최근 친밀도와 신뢰도 같은 사용자들의 사회적 관계와 모바일 통신 네트워크를 동시에 고려한 모바일 소셜 네트워크가 차세대 이동통신 네트워크 모델로 큰 관심을 받고 있다. 본 논문에서는 사회적 관계 중 신뢰도 정보를 기반으로 하는 협력통신 네트워크를 고려한다. 완벽한 신뢰도 정보를 고려했던 기존 연구들과 다르게 송신단에서 불완전한 신뢰도 정보 기반 정보 처리율 최대화 협력 통신 기법을 제안한다. 본 논문에서는 먼저 불완전한 신뢰도 정보를 확률적인 분포로 모델링하고, 신뢰도의 확률 분포를 이용하여 아웃티지 확률을 유도한다. 마지막으로 송신단에서 아웃티지 확률과 정보 전송율을 동시에 고려한 정보 처리율을 최대화하는 전송 기법을 제안한다. 시뮬레이션 결과를 통해 정보 처리율 관점에서 기존 기법들과의 비교를 통해서 제안한 협력통신 기법의 우수성을 증명한다.
본 논문에서는 신뢰도를 모르는 불완전한 채널 정보를 이용해 빔포밍 기법의 장점과 직교 시공간 블록 코딩 (Orthogonal Space-Time Block Coding, OSTBC) 기법의 장점을 결합해 주는 선형 프리코딩 기법을 제안한다. 먼저 다양한 값의 채널 정보의 신뢰도를 가정한 상태에서 각 신뢰도가 프리코딩 성능에 미치는 영향을 분석한다. 그 뒤, 효율적인 프리코더의 설계를 위하여 수신 SNR을 바탕으로 필요한 채널 정보의 신뢰도를 예측하는 방법을 제안한다. 시뮬레이션을 통해 제안된 프리코더 설계 기법의 효율성을 확인한다.
소프트웨어의 신뢰성을 정량적으로 평가하는 데 있어서 대다수의 모델이 발생된 소프트웨어 고장의 발생원인에 대한 완전한 수정을 요구하는 완전 디버깅 환경을 가정하고 있다. 그러나 실제 개발자가 디버깅 작업을 수행할 때 완전한 수정이 불가능하기 때문에. 새로운 결함이 삽입되는 경우가 많다. 즉, 결함 수정은 불완전 환경에 처한다. 본 논문에서는 결함 수정시 신규 결함의 삽입 가능성을 고려하고 불완전 디버깅 환경에 대한 소프트웨어 신뢰도 성장모델을 제안하고 소프트웨어 동작 환경 하에서 발생된 소프트웨어 고장과 시험 전 소프트웨어 내의 고유 결함에 의한 고장과 동작 중에 랜덤하게 삽입된 결함에 의해 발생되는 고장 등 2종류의 결함을 고려하여 비동차포아송과정(NHPP)에 의한 소프트웨어 고장발생 현상을 기술한다. 또 소프트웨어 신뢰성 평가에 유용한 정량적인 척도를 도출하고 실측 데이터를 이용하여 적용한 결과를 제시하고 기존 모델과의 적합성을 비교, 분석한다.
Brown과 Proschan의 수리모형과 이를 일반화한 Lee와 Seoh의 시스템 수리모형이 고려된다. Brown과 Proschan의 수리모형은 시스템의 고장시 완전수리가 확률 p로, 불완전수리가 확률 1-p로 이루어지는 모형이고, Lee와 Seoh의 수리모형은 시스템 고장시 완전수리와 불완전수리의 선택이 마르코프 연쇄과정에 따라 결정되는 모형이다. 본 논문에서는, 완전수리비용과 불완전수리비용을 고려한 후, 시스템의 수명분포가 지수분포, 균일분포, Weibull분포인 경우로 나누어, 위 두 시스템 수리모형에서의 최적화가 연구된다.
Park, Seo and Kim은 소프트웨어의 시험단계와 유지보수단계에 모두 적용할 수 있는 입력 영역 기반 소프트웨어 신뢰성 성장 모델을 개발하였다. 이들의 모형은 완전디버깅의 가정 하에서 개발되어졌다. 입력 영역 기반 소프트웨어 신뢰성 성장 모델이 현실적이기 위해서는 이러한 가정은 개선되어야 한다. 본 논문에서는 불완전 디버깅 하에서 사용할 수 있는 입력 영역 기반 소프트웨어 신뢰성 성장 모델을 제안하고 그 통계적 특성을 조사한다.
소프트웨어 시스템을 언제까지 테스팅해서 사용자에게 양도할 것인가를 결정하는 소프트웨어 양도 정책은 개발자가 해결해야 하는 중요한 문제의 하나이다. 이 양도 정책 문제에 대한 일반적인 접근법은 주어진 신뢰성 요구사항을 만족하기 위해 필요한 고장 발견수나 테스팅 시간을 결정하는 것이다. 소프트웨어 신뢰성은 잔존 고장수 또는 수정된 고장수에 의존하며, 불완전 디버깅 환경에서는 발견된 고장이 모두 수정되는 것이 아니므로 불완전 디버깅 환경에서의 양도 정책을 구하는 새로운 방법이 필요하다. 본 논문에서는 불완전 디버깅 환경에서의 신뢰성 요구사항을 만족하였음을 원하는 신뢰수준으로 보증하는 양도 정책을 제안하고, 이를 구현하였다.
