소프트웨어 품질을 향상하기 위해서는 소스에 내재된 결함을 효율적, 효과적으로 제거해야 한다. 개발현장에서는 결함 심각도와 결함 제거율로 결함을 제거하고 있다. 결함을 이용하여 품질을 향상하기 위한 연구로는 결함 발생 빈도과 ISO 품질속성을 이용하여 품질을 향상하려는 연구가 있고, 프로젝트 수행 시 결함을 심각도로 관리하여 품질을 향상시키는 연구가 있었다. 하지만, 결함 자체에 집중하여 결함을 유형화하여 결함 유형 간에는 어떤 영향력이 있는지, 그 영향력으로 인하여 어느 결함 유형이 더 중요한 지에 대한 연구는 미흡한 실정이었다. 이에 본 연구에서는 표준단체, 업체, 연구자들의 소프트웨어 결함 유형을 수집, 분류하여 ANP로 모형화하였다. 또한, 구성된 ANP 모형을 이용하여 일반 응용 소프트웨어에 대하여 결함 유형별 중요도 가중치를 산정하였다. 일반 응용 소프트웨어를 개발할 때, 산정된 가중치를 적용하여 결함을 제거한다면, 좀 더 효율적이고 효과적으로 소프트웨어 품질을 향상할 수 있으리라 기대한다.
동일하거나 유사한 기능을 수행하는 소프트웨어 제품들 중에서 사용자 요구사항에 가장 적합한 제품을 결정하기 위하여 측정과 평가 및 선정을 실시하는 것을 매우 중요한 일이다. 이러한 소프트웨어 제품의 평가와 선정은 대량 구매시 객관성 확보를 위해 특히 중요하다. 소프트웨어 제품의 평가를 위한 절차는 평가 대상 제품의 속성 결정과 측정, 속성의 중요도에 따른 가중치 부여, 그리고 평가와 선정 모형을 통한 최적제품의 선정이나 우선순위의 결정이다. 본 연구에서는 이러한 절차에 따른 가중치 부여 방법으로는 계층적 분석과정을 이용하고, 제품의 평가와 선정 방법으로는 4개 보상모형과 7개 비보상모형, 그리고 4개의 DEA(Data Evelopment Analysis)모형을 종합적으로 설명한다. 또한 본 연구에서는 위의 15개 평가와 선정모형을 사용하여 Infoworld(Jan.1997)에서 발표한 '문서 작업흐름 관리' 소프트웨어 제품의 속성에 대한 측정결과를 가지고 모형별 적용 결과를 분석한다.
본 연구는 소프트웨어의 시험 평가에 있어 품질 특성에 대한 가중치를 적용하는 방법을 연구한 것이다. 가중치 적용방안은 시험성적서의 텍스트를 분석해서 텍스트의 빈도에 따른 비율을 소프트웨어 시험 성적의 품질 특성에 대한 가중치로 활용한다. 본 연구의 결과에 대한 타당성 검토는 개발자와 사용자를 중심으로 소프트웨어의 중요도를 평가하게 한 설문조사의 결과와 텍스트 분석의 빈도분석 결과를 비교해서 검토했다. ISO/IEC 25023에서 제시한 8가지 품질 특성을 기반으로 품질을 측정할 경우 동일한 가중치를 적용해서 소프트웨어 품질을 평가하는 것에 비하여 본 연구의 결과는 소프트웨어 특성을 고려한 소프트웨어 품질 측정 결과이므로 소프트웨어 시험 평가에 대한 품질 측정의 타당성이 높아진다고 할 수 있다.
소프트웨어 제품의 평가를 위해 국제표준 ISO/IEC 품질인증 시스템을 기반으로 국내 외 기관 및 연구소에서 품질에 대한 많은 방법론이 연구 및 적용되고 있으나, 복잡한 차원의 특수한 성질을 지닌 안티바이러스 소프트웨어를 평가하기에는 많은 문제를 동반한다. 따라서 본 논문에서는 적정 수준 이상의 요건을 갖춘 안티바이러스 소프트웨어의 품질평가 방법론을 마련하고자 평가항목 도출을 위한 프로세스와 정량화 방안을 정립하였으며 각 요인간의 상대적 중요도를 분석함으로써 가중치 정보를 객관화하였다. 정의된 정보(평가 항목, 가중치)를 기반으로 포털 사이트에서 수집한 공개용 안티바이러스 소프트웨어 70종에 대하여 리얼 테스트 환경에서 품질평가를 수행하였으며, 사용자들의 오랜 시간동안의 경험을 이용한 실증분석 결과 본 논문에서 정의한 평가항목과 가중치에 대한 정당성을 마련할 수 있었다.
소프트웨어의 품질을 평가하기 위해, 구성 모듈의 품질을 측정하는 것이 중요하다. 특히, 현업에서는 품질이 높은 모듈을 재사용하고 품질이 낮은 모듈을 개선하는 활동이 중요하기 때문에 모듈의 품질을 정량적으로 측정할 필요가 있다. 본 논문에서는 모듈이 지녀야 할 속성으로서 모듈성(moduleness)을 정의하고 모듈성을 구성하는 여러 가지 품질 속성과 품질 측면 및 측정 지표를 정의한다. 그리고 이들을 활용하여 모듈성을 정량적으로 측정하는 방법을 제안한다. 사례 연구에서는 C, C++, Java기반의 오픈소스 모듈들을 대상으로 모듈성을 정량적으로 측정하고 그 측정 결과를 검증함으로써 제안 방법의 효용성을 보인다.
