오늘날 IT 조직들은 시장확보와 재정이득 측면에서 비전을 가지고 프로젝트를 수행한다. QCD관점에서 그 수god능력을 향상시켜 나가는 것이 비전을 실현하는 목표이다. 따라서 조직들은 이러한 목표를 달성하기 위해 프로세스 개선을 통해 QCD관점의 목표를 달성하고자 많은 노력을 하고 있는 실정이다. TBM, Ford, GE와 같은 대형 회사들도 컴퓨터에 의한 업무개선 효과보다는 IT를 이용한 비즈니스 프로세스 리엔지니어링을 통해 80퍼센트 이상의 성과를 거두고 있다. 그러나, 목표달성을 위해서는 프로젝트를 수행한 데이터를 수집하고 분석하여 관리해야 하지만 소프트웨어의 비가시성 특성으로 인한 정량적인 측정이 어려운 것이 사실이며 이로 인해 프로세스 변경으로 인한 효과와 효율을 가시적인 확인하기 힘들고 효과적인 프로세스 개선전략을 도출하기 어렵다. 본 논문에서는 조직의 외부적인 효과와 내부적인 효율(품질, 납기일, 공정, 재사용)에 초점을 맞추어 프로젝트 성능을 측정하고 분석한다. 측정된 프로젝트 성능 점수를 기반으로 프로젝트 성능의 최적화를 위한 OT(Opportunity Tree) 모델을 설계하였다. 설계 과정으로서 먼저 프로젝트에서 공통적인 요소(Meta data)를 도출하여 정량적 GQM(Goal-Question-Metric) 설문서에 의해서 분석한다. 정량적 GQM 설문서로부터 얻은 데이터를 가지고, 프로젝트 성능 모델을 설계하고 조직의 영역별 성능 점수를 계산한다. 계산된 영역별 성능 점수와 모든 스테이크 홀더들(조직의 최고 경영자(CEO), 중간 관리자, 개발자, 투자가, 고객)로부터 받아낸 비전 가중치를 통합하여 보정된 값을 구한다. 이를 통해 개선을 위한 경로(Route for Improvement)를 제시하고 최적화된 개선 방법을 제공한다. 기존 소프트웨어 프로세스 개선 방법은 '프로세스 구분'에큰 뛰어난 효과를 보였으나, 프로세스를 프로젝트에 대응시켜서 전략을 수립하고 조직적으로 관리하는 구조적 기능이 미비하였다. 이러한 문제점에 대하여 본 논문에서 제시한 OT 모델은 해결책을 제시해 주고 있다. OT 모델의 효과는 조직의 목표에 맞게 최적화된 개선 방법을 제공하는 것이고, 제공된 방법을 사용하여 수행할 경우 프로젝트를 개선할 때 생기는 리스크를 감소시킬 수 있다는 점이다. 또한, 정성적인 설문서를 통해 모든 스테이크 홀더들에게 중요도를 입력받아 계산되었으므로, 개선 방법에 대한 만족도를 높여 줄 수 있다. OT 활용에 의해서 품질, 납기, 공정, 재사용을 조정하여 시장 확장과 재무성과를 최적화시킬 수 있다.
프로그램은 실행파일 내의 각 명령어를 수행함으로써 전력을 소비한다. 소비 전력은 복잡도와 비례하기 때문에 프로그램의 복잡도를 측정함으로써 예측될 수 있다. 일반적으로 소프트웨어의 복잡도는 마이크로프로세서 시뮬레이터를 사용하여 측정한다. 그러나 시뮬레이터를 사용한 복잡도 측정방법은 하드웨어를 트랜지스터 레벨과 같은 낮은 레벨에서 모델링하기 때문에 수행시간이 오래 걸리고, 단순히 정량적 측정치만을 제공한다. 본 논문에서는 소프트웨어의 최상위 레벨인 프로그램의 소스코드를 분석하고, 복잡도 매트릭을 생성하여 프로그램 전체에 대한 복잡도를 수식화하여 표현하는 방법을 제안한다. 또한 복잡도 매트릭을 함수 단위로 생성함으로써 연산이 집중되는 모듈에 대한 세분화된 정보를 제공할 수 있다. 제안한 알고리즘의 성능분석은 게이트 레벨 마이크로프로세서 시뮬레이터인 SimpleScalar와의 비교를 통해서 수행하였다. 분석을 위해 사용된 소프트웨어는 최신 비디오코덱인 H.264/AVC에서 사용되는 $4{\times}4$ 정수변환, 화면 내 예측, 화면 간 예측 모듈이다. 각각의 소프트웨어에 대하여 정량적으로 측정된 성능 분석을 위하여 입력된 각 모듈에 대한 실행 명령어의 수를 비교하였으며, 정확도는 SimpleScalar를 통하여 측정된 시뮬레이션 결과 대비 약 11.6%, 9.6%, 3.5%의 오차를 보였다.
