시한 실험 결과, 임의의 입력 데이타를 이용하고 수행 횟수를 고려한 ARMulator의 수행 시간이 구현된 도구에서의 정적인 수행 시간 예측 경계 값으로 들어오는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (1)
• /
• pp.457-459
• /
• 1998

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.