최근 모바일 환경에서 우수한 특성으로 인해 플래시 메모리가 하드디스크를 대체할 만한 차세대 저장 장치로서 주목을 받고 있다. 하지만 이러한 플래시 메모리는 읽기 속도에 비해 쓰기 속도가 느리고 접근 비용의 비중이 미미한 특징 때문에 하드디스크 기반에서의 디스크 접근 횟수를 이용한 비용 예측 방법을 그대로 적용할 수 없다. 그러므로 플래시 메모리 기반의 효율적인 인덱스 설계나 질의 처리, 최적화를 위해서는 플래시 메모리에 적합한 비용 예측 방법이 필요하다. 본 논문의 목적은 플래시 메모리를 위한 파일 시스템인 플래시 전환 계층(flash Translation Layer)을 기반으로 비용 예측 모델을 제시하는 것이다. 플래시 메모리의 저장 공간에서 데이터를 읽는 비용은 플래시 메모리의 하드웨어 특성으로부터 쉽게 유추될 수 있지만, 쓰기 비용의 경우 플래시 메모리에 대한 쓰기 작업이 초래하는 가비지 컬렉션(Garbage Collection) 때문에 예측하기가 힘들다. 본 논문은 해당 파일 시스템으로부터 전체 플래시 메모리 공간 대비 유효 데이터의 사용률을 얻어낸 후 그 정보를 이용하여 가비지 컬렉션을 포함한 쓰기 비용을 예측하는 모델을 제안한다. 이러한 예측 모델을 사용하면 인덱스를 구성하거나 질의 처리 및 최적화 알고리즘을 구성하는데 있어 플래시 메모리의 특성을 반영한 비용 효율적인 설계를 수행할 수 있다.
준 캐시(quasi cache)는 데이타 캐시 방법의 일종으로 엄격한 일관성이 아닌 약한 형태의 일관성을 적용함으로써 캐시 일관성 유지 비용을 줄이는 방법이다. 그러나 준 캐시 또한 갱신이 빈번한 환경에서는 기존 캐시와 같이 일관성 유지를 위한 통신 비용이 커질 수 있다. 이 논문에서는 준 캐시의 기본 모델을 살펴보고, 기본 모델에 적응적인 기법을 적용한 모델을 제시한다. 또한 실험을 통해 갱신이 빈번한 환경에서는 적응적 모델이 기본 모델보다 더 작은 통신 비용으로 캐시 일관성을 유지할 수 있음을 보인다.
가입자망 투자비용은 전화망의 접속료를 구성하는 비용 요소 중 가장 중요한 부분이다. 본 논문은 대도시지역의 전화가입자망 구축에 소요되는 투자비용을 추정하고, 이러한 투자비용 산출을 위한 일반적인 비용모델의 개발에 관한 것이다. 서울을 대상지역으로 하여 주요 비용요소들이 정의되었고 선로기술, 지형특성, 가입자 수 등의 연관성이 분석되었다. 연구결과는 다사업자 환경에서 접속료 추정을 위한 비용모델 설계에 활용될 수 있다.
최근에 움직이는 객체의 미래 위치를 위한 TPR-tree가 제안되었으며, TPR-tree를 이용한 많은 연구들이 제안되었다. 그러나, TPR-tree가 시공간 데이타베이스에서 널리 사용됨에도 불구하고, TPR-tree를 위한 비용 모델은 제안되지 않았다. R-tree와 같은 공간 색인을 위한 비용 모델들은 움직이는 객체들의 미래 위치를 전혀 고려하지 않기 때문에, TPR-tree에 대한 시공간 질의를 위한 디스크 액세스 수를 정확하게 예측하지 못한다. 본 논문에서는 움직이는 객체들의 미래 위치를 고려한 TPR-tree를 위한 비용 모델을 처음으로 제안한다. 다양한 실험 결과, 제안된 TPR-tree의 비용 모델은 디스크 액세스 수를 정확하게 예측한다.
본 논문에서는 고리 1호기 해체 비용 추정을 위해 외국 원자력발전소 해체 비용 데이터를 현가화한 후 원자력발전소 해체 비용 추정 회귀 분석모델을 개발하였다. 이 모델 개발에 사용된 데이터는 해체 또는 진행 중인 BWR 13기, PWR 16기의 해체 비용 데이터이다. 회귀 분석모델 도출을 위해, 해체 비용을 종속변수로 정하고, 해체 원전의 운전 특성을 반영할 수 있게 고안된 Contamination factor와 해체 기간을 독립변수로 선정하였다. 빅데이터 분석 도구인 R language의 통계패키지를 이용하여 회귀 분석모델을 도출하였다. 이 회귀 분석 모델을 적용하여 고리 1호기 해체 비용을 예측한 결과, 미화 663.40~928.32백만 달러, 한화 약 7,828.12억~1조 954.18억 원이 소요될 것으로 예측되었다.
