산업용 소프트웨어의 유혈은 크게 패키지형, 내장형, 시스템형으로 구분할 수 있다. 패키지형 소프트웨어는 산업용 ERP를 의미하며, 내장형 소프트웨어는 산업용 기기에 내장되어 사용되고, 시스템형은 제조 및 생산 시스템의 전반적인 제어를 위한 소프트웨어이다. 본 논문에서는 산업용 내장형 소프트웨어를 대상으로 하여 품질시험 및 평가를 수행할 수 있는 평가모듈의 개발에 관해 기술하였다. 평가모듈의 객관성 및 타당성을 제고하기 위해서는 국제표준을 기반으로 한 체계 구축이 필수적이다. 관련된 국제표준으로는 소프트웨어 제품의 요구사항 및 평가에 관한 표준인 ISO/IEC 12119와 9126이 있으며, 평가모듈의 구성 형식을 규정하고 있는 IS0/IEC 14598-6이 있다. 이러한 표준들을 기반으로 하여 산업용 내장형 소프트웨어의 품질 요구사항을 추출하고 품질 요구의 만족 수준을 평가할 수 있는 평가모듈을 구축하였다.
오늘날 급속한 패키지 소프트웨어 제품의 증가 추세에 따라서, 소프트웨어 제품에 대한 품질 시험 요구 또한 증가하였다. 소프트웨어 제품 시험 시 중요한 요소는 무엇을 시험할지 기준이 되는 메트릭의 선정이다. 본 연구에서는 패키지 소프트웨어 종류를 특성 벡터들로 표현하여 메트릭들과의 연관 관계를 확률로서 세밀하게 표현한다. 특성 벡터란 소프트웨어의 형식 분류 지시자라고 할 수 있으며 특정한 패키지 소프트웨어가 다른 것들과 어떻게 구별되는지 나타낼 수 있다. 분류된 각각의 소프트웨어 형식별로 메트릭을 선정하기 위해서 과거 시험 데이타를 분석하여 활용한다. 베이지언망이 과거 데이타 분석에 이용되며 특성 벡터와 메트릭 간의 의존 관계 네트워크를 구축한다. 구축된 베이지언망은 새로운 패키지 소프트웨어 시험 작업에 적절한 메트릭을 찾아내는데 활용된다.
In this paper, we characterize some semi-invariant submanifolds of codimension 3 with almost contact metric structure (${\phi}$, ${\xi}$, g) satisfying 𝔏ξ∇ = 0 in a nonflat complex space form, where ${\nabla}$ denotes the Riemannian connection induced on the submanifold, and 𝔏ξ is the operator of the Lie derivative with respect to the structure vector field ${\xi}$.
소프트웨어 메트릭스는 개발 과정을 평가하고, 소프트웨어 개발 노력을 측정하며 소프트웨어의 질을 효과적으로 제어할 수 있도록 한다. 더욱이 현재와 같이 재사용성이 강조되고 있는 상황에서는 재사용성을 평가하는데 중요한 역할을 하는 응집도와 결합도에 대한 연구가 반드시 필요하다고 할 수 있다. 캡슐화, 상속, 다형성과 같은 개념을 이용하는 객체 지향 방법론은 기존의 절차적 방법론과는 다른 메트릭스를 요구하는데, 이에 대한 연구가 현재 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 객체 지향 시스템의 응집도와 결합도를 측정하는 메트릭스를 제안하고, 이를 Weyuker와 Briand의 복잡도 성질을 이용하여 평가하였다. 그리고 C++로 작성된 소프트웨어에 실제 적용하여 응집도와 결합도를 추출하였다.
Many metric-based classification models have been proposed to predict fault-proneness of software module. This paper presents two prediction models using Bayesian classifier which is one of the most popular modern classification algorithms. Bayesian model based on Bayesian probability theory can be a promising technique for software quality prediction. This is due to the ability to represent uncertainty using probabilities and the ability to partly incorporate expert's knowledge into training data. The two models, Na$\ddot{i}$veBayes(NB) and Bayesian Belief Network(BBN), are constructed and dimensionality reduction of training data and test data are performed before model evaluation. Prediction accuracy of the model is evaluated using two prediction error measures, Type I error and Type II error, and compared with well-known prediction models, backpropagation neural network model and support vector machine model. The results show that the prediction performance of BBN model is slightly better than that of NB. For the data set with ambiguity, although the BBN model's prediction accuracy is not as good as the compared models, it achieves better performance than the compared models for the data set without ambiguity.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제18권7호
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pp.1795-1816
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2024
A Software-Defined Wireless Sensor Networks (SDWSNs) architecture is firstly proposed to address the issues of inflexible architecture strategies and low scalability of traditional WSNs in this article. The SDWSNs architecture involves the design of a software-defined sensor network model and a customized controller architecture, along with an analysis of the functionalities of each management module within the controller architecture. Secondly, to tackle limited energy problem of sensor nodes, a network coding opportunistic routing method (SDN-COR) is presented based on SDWSNs. This method incorporates considerations of coding opportunities, vertical distance, and remaining energy of nodes to design a metric for encoding opportunistic routing. By combining opportunistic forwarding mechanisms, candidate forwarding sets are selected and sorted based on priority to prioritize data transmission by higher-priority nodes. Simulation results indicate that, comparing with conventional methods, this approach achieves reduction in energy consumption by an average of 21.5%, improves network throughput by 24%, and extends network lifetime by 20%.
