• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제34권8호
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• pp.689-696
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• 2007

소프트웨어의 개발 초기 단계에서 성능을 예측하는 기법은, 비 기능적 요구사항의 검증 및 소프트웨어의 성능을 향상시키기 위해 중요한 이슈가 되었다. 이를 위해 소프트웨어의 아키텍처를 수학적인 분석 모델로 변환시키는 기법들이 등장하게 되었다. 그러나 에이전트 기반 시스템을 개발하는 경우, 기존방법들은 에이전트 플랫폼의 성능을 정확하게 반영하지 못하기 때문에, 정확한 성능 예측 및 분석에 적용 할 수 없다. 본 논문에서는 정규화된 의미 기술언어를 이용하여 에이전트 기반 시스템 아키텍처의 성능을 예측하는 기법을 제안한다. 본 방식은 UML로 기술된 시스템의 아키텍처를 하드웨어 및 소프트웨어 플랫폼의 성능이 반영된 분석 모델로 변환시킨다. 성능 예측의 정확도를 평가하기 위해, 과거에 연구했던 전자상거래 시스템을 확장한 유비쿼터스 상거래 시스템 시나리오를 기반으로 프로토타입을 구현하여 성능을 측정하고 생성된 분석 모델로부터 측정된 성능 결과와 비교하였다. 그 결과 약 80%의 정확도를 보였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.737-743
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• 2008

소프트웨어의 신뢰도 모델링에서 테스트노력과 결함검출비를 동시에 고려하여 효과적인 파라미터 분석 기법을 이용하여 기존의 방법과 비교하고자 한다. 일반적으로, 소프트웨어 결함검출/제거 메카니즘은 이전의 검출/제거 결함과 테스트노력을 어떻게 활용하느냐에 달려 있다. 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, 따라서 결함검출비가 완벽하지 않다는 가정 하에 보편적으로 사용되는 신뢰도 모델을 대상으로 불완전 디버깅 범위로까지 소프트웨어의 신뢰도와 비용 문제를 확장하여 연구한다.

• 한국정보기술응용학회:학술대회논문집
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• 한국정보기술응용학회 2006년도 춘계학술대회
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• pp.710-716
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• 2006

소프트웨어 개발 후 인도 전 테스트 단계중에 발생되는 테스트 노력 소요량을 고려한 소프트웨어 신뢰도 성장 모델을 제시하여 테스트 노력소요량 동태를 시간함수인 로지스틱 곡선으로 설명한다. 테스트 단계중에 소요되는 테스트노력의 양에 대한 결함 검출비를 현재의 결함 내용에 비례하는 것으로 가정하여 소프트웨어 신뢰도 성장 모델을 비동차 포아송 프로세스(NHPP)로 공식화하되, 이 모델을 이용하여 소프트웨어 신뢰도 척도에 대한 데이터 분석기법을 개발한다. 모든 소프트웨어 개발 환경에서 지금까지 제시된 여러 곡선중 하나에 의해서 테스트노력 소요 고선을 표현하는 것은 적절하지 못하다는 것이 밝혀지고 있다. 그러므로, 본 논문에서는 로지스틱 테스트노력 곡선이 소프트웨어의 개발/테스트 노력곡선으로 적절하게 표현될 수 있다는 것과 실제 데이터를 근거로 하여 적용하여서 예측성이 매우 좋은 능력을 가지고 있다는 것을 보이고자 한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 가을 학술발표논문집 Vol.34 No.2 (B)
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• pp.33-37
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• 2007

최근 디지털 컴퓨터와 정보처리기술의 발전과 더불어 원자력 발전소의 계측제어시스템과 같은 안전-필수 시스템에서도 디지털 기술을 채택하기 시작했다. 안전-필수 시스템에 사용되는 소프트웨어는 높은 신뢰도(dependability)가 요구된다. 소프트웨어의 신뢰도는 신뢰성(reliability), 안전성, 보안 등 다양한 속성들로 설명될 수 있다. 소프트웨어의 신뢰도 향상을 위한 프로세스는 결함예방프로세스, 결함허용프로세스, 결함제거프로세스 그리고 결함예측프로세스가 있으며 이들 프로세스는 소프트웨어 수명주기 초반부터 수행되어야 한다. 본 논문에서는 소프트웨어 신뢰도향상을 위한 신뢰도 프로세스 모델과 개발 단계별로 수행되어야 할 신뢰도 태스크를 제시한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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• pp.23-26
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• 2022

딥 러닝 모델은 블랙 박스 (Black Box) 모델로 예측에 대한 근거를 제시하지 못해 신뢰성이 떨어지는 단점이 존재한다. 이를 해결하기 위해 딥 러닝 모델에 설명력을 부여하는 설명 가능한 인공지능 (XAI) 분야 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 본 논문에서는 모델 예측을 프로토타입을 통해 설명하는 딥 러닝 모델을 제시한다. 즉, "주어진 이미지는 티셔츠인데, 그 이유는 티셔츠를 대표하는 모양의 프로토타입과 닮았기 때문이다."의 형태로 딥 러닝 모델을 설명한다. 해당 모델은 Encoder, Prototype Layer, Classifier로 구성되어 있다. Encoder는 Feature를 추출하는 데 활용하고 Classifier를 통해 분류 작업을 수행한다. 모델이 제시하는 분류 결과를 설명하기 위해 Prototype Layer에서 가장 유사한 프로토타입을 찾아 설명을 제시한다. 실험 결과 프로토타입 생성 기반 설명 모델은 기존 이미지 분류 모델과 유사한 예측 정확도를 보였고, 예측에 대한 설명력까지 확보하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제7권3호
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• pp.77-90
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• 2018