도급의 대상이 된 일의 완성 여부는 도급계약에 관한 분쟁에서 어떠한 쟁점을 다루던지 가장 중요한 전제에 해당한다. 일반적으로 도급계약의 형태로 이루어지는 소프트웨어 개발 용역의 경우에도 이는 동일하게 나타난다. 일이 완성된 정도를 완성도라 한다. 소프트웨어 도급계약이 원인이 된 소송에서는 대상 소프트웨어의 완성도를 산출하기 위하여 감정을 주로 활용한다. 다만 그 과정에서 다양한 전문가들이 재량을 가지고 참여하다 보니 객관성 확보에 어려움을 겪는 문제가 있다. 이에 본 논문에서는 그간 소프트웨어 완성도 산출에 관한 여러 사례를 살펴보고 각기 어떠한 산출 방식을 적용하였는지 검토해보았다. 이를 통하여 현재 소송 과정에서 이루어지는 완성도 산출의 객관성을 확보하기 위하여 어떠한 개선점이 필요한지 생각해보았다. 그 결과 부족한 자료에 기반하여 이루어진다는 점, 하자와 미완성을 엄격히 구별하지 않고 감정이 이루어지고 있다는 점, 가중치 적용에 대한 재량이 지나치게 광범위하다는 점 등의 문제가 있어 개선이 필요할 것으로 판단하였다.
물리 기반 시뮬레이션과 같이 연속적인 움직임을 표현하기 위해서 고차 보간(High-order interpolation)을 설계하는 것을 중요한 문제이다. 본 논문에서는 제약적인 벡터와 밀도 형태를 몬테카를로법을 사용하여 이동최소제곱(MLS, Moving least squares)을 제곱하여 이를 통해 속도 필드를 표현할 수 있는 방법을 제안한다. 결과적으로 밀도의 형태를 고려하여 MLS의 가중치가 적용된 결과를 보여주며, 그 결과가 벡터 보간에 얼마나 큰 영향을 끼치는지를 다양한 실험을 통해 보여준다.
엄청난 성능에도 불구하고, 심층 신경망은 예측결과에 대한 설명이 없는 블랙 박스로 작동한다는 비판을 받고 있다. 이러한 불투명한 표현은 신뢰성을 제한하고 모델의 대한 과학적 이해를 방해한다. 본 연구는 여러 개의 교사 신경망으로부터 설명 중심의 학생 신경망으로 지식 증류를 통해 해석 가능성을 향상시키는 것을 제안한다. 구체적으로, 인간이 정의한 개념 활성화 벡터 (CAV)를 통해 교사 모델의 개념 민감도를 방향성 도함수를 사용하여 계량화한다. 목표 개념에 대한 민감도 점수에 비례하여 교사 지식 융합을 가중치를 부여함으로써 증류된 학생 모델은 양호한 성능을 달성하면서 네트워크 논리를 해석으로 집중시킨다. 실험 결과, ResNet50, DenseNet201 및 EfficientNetV2-S 앙상블을 7 배 작은 아키텍처로 압축하여 정확도가 6% 향상되었다. 이 방법은 모델 용량, 예측 능력 및 해석 가능성 사이의 트레이드오프를 조화하고자 한다. 이는 모바일 플랫폼부터 안정성이 중요한 도메인에 걸쳐 믿을 수 있는 AI 의 미래를 여는 데 도움이 될 것이다.
본 논문에서는 PET-CT 뇌 영상융합을 위해 가우시안 가중치 거리지도를 이용한 표면기반 영상정합을 제안한다. 제안방법은 중요 세 단계로 표면 특징점 추출, 가우시안 가중치 거리지도 생성, 가중치기반 유사도 평가로 구성된다. 첫째, PET 영상과 CT 영상에서 삼차원 역 영역성장법을 이용하여 머리영역을 분할하고 머리 영역과 같이 분할된 잡음 영역을 영역성장법기반 레이블링을 이용한 영역 크기 비교를 통해 제거한 후 선명화 처리 필터를 적용하여 머리 표면 특징점을 추출한다. 둘째, CT 영상에서 추출한 표면 특징점에 가우시안 가중치 거리지도를 생성하여 큰 변위에서도 최적의 위치로 견고하게 수렴하도록 한다. 셋째, 가중치기반 상호상관관계는 PET 영상에서 추출한 표면 특징점과 대응되는 CT 영상의 가우시안 가중치 거리지도를 이용하여 최적 위치를 탐색한다. 본 논문에서는 제안방법의 정확성과 견고성 검사를 위해 인공데이타를 이용하고, 수행시간과 육안평가를 위해 임상데이타를 이용한다. 정확성 검사는 임의로 변환된 인공데이타에 제안방법을 적용한 후 추출된 최적화 변환벡터와의 오차를 제곱근평균제곱오차를 이용하여 평가한다. 견고성 검사는 큰 변위와 잡음을 가지는 인공데이타에서 가중치기반 상호상관관계가 최적의 위치에서 최대를 이루는지를 평가한다 실험 결과 제안한 표면기반 영상정합이 기존 표면기반 영상정합보다 정확하고 견고하게 수렴됨을 알 수 있다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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