프로젝트 진행중에 발견하지 못한 결함이 소프트웨어 개발 완료 후 유지보수 단계에서 발견되는 경우가 많이 있다. 유지보수 단계에서 결함의 발생 빈도가 높을수록 비용은 증가하고 품질은 저하되며 고객의 신뢰성을 떨어뜨린다. 결함은 조직에서 발생에 대한 원인 분석 및 프로세스 개선이 지속적으로 이루어지지 않으면 감소하지 않는다. 본 논문에서는 파레토 법칙에 따라 결함은 이미 발생된 유형이 반복되어 전체 결함 유형의 대부분을 차지한다는 점에 감안하여 DTS를 구현하였다. DTS는 유지보수 단계에서 과거에 발생했던 결함 유형의 이력을 바탕으로 결함의 원인을 추적하여 개발자, 운영자 및 유지보수 담당자에게 개선을 위한 근본 데이터를 제공함으로써 같은 유형의 결함이 반복적으로 발생하지 않도록 최대한 지원해 준다. DTS의 기본 활동은 프로그램의 결함유형 분석 및 측정 지표를 제공하고, 프로그램별 결함 유형을 집계한다. 이렇게 측정된 결함의 유형 사례를 해당 업무 팀에서 확인함으로써 지속적으로 결함을 개선할 수 있도록 지원한다. W사의 프로그램 형상관리 시스템에서 DTS를 구현하고 적용한 결과 약 65%정도의 결함이 개선되었다.
TFT-LCD 생산 과정에서 발생하는 결함을 정확하게 분류하여 결함 유형에 따라 폐기, 사용가능 등의 의사결정을 적절하게 내리는 것은 수율 증가 및 생산성 향상에 필수적인 요소이다. 본 논문에서는 TFT-LCD 생산 라인에서 획득한 결함 영상에 대하여 명암도 분포(intensity distribution) 및 결함 영상의 형태 특징(shape feature)을 분석하여 효과적으로 필름 결함 유형을 분류하는 기법을 제시한다. 본 연구에서는 먼저 필름 결함 영상을 결함 영역과 결함이 아닌 배경 영역으로 이진화하고, 결함 영역에서 결함의 선형성(linearity), 명암도 분포를 고려한 형태 특징 등의 여러 가지 특징을 분석하여 기준 영상(referential image) 데이터베이스를 구축하였으며, 분류하고자 하는 결함 영상과 데이터베이스에 저장된 기준 영상과의 매칭 비용 함수(matching cost function)를 정의하여 적절히 매칭시킴으로써 결함의 유형을 결정하였다. 제시한 기법의 성능을 검증하기 위하여 실제 TFT-LCD 생산 라인에서 획득한 결함 영상들을 대상으로 분류 실험을 수행하였으며, 실험 결과 생산 라인에서 이용할 수 있을 정도의 상당한 수준의 분류 정확도를 달성하였음을 보여주었다.
최신 항공기에는 항공기의 건전성을 확인하기 위한 진동데이터 수집 장비가 장착되는 경우가 많다. 이러한 장비를 통해 수집되는 진동 데이터의 분석은 항공기 설계에 정통한 전문가에 의존하는 것이 일반적이며, 설계 분석을 통해 일반 사용자를 위한 대표적이고 객관적인 결함식별 기준을 제시하는 것은 쉽지 않다. 본 논문에서 우리는 기존의 항공기 설계분석 방법이 아닌, 운용 중 수집되는 방대한 양의 진동 데이터에 주성분 분석을 적용하는 방식으로 기동 및 결함유형 식별이 가능한지를 확인하였다. 이를 위해 국내 육군에서 실운용중인 항공기의 진동 데이터를 실측하여 기동 및 결함 유형별로 분류하였고, 분류된 데이터에 주성분 분석 기법을 적용하였다. 그 결과 설계 분석을 하지 않고도 운용 데이터 분석만을 통하여 일반 사용자들을 위한 기동/결함유형 식별 도구의 개발이 가능함이 확인되었다.
