정보시스템 개발 프로젝트는 다양한 리스크 요소로 인하여 많은 비용이 발생하는 구조를 가지고 있다. 일반적으로 정보시스템 소프트웨어 프로젝트가 납기 내에 성공적으로 이루어질 확률은 매우 낮아 프로젝트 실패를 막는 주요한 요인인 정형화된 비용에 대한 예측이 필요하다. 그러나 대부분의 프로젝트 규모 산정 시 산정 기준의 객관성이 부족하며, 프로젝트 수행 중 베이스라인의 관리가 제대로 이루어지지 않고 있는 실정이다. 이에 본 논문에서는 정보시스템 개발 프로젝트 초기에 현장에서 실용적이지 못한 기법의 한계를 극복하고자 방법론 기반으로 개발에 소요되는 공수를 산정하는 모델을 제안한다. 이러한 융복합적인 제안 모델을 통하여 정보시스템 개발 사업에서 소요되는 공수와 비용을 추정하는데 간단하게 활용할 수 있는 도구가 될 것으로 기대된다.
Putnam은 소프트웨어 프로젝트에 참여하는 인력이 Rayleigh 분포를 따르는 SLIM 모델을 제시하였다. 이 모델에서 인력분포를 얻기 위해서는 총 개발노력과 개발 난이도를 추정해야 한다. 프로젝트 개발에 참여할 것인지 여부를 결정하기 위해서는 소프트웨어 생명주기의 초기단계에서 이 모수들을 보다 적확히 추정하는 것이 필요하다. Putnam은 시스템 속성들 중 강한 상관관계가 있는 변량을 제거하고 나머지 변량들만으로 총 개발노력과 개발 난이도를 추정하였다. 그러나 통계적 방법에 따라 변량들이 다르게 선택되며 모델의 성능에 차이가 발생한다. 본 논문은 Putnam 방법 대신 주성분분석을 이용하여 최적의 시스템 속성을 선택하였다. 모델의 성능분석 결과 주성분분석 방법이 Putnam의 방법보다 9.85% 성능향상을 보였다. 또한, 제안된 모델은 단순하고 쉽게 구현할 수 있다.
공통기준(CC) 평가체계에서 평가신청인과 평가자는 평가프로젝트를 계약할 때 정보보호시스템의 평가비용과 기간을 산정해야한다. 본 논문에서는 2003년과 2005년에 수행한 연구 결과들을 분석하였으며, 연구 결과의 일부분을 활용하여, CC 2.3과 CC 3.1의 평가보증수준($EAL1{\sim}EAL7$)간의 상대적 평가업무량 배율을 실험조사적으로 산정했다. 또한, 각 보증 컴포넌트에 대해 '개발자요구사항', 조정된 '증거요구사항', '평가자요구사항'으로부터 배율을 산정하였고, 특히, 2003년에 KISA 평가 자료로부터 구한 평가자요구사항별 업무량배율을 사용했다. 본 연구의 결과는 새로운 CC 3.1 평가체계에서 특정한 EAL과 제품유형에 대한 평가비용과 기간을 예측해야하는 평가신정인과 평가프로젝트 관리자에게 유용할 것이다.
최근 소프트웨어는 고성능의 많은 기능을 제공해야 하기 때문에 그 중요성이 증가할 뿐만 아니라 복잡도 또한 증가하고 있다. 그러므로 신뢰할 만한 소프트웨어를 개발하는 것이 중요한 이슈가 되고 있다. 신뢰할 만한 소프트웨어를 개발하기 위해서는 신뢰성을 초기단계에서부터 관리해야 할 필요성이 있지만 대부분 신뢰성 추정 모델의 경우 시스템 또는 운영 테스트 단계에서 주로 사용되고 있다. 신뢰성 높은 소프트웨어를 개발하기 위해서는 초기 테스트 단계에서부터 개별 유닛의 신뢰성을 관리할 필요성이 있기에 이 단계에서의 특징을 반영해야 한다. 그러나 초기 테스트 단계에서는 개발자와 테스터가 분리되는 것이 아니라 개발자가 테스트뿐만 아니라 디버그까지 함께 수행을 하게 된다. 그렇기 때문에 테스트 시간과 디버그 시간을 모두 고려하는 신뢰성 추정 모델이 필요하다. 본 논문에서는 초기 테스트 단계에서부터 개별 유닛의 신뢰성 관리를 지원하고자 새로운 신뢰성 모델을 제안하였다. 그리고 실제 산업에서 수집된 데이터를 이용하여 제안한 모델이 실제 데이터와 얼마나 일치하는지 그리고 기존 모델과 어떤 차이를 보이는지를 확인하기 위한 실험을 수행하였다.