최근 마이크로어레이 데이터를 기반으로 두 개의 샘플 그룹간에 유의한 발현 차이를 나타내는 생물학적 기능 그룹을 검출하기 위한 유전자 집합 분석(gene set analysis) 연구가 많은 주목을 받고 있다. 기존의 유의 유전자 검출 연구와는 달리, 유전자 집합 분석 연구는 유의한 유전자 집합과 이들의 기능적 특징을 함께 검출할 수 있다는 장점이 있다. 이러한 이유로 최근에는 PAGE, GSEA 등과 같은 다양한 통계적 방식의 유전자 집합 분석 방법들이 소개되고 있다. 특히, PAGE의 경우 두 샘플 그룹간의 유전자 발현 차이를 나타내는 스코어의 분포가 정규 분포임을 가정하는 모수적 접근 방식을 취하고 있다. 이러한 방법은 GSEA 등과 같은 비모수적 방식에 비해 계산량이 적고 성능이 비교적 우수한 장점이 있다. 하지만, PAGE에서 유전자 발현 차이를 정량화하기 위한 메트릭으로 사용하고 있는 AD(average difference)의 경우, 두 그룹간에 절대적 평균 발현 차이만을 고려하기 때문에 실제 유전자의 발현값 크기나 분산의 크기에 따른 상대적 중요성을 반영하지 못하는 문제가 있다. 본 논문에서는 이를 보완하기 위해 실제 유전자의 발현값 크기나 그룹 내 샘플들의 분산 정보 등을 스코어 계산에 함께 반영하는 WAD(weighted average difference), FC(Fisher's criterion), 그리고 Abs_SNR(Absolute value of signal-to-noise ratio)을 모수적 방식의 유전자 집합 분석에 적용하고 이에 따른 유의 유전자 집합 검출 결과를 실험을 통해 비교 분석하였다.
Objectives : This study was done to evaluate the effect of stopping drinking, using alcoholic liver disease questionnaire, Diagnosis System of Oriental Medicine (DSOM) and Health Related Quality of Life (HRQOL). Methods : 49 men who satisfied the requirement participated in this trial. They stopped drinking for 6 weeks. They were analyzed using DSOM, alcoholic liver disease questionnaire and SF-36. The data were classified by age (<47,$\geq$48) and alcoholic intake per day (<100g,$\geq$100g). For HRQOL, the SF-36v2 Health Survey was used and Quality Metric Health Outcomes Scoring Software 2.0 (QualityMetric, Lincoln, RI, USA) was applied for the analysis. Results : The alcoholic liver disease questionnaire had a partial correlation with DSOM. Generally stopping drinking decreased Heat (熱). Especially in the group drinking over 100g per day, the correlation was high. In the group over 48 years old, spleen (脾) was improved comparatively. In the group with low HRQOL (PCS<31.43, MCS<23.33) deficiency (虛) was improved. Conclusions : We found that stopping drinking can improve pathogenic factors of alcoholic liver disease and the alcoholic liver disease questionnaire be a useful diagnostic method on alcoholic liver disease by comparison with DSOM.
디지털 저작권 관리는 각종 디지털 콘텐츠를 불법복제로부터 보호하고, 적법한 사용자만이 콘텐츠를 사용하게 하며, 사용에 대한 과금을 통해 저작권자의 권리와 이익을 보호하는 시스템이며 콘텐츠의 자유로운 복제는 허용하되 불법 사용은 철저히 막는 것이 목적이며 이식성 품질 평가는 디지털 저작권 관리 S/W의 품질 향상을 유도할 수 있는 기술로서 국제 표준을 수용하는 전략기술 개발을 통해 객관성과 활용도를 높일 수 있다. 본 연구에서는 디지털 저작권 관리 S/W의 이식성 품질을 평가하기 위해 시험 메트릭을 제안하였다. 또한, 품질을 측정하고 그 결과를 적절한 기준에 따라 판정하는 방법에 대해 연구를 수행하고 평가 사례를 제시하여 평가 방법을 명확히 제시하였다.
온톨로지 모듈화에 대한 필요성이 증가하고 있으며 이에 따라 다양한 방법으로 온톨로지를 모듈화하려는 시도들이 이루어져 왔다. 그러나 모듈화 과정을 통하여 생성된 온톨로지 모듈의 품질과 모듈화 일치성을 평가할 수 있는 공통된 기준인 평가 메트릭에 대한 연구가 부족한 실정이다. 본 연구에서는 소프트웨어 메트릭 이론을 바탕으로 하여 온톨로지에 적합한 모듈 응집도와 결합도 메트릭을 제안한다. 새로이 제안하는 메트릭은 기존의 온톨로지 메트릭과 상이하게 온톨로지 모듈을 적용 대상으로 하며 모듈의 클래스가 다른 클래스와 형성하는 관계의 유형을 세분화시킴으로써 관계 유형에 따른 영향도를 각각 반영할 수 있도록 하였다. 또한 제안한 메트릭의 검증을 위하여 메트릭 검증 프레임워크를 이용하여 이론적으로 타당성을 검증하고 웹 상의 온톨로지를 모듈화하여 적용하는 실증적 실험을 하였다. 본 연구에서 제안하는 온톨로지 모듈 응집도와 결합도 메트릭은 온톨로지 엔지니어들이 온톨로지 모듈과 모듈화 기법을 선택하여 사용하는 기준으로 활용할 수 있을 것이다.
