데이터의 품질을 평가하기 위해서 데이터 자체의 품질을 측정하는 방법과 데이터 품질을 관리하는 프로세스를 측정하는 방법이 활용되고 있다. 최근에는 조직의 데이터 품질을 보장 및 인증하기 위해 데이터 품질관리 프로세스의 성숙도를 측정하는 방법을 활용하고 있다. 이러한 추세에 따라 본 논문에서는 데이터 품질관리의 프로세스 성숙도를 평가하는데 필요한 프로세스 참조모델을 제시한다. 우선 데이터 품질관리 프로세스 성숙도 평가 모델의 개요를 제시한다. 그리고, 프로세스 성숙도 평가에 기본이 되는 프로세스 참조모델을 제시한다. 여기서는 프로세스 도출 방안, 데이터 품질관리의 기본 원칙, SPICE 프로세스 참조 모델의 기본 개념을 기초로 하여 프로세스 참조모델의 구성과 세부 프로세스를 개발하였다. 그리고 본 모델의 특징 및 개선점을 ISO 8000-150의 프로세스와 비교하여 설명하였다.
스마트공장 등으로 변화하는 경쟁 환경 속에서 제조시스템의 현 수준을 측정하고 개선 목표와 과제를 도출, 추진하여 제조경쟁력의 수준을 높이는 것이 기업의 기본적 활동이 되고 있다. 그러나 기업의 미래 제조경쟁력을 갖추기 위한 구성요소 분석과 성숙도평가에 관한 연구는 부분적으로 진행되고 있고 초기단계에 있다. 본 연구는 제조시스템에 대한 다양한 관점의 모델, 개발프로세스, 프레임워크 등에 대한 기존 연구를 분석하였다. 또한 스마트공장 관련 성숙도평가 연구들을 통해 미래 제조시스템의 구성요소들을 도출하여 구조모델을 설계하였다. 평가모델, 변환모델까지 포함하는 메타모델을 설계하고 프레임워크 개발 프로세스를 도출하여 미래 제조시스템의 성숙도평가를 위한 통합적 프레임워크를 제안하였다. 또한 실제 스마트공장 평가에 적용하여 검증하였다. 제시된 프레임워크는 미래 제조시스템의 성숙도평가를 위한 기반 도구로 활용될 수 있을 것이다.
빠른 산업 발전 속에서 조직과 시스템이 복잡하고 대형화되면서 소프트웨어 품질을 향상시키고 그들의 신뢰성을 측정하기 위한 성숙도 모델들이 개발되었다. 그 중에서도 CMM와 이를 발전시킨 CMMI는 많은 조직에서 적용하기 위해 노력을 기울이고 있다. 하지만 두 모델들은 테스트 속성과 테스트 프로세스에 대한 언급이 부족하다. 본 논문에서는 모든 영역을 고려한 새로운 모델을 만들기 보다는 테스트 중심으로 개발된 TMM을 사용하여 CMMI과의 매핑을 통해 소프트웨어 조직의 생산품질과 신뢰성을 향상 시키는 방법을 제안한다. 논문에서는 CMMI 단점과 이를 보완하는 방법을 제안하고 이를 위해 TMM과 CMMI의 매핑전략에 언급한다. 이를 통해 기대되는 효과를 제시한다.
최근 국내 기업들은 소프트웨어 프로세스 심사를 통하여 기업의 프로세스 성숙도 향상과 개발되는 제품의 품질을 향상시키고자 하는 관점에서 CMM과 SPICE와 같은 프로세스 모텔을 적용하고 있다. 이 모델들은 소프트웨어 프로세스가 일정 수준의 성숙도를 지나면 측정을 활용하여 성숙도를 높일 수 있도록 모델을 제시하고 있으며, 이는 소프트웨어 개발의 지표들을 정량적인 수치로 객관화하여 관리하도록 권고하고 있다. 본 논문에서는 Embedded 소프트웨어를 개발하는 기업에서 측정을 통하여 지표들을 정량적으로 관리하고 각 지표들 간의 상관 관계를 분석하여 메트릭스와 시장 점유율간의 의존도 분석 사례를 제시한다.
최근 IoT, 인공지능, 클라우드, 빅데이터, 모바일 분야가 융합되어 4차 산업혁명이라는 새로운 산업시대가 도래하였고 전 사업군으로 확대 되었다. 이 중심에는 소프트웨어가 중요한 역할을 담당하고 있지만 다양한 사업군으로 적용, 보편화됨에 따라 소프트웨어 안전에 대한 이슈가 부각되고 있다. 하지만 현재 소프트웨어 Safety는 개발 관점에서만 활동이 집중적으로 맞춰져 있고, 조직적인 개선 활동과 평가 체계 수준에 대해서는 다소 미진하다. 본 연구에서는 이러한 미진사항을 보완하고자 소프트웨어 Safety 성숙도 모델을 정의하고, 각 성숙도 레벨의 Process Area를 명시하였다. 본 연구에서 고안된 Safety 성숙도 모델을 기반으로 조직관점의 Safety 확립과 함께 체계적인 소프트웨어 Safety 개선 활동에 기여할 것으로 기대한다.