소프트웨어의 신뢰성을 정량적으로 평가하는 데 있어서 소프트웨어 개발 프로세스의 시험단계나 사용자의 운용단계에 처한 동적 환경상태에서 소프트웨어 고장발생기능 현상을 기술한 소프트웨어 신뢰도성장모델을 많이 제안하고 있다. 대다수의 모델이 발생된 소프트웨어 고장의 발생원인에 대한 완전한 수정을 요구하는 완전 디버깅 환경을 가정하고 있다. 그러나 실제 개발자가 디버깅 작업을 수행할 때 완전한 수정이 불가능하기 때문이다. 다시 말해서 여러 소프트웨어 개발자가 경험한 이러한 디버깅 작업을 행하는 경우에는 결함을 제거하는 데 한계가 있기 때문에 수정 작업시 새로운 결함이 삽입되는 경우가 많다. 즉, 결함 수정은 불완전 환경에 처한다. 본 논문에서는 결함 수정시 신규 결함의 삽입 가능성을 고려하고 불완전 디버깅 환경에 대한 소프트웨어 신뢰도 성장모델을 제안한다. 소프트웨어 동작 환경 하에서 발생된 소프트웨어 고장과 시험 전 소프트웨어 내의 고유 결함에 의한 고장과 동작중에 랜덤하게 삽입된 결함에 의해 발생되는 고장 등 2종류의 결함을 고려하여 비동차 포아송과정(NHPP)에 의한 소프트웨어 고장발생 현상을 기술한다. 또한 소프트웨어 신뢰성 평가에 유용한 정량적인 척도를 도출하고 실측 데이터를 이용하여 적용한 결과를 제시하고 기존의 모델과의 적합성을 비교, 분석한다.
최근 소프트웨어 신뢰성을 평가하기 위해 신뢰성 측도와 커버리지 간의 관계가 연구되고 있다. 특히 커버리지에 기반한 소프트웨어 신뢰성 성장 모델에서 평균치 함수는 소프트웨어의 신뢰성 성장을 나타내는데 매우 중요한 역할을 한다. 본 논문은 커버리지에 기반한 기존 모형들의 문제점을 평균치 함수와 그 모형이 근거하는 가정을 바탕으로 파악하고, 그 문제점을 해결하기 위한 새로운 평균치 함수를 제안한다. 제안된 새로운 평균치 함수는 불완전 결함 발견과 구문의 반복 실행이 허용되는 일반적인 테스팅 환경에서 도출된 결과이다. 마지막으로 실제 데이터에 제안된 모형을 적용하여 그 성능을 평가한다.
소프트웨어 결함은 그것을 찾아내는 것도 힘들지만 정확한 해법을 찾는 것도 쉽지 않을 뿐더러, 또 테스트자의 능력 여하에 따라 수정중에 새로운 결함이 도입될 수도 있기 때문에 검출된 결함이 완벽하게 제거되기는 쉽지 않다. 따라서, 결함 제거 효율은 개발중인 소프트웨어의 신뢰도 성장이나 테스트 및 수정비용에 영향을 크게 미친다. 이는 소프트웨어 개발의 모든 과정에서 매우 유용한 척도로서 개발자가 디버깅 효율을 평가하는데 크게 도움이 될 뿐더러, 추가로 소요되는 작업량을 예측할 수 있게 해준다. 그러므로 개발 소프트웨어의 신뢰도와 비용면에서 불완전 디버깅의 영향을 연구하는 것은 매우 중요하다고 할 수 있으며, 이는 최적 인도 시각이나 운영 예산에도 영향을 줄 수 있다. 본 논문에서는 개발중인 소프트웨어를 대상으로 하여 디버깅이 완전하지 않으며, 이 때문에 디버깅 중 새로운 결함이 도입될 수도 있다는 제안하에 보편적으로 사용되는 신뢰도 모델을 대상으로 불완전 디버깅 범위로까지 소프트웨어의 신뢰도와 비용 문제를 확장하여 연구한다.
자율주행기술은 오래전부터 연구되어왔으며 최근에 상용화를 위한 많은 연구개발이 빠르게 진행되고 있다. 본 논문에서는 자율주행의 핵심 기술 중 영상처리기술을 사용하여 차선을 검출하고 차선이 가려지거나 지워진 불완전한 영상으로부터 차선을 복원하는 연구를 수행하였다. 불완전한 차선 이미지로부터 차선을 검출하고 차선 복원 알고리즘을 제안하고 구현하였다. 제안한 차선을 복원하는 방법은 자율주행기술을 좀 더 신뢰할 수 있게 하며 자율주행 자동차의 상용화를 앞당기는데 기여할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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