인터넷 사용이 대중화되면서 개인이 정보의 또는 검색할 주제에 따라 원하는 정보에 쉽게 접근할 수 있다. 이때 다양한 구조를 갖는 자료들의 속성을 잘 나타내는 메타데이터를 이용하면 검색의도에 보다 정확하게 부합하는 검색 결과를 얻을 수 있어 다양한 연구가 지속되고 있다. 본 연구는 소그룹의 사용자들이 공동으로 관심 있는 웹 콘텐츠의 즐겨 찾기를 공동으로 유지 관리하는 용도로 다차원 벡터형 태그를 제안한다. 제안하는 벡터형 태그는 정보 유용성을 나타내는 색인을 벡터방식으로 기술하고 이것을 활용해 정보의 분류 관리 재활용의 효율을 높이는 표현법이다. 벡터방식 태깅은 대상 키워드에 사용자들이 두 개 이상의 요소에 대한 우선순위를 부여하고 벡터 방식으로 표현한다. 이 때 벡터의 기본이 되는 벡터공간은 정보생성시간, 선호순위 등으로 구성한다. 벡터성분으로 산출할 수 있는 벡터크기가 정보의 유용성을 나타내며 순위측정의 기준이 된다. 제안방식에 의한 순위측정은 단순한 링크구조에 의해 측정된 순위와 비교하였을 때, 사용자의 검색의도에 부합하는 순위 정보를 제공하고 있다.
역 사회공학 기반 스팸공격은 공격자가 직접적인 공격을 수행하는 것이 아니라 피해자가 문제 있는 사이트 주소, 문자, 이메일 수신 및 친구 수락 등을 통해 유도하기 때문에 온라인 소셜 네트워크에서 활성화되기 쉽다. 스팸 탐지 관련 기존 연구들은 소셜 네트워크 특성을 반영하지 않은 채, 관리자의 수동적인 판단 및 라벨링을 바탕으로 스팸을 정상 데이터와 구분하는 단계에 머물러있다. 본 논문에서는 소셜 네트워크 데이터 중 하나인 Twitter spam데이터 셋을 실제로 분석하고 소셜 네트워크에서 다양한 속성들을 반영하여 정상 (ham)과 비정상 (spam)을 구분할 수 있는 탐지 메트릭을 제안한다. 또한, 관리자의 관여 없이도 실시간 및 점진적으로 스팸의 특성을 학습하여 새로운 스팸에 대해서도 탐지할 수 있는 비지도 학습 기법(unsupervised scheme)을 제안한다. 실험 결과, 제안하는 기법은 90% 이상의 정확도로 정상과 스팸을 구별했고 실시간 및 점진적 학습 결과도 정확함을 보였다.
본 논문은 Rapidly-exploring Random Tree(RRT) 확장 기법을 이용하여 Stateflow 모델 기반의 블랙박스 테스트 케이스 자동 생성 방법을 제안한다. 복잡한 시스템의 경로 계획 문제를 효율적으로 해결하는 방법으로 널리 사용되고 있는RRT기법은 테스트 케이스 생성에서도 좋은 성능을 보이고 있으나, 테스트 케이스 생성에 있어서 중요한 부분을 차지하는 테스트 커버리지를 고려하고 있지 않다. 제안하는 확장 기법은 테스트 커버리지를 향상시키기 위하여 테스트 목표 달성 율의 개념을 RRT 확장에 도입하여 테스트 목표를 더 달성할 수 있는 방향으로 RRT 확장을 유도 한다. 이를 위해서 테스트 목표 달성 율을 고려한 RRT 거리 함수와 RRT 무작위 노드 생성 방법, 그리고 변형된 RRT 확장 알고리즘을 제안한다. 제안된 기법의 유용성은 실제 자동차에서 사용되는 제어 ECU들의 Stateflow 모델을 이용한 실험을 통해 기존 RRT를 이용한 테스트 케이스 생성 기법과의 성능을 비교를 통해 보인다.
최근의 소프트웨어는 인터페이스에 대한 사용자의 직관적인 이해를 돕기 위해, 시각적으로 정보를 표현하는 그래픽 사용자 인터페이스(Graphical User Interface)를 사용한다. 잘 디자인된 인터페이스는 사용자에게 정보를 효율적으로 전달하나, 그렇지 않은 경우는 보기에 불편하고 난해하다. 시각적 정보가 효율적으로 사람에게 전달되기 위해서는, 사용자의 시각적 관심이 이미지의 중요한 영역에 있도록 해야 한다. 이 논문은 사람의 시각체계 내 탐색(visual search)를 고려하여 Metro-Style GUI를 시각적으로 향상시키는 방법을 소개한다. 이 방법은 Metro-Style GUI 버튼의 공간적 매핑과 색 매핑의 두 단계로 구성되어 있다. 또한 Metro-Style GUI의 효용성을 정의하고, 이를 최적화하는 알고리즘을 함께 제안한다. 결과에서는 우리의 방법을 적용하여 Metro-Style의 GUI를 시각적으로 향상시킨 예시를 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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