최근 ICT 기반 고부가가치 조선해양 산업 요구의 증가로 조선해양 분야의 소프트웨어 비중과 중요성에 대한 기대가 높아지고 있다. 본 논문에서는 재사용 소프트웨어 컴포넌트 개발을 통해 조선해양 분야 소프트웨어 경쟁력을 향상시키는 것을 목적으로 수행한, 설문조사 기반의 조선해양 소프트웨어 개발 환경 분석 결과를 제시한다. 설문조사는 서로 다른 업체에 종사하는 34명의 조선해양 소프트웨어 개발자들을 대상으로 수행 하였으며, 설문 항목은 소프트웨어 개발 업체의 규모나 개발 제품의 기술 분류와 같이 조사 대상 SW 개발 업체 정보를 파악하기 위한 항목과 소프트웨어 개발이 수행되는 플랫폼, 언어, 배포 형태, 컴포넌트 개발 방해 요인, 개발 프로세스 및 품질관리 도구 사용 여부 등의 소프트웨어 개발과 직접적인 관련이 있는 항목들로 구성하였다. 설문조사 분석 결과에 따르면 개발자들이 개발환경을 선택할 때 가장 큰 영향을 미치는 요소는 이용 가능한 도구의 다양성과 기술지원 여부였으며, 성능, 제품의 가격, 보안이 그 다음 고려사항이었다. 또한 소프트웨어 경쟁력 향상을 위한 한 가지 방법인 재사용 컴포넌트의 개발을 가로막고 있는 주요한 원인은 다양한 플랫폼 지원과 신뢰성 보장의 어려움, 개발 비용과 인력 부족으로 조사되었다. 마지막으로, 개발 프로세스와 품질관리 도구를 전면적으로 사용하여 체계적으로 소프트웨어를 개발하고 있는 개발자의 비율은 전체 조사대상 개발자의 15% 정도에 불과한 것으로 조사되었다. 이러한 사실로부터 현재 조선해양 업체들의 고품질 소프트웨어 개발 능력을 향상시키기 위해서는 해당 업체들에 대한 기술적 제도적 지원이 필요한 상황임을 알 수 있었다.
VOIP 엑세스 게이트웨이는 원활한 VOIP 서비스를 위해 높은 호 처리 능력을 가져야 한다. 또한 여러 가지 VOIP 프로토콜을 지원 가능하여야 하고, 고품질 서비스를 위한 QoS 기능과 고신뢰성 및 고가용성을 가져야 하는 등 각종 요구사항을 만족하여야 한다. 본 논문에서는 일반적인 VOIP 엑세스 게이트웨이의 요구사항을 살펴보고, 하드웨어 블록 구조를 설명한 후, 높은 호 처리 성능을 가지면서 확장 및 변경 가능한 소프트웨어 구조를 설계하고 구현하였다.
기계번역이란 소스언어를 목적언어로 컴퓨터가 번역하는 소프트웨어를 의미하며 규칙기반, 통계기반 기계번역을 거쳐 최근에는 인공신경망 기반 기계번역에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 인공신경망 기계번역에서 중요한 요소 중 하나로 고품질의 병렬 말뭉치를 뽑을 수 있는데 이제까지 한국어 관련 언어쌍의 고품질 병렬 코퍼스를 구하기 쉽지 않은 실정이었다. 최근 한국정보화진흥원의 AI HUB에서 고품질의 160만 문장의 한-영 기계번역 병렬 말뭉치를 공개하였다. 이에 본 논문은 AI HUB에서 공개한 데이터 및 현재까지 가장 많이 쓰인 한-영 병렬 데이터인 OpenSubtitles와 성능 비교를 통해 각각의 데이터의 품질을 검증하고자 한다. 테스트 데이터로 한-영 기계번역 관련 공식 테스트셋인 IWSLT에서 공개한 테스트셋을 이용하여 보다 객관성을 확보하였다. 실험결과 동일한 테스트셋으로 실험한 기존의 한-영 기계번역 관련 논문들보다 좋은 성능을 보임을 알 수 있었으며 이를 통해 고품질 데이터의 중요성을 알 수 있었다.
소프트웨어 산업 사회에서 프로젝트의 품질과 생산성을 높이는 문제에 대한 여러 가지 방안들을 제시하고 있으며, 컴포넌트 기반 개발 프로세스 역시 생산성 향상에 대한 가능성을 제시하고 있다. 하지만 고객 니즈에 맞는 고품질의 프로젝트를 수행하기 위해서는 체계적인 관리 프로세스가 필요하며 더욱이 컴포넌트 호환 및 상호 운용에 대한 문제점을 해결하기 위한 많은 노력이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위한 노력들 중의 하나로 Six Sigma와 OMG의 MDA(Model Driven Architecture) 기술을 이용하여 특정 도메인의 모델 변환(Model Transformation) 구조를 구현하고, 최적화된 Six Sigma관리 프로세스를 적용한 실제 사례를 통하여 프로젝트의 품질과 생산성 망상에 대한 결과를 측정하여 그 효과에 대해서 검증하였다.
