소프트웨어 복잡도는 대상 시스템의 유지보수성을 평가하는 주요한 메트릭인데 기존의 웹 어플리케이션 기반 복잡도는 대부분 단순히 개수 기반으로 정의되어 실제 개발자나 유지보수자의 관점에서 느끼는 이해도를 반영하기 어렵다. 이를 보완하기 위하여 정보이론의 엔트로피를 이용하여 복잡도를 정의할 수 있으나, 개별 페이지의 정보량을 동일하게 취급하고 있다. 본 논문에서는 웹 어플리케이션의 구조 복잡도를 유사도 및 정보이론에 기반하여 제안하였다. 즉, 엔트로피에 기반하되, 기존의 유사도를 이용하여 타 페이지들과 유사성이 높은 페이지의 내부 정보량은 그렇지 않은 페이지보다 낮도록 정의하여 이러한 단점을 보완하였다. 또한 관점에 따라 각기 다른 유사도를 적용할 수 있도록 함으로써 복잡도를 여러 관점에서 측정할 수 있도록 하였다. 이후 복잡도 속성을 이용하여 이론적으로 검증하였고, 사례 연구를 통하여 본 기법의 유용성을 보였다.
모바일애플리케이션은 시간과 장소에 구애받지 않고 스마트디바이스 기반에서 활용되는 SW를 말한다. 최근 스마트디바이스의 보급률과 이용률이 지속적으로 증가하면서 개인과 기업들은 수많은 모바일애플리케이션 서비스를 제공하고 있다. 하지만 모바일애플리케이션의 양이 급증하는 것에 비해 모바일애플리케이션의 품질 평가에 관한 연구는 매우 부족하여 모바일애플리케이션의 품질기준이 정립되지 않은 실정이다. 더욱이, 모바일애플리케이션은 스마트디바이스를 통해 활용되므로 이동성과 휴대성, 인터넷 접속성 등의 다양한 특성, 스마트디바이스의 하드웨어적 특징(저성능 고효율의 CPU, 메모리 등)을 포함하고 있기 때문에, 일반적인 SW와는 차별화된 품질기준과 평가모델이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 필요성에 따라 모바일애플리케이션 평가모델을 제안하고자 한다. 평가모델은 국제표준인 ISO/IEC 25000의 품질속성에 기반하여 제안하였으며, 검증을 위해 시나리오 기반의 사례연구를 수행하였다. 본 연구는 모바일애플리케이션의 품질을 평가하는데 기여할 것으로 판단된다.
오픈소스 소프트웨어는 응용 소프트웨어 개발의 60% 이상을 차지하고 있으나 이를 활용하기 위한 객관적인 품질 모델이나 지표에 대한 연구가 초보적인 수준에 머물고 있으며, 이를 평가하기 위한 정량적인 평가 기법에 대한 연구도 거의 이루어지고 있지 않다. 본 연구는 응용 소프트웨어 개발 및 유지보수에 활용할 수 있는 품질평가 모델을 제시하고, 제시된 품질평가 모델에서 활용할 수 있는 정량적 품질 평가 기법을 제시한다. 제안한 오픈소스 소프트웨어 품질 모델은 문헌 자료를 기반으로 품질 특성을 도출하고, 이를 ISO 9126의 품질 특성과 비교 검토하여 6개의 주특성과 12개의 부특성과 이를 정략적으로 측정할 수 있는 12개의 평가 메트릭으로 구성된 '논리적 오픈소스 소프트웨어 품질 모델'을 제안하였다. 제안한 품질 평가 모델의 효율성을 검증하기 위하여 오픈소스 소프트웨어 커뮤니티에 있는 상위 Rank 5개의 프로젝트 관리 시스템(PMS) 관련 소프트웨어를 대상으로 제안한 품질평가을 적용하여 그 가능성을 입증하였다.