본 논문에서는 TFT-LCD에 사용되는 편광 필름(polarized film)의 제작 과정 중 최종 단계에서 수행되는 필름의 결함 검출 및 결함 유형을 판정하기 위한 필름 결함 검출 시스템(Film Defect Inspection System: FDIS)을 설계하고 이를 구현하였다. 제안한 시스템은 영상 세그멘테이션 기법을 이용하여 편광 필름 영상으로부터 결함을 검출하였고, 검출된 결함의 영상을 분석하여 결함 유형을 판정할 수 있도록 설계되었다. 결함 유형의 판정은 결함 영역의 형태적 특성 및 질감(texture) 등의 특징을 추출하여 템플리트(template) 데이타베이스에 저장된 기준(reference) 결함 영상과 비교함으로써 수행된다. FDIS를 이용한 실험 결과, 테스트 영상에서 모든 결함 영역을 빠른 시간 안에 (평균 0.64초), 정확히 검출하였으며(Precision 1.0, Recall 1.0), 결함 유형을 판정하는 실험에서도 평균 Precision 0.96, Recall 0.95로 정확도가 매우 높은 것을 관찰할 수 있었다. 또한 회전 변형을 적용한 경우의 결함 유형 검출 실험에서도 평균 Precision 0.95, Recall 0.89로 제안한 기법이 회전 변환에 대하여 견고함을 보여 주었다.
최근 소프트웨어의 결함을 탐지할 수 있는 다양한 종류의 동적분석 도구가 점점 더 많이 활용되고 있다. 하지만 업계에서 실제로 발생하는 결함에 대한 조사는 지금까지 거의 없었다. 본 논문에서는 C/C++, 자바 프로그램에서 결함을 찾아내는 툴인 CodeSonar가 찾아낸 결과를 분석하고자 한다. 분석결과 동남권 지역에서 가장 많이 발생하는 결함들을 다양한 방법으로 제시한다.
최근 소프트웨어 산업에서 소프트웨어 품질이 화두가 되고 있으며 소프트웨어 제품 개발 시 소프트웨어 품질 및 시험 개념을 적용하지 않으면 소프트웨어 시장에서 외면될 가망성이 높아지고 있다. 그로 인해 TTA SW 시험인증 센터에서 소프트웨어 품질을 높이기 위해 GS 시험인증을 서비스 하고 있다. 소프트웨어 시험을 통한 결함 분석을 통해 소프트웨어 제품 개발 시 개발 프로세스에 반영하고 개발자가 소프트웨어 제품을 구현 시 결함에 대한 분석정보를 활용할 수 있도록 소프트웨어 품질특성 중 결함이 많이 발생하는 부분에 결함 유형을 정의하고 사전에 방지할 수 있는 해결방법을 제시한다.
오늘날 대다수의 안전필수 시스템들(Safety-Critical Systems)에는 컴퓨터, 전기 및 전자 부품이나 장치들에 소프트웨어를 칩에 내장하거나 제어용 소프트웨어 시스템이 탑재되어 구축되고 있다. 이에 따라, 컴퓨터 소프트웨어를 내장하였거나 탑재한 시스템들의 안전성을 평가하기 위한 여러 가지의 결함 분석 기법들이 제안되어져 오고 있다. 이러한 소프트웨어 결함 분석 기법들은 전통적으로는 하나의 안전필수 시스템을 분석하는데 단지 하나의 방법으로만 분석해 왔으나, 시스템의 종류와 특성이 다양해지면서 그 시스템에 가장 알맞은 결함 분석 기법이 동원되어야 함은 필수적이다. 본 연구에서는, 안전필수 시스템에서 소프트웨어의 크기가 비교적 작고, 안전성과 관련한 시스템 제어 반응 시간이 특별히 민감하지 않는 소프트웨어의 안전성을 평가하는 방법으로 결함트리 분석(FTA)과 소프트웨어 고장 유형 및 영향 분석(FMEA)을 결합한 시스템 결함 분석 방법을 제안하고 유비쿼터스 헬스케어 시스템을 이용하여 사례연구를 수행하고자 한다.
사파이어 단결정 웨이퍼는 제조과정에서 결정 성장 조건 및 기계적 연마에 의하여 내부적인 결함이 발생할 수 있다. 사파이어 단결정은 일반적으로 LED용 기판 재료로 사용되며, 내부결함이 발생 시 기판 위의 GaN 등 layer의 결함도 함께 증가하므로 기판의 결함을 줄이는 과정이 중요한 이슈이다. 이 과정에 X-선 토포그래피는 단결정의 내부 결함을 모니터링 하는데 있어서 매우 유용한 방법이다. 이에 본 연구에서는 사파이어 단결정 웨이퍼에 내재하는 결함 형태를 X-선 Lang 토포그래피 방법(X-ray Lang Topography)으로 이미징하여 관찰, 분석하였다. Lang 토포그래피 방법은 X-선 투과법으로 넓은 부분을 우수한 강도와 분해능으로 내부 결함을 관찰할 수 있는 장점을 지니고 있다. X-선 source는 Mo $k{\alpha}$ 1을 사용하였으며, 시료는 c-plane 사파이어 웨이퍼를 사용하였다. 사파이어 웨이퍼의 (110), (102) 회절면의 X-선 토포그래피 이미지를 통해 전위 결함의 유형에 따른 이미지 패턴의 형성 메커니즘에 대해 연구하였고, 측정 회절면과 두께, 표면 데미지에 따른 전위 결함 이미지의 변화를 확인하였다. X-선 토포그래피 이미지를 통해 단결정 c-plane 사파이어 웨이퍼의 전위 결함의 형성 메카니즘 연구와 유형별 이미지와 회절면, 두께, 표면 데미지에 따른 이미지 변화 등을 확인하였다.