소프트웨어 테스트는 소프트웨어 개발 과정에 매우 중요한 요소이다. 현재 많은 조직들이 테스트 성숙도를 높이기 위한 노력을 진행하고 있다. 그 중에서 일리노이공대의 TMM(Test Maturity Model)이 대표적이라고 볼 수 있다. 하지만 TMM은 바로 테스트 성숙수준을 측정하는데 문제가 있다. 그래서 TMM과 테스트 프로세스를 향상시킬 수 있는 TPI(Test Process Improvement) 모델을 통해, 우리는 Enhanced-TMM에 테스트 속성과 성숙도 상호관련 매트릭스를 사용한 테스트 성숙수준 측정 방법을 구체적으로 제안하고자 한다.
본 연구는 우리나라 중소기업의 인더스트리 4.0의 성숙도, 클러스터링의 지표 요인, 주요 요인이 기업의 자체 평가에 미치는 영향을 알아보기 위해 클러스터링 분석을 수행하였다. 80개의 국내 중소기업을 4가지 범주로 분류하면 프로세스, 기술 및 조직 간에 유의미한 양의 상관관계가 있음을 발견하였다. 또한, 성숙도 모델에 따라 테스트된 80개 기업의 대다수는 아직 미성숙하거나 부분적으로 성숙한 것으로 보이며 인더스트리 4.0과 관련된 혁신 전략의 많은 개선과 재평가가 필요한 것으로 나타났다. 마지막으로, 싱가포르 스마트 산업 준비 지수는 국내 중소기업에서 자체 평가를 수행하는 데 적합하다는 결론을 도출하였다. 이러한 결론은 실무자와 연구자에게 유용한 성숙도 및 그룹화 지침으로 제공될 수 있다.
정부 3.0의 확산으로 공공 데이터의 활용요구가 증대되고 있으나, 정부가 보유하고 있는 공공데이터의 품질 및 관리체계는 아직 성숙화되어 있지 않아 데이터 개방 및 활용의 저해 요소로 부각되고 있다. 데이터 관리 및 연계 활용의 효과와 효율성을 향상시키기 위해서는 데이터 품질관리에 관한 표준 마련과 이를 평가할 수 있는 평가기준의 마련이 필요하며, 지속적인 품질관리가 이루어질 수 있도록 수준을 측정할 수 있는 체계의 마련이 필요하다. 본 연구는 공공데이터 품질관리 수준을 평가하고, 품질관리 수준을 지속적으로 판단할 수 있는 데이터 품질관리 성숙도 모델을 제시한다. 성숙도 모델은 프로세스 참조 모델과 측정 프레임워크로 구성하였다. 프로세스 참조 모델은 PDCA 기반의 15개 프로세스를 정립하였으며 이를 토대로 프로세스의 능력 수준과 데이터 품질관리 조직의 성숙도 수준을 평가하는 프레임워크를 마련하였다. 본 연구에서 제시한 성숙도 모델은 향후 공공기관이 보유하고 있는 데이터의 품질관리 현 수준을 진단하고 문제점을 개선하는 등 보유 공공데이터의 지속적인 품질향상을 위한 단계별 목표와 방향성을 수립하는 데 활용할 수 있으며, 궁극적으로는 공공데이터의 품질 신뢰도 향상을 통한 안정적인 공공데이터의 민간 개방을 촉진하고 이용을 활성화하는 데 적극 기여할 것으로 판단된다.
본 연구는 오픈소스 소프트웨어(OSS, Open Source Software)의 실질적인 활용을 증대시키기 위해 성숙도뿐 아니라 적용성까지 평가하는 모델과 구현 방법을 제시한다. 이 모델은 기존 모델에서 평가될 수 없었던 적용성을 측정하기 때문에, OSS를 신규 도입하거나, 상용 소프트웨어를 OSS로 대체, 또는 OSS를 상용 소프트웨어와 비교 시 활용할 수 있도록 사용자들을 지원한다. 이 모델의 설계 및 구현을 위해 7단계의 방법론을 제시하였고, 설문을 실시하여 모델의 타당성과 신뢰성을 검증하였다. 또한, 이 방법론을 기반으로 인프라 부분에서 OSS에 대한 성숙도와 적용성을 평가하는 실제적인 예를 제공함으로써 이 모델의 실용성을 입증하였다. 향후 일반 사용자뿐만 아니라 정보화 담당자들까지도 산업적인 적용을 위해 최적의 OSS를 이 모델을 활용하여 선정할 수 있을 것이다. 따라서 본 연구의 결과가 OSS 활성화 정책에 크게 기여할 것으로 기대된다.
스마트팩토리는 가장 빠르게 발전하고 변화하는 4차 산업혁명 분야 중 하나이다. 스마트팩토리에서 도입정도와 성숙도 수준 평가는 중요한 부분에 해당한다. 본 논문에서는 국내 스마트팩토리를 도입한 중소기업들을 대상으로 설문 조사를 진행한 데이터를 바탕으로 스마트팩토리 도입 현황과 새로운 성숙도 평가 모델 기반 군집분석을 진행하였다. 설문에 응한 스마트팩토리 도입 기업의 약 68% 기업들이 기초수준에 해당하였고, 21% 정도만이 중간1 수준이었다. 대다수 중소기업들이 중간1로 진입하지 못한 가장 큰 이유로 자금부족을 꼽았다. 군집분석 결과, 군집별 패턴은 유사하지만 정도의 차이에 따라 '상, 중, 하' 3개로 군집됨을 확인할 수 있었고, 6 도메인 중 프로세스가 상대적으로 성숙도가 가장 높았고, 데이터가 가장 낮은 수준을 보였다. 이를 통해 6개 도메인 기반 새로운 스마트팩토리 성숙도 평가 모델을 활용하여, 보다 구체적이고 정량적인 성숙도 수준 측정 및 분석이 가능함을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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