특허와 같은 기술자산의 경제적 가치를 평가하는 방법론 및 모델은 다방면에서 제시되고 있으나, 데이터베이스 자산의 가치를 객관적으로 평가할 수 있는 구조화된 평가모델이 없으므로, 이에 대한 평가모델 및 수명주기 결정로직의 정립을 통해 DB 자산의 라이센싱, 사업화 이전, 기술금융(담보) 등의 용도에 적용 가능성을 높일 필요가 있다. 본 연구에서는 DB 자산가치의 평가산출시, 예상 수요고객집단의 크기 및 수요량, 데이터셋의 크기 및 중요도, 데이터베이스가 보유기업의 매출성과에 기여한 정도, 데이터베이스 자산의 수명 등이 입력변수로 적절한지를 분석한다. 대부분의 DB 자산은 계속 업데이트되어 수명이 종료하는 경우가 많지는 않으므로 SW 패키지제품의 내용연한과 같은 5년을 표준수명으로 보고 있으나, 본 연구에서는 DB 자산의 가치가 작아지고 업데이트가 일어나지 않는 경우에 대해, DB 사용빈도에 대한 반감기 개념에 기반하여 수명주기 추정로직 및 DB 자산의 가치평가 모형을 제안한다.
Since the cost of software maintenance occupies about 50~75% in a general successful organization, the software maintenance plays an important role in software life cycle. In particular, if the managed system needs to be operated in a long term or the system is very large and complex, then the maintenance is especially more important. Software maintenance is defined as software modification activities after customer delivery, such as improvement of performance or functionality, error correction, adaptation to environmental changes, etc. In this paper, software cost estimation models are proposed, that is based on productivity of manpower in maintenance projects. In order to do this, the activities of maintenance are classified into function change, non-function change, user support and application operation. The proposed models are constructed and verified based on the real size and cost information of projects in the real world. The approach in this paper is to discriminate the heterogeneous activities in maintenance projects, and then to calculate the respective cost of each discriminated activity. By using the proposed models, the total cost of maintenance project is summed from the costs of four activities. In addition the number of conflicts between owner and order receiver about the amount of cost will be reduced and the reasonable cost estimation system will be established.
Modern systems become more complex and the demand for systems safety goes up sharply. Thus, the proper handling of the safety requirements in the systems design is getting greatly increased attention these days. Hazard analysis has been one of the active areas of research in connection with systems safety. In this paper, we study a subject on how the hazard analysis results can be incorporated in the systems design. To this end we set up a goal on how to systematically generate safety requirements that should reflect hazard analysis results and be implemented in the systems design and development. To do so, we first review the process for systems design and suggest the associated Model. Then the process and results of hazard analysis are analyzed and Modeled particularly with emphasis on the safety data. The resulting data Model incorporating both the hazard analysis and system life cycle is used in the generation of safety requirements. Based on the developed data Model, the generation of the requirements, the construction of requirements DB, and the change management later on is demonstrated through the use of a computer-aided software tool.
가트너(Gartner)의 Hype Cycle 모델은 기술의 성숙도, 수용도, 사업화 수준을 표현하기 위해 널리 활용되고 있다. Hype Cycle 모델에서 기술들은 5단계의 과정을 거치게 되는데 이는 1단계인 발생기로 시작하여, 2단계인 버블기, 3단계인 환멸기, 4단계인 계몽기를 거쳐 5단계인 안정기에 도달하게 된다. 많은 연구들에서 Hype Cycle을 활용하여 기술에 대한 미래 예측의 근거로 많이 활용되고 있지만 이에 대한 검증은 다소 부족한 부분이 있었다. 본 논문에서는 1995년부터 2017년까지의 부상하는 기술을 위한 Hype Cycle(Hype Cycle for Emerging Technologies)에 등장하는 기술들을 분석 하였다. 이를 통하여 최초 등장할 때 1단계가 아닌 단계로 등장한 기술들과 성숙단계가 역전되는 현상을 보인 기술들을 발견하였다. 또한, 1995년부터 2017년까지의 기술 중에서 1-5단계를 거친 기술이 한번도 없었다는 사실을 발견하였다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권2호
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pp.130-141
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2021
This paper is in the intersection of software engineering and system engineering, two intimately intertwined disciplines. A dominating theme in this paper is the integral conceptualization of systems at large, as well as an underlying concern with software systems. In the software development life cycle, challenges still exist in translating requirements into a design artifact and then into an implementation (e.g., coding), then validating the results. From our perspective, software engineering requires an integrating paradigm toward a unified modeling orientation. Many methodologies, languages, and tools exist for facilitating system development processes. This paper is a venture into project development. To focus the materials, we concentrate on Harel's novel (and classic) development environment, which integrates a scenario-based engineering object orientation and statecharts through developing a railcar system. The railcar system is used as a detailed sample of translating requirements into a design artifact and then into an implementation, then validating the result. The project is re-cased as a single integrated modeling endeavor to be contrasted with the scenario and statecharts' development. The result of this scheme is an enriched understanding through experimenting with and contrasting various development methods of software projects.