최근 소프트웨어 품질평가 및 인종에 대한 인식의 제고와 더붙어 소프트웨어 개발 기업에서 품질투자를 통한 고품질 확보의 중요성에 대한 인식이 증대되고 있다. 그러나 실질적으로 어느 정도 수준에서 품질투자가 이루어져야 하는지, 품질투자를 통해 실질적으로 소프트웨어 품질 개선의 검증이 이루어지지 않음으로 해서 품질투자를 통한 품질개선을 원하는 기업들이 정확한 방향을 설정하지 못하고 있는 문제가 발생 하고 있다. 본 연구에서는 국제표준인 ISO/IEC 9126과 소프트웨어 시험에 관한 지침인 ISO/IEC 12119를 기반으로 메트릭을 구축하였으며 소프트웨어 시험사례를 통해 축적된 결함 데이터를 분석, 결과를 도출하고 미들웨어 소프트웨어의 품질 평가 사례를 조사/분석하여 품질수준과 결함 수준을 분석하고 개발 과정 에서 취약한 부분을 도출하여 대처 방안을 검토하였다. 본 연구를 통해 미들웨어 소프트웨어의 품질향상을 유도하고 양적/질적인 수요를 충족할 수 있다고 본다.
실행코드만으로 소프트웨어 간의 유사성을 비교하거나 표절을 검사하기 위해 소프트웨어만의 고유한 특징인 소프트웨어 버스마크를 이용한다. 일반적으로 소프트웨어 버스마크는 추출 방법에 따라 정적 버스마크와 동적 버스마크로 구분되고, 추출된 방법에 따라 장단점이 뚜렷하게 나타난다. 본 논문에서는 동적 분석을 이용하여 API 시퀀스 버스마크를 추출하고 실행코드 간의 유사성 검사에 이용하는 방법을 제안한다. 제안하는 동적 시퀀스 버스마크는 프로그램이 실행되는 과정에서 호출되는 모든 API 함수 및 시스템 호출을 포함하는 기존의 방법과는 다르게 실행코드 내에 정의되어 있는 API 함수만으로 구성된 API 시퀀스를 이용한다. 추출된 동적 버스마크는 프로그램의 시작에서 종료까지 호출되는 API 시퀀스이며 이를 효율적으로 비교하기 위해 서열정렬 알고리즘을 활용한 유사성 척도를 사용한다. 여러 오픈소스 소프트웨어를 비교하여 버스마크의 신뢰성과 강인성을 검증하였다. 제안하는 동적 API 시퀀스 버스마크는 실행코드의 유사성 검사에 용이하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
오늘날 소프트웨어가 중심이 죄는 의료기기의 폭발적 증가로 인해 의료용 소프트웨어는 의료 서비스의 경쟁력 확보를 위한 중요한 수단이 되고 있으며 의료 서비스의 품질이 의료기기뿐만 아니라 의료용 소프트웨어의 품질에 지대한 영향을 받게 되었다. 그러나 의료용 소프트웨어의 품질에 관한 국내의 관련 연구ㆍ개발이 아직 미흡한 실정이며 의료용 소프트웨어의 품질저하로 인한 의료 서비스의 질적 저하를 유발할 수 있는 문제점이 발생할 수 있다. 따라서, 의료기기의 발전과 아울러 의료용 소프트웨어의 품질 향상을 통해 의료 서비스의 질적 수준을 제고할 필요가 있다. 따라서, 본 논문에서는 ISO/IEC 12119를 기반으로 의료용 소프트웨어를 시험하여 결과론 산출할 수 있는 시험모듈과 품질검사표를 개발하여 의료용 소프트웨어 시험에 적용할 수 있도록 하였다.
임베디드 소프트웨어 분야에서는 최적화와 재사용 기술이 상품의 가치를 좌우하는 핵심 요소기술로 간주되고 있다. 최적화와 재사용 기술의 대표적인 형태가 프레임워크 기술이다. 프레임워크를 기반으로 소프트웨어를 개발할 경우, 소프트웨어의 개발 생산성 뿐만 아니라 재사용성의 효과를 향상시킬 수 있다. 그러나 현재 임베디드 소프트웨어 개발에 있어서는 프레임워크를 적용한 개발 형태가 매우 미흡한 상태이다. 뿐만 아니라 임베디드 소프트웨어 개발을 위한 프레임워크의 개발 또한 시작 단계에 불과해서 개발되는 프레임워크가 과연 기대하는 만큼의 재사용성의 효과를 가져올 수 있는지에 대한 의문점이 존재하게 된다. 본 연구에서는 선행 연구로 임베디드 소프트웨어의 재사용성 향상을 위해 설계한 프레임워크의 재사용성을 측정하기 위한 도구로 재사용성 측정 메트릭을 제안한다. 제안한 메트릭을 실제 설계 사례에 적용한 결과 기존의 설계 방식에 비해 프레임워크 기반의 설계가재사용성을 보다 향상시키는 결과를 도출할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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