목적: 플라이오메트릭 훈련이 하지 슬관절의 굴곡과신전, 족관절의 배측굴곡과 족저굴곡의 등속성 총일량에 미치는 영향의 정도를알아보며이훈련법의효과검증을위해시도되었다. 대상및방법: 선택된 플라이오메트릭훈련 방식은 7가지로pike jump, double leg hop, double leg bound, single leg hop, stride jump cross over, alternate leg bound, box jump로구성되었다. 연구대상자는20 $\~$22세사이의대학생으로, 훈련시행군(N=5), 대조군(N=4)으로8주간 시행하고 훈련 전후 등속성 장비를 이용하여 슬관절과 족관절의 등속성 총일량을 측정하였다. 결과: 플라이오메트릭 훈련을 시행한군에서 높은 각속도의 슬관절과 족관절 운동의 총일량이 대조군에 비하여 증가하였다(p<0.05) .결론: 결과적으로 플라이오메트릭 훈련은 하지슬관절과족관절의등속성 총일량에 부분적으로영향을미치는것을알수있으며, 더나아가운동수행에도영향을미칠수있는것을의미한다.
구조적 개발 방법론에 적용하도록 만들어진 복잡도 척도들은 클래스, 상속성, 메시지 전달 그리고 캡슐롸와 같은 객체지향의 개념에 직접적으로 적용할 수 없다. 또한, 기존이 객체지향 소프트웨어에 대한 척도의 연구는 프로그램의 복잡도나, 설계 단계의 척도가 대부분이었다. 실제로 분석 단계 클래스의 복잡도를 낮춤으로써, 시스템의 개발 노력이나 비용 및 유지보수 단계에서의 노력이 크게 줄어들게 되므로, 분석 클래스에 대한 복잡도를 측량하기 위한 척도가 필요하다. 본 논문에서는 객체지향 개발방법론인 Unified Process의 분석 단계에서 추출되는 분석 클래스에 대하여 복잡도를 측정할 수 있는 새로운 척도를 제안한다. 협력의 복잡도 CC(Collaboration Complexity)는 가능한 협력의 최대 수로서 클래스가 잠재적으로 얼마나 복잡할 수 있는지를 측정하기 위한 척도이며, 각 협력자들의 인터페이스를 이해하는 것과 관련된 총체적 어려움을 측정하는 인터페이스 복잡도 IC(Interface Complexity)를 정의하였다. 제안된 척도는 클래스의 크기 및 상속성에 대하여 수학적인 증명을 하였으며, Weyuker의 9가지 공리적 성질에 대하여 이론적인 검증을 하였다. 또한, 텍스트 마이닝 기법을 사용하여 사용자의 질문에 자동으로 응답하는 시스템의 분석 클래스에 대하여 제안된 척도를 사용하여 복잡도를 측정하였고 기존의 복잡도 척도인 CBO와 WMC의 값을 계산하여 비교하였다. CC와 CBO, IC와 WMC의 값을 비교해 본 결과 제안된 복잡도 척도의 계산 결과 제안된 복잡도 척도의 계산 결과 값이 그 값들보다 좀 더 복잡도를 잘 표현하고 있었다. 이로써 소프트웨어 개발 주기의 초기에 클래스에 대한 복잡도를 평가해 보고, 나머지 단계에 필요한 시간과 노력을 예측함으로써 보다 비용-효과적인 객체지향 소프트웨어를 개발할 수 있는 가능성이 높아진다.
