본 연구에서는 이산사건 동적 시스템을 모델링하고 성능을 분석하기 위한 통합 소프트웨어를 개발하였다. 소프트웨어는 페트리네트를 기반으로 비쥬얼 C++와 비쥬얼 베이직을 이용하여 개발되었으며 윈도우즈 환경 하에서 동작하는 범용 그래픽도구를 내장하고 있다. 본 소프트웨어를 이용하면 사용자는 마우스의 드래그 앤 드롭만으로 페트리네트 모델을 작성할 수가 있으며 모델이 작성되면 수리적 분석과 시뮬레이션을 통하여 시스템의 성능분석을 자동으로 수행하여 준다. 또한 시스템의 논리적인 특성을 분석하기 위하여 coverbility tree와 reachability tree를 지원한다. 이외에도 deadlock을 탐지하고 이를 해소하는 기능과 정교한 세부 모델링이 가능하도록 다양한 활성화 함수와 분포를 지원하며 시스템의 성능척도와 관련된 다양한 통계치를 제공해준다.
ICT 융합환경과 클라우드 컴퓨팅, 빅데이터 등의 새로운 환경이 도래함에 따라, 기존의 소프트웨어공학 기법들을 어떻게 활용하느냐가 주요 관건이 되고 있다. 더불어 IoT 환경에서 안전한 소프트웨어 활용을 위한 요구사항분석 및 설계 단계의 중요성이 나타나고 있다. 그러나 그간의 연구들은 IoT 환경에 적용되는 기술들의 활용성에 주로 초점이 맞추어져 있으며, 그러한 기술들을 안전하게 현장에 적용하기 위한 선행 단계인 분석 설계를 내실 있게 만들기 위한 연구는 미흡한 실정이다. 이에 따라서 본 연구에서는 소프트웨어 공학 기반의 연구동향을 정리하고 그 관계를 분석하고자 한다. 세부적으로 연구동향 메타분석을 수행하기 위하여 소프트웨어 공학 연구동향을 프로세스에 따라 구분하고 연차별 추이를 분석하였다. 그리고 키워드의 연관관계를 분석하여 주요 연구 흐름을 분석하였다. 이러한 분석을 바탕으로 IoT 환경에서 고품질 소프트웨어를 개발하기 위한 방안으로 소프트웨어 공학 기법들의 활용성을 높일 수 있는 전략을 제언하였다.
정보 기술의 발전과 더불어 인공 지능 및 기계 학습 분야는 다양한 응용 분야에서 성능을 인정받고 있으며, 다양한 응용 분야로 확대되고 있다. 본 논문에서는 기계 학습 방법을 응용한 소프트웨어 분석 방법을 제안한다. 소프트웨어의 특성을 표현하기 위해 소프트웨어의 코드 분포를 분석하고 이 정보를 기계 학습 방법인 선형 회귀를 통해 분석함으로써 유사 소프트웨어를 분석할 수 있는 방법을 제안한다. 소프트웨어의 특성은 프로그램 내에 포함된 명령어에 의해 표현될 수 있으며, 명령어의 분포 정보를 학습 데이터로 활용하였다. 또한, 학습 데이터를 통한 학습 과정은 소프트웨어 유사성 분석을 위한 선형 회귀 모델을 구성한다. 본 논문에서 제안한 방법은 구현 및 실험을 통해 정확성을 검증한다. 본 논문에서 제안한 방법은 소프트웨어의 유사성을 판단할 수 있는 기본 기술로 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 또한 기계 학습 방법을 통한 소프트웨어 분석 기술에 응용될 수 있을 것으로 기대된다.
잘 설계된 모든 객체지향 구조들은 패턴들로 가득 차 있다는 점에서 볼 때, 디자인 패턴은 상당히 유용하다. 특히 정확성. 강건성, 유연성, 재사용성, 효율성 측면에서 볼 때, 디자인 패턴은 충분히 가치가 있다. 이 논문에서는 디자인 패턴을 사용한 소프트웨어에서 테스트 가능성은 어떻게 달라지는지를 분석하고자 한다. 테스트 가능성을 측정하는 메트릭을 이용하여, 패턴이 적용된 소프트웨어와 적용되지 않은 소프트웨어에서의 메트릭을 분석한다. 측정된 값은 디자인 패턴을 사용하지 않은 소프트웨어에 비해, 사용한 소프트웨어에서 몇몇 메트릭이 낮은 값을 보였다 이것은 디자인 패턴을 적용하는 것이 오류의 가능성이나 테스트 케이스의 수를 줄여 준다는 것을 의미한다. 또한 어떤 디자인 패턴이 적용되었는지를 알고 있을 때 그 디자인 패턴에 맞는 테스트 케이스가 무엇인지 분석하였다.