현대 소프트웨어의 규모는 커지고 있다. 이에 따라 고품질 코드를 위한 정적 분석의 중요성이 커지고 있다. 코드에 대한 정적 분석을 통해 결함과 복잡도를 식별하는 것이 필요하다. 이를 가시화하여 개발자 및 이해 관계자가 알기 쉽게 가이드도 필요하다. 기존 코드 가시화 연구들은 정적 분석의 코드 내부 정보들을 데이터베이스 테이블에 저장하여 및 품질 지표(CK Metrics, Coupling, Number of function calls, Bed smell)에 대한 계산을 질의어화 하고 추출된 정보를 가시화하는 과정을 구현하는 것에만 초점을 두었다. 이러한 연구들은 방대한 코드로부터 추출한 정보를 이용하여 코드를 분석할 때 많은 시간과 자원이 소모된다는 한계점이 있다. 또한 각 코드 내 정보 테이블들이 정규화되지 않았기 때문에 코드 내부의 정보(클래스, 함수, 속성 등)들에 대한 테이블 조인 연산 시 메모리 공간과 시간 소비가 발생할 수 있다. 이러한 문제들을 해결하기 위해, 데이터베이스 테이블의 정규화된 설계와 이를 통한 코드 내부의 품질 메트릭 지표에 대한 추출 및 가시화 메커니즘 제안한다. 이러한 메커니즘을 통해 코드 가시화 공정이 최적화되고, 개발자가 리팩토링해야 할 모듈을 가이드 할 수 있을 것으로 기대한다. 앞으로는 부분 학습도 시도할 예정이다.
고품질의 소프트웨어를 만들기 위해서는 발생하는 결함을 발견하고 해결해야 한다. 결함 관리 작업의 소홀함은 후에 재작업을 요구하게 되고, 결국 납기 지연 등 프로젝트 실패로 이어질 수 있다. 그러므로 조직들은 결함 관리 프로세스를 정립하고 내재화해야 한다. 관련 표준 모델들은 결함 관리 프로세스를 프로젝트 모니터링 및 제어 영역에서 다루고 있다. 하지만, 소규모 조직에서는 표준 문서 기반의 프로세스 구현에 어려움을 느끼고, 적용하지 못하고 있는 것이 현실이다. 본 논문에서는 소규모 프로젝트 참여 인원과 기간에 적합한 결함 관리 프로세스와 체계적인 지원을 위한 Redmine과 Subversion, Maven, Jenkins 등의 오픈 소스 소프트웨어 기반의 SW Visualization 구축 방안을 제시한다. 또한, 결함 데이터 베이스 구축과 이를 기반으로 결함 데이터 분석 및 제어 활동을 위한 방안을 제시한다. 제안한 프로세스와 Tool Chain을 중소기업에 적용하여 그 효율성을 입증하였다.
과학용 소프트웨어는 전문가 수준의 깊이있는 도메인 지식 요구 등과 같이 고유한 특성들로 인하여 전통적인 응용소프트웨어와는 다른 개발 프로세스가 요구된다. 본 연구에서 우리는 과학용 소프트웨어 개발을 위하여 RE(Reverse Engineering)과 TDD(Test-Driven Development)에 기반한 V&V 개발 프로세스를 제안하였다. 또한 실제 프로젝트에 가상 시나리오를 구성하고 적용하여 절차를 검증하고 정교화 하였다. 과학용 소프트웨어 개발을 목적으로 제안된 본 연구의 개발 프로세스는 고품질, 고 신뢰성을 제공할 수 있는 소프트웨어 개발 및 적용에 기여할 것이다. 또한 본 연구는 과학용 소프트웨어 개발 및 연구의 저변 확산의 계기가 될 것으로 기대된다.
최근 전기차의 기술 발전이 급속도로 증가함에 따라 이차전지의 수요가 증가하게 되었다. 그로인해 다량의 고품질 전지를 생산하기 위해 제조 공장이 가동되고 있지만 생산된 전지의 품질의 핵심이 되는 화성공정의 에이징 과정 진행 중 온도 관리에 실패할 경우, 전지의 폭발 및 화재의 위험이 있다. 본 논문은 이차전지를 생산하는 에이징 공정의 효율적인 온도 관리를 위해 목업 모형을 만들어 온도 센서를 통한 온도 수집 및 모니터링 시스템을 개발하고, 공조기 바람을 통해 전지의 온도가 변화하는 속도를 계산하고, 이상온도에 도달해 고온의 상태가 되었을 경우 주변 전지로 전달되는 열을 시뮬레이션 통한 효율적인 공조 대책을 제시하여 이차전지 생산의 품질 향상과 화재 예방을 통해 전기차 생산에 따른 리튬이온 전지의 수요 해결에 기여한다.
본 논문은 고품질 텍스트 압축 기능을 지원하는 우수한 정지영상 압축 시스템을 제안한다. 영상에서 텍스트 부분을 분리하여 압축을 수행함으로서 고품질의 텍스트 압축 기능을 지원한다. 시스템은 코드블록 단위로 적응 이진 산술부호화를 수행하여 48:1 이상의 높은 정지영상 압축률을 보여주고 있다. 코드블록은 비트평면을 구성하는 비트들을 서브블록 단위로 파악하여 산술부호에 적합한 코드블록을 구성한 것이다. 산술부호기는 구성된 코드블록을 문맥을 기반으로 압축한다. 시스템의 입력 모드는 분할(Segmentation) 모드와 ROI(Region Of Interest) 모드로 구성된다. 분할 모드는 입력 영상을 텍스트 부분과 배경 영상 부분으로 분할하여 입력할 수 있게 한다. ROI 모드는 입력 영상을 관심 영역과 그 밖의 영역으로 구분하여 입력할 수 있게 한다. 현재 시스템이 나타내는 텍스트 압축 기능과 높은 압축률은 다른 JPEG2000 시스템들과 충분히 비교할 수 있는 수준이다. 시스템은 그 밖에 그레이 코딩을 수행하여 압축률을 향상시킨다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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