소프트웨어 개발 프로젝트의 15%는 시작하기도 전에 종결되며, 66%의 프로젝트는 실패로 간주되고 있다. 또한 평균적으로, 완료된 프로젝트의 43%가 비용을 초과하는 것으로 나타났다. 실제로 2002년도 미국에서 소프트웨어 프로젝트의 투자 실패로 인한 손실은 비용의 초과로 생긴 170억 달러를 포함해 총 손실 금액이 380억 달러인 것으로 추정하고 있다. 이러한 문제점을 해결하고자 하는 여러 시도 중에 하나가 ISBSG(International Software Benchmarking Standard Group, 2004)으로, 소프트웨어 프로젝트 관련 데이터를 국제적으로 수집하여 위와 같은 문제의 원인을 밝히고자 노력하고 있다. 본 연구는 ISBSG에서 수집한 데이터를 이용해 소프트웨어 시스템과 관련된 요인 중에서 기능성 품질, 문서화품질, 훈련정도, 소프트웨어크기, 전체결함수, 사업요구사항충족, 사용편리성, 목표달성이라는 6개 변수 간의 연관성을 분석하였다. 분석대상 프로젝트는 49개이고, 분석 방법으로는 SURE(Seemingly Unrelated REgression)를 사용하였다. 분석 결과 소프트웨어 기능성품질은 사업요구사항충족, 사용편리성과 정의 관계를 가지며, 사용편리성은 사업요구사항충족과 정의 관계를 가지는 것으로 밝혀졌다. 또한 사업요구사항충족은 목표달성과 정의 관계를 가지고 있다.
자연어로 작성되는 소프트웨어 요구사항은 이해관계자가 바라보는 관점에 따라 의미가 달라질 수 있다. 품질 속성 기반으로 아키텍처 설계시에 품질 속성별로 적합한 설계 전술(Tactic)을 선택해야 효율적인 설계가 가능해 품질 속성 요구사항의 정확한 분류가 필요하다. 이에 따라 고비용 작업인 요구사항 분류에 관한 자연어처리 모델이 많이 연구되고 있지만, 품질 속성 데이터셋(dataset)의 불균형을 처리해 분류 성능을 개선하는 주제는 많이 다루고 있지 않다. 본 연구에서는 먼저 실험을 통해 분류 모델이 한국어 요구사항 데이터셋을 자동으로 분류할 수 있음을 보인다. 이 결과를 바탕으로 EDA(Easy Data Augmentation) 기법을 통한 데이터 증강과 언더샘플링(undersampling) 전략으로 품질 속성 데이터셋의 불균형을 개선할 수 있음을 설명하고 요구사항의 카테고리 분류에 효과가 있음을 보인다. 실험 결과 F1 점수(F1-Score) 기준으로 최대 5.24%p 향상되어 불균형 데이터 처리 기법이 분류 모델의 한국어 요구사항 분류에 도움이 됨을 확인할 수 있다. 또한, EDA의 세부 실험을 통해 분류 성능 개선에 도움이 되는 데이터 증강 연산에 관해 설명한다.
최근의 기계 학습 연구에서는 데이터의 품질 및 완전성을 고려하기 위해 요구 공학 관점에서 데이터에 대한 비기능적 요구사항 도출이 제안되고 있으며, 특히 기계 학습에서의 데이터 요구사항을 요구 공학자들이 정의하였다. 본 연구에서는 데이터 전처리 이전에 데이터를 수집하고 저장하는 데이터 수집(DAQ) 단계에서 데이터 요구사항을 도출하였다. 이를 통해 기존 DAQ 시스템에서 필요로 하는 모든 데이터 요구사항과 이를 만족시키는 태스크(기능)의 유무, 그리고 요구사항과 기능 간의 관계를 표현할 수 있다. 또한 추출된 요구사항을 체계적으로 표현하고, 그 관계를 정의할 수 있어 소프트웨어 설계 문서의 작성이 가능하고 소프트웨어 설계 및 유지 보수 측면에서 체계적인 접근 및 방향성을 설정할 수 있다. 본 연구에서는 기존 DAQ 시스템 사례를 이용하여 요구 공학적 접근을 위한 시나리오와 유스 케이스(Use case)를 작성하고, 이를 기반으로 사례별 데이터 요구사항을 추출하고 목표 모델링을 통해 요구사항, 기능, 목표 간의 관계를 도식화한다. 연구 결과를 통해 요구 공학을 이용한 DAQ 시스템에서 시스템이 필요로 하는 비기능적 요구사항, 특히 데이터의 요구사항을 추출할 수 있었다.
본 연구는 국내 유통 전자출판물의 납본 및 수집을 위한 데이터의 속성과 속성값의 표준화 방안과 정책 및 제도적 고려사항을 제시하고자 하였다. 연구 결과, 필수 및 선택 속성은 총 21개가 도출되었으며, 이는 국립중앙도서관 납본 및 수집 업무 담당자들의 설문조사 및 FGI 결과를 바탕으로 선정되었다. 데이터 품질 검증 과정에서 추가적으로 필요한 속성이 발견되어, 전자책, 오디오북, 웹툰, 웹소설 등 자료유형별로 필수 및 선택 속성을 구체화하였다. 속성값의 표준화는 ISO 8601 규칙에 따른 날짜 및 시간의 표기, 파일 형식과 성인 여부 등 제한된 범위의 속성값의 명확한 지정, 제목과 관련된 정보의 상세한 기술 등을 포함하였다. 정책 및 제도적 고려사항은 표준화된 메타데이터 요구사항의 확립, 지속적인 데이터 품질 관리 및 모니터링 체계의 구축의 필요성을 제시하였다.