There are several models and the corresponding diagrams to express software system in many kinds of viewpoints, but these are supposed to be integrated and implemented into only one system. Therefore, the software modelers should have the models ensuring the consistency between information in software development life cycle. To support the robust models for modelers using OO modeling methods, i.e. UML, and CASE tools, the meta models of the software architecture and the consistency rules between the models are suggested in this thesis. Finally, the rules are implemented in the OO CASE tool, DEBUTO(Design By UML Tool). It supports UML1.1 notations and has visual modeling editors that enable users make their own software model.
The purpose is to produce a model of nuclear reactor trip logic caused by the steam generator water level of Wolsong 2/3/4 unit through an activity chart and a statechart and to produce C language automatically using Statechart-based Formalism and Stalemate MAGNUM toolset suggested by David Harel Formalism. It was worth attempting auto-generation of C language though we manually made Software Requirement Specification(SRS) for safety-critical software using statechart-based formalism. Most of the phases of the software life-cycle except the software requirement specification of an analysis phase were generated automatically by Computer Aided Software Engineering (CASE) tools. It was verified that automatically produced C language has high productivity, portability, and quality through the simulation.
최근 소프트웨어 개발에 적용하기 시작한 객체지향 방법(OOM:Object-Oriented Method)은 독립적인 소프트웨어의 재사용을 통한 개발 비용과 시간의 단축을 강조하고 있다. 그러나 개발 기술에 대한 지식 부족과 확장성 및 성능을 배제한 설계로 많은 문제점이 나타나고 있다. 따라서 본 논문에서는 소프트웨어 개발 생명주기에서 소프트웨어 생산성 향상을 위한 효율적인 객체지향 모델링 방법을 제안하고자 한다. 제안 방법은 Use Case 모델링, 분석 모델링, 그리고 설계 모델링 방법들을 포함하고 있다.
전형적인 소프트웨어 생명주기 모델은 결점이 추가되거나 제거되는 단계들의 일련의 순서로 구성되어 있다. 우리가 원하는 수준의 품질을 달성하기 위해서는 소프트웨어 개발 전 과정에서 결점 제거를 수행하여야 한다. 잘 알려진 단계기반 결점 프로파일은 Gaffney 모델이 있다. 이 모델은 결점 제거 프로파일이 Rayleigh 분포를 따르며 단계 인덱스 번호를 모수로 하고 있다. 실제 개발되는 소프트웨어에 Gaffney 모델을 적용시 제거된 결점이 최대값이 되는 점을 위치 모수가 표현하지 못하는 문제가 있다. 그러므로 Gaffney 모델은 실제 결점 프로파일을 표현하지 못한다. 본 논문은 2개의 다른 모델을 제시한다. 하나는 수정된 Gaffney 모델로 위치 모수를 교체하기 위해 Putnam의 SLIM 모델의 모수를 도입하였다. 다른 하나는 누적 결점 프로파일이 S자 형태를 보여 성장곡선 모델을 제시하였다. 제안된 모델은 5개의 다른 소프트웨어 프로젝트로부터 얻어진 결점 프로파일 분석에 의해 검증하였다. 실험 결과 제안된 모델이 Gaffney 모델 보다 좋은 결과를 얻었다.
User interface for cancer classification system is a software application with clinician's friendly tools and functions to diagnose cancer from pathology images. Pathology evolved from manual diagnosis to computer-aided diagnosis with the help of Artificial Intelligence tools and algorithms. In this paper, we explained each block of the project life cycle for the implementation of automated breast cancer classification software using AI and machine learning algorithms to classify normal and invasive breast histology images. The system was designed to help the pathologists in an automatic and efficient diagnosis of breast cancer. To design the classification model, Hematoxylin and Eosin (H&E) stained breast histology images were obtained from the ICIAR Breast Cancer challenge. These images are stain normalized to minimize the error that can occur during model training due to pathological stains. The normalized dataset was fed into the ResNet-34 for the classification of normal and invasive breast cancer images. ResNet-34 gave 94% accuracy, 93% F Score, 95% of model Recall, and 91% precision.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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