소프트웨어 결함 예측(SDP)은 결함이 있는 모듈을 식별하기 위한 연구 분야이다. 충분한 로컬 데이터가 없으면 다른 회사에서 수집한 데이터를 사용하여 분류기를 구축하는 교차 프로젝트 결함 예측(CPDP)을 활용할 수 있다. SDP에 대한 대부분의 기계 학습 알고리즘은 서로 다른 값에 따라 예측 성능에 큰 영향을 미치는 하나 이상의 매개 변수를 사용한다. 본 연구의 목적은 CPDP의 예측 성능 향상을 위해 매개 변수 선택 기법을 제안하는 것이다. Harmony Search 알고리즘을 사용하여, 예측 어려움을 야기하는 클래스 불균형을 해결하는 방법인 비용에 민감한 부스팅의 매개 변수를 조정한다. 분포 특성에 따라 매개 변수 범위와 매개 변수 간의 제한 조건 규칙이 정의되어 하모니 검색 알고리즘에 적용된다. 제안된 접근법은 15개의 대상 프로젝트를 대상으로 3개의 CPDP 모델과 내부프로젝트 결함 예측(WPDP) 모델을 비교한다. 실험 결과는 제안된 방법이 클래스 불균형의 맥락에서 다른 CPDP 방법보다 성능이 우수하다는 것을 보여준다. 이전의 연구에서는 탐지 확률이 낮거나 오보 가능성이 높았으나 우리의 기법은 높은 PD와 낮은 PF를 제공하면서 높은 전체 성능을 보였다. 또한 WPDP와 비슷한 성능을 제공하였다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제4권2호
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• pp.409-429
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• 1997

소프트웨어를 개발하고 운영하는 동안 직면하는 문제들은 소프트웨어나 하드웨어 또는 운영의 결함에 기인한다. 이들의 다양성 문제, 문제들을 조정하고 체계적으로 원인을 규명하기 위한 문제 발생의 규명 및 수정 작업을 중심적으로 관리하는 시스템이 요구 되고 있다.본 논문에서는 소프트웨어 개발 수명 주기(Softwate Development Life Cycle :SDIC)에서 획득할 수 있는 결함 데이터(Fault Data) 프로세스 데이터(Precess Data) 프로덕트 데이터(Preduct Data)를 수집하고 분석하기 위한 소프트웨어 문제 보고서 (Software Change Report:SCR)를 처리하는 SPR/SCR 관리시스를 개발하고 적용하였다. SPR/SCR 관리 시스템의 목적은 4가지가 있다. 첫째로 모든 소프트웨어 결함들을 문서 화하고, 수정하며 무시않는다. 둘째로 SPR의 타당성에 대해 평가된다. 셋째로 SPR의 진행 상태를 개발자 또는 사용자에게 피드백한다., 넷째로 소프트웨어 품질과 신뢰성을 예측하고 측정하기 위한 기본 자료를 제공한다. 이들 목표는 SRE/SCR 관리시스템의 적용에 의해 충족시킬 수 있다. 또한 소프트웨어 신뢰성의 달성 비욜, 테스트의 종료기준, 릴 리 즈 시기의 예측, 효율적인 개발 관리에 반영될 수 있다.

• 정보과학회지
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• 제31권10호
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• pp.23-30
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• 2013

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제7권6호
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• pp.205-220
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• 2018

소프트웨어 결함 예측은 결함이 자주 발생하는 모듈에 집중함으로써 소프트웨어 품질 보증 활동에 귀중한 프로젝트 리소스를 효과적으로 할당하는 데 도움이 될 수 있다. 회사 내에서 수집 된 충분한 기록 데이터를 사용하여 정확한 결함 발생 가능성이 높은 모듈 예측에 대해 WPDP (프로젝트 내 결함 예측)를 사용할 수 있다. 회사가 과거 데이터를 유지하지 못한 경우 CPDP (Cross-Project Defect Prediction) 메커니즘을 기반으로 오류를 예측하는 분류기를 만드는 것이 도움이 될 수 있다. CPDP는 다른 조직에서 수집 한 다른 프로젝트 데이터를 사용하여 분류기를 작성하기 때문에 정확한 분류기를 만드는데 가장 큰 장애물은 소스와 대상 프로젝트 간의 서로 다른 분포이다. 이 문제의 해결을 위해 효과적인 유사도 측정 기술을 식별하는 것이 중요하므로, 본 논문에서는 다양한 유사도 측정 기술을 CPDP 모델에 적용하여 성능을 비교한다. 유사도 가중치의 유효성을 평가하고, 통계적 유의성 검정 및 효과 크기 검정을 통해 결과를 검증한다. 실험 결과, k-Nearest Neighbor (k-NN), LOcal Correlation Integral (LOCI) 및 Range 방법이 유사도 측정 기술 중 상위 3 개에 속했고, 이들을 사용하는 CPDP 예측 성능이 WPDP의 성능과 유사하였다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제12D권7호
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• pp.965-978
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• 2005

소프트웨어 개발 시, 일정과 품질에 저해 요인이 되는 결함이 다수 존재한다. 일정과 품질의 저해 요인을 제거하고 동시에 체계적으로 이를 관리하기 위하여 본 논문에서는 opportunity tree 프레임워크를 설계한다. 유사한 프로젝트를 수행 시 영역 전문가의 지식을 활용한 opportunity tree 발생되는 문제점을 예측, 대비할 수 있게 하여, 소프트웨어 프로세스를 개선할 수 있다 본 연구에서는 소프트웨어 개발 시 발생하는 일정관리에 대한 결함을 찾아내고, 원인을 식별 및 해결책을 제시하고자 한다.