본 논문에서는 2-step 트렐리스를 하나로 통합한 Radix-4 트렐리스 병렬구조 및 역방향 상태천이의 연속적인 제어에 의한 역추적 비터비 디코더를 구현하고, 이를 초고속 무선 랜에 응용한 결과를 제시한다. Radix-4 트렐리스 병렬구조의 비터비 디코더는 throughput을 개선함과 동시에 구조가 간단하고 지연시간 및 회로의 overhead가 적은 이점이 있다. 이 특성을 기반으로, 본 논문에서는 Radix-4 트렐리스 병렬구조의 구현을 위한 가지 메트릭의 계산과 ACS의 구성, 역방향 상태천이의 연속적인 제어에 의한 역추적 복호 등으로 구성된 새로운 비터비 디코더를 제안한다. 본 제안방법의 적용으로 펑처링의 결과로 인한 가변 부호율의 복호를 통합된 하나의 디코더로 대응할 수 있으며, 부호율의 변화에 따라 별도의 부가회로나 주변제어 회로를 요구하지 않는 특성을 갖는다. 또한, 본 논문에서 제안한 역방향 상태천이의 제어에 의한 역추적 복호는 메모리 제어를 위한 별도의 회로를 추가함이 없이 ACS 사이클 타임에 정확이 동기되어 순서적인 복호를 수행할 수 있게 한다. 제안방법의 유용성을 검증하기 위해, 초고속 무선 랜 규격인 IEEE 802.11a PHY 계층의 채널부호 및 복호에 적용하고, HDL 언어로 구현한 회로의 시뮬레이션 결과를 제시한다.
본 논문은 ffGA상에서 에너지 효율이 높은 데이터 경로 설계 방법론을 제안한다. 에너지, 처리시간, 그리고 면적간의 트레이드오프를 이해하기 위하여, 도메인 특성 모델링, coarse-grained 성능평가, 설계공간 조사, 그리고 로우-레벨 시뮬레이션 과정들을 통합한다. 도메인 특성 모델링 기술은 도메인의 특성에 따른 시스템 전체의 에너지 모에 영향을 미치는 여러 가지 구성요소와 파라미터들을 식별함으로써 하이-레벨 모델을 명시한다. 도메인이란 주어진 어플리케이션 커널의 알고리즘에 대응하는 아키텍쳐 패밀리이다. 하이-레벨 모델 또한 에너지, 처리시간 그리고 면적을 예측하는 함수들로 구성되어 트레이드오프 분석을 용이하게 한다. 설계 공간 조사(DSE)는 도메인에 명시된 설계 공간을 분석하여 설계 셋을 선택하도록 한다. 로우-레벨 시뮬레이션은 설계 공간 조사(DSE)에 의해 선택된 설계와 최종 선택된 설계의 정확한 성능평가를 위하여 사용된다. 본 논문에서 제안한 설계 방법은 매트릭스 곱셈에 대응하는 알고리즘과 아키텍쳐 패밀리를 사용한다. 제안된 방법에 의해 검증된 설계는 에너지, 처리시간과 면적간의 트레이드오프를 보인다. 제안된 설계 방법의 효율성을 보이기 위하여 Xilinx에서 제공되는 매트릭스 곱셈 커널과 비교하였다. 성능 비교 메트릭으로 평균 전력 밀도(E/AT)와 에너지 대 (면적 x 처리시간)비를 사용하였다. 다양한 문제의 크기에 대하여 Xilinx설계들과 비교하였을 때 제안한 설계 방법이 전력밀도(E/AT)에서 평균 $25\%$우수하였다. 또한 본 논문에 제안한 설계의 방법을 MILAN 프레임워크를 이용하여 구현하였다.
해기사의 과도한 직무스트레스는 신체적, 정신적으로 부정적인 영향을 미치며, 이로 인한 이직은 원활한 해기인력 수급에 영향을 미칠 수 있다. 본 연구에서는 해기사의 체계적인 직무스트레스 측정 및 관리를 위한 도구로써 모바일 웹 애플리케이션을 개발하고 품질평가를 통하여 검증하였다. 애플리케이션의 개발은 전통적인 소프트웨어 개발 방식인 Waterfall 모델에 따라 수행되었다. 요구분석 단계에서는 현직 해기사 및 해상직원 인사담당자 각 5명을 대상으로 Brain Storming을 실시하고 그 결과를 설계에 반영하였다. 설계 및 개발 단계에서는 요구사항 분석 결과를 바탕으로 애플리케이션을 설계하고, JSP와 Spring Framework를 활용하여 기능을 구현하였다. 애플리케이션의 작동 Test를 수행한 결과 사용자 인터페이스에서 입력한 직무스트레스, 정신건강, 진로적응성 등 입력 데이터에 따른 정상적인 출력 결과가 도시되었으며, 관리자 인터페이스에도 응답자의 입력 결과가 정상적으로 도시되고, 데이터베이스로 구성됨을 확인하였다. 요구사항 분석 참여 집단을 대상으로 ISO/IEC 9126-2 메트릭 기반의 5점 척도 품질평가를 시행한 결과 사용자 인터페이스 4.70점, 관리자 인터페이스 4.72점으로 유의한 결과가 도출되었다. 본 연구를 통해 개발한 애플리케이션은 사용자 요구를 반영한 지속적인 개정 및 보완이 필요하며, 향후 수집된 Data의 분석 및 활용을 위한 시스템 구축에 관한 연구가 필요하다.