Tracking control of an automatic pipe cutting robot (APCROMB) is studied. Using magnetic force APCROMB, which is designed and developed in Kyung Hee University, binds itself to the pipe and executes unmanned cutting process. The gravity effect on the movement of APCROMB varies as it rotates around the cylindrical pipe laid in the gravitational field. To maintain a constant velocity and consistent cutting performance against the varying gravitational effect, the authors adopt a multi-rate repetitive learning controller (MRLC), which learns the required effort to cancel the repetitive tracking errors caused by nonlinear effect. In addition to the varying gravity effect other types of nonlinear disturbances including backlash in the driving system and the slip between the wheels of APCROMB and the pipe also cause degradation in the cutting process. In order to identify those nonlinear disturbances the position estimation based on the encoder attached at the motor is not good enough. To identify the absolute angular position of APCROMB the authors propose the angular position estimation based on the signals from a MEMS-type two-axis accelerometer mounted on APCROMB. The tracking performances of APCROMB with a MRLC using the encoder-based position estimation is experimentally measured and results are shown. Also the difference between the encoder-based angular displacement measurement and the accelerometerbased angular displacement measurement is included.
최근의 극한 수문사상은 홍수, 가뭄과 같은 심각한 재해를 발생시킨다. 많은 연구자들은 불확실한 미래의 확률강우량 및 유출량의 예측을 위해 많은 노력을 하고 있다. 본 연구에서는 불확실성이 낮은 확률강우량의 산정을 위하여 매개변수 추정법을 평가하였다. 인천, 강릉, 광주, 부산, 추풍령 관측소를 연구 대상 관측소로 선정하여 자료를 수집하였고, ARMA모형을 이용하여 합성강우자료를 구축하였다. 본 연구에서는 극치강우사상에 적합한 것으로 알려진 Gumbel 분포와 GEV 분포모형에 대한 매개변수를 최우도법과 베이지안 추론방법을 사용하여 추정하였으며, Bootstrap 방법을 이용하여 확률강우량의 신뢰구간 길이를 추정하였다. 매개변수 추정 방법별 산정된 확률강우량의 신뢰구간 길이를 비교함으로서 불확실성이 낮은 확률강우량을 산정할 수 있는 매개변수 추정방법을 선정하였다.