머신러닝과 같은 소프트웨어가 일상생활에 매우 큰 영향력을 발휘하고 있는 상황에서, 소프트웨어의 개발비용을 평가하는 비용 모델의 중요성이 지속적으로 증가하고 있다. 비용 모델로서 LOC(Line of Code)와 M/M(Man-Month) 모델은 소프트웨어의 양적인 요소들을 측정하는 비용모델이다. 이와는 달리, FP(Function Point)는 소프트웨어의 기능적 특징들을 평가하는 비용모델로서 소프트웨어의 질적인 요소를 평가한다는 점에서 효과적이다. 그러나 FP는 머신러닝 소프트웨어의 주요한 요소들을 평가하지 않기 때문에 머신러닝 소프트웨어를 평가하는데 한계를 가진다. 본 논문은 확장형 FP(Extended Function Point, ExFP)를 제안한다. 확장형 FP는 머신러닝의 주요 특징인 하이퍼 파라미터와 그것의 최적화에 대한 복잡도를 반영하여 소프트웨어의 기능적 요소를 평가하도록 확장하였기 때문에 머신러닝과 같은 최신 소프트웨어에의 비용 평가에 적합하다. 머신러닝 소프트웨어의 특징을 반영한 평가를 통해 제안된 확장형 FP의 효용성을 보였다.
사회간접자본의 증가로 인해 신규건설투자 대비 유지관리 비용지출 비중이 확대되어가고 있어 유지관리 주체 입장에서 정확한 유지관리 비용 추정의 중요성이 강조되고 있다. 최근의 연구결과는 점진적이고 지속적인 기후변화에 의해 시설물에 축적되는 영향이 심각한 수준인 것으로 나타나고 있는데, 유지관리 비용추정에 있어 이를 고려한 연구가 미비한 실정이다. 본 연구에서는 중장기적 관점에서 연평균 기온변화의 도로시설 유지관리 비용 변동에의 영향을 추정하기 위해 이항분석모델을 활용한 비용변동 추정 체계를 제안하였다. 이를 위하여 IPCC (Intergovernmental Panel on Climate Change) 5차 보고서에서 도출된 기후변화 시나리오에 따른 연평균 기온변화를 도로시설 유지관리비용 변동에 적용하여, 기후변화의 영향이 고려된 유지관리 비용변동 추정을 위한 분석모델을 도출하였다. 이항모델 및 몬테칼로 시뮬레이션을 활용한 추정모델은 추후 유지관리 주체의 탄력적 의사결정에 다양하게 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
건식 제련법에 의한 자용제련 공정에 대하여 공정비용을 최소화시키고 최적 조업조건을 제시할 수 있는 최적화 모델을 개발하였다. 본 모델은 Outokumpu 공정을 기본으로 하여 물질 및 에너지 수지식과 비용 방정식을 포함하였으며 주어진 공정조건에서 공업용 산소량, 탄화수소 연료량, 원료 정광의 구리함량, matte의 구리함량 및 전기료 등이 공정비용에 미치는 영향을 계산할 수 있었다. 모델에 의한 계산결과 25% 구리정광을 원료로 하여 자용제련을 할 경우 matte의 최적 구리함량은 65%, 산화용 가스의 최적 산소함량은 53.4%, 최소 공정비용은 $9.22/ton정광이었다.
무기체계 획득 사업에 있어서 소프트웨어의 비중이 높아감에 따라 비용추정의 중요성이 증대되고 있으나, 무기체계 내장형 소프트웨어의 비용에 대한 추정은 일반 소프트웨어 비용 추정 방법을 따르며 주로 PRICE S 모델을 도구로 사용하고 있다. 그렇지만, PRICE S 모델에서 내장형 소프트웨어에 대한 개발규모 산정에 따른 추정 비용의 타당성에 대한 검증 결과는 알려져 있지 않다. 따라서 본 연구에서는 PRICE S 모델을 이용하여 무기체계 내장형 소프트웨어의 산정 규모를 통한 비용 추정 기법을 제안한다. 이를 위하여 PRICE S 모델의 규모 산정 도구를 이용하여 코드라인과 기능점수 방식으로 소프트웨어의 규모를 추정한다. 최종적으로는 제작사에서 제공하는 실제 비용 자료와 비교한다. 결과적으로 객관적으로 추정이 어려웠던 무기체계 내장형 소프트웨어의 규모 및 비용을 추정하는 방안을 제시함으로써, 앞으로 무기체계 획득 사업에서 소프트웨어의 비용 검증 및 협상에 활용할 수 있을 것이다.
임베디드 시스템 개발의 성공여부는 정점 하드웨어에서 소프트웨어쪽으로 비중이 옮겨지고 있다. 그런데 임베디드 소프트웨어 개발은 하드웨어를 설계하고 구현하는 것에 드는 비용보다 더 않은 비용으로도 효과적이지 못한 실정이다. 또한 임베디드 소프트웨어 개발자들에게는 제한된 자원과 절러 가지 환경 변수를 고려해야 하는 부담이 따른다. 모델기반의 개발 방법은 비용-효율적이고 고품질의 소프트웨어를 개발하기 위한 연구이다. 본 논문은 임베디드 소프트웨어인 로봇 작동 프로그램을 모델기반으로 개발한 경험과 결과를 소개함으로써 임베디드 소프트웨어 개발자들이 쉽게 모델기반의 개발 방법을 적용할 수 있도록 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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