오토-스케일링은 클라우드 컴퓨팅 기술이 ICT 핵심 기반 기술로 자리 잡을 수 있는 가장 중요한 기능 중 하나로써 사용자나 서비스 요청의 폭발적인 증가 또는 감소에도 시스템 자원과 서비스 인스턴스를 적절하게 확장 또는 축소하여 상황에 맞는 서비스의 안정성과 비용 대비 효과를 향상하는 기술이다. 하지만 특정 시스템 자원에 대한 모니터링 시점의 단일 메트릭 데이터를 기반으로 정책이 수립·실행되다 보니 이미 서비스에 영향이 있거나 실제 필요한 서비스 인스턴스를 세밀하게 관리하지 못하는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 본 논문에서는 시스템 자원과 서비스 응답시간을 다변량 시계열 분석 모델을 사용하여 분석·예측하고 이를 기반으로 오토-스케일링 정책을 수립하는 방안을 제안한다. 이를 검증하기 위해 쿠버네티스 환경에서 커스텀 스케쥴러를 구현하고, 실험을 통해 쿠버네티스 기본 오토-스케일링 방식과 비교 분석한다. 제안하는 기법은 시스템 자원과 응답시간 사이의 영향에 기반한 예측 데이터를 활용하여 예상되는 상황에 대한 오토-스케일링을 선제적으로 실행함으로써 시스템의 안정성을 확보하고 서비스 품질이 저하되지 않는 범위내에서 필요한 만큼의 인스턴스를 세밀하게 관리할 수 있는 결과를 보인다.
최근 AI 기능을 가진 소프트웨어가 많이 개발되어지면서 다양한 예측 기능을 가진 소프트웨어 제품이 늘어나고 있으며, 그런 영향으로 소프트웨어 품질의 중요성이 높아지게 되었다. 특히 AI 기능을 가진 제품의 기능 안전에 대한 고려가 높아지면서 국가적 차원에서 소프트웨어 품질에 대한 관리를 진행하고 있다. 특히 국가적 차원에서 진행하고 있는 소프트웨어 제품의 품질 인증제도로 GS 품질인증제도를 들 수 있는데, GS 인증제도에서도 AI 제품에 대한 품질 평가방안을 연구하고 있다. 본 연구에서는 소프트웨어 신뢰성 검증을 위해서 제시된 다양한 품질 평가 모델에서 국제표준에 근거해서 소프트웨어 품질의 기본 조건이 충족되는 평가모델을 제시하려 한다. 인공지능 부분의 소프트웨어 품질 특성을 고려하여 품질 평가 모델에 대한 연구를 하고, 품질을 진단하고 고장을 예측하려 한다. .본 연구에서는 소프트웨어 신뢰성 성장모델을 기반으로 하여 인공지능 국제 표준 모델을 제시하여 평가 모델을 제시하고 모델을 통해 품질 진단을 할 수 있는 방안을 제시하려 한다. 이러한 측면에서 본 연구는 앞으로 소프트웨어에서 발생하게 되어지는 고장시간에 대한 예측을 통해서 고장을 미리 예측하고 사전에 고장을 찾아서 위험을 예방할 수 있는 차원에서 중요한 의미가 있다고 판단된다. 특히 안전과 관련된 다양한 소프트웨어에서는 고장을 예측한다는 것은 중요한 의미가 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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