신뢰도 높은 소프트웨어 개발의 필요성은 전혀 새로운 것이 아니다. 요즘 들어, 소프트웨어의 크기와 복잡도가 증가함으로 인해 소프트웨어의 결함 때문에 발생하는 시스템 고장이 전체 시스템 고장에서 많은 비중을 차지하고 있다. 고 신뢰도를 요구하는 시스템의 소프트웨어는 복구블록, 분산 복구블록, N-버전 프로그래밍, N 자기검사 프로그래밍과 같은 소프트웨어 결함허용 기법들을 사용하고 있다. 이러한 소프트웨어 결함허용 기법들에 대한 연구와 함께 소프트웨어 결함허용 기법들의 의존도 측정에 관한 연구 또한 매우 중요하다. 이에 본 논문에서는 마르코프 모델을 사용해서 소프트웨어 결함허용 기법들의 보다 자세한 신뢰도 모델링과 가용도, 안전도 등에 관한 모델링을 제시한다. 제안된 모델 분석 결과 같은 수의 대체블록이 있을 때는 분산 복구블록, 복구 블록, N 자기검사 프로그래밍, N-버전 프로그래밍 순으로 의존도가 높음을 알 수 있다. 또한 소프트웨어 결함허용 기법들의 신뢰도민감성 분석에서는 복구블록과 분산 복구블록인 경우는 적응검사의 결함발생율에, N-버전 프로그래밍인 경우는 프로그램 버전의 결함발생율에 더 민감한 영향을 받는 것을 알 수 있다.
소프트웨어가 점점 복잡해지면서 신뢰할 수 있는 소프트웨어의 개발에 대한 필요성이 제기되고 있다. 이에 따라 소프트웨어 개발 업체는 소프트웨어 신뢰성 보장을 위한 많은 활동들을 수행하고 있다. 이 과정에서 소프트웨어 신뢰성 평가는 핵심이 되는 작업 중 하나이며, 다양한 소프트웨어 신뢰성 평가 도구가 개발되어 정확하고 효율적인 신뢰성 평가를 돕고 있다. 소프트웨어 신뢰성 평가 도구는 적용할 수 있는 소프트웨어 개발 단계와 적용 방법에 차이가 있기 때문에 도구들은 적시적소에 적용되어야 한다. 본 논문에서는 CASRE, SMERFS, SREPT, GERT, SRTPRO 와 같은 소프트웨어 신뢰성 평가 도구의 분석을 통해 각 도구들의 특징, 목적, 적용단계 등을 고려하여 사용자가 다양한 도구 중 어떤 도구를 선택해야 하는지 판단하는데 도움을 주고자 한다.
공장의 설비들은 장비 교체가 아예 불가능하여 오랜 기간동안 사용되는 경우가 있다. 이러한 경우 공장의 설비 제어를 위한 소프트웨어 시스템도 노후 되어 현재 사용되는 운영체제나 새로운 시스템 상에서 정상적인 작동이 어렵게 되며, 또한 사용자의 새로운 요구사항을 수용하기도 어렵다. 이러한 문제점들은 기존 소프트웨어 시스템 분석을 바탕으로 한 재공학을 통해서 그 해결 방안을 모색하여야 한다. 제어용 소프트웨어 시스템의 재구성은 기존의 설비가 교체되지 않은 상태이므로 기존의 구성과 제어에 사용되는 통신 프로토콜등은 그대로 사용하되 운영체제와 사용자 인터페이스등을 변경하여 작업능률과 사용상의 편리함을 향상시킬 수 있다. 본 논문에서는 전파 송신 설비를 가상으로 구성하고 설비를 제어하는 기존의 DOS용 소프트웨어 시스템을 분석하여 Window용으로 재구성하는 과정을 재공학 관점에서 논하고 실제 적용결과를 보인다. 또한 사용자의 요구사항을 반영하여 사용편의성을 증대시키기 위한 사용자 인터페이스의 개선에 대해서도 논한다.
소프트웨어 분야의 급격한 발전으로 인해 소프트웨어 품질의 중요성이 더욱 높아지고 있다. 그러나 많은 소프트웨어 개발 프로젝트들이 정해진 일정 때문에 충분한 품질관리가 이루어지지 못하고 잠재적인 위험 요소들을 지닌 채 제품화되어 출시되고 있는 것이 현실이다. 이러한 위험 요소들은 소프트웨어의 결함으로 잠재하면서 언제든 고장(failure)을 일으킬 수 있는 가능성을 지니고 있다. 소프트웨어 개발 과정에서 발생하는 오류는 초기 단계의 오류일수록 최종 소프트웨어 제품에 미치는 영향이 크므로 초기 단계에 문제점을 점검하는 것이 더욱 중요한 문제일 뿐 아니라 생명주기 전 단계에 걸쳐 각 단계에 적합한 시험 항목을 개발하여 적용하는 것이 고품질의 소프트웨어를 개발하는 최선의 방법이 될 수 있을 것이다. 본 연구에서는 생명주기 단계 중 분석 단계에 관한 테스트 항목을 개발하여 분석 단계에서 야기될 수 있는 문제점들을 최소화할 수 있는 방안을 마련하였다.
현재 소프트웨어 개발 주기의 초기 단계에서 소프트웨어의 개발과 유지보수를 위한 비용과 노력을 미리 예측하는 소프트웨어 규모 예측 방법이 요구되고 있다. 이에 따라 소프트웨어 규모 예측 방법을 위한 수백개의 메트릭스가 제안되고 있지만, 난해하고 복잡한 측정 방법으로 인해 소수의 실제 전문가에 의해 사용되고 있다. 이용할 해당 메트릭스의 장점과 단점을 파악하고 적용시켜야 시행착오를 피할 수 있다. 본 논문에서는 객체지향 시스템 분석 단계에서 주로 작성되는 UML Use Case 다이어그램 분석을 통해 소프트웨어 규모 예측을 하는 방법을 비교 분석한다. 이를 따르면 메트릭스를 적절히 사용하여 보다 효율적인 소프트웨어 프로젝트 관리를 할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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