최근 보안용 소프트웨어에 대한 결함사항이 증대됨에 따라, 관련 서비스 즉, 보안용 소프트웨어 품질을 평가하고 개선하기 위한 기술이 집중적으로 요구되며 품질평가 방안에 대한 연구와 시험기술 개발이 요구된다. 따라서 본 연구에서는 보안용 소프트웨어의 기능성과 일반적 요구사항의 시험 인증 사례를 통해 수집데이터를 근거로 필수적으로 확보해야 할 품질 수준을 정의하고 품질수준을 도출과 결함의 유형 분석을 통하여 기능성 개발단계 상의 취약부분을 도출함으로써 품질향상을 최적화하고자 한다.
최근 기업의 각 업무가 정보화되면서 부문별, 업무별 정보시스템의 데이터 간에 심각한 중복성과 불일치성의 문제가 대두되면서 데이터 품질관리에 관심이 집중되고 있다. 본 연구는 실제로 데이터품질 관리 프로세스 개선을 통해 데이터 품질이 향상된 기업의 사례를 통하여 프로젝트 수행 과정에서의 주요 이슈와 위험요인을 살펴보고 그 해결방안을 제시함으로써 데이터 품질 향상을 위해 노력하는 타 기업들에게 도움을 주고자 하였다. 또한, 개선된 데이터 품질 관리 프로세스에 대한 다차원적인 평가로서 데이터 품질, 생산성, 고객만족도, 조직 및 문화의 측면에서 정성적이고 정량적인 지표를 통한 개선효과를 살펴보고 평가함으로써 제안된 프로세스에 의해 품질수준이 향상되었음을 검증하였고 평가 분석을 통한 시사점을 도출하였다.
데이터품질 속성으로는 ISO/IEC 기관 및 국내/외 여러 기관에서 제시한 속성이 존재하지만, 이러한 기준 및 가이드를 현실적으로 조직에 적용하기에는 시간과 비용이 상당히 소요된다. 따라서 조직환경의 제약사항이 존재하여도 적용 가능한 데이터품질 평가속성의 정의가 필요하다. 이 연구의 목적은 고객의 요구사항 기반하에 프로세스를 체계적으로 관리하고, 정량적으로 데이터를 평가하기 위한 데이터품질 평가속성과 우선순위 도출에 관한 연구이다. 본 연구에서는 데이터품질 표준(DQC-M)을 매개체로 RGT 기법을 사용하여 데이터품질 속성의 고객 인지구조(Construct)를 도출하고, 도출된 Construct 간의 상관분석을 수행하여 AHP기법으로 평가속성의 가중치 및 우선순위를 선별하였다. 그 결과 데이터품질 평가속성에서 1레벨에서는 일관된 체계, 정확한 데이터, 효율적 환경, 유연한 관리, 지속적 개선 순위가 결정되었다. 또한 2레벨의 19개 속성 중에서는 통제성(13%), 준거성(10%), 요구완전성(9.6%), 정확성(8.4%), 추적가능성(6.8%)이 상위 5순위로 결정되었다.
최근 기업의 각 업무가 정보화 되면서 부문별, 업무별 정보시스템의 데이터 간에 심각한 중복성과 불일치성의 문제가 대두되면서 데이터 품질관리에 관심이 집중되고 있다. 본 연구는 실제로 데이터 표준 관리와 데이터 요구사항 관리를 통매 데이터 품질 관리 프로세스를 개선한 사례를 제시함으로써 데이터 품질 향상을 위해 노력하는 타 기업들에게 도움을 주고자 하였다. 또한, 개선된 데이터 품질 관리 프로세스에 대한 다차원적인 평가로서 데이터 품질, 생산성, 고객만족도, 조직 및 문화의 측면에서 정성 적이고 정량적인 지표를 통한 개선효과를 살펴보고 평가함으로써 제안된 프로세스에 의해 품질수준이 향상되었음을 검증하였고 평가 분석을 통한 시사점을 도출하였다.
최근 대용량 스트림 데이터에 대한 요구사항이 발생하고 있다. 이때 모든 대용량 스트림을 실시간으로 좋은 서비스를 제공하는 것은 실제적으로 불가능하다. 즉 대용량 스트림 데이터에 대한 QoS(Quality of Service: 서비스 품질)이 중요한 이슈가 되고 있다. 이러한 QoS를 정의하기 위해서는 센서 스트림 데이터에 대한 우선순위 부여방법이 가장 원천적으로 중요한 사항이 된다. 현재 센서 네트워크상에서의 서비스 품질은 연구되고 있지만 미들웨어 레이어에서의 우선순위 부여 방법에 대한 연구가 미비하다. 센서 스트림은 자체적으로는 우선순위를 가질 수 없으므로 사용자 질의 우선순위와 센서 스트림의 발생 시간등을 고려하여 대용량 센서 스트림에 대한 우선순위를 부여하는 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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