In the realm of rock excavation projects, precise estimation of the drilling rate index stands as a pivotal factor in strategic planning and cost assessment. This study introduces and evaluates two pioneering computational intelligence models designed for the prognostication of the drilling rate index, a pivotal parameter with direct implications for cost estimation in rock excavation projects. These models, denoted as the Relevance Vector Regression (RVR) optimized with the Invasive Weed Optimization algorithm (IWO) (RVR-IWO model) and the RVR integrated with the Shuffled Frog Leaping algorithm (SFL) (RVR-SFL model), represent a groundbreaking approach to forecasting drilling rate index. The RVR-IWO and RVR-SFL models were meticulously devised to harness the capabilities of computational intelligence and optimization techniques for drilling rate index estimation. This research pioneers the integration of IWO and SFL with RVR, constituting an unprecedented effort in forecasting drilling rate index. The primary objective of this study was to gauge the precision and dependability of these models in forecasting the drilling rate index, revealing significant distinctions between the two. In terms of predictive precision, the RVR-IWO model emerged as the superior choice when compared to the RVR-SFL model, underscoring the remarkable efficacy of the Invasive Weed Optimization algorithm. The RVR-IWO model delivered noteworthy results, boasting a Variance Account for (VAF) of 0.8406, a Mean Squared Error (MSE) of 0.0114, and a Squared Correlation Coefficient (R2) of 0.9315. On the contrary, the RVR-SFL model exhibited slightly lower precision, yielding an MSE of 0.0160, a VAF of 0.8205, and an R2 of 0.9120. These findings serve to highlight the potential of the RVR-IWO model as a formidable instrument for drilling rate index prediction, particularly within the framework of rock excavation projects. This research not only makes a significant contribution to the realm of drilling engineering but also underscores the broader adaptability of the RVR-IWO model in tackling an array of challenges within the domain of rock engineering. Ultimately, this study advances the comprehension of drilling rate index estimation and imparts valuable insights into the practical implementation of computational intelligence methodologies within the realm of engineering projects.
This study was carried out to increase the efficiency of site investigation through the evaluation of the applicable methods of investigation for cutting slope design. In an effort to find out the applicability of the method employed during the slope investigation, some tests were carried out on 6 subjects i.e location of weak zones, characteristics of discontinuities, distribution of strata, in situ tests for geo-technical properties, laboratory test and estimation of weathering. The method was highly applicable and produced expected results during the test of weak zones, discontinuities and distribution of strata. In order to apply the method to in- situ test for geo-technical properties and laboratory test on soil and rock slope, a statistic analysis of the existing data were required in advance. However its design applicability on rock slope was good although actual cases of application were not many due to limitation of the cases for investigation. The method was frequently referenced but not actually applied for anti seismic design test and estimation of weathering.
개발 패러다임이 점차 복잡한 웹 환경으로 전환되면서 복잡도에 대한 연구가 다시 활발해지고 있으나 아직 웹 어플리케이션의 구조나 복잡도 측정 매트릭에 정립된 이론이 부족한 실정이다. 또한 전통적 복잡도를 측정하는 프로그램 규모(LOC)나 순환복잡도 매트릭은 구현 후에나 알 수 있어 소프트웨어 개발주기 초기의 분석 및 설계 단계에는 큰 도움을 주지 못하고 있다. 본 연구에서는 실무에서 사용되는 6개 웹 프로젝트에 복잡도 인디케이터를 적용하여 결함 가능성이 높은 어플리케이션을 추출한다 추출한 61개의 프로그램을 대상으로 복잡도와 클래스 수 및 메소드 수에 대한 선형적 상관관계를 제안함으로써 웹어플리케이션의 복잡도를 구현 전에 미리 예측 가능하도록 하여 개발 프로세스의 인적 자원 관리나 비용 예측에 기여하고자 한다.
성공적인 프로젝트 계획은 활용 가능한 일정과 더불어 프로젝트를 완수하는데 요구되는 인력을 얼마나 정확히 추정하느냐에 달려있다. 새로운 또는 보다 나은 모델 개발에 많은 연구가 이루어졌지만 현존하는 소프트웨어 인력 추정 모델들은 소프트웨어 생명주기 전반에 걸쳐 투입되는 총 개발인력 또는 시간에 따른 단위시간당 개발인력 분포만을 제공하고 있다. 본 논문은 시간의 함수가 아닌 발견된 결함 수에 따라 시험단계에 투입되는 인력과 시험단계의 시험과정과 디버깅과정에 투입되는 인력을 추정하는 모델들을 제시하였다. 시험과 디버깅 과정에서 발견되는 결함에 기반한 투입 인력의 다항식 모델을 제안한다. 제안된 모델들은 5종의 다른 소프트웨어 프로젝트들에 적용되어 결정계수와 MMRE를 통해 모델의 적합성을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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