본 논문에서는 유도 전동기의 기계적 결함을 진단하기 위해 진동신호와 질감 분석을 이용한 알고리즘을 제안한다. 영상화된 결함 신호가 갖는 무늬, 색상 대비의 특징을 분석하고, 그레이레벨 동시발생행렬(Gray-Level Co-occurrence Model, GLCM)을통해 세 가지 질감특징을추출한다. 추출된 세 가지질감 특징을 RBF(Radial Basis Function) 커널 함수를 사용하는 다중레벨 서포터 벡터 머신(Multi-Level Support Vector Machine, MLSVM)의 입력으로 사용하여 결함 유형을 분류한다. 결함 유형을 분류하는 최적의 MLSVM을 위한 RBF 커널 함수의 매개변수를 찾기 위해 매개변수 값을 0.3부터 1.0으로 바꿔가며 분류성능을 평가한 결과, 결함 유형별로 0.3에서 0.6사이의 매개변수 값에서 100%에 가까운 분류 정확성을 보였다. 또한 15dB, 20dB의 잡음이 첨가된 진동신호를 이용한 실험에서도 평균 98%이상의 높은 분류 정확성을 보였다.
선로의 레일은 재료적인 특성과 현장의 많은 주변 요소에 의한 불확실성이 매우 높은 시스템으로 결함의 위험이 상존한다. 결함 발생과 조치에 따라 영업손실로 이어지므로 레일 결함 발생과 동시에 적절한 조치가 요구된다. 따라서 레일결함 발생 시 레일교환시기를 파악하는 것이 선로관리비용을 줄일 수 있으며 레일교환에 대한 신속한 판단을 위함 관리기준을 정립하는 것이 요구된다. 현재 국내에서 고속선의 경우 관리 기준이 있으나, 일반철도는 없는 실정이다. 본 연구는 차후 일반철도 180km/h 속도상승을 계획하고 있는 현 시점에 국외 관리기준을 분석하여 결함관리기준을 정립에 기여하고자 한다. 국내의 경우, 2004. 4. 1 프랑스 기술을 전수받아 개통한 고속선은 프랑스 레일관리기준을 적용한 "레일손상 등급별 관리기준"을 제정하여 레일관리를 시행하고 있다. 국외의 경우, INNOTRACK프로젝트 안에서 관련된 다른 IM(Infrastructure Managers, 사회기반시설 관리자들)에게 최근의 활동과 변화의 이해를 제공하기 위해서, 선택된 결함들의 최소조치들의 조사가 Network Rail, OBB, Prorail, Banverket 그리고 DB에서 수행되고 있으며 UIC 지침에도 포함되고 있다. 모든 최소조치 원칙은 초음파나 육안에 의해 발견된 길이나 초음파 또는 와류탐상기(eddy current system)를 이용한 깊이에 대한 제한(limits)을 준다. 또한 침목과 이음매 또는 용접부에 관한 위치에 관한 결함의 제한이 있다. 명시된 기간은 즉각적일 수도 있으며, 보통 속도 제한이나 비상 죔쇠(Clamps)같은 경감시키는 수단에 적용될 수 있으며, 또는 더 긴 기간이 될 수도 있다. 더 긴 기간들은 수리나 레일 교체를 통하여 선로로부터 결함이 제거되어야 하는 최대의 시간이다. 본 연구에서는 Transverse Breaks, Squats, Head Checks 3가지 결함 유형에 대해 각 국에서 사용하는 최소 조치를 비교하여 분석하였다. 분석결과, 유럽에서는 레일결함에 대하여 깊이 있는 연구를 통하여 관리기준을 정하여 관리하고 있으며 이에 따라 상세하고 구체적인 레일 관리가 가능하므로 효율적이며 안전성이 제고되는 것으로 판단된다. 차후 일반철도의 180km/h 속도상승을 계획하고 있는 현 시점에서 국내철도 일반선 여건에 적합한 레일결함관리기준을 정립하기 위한 추가적인 연구가 필요할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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