• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (2)
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• pp.307-309
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• 2005

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.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.644-646
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• 2023

스마트팩토리는 협동 로봇과 같은 프로그래머블한 설비의 유기적인 협업을 통해 최적화된 공정을 수행한다. 따라서 수집되는 센서 데이터의 특징과 환경 조건의 복잡도가 높아, 예지보전을 위한 AI 소프트웨어의 개발 시 요구사항 기반의 체계적인 개발 및 검증이 필수적이다. 본 논문에서는 AI 소프트웨어의 요구사항을 사용자와 시스템 관점에서 정의하고, AI 모델 개발 프로세스와 스마트팩토리 예지보전 측면에서 분석한다. 도출된 요구사항을 CNN 기반의 협동 로봇 기어 마모 예측 모델의 개발에 적용하여 데이터 관리와 모델 신뢰성 관점의 요구사항을 분석 및 검증하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 추계학술발표대회
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• pp.613-616
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• 2014

오늘날 선박, 항공, 자동차산업 등의 복합화로 인하여 내장형 소프트웨어의 중요성이 크게 대두되고 있다. 중요도가 높아질수록 고장 현상 발생률이 증가하고 이에 따른 오류나 고장에 대한 영향도 급증 하기 때문에, 신뢰성이 그만큼 중요하게 되었다. 신뢰성은 ISO/IEC 9126, ISO/IEC 12119 등에서 기능성, 사용성, 효율성, 유지보수성, 이식성과 함께 언급되고 있다. 신뢰성의 부특성에는 성숙성, 오류허용성, 회복성, 준수성이 있고, 이에 따라 품질평가 항목 메트릭이 제시되어 있다. 그러나 신뢰성 평가 기준은 수리적 난해함과 데이터 수집에 관한 문제에 부딪혀 적용하는 데에 어려움이 따르는 실정이다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위해, 각 세부 평가 항목에 대한 체크리스트를 가지고 품질평가 메트릭에 적용하였다. 또한, 기존에 제시되어 있는 대표적인 신뢰성 모델 두 가지 NHPP(Non-Homogeneous Poisson Process) Model과 Jelinski-Moranda Model을 성숙성과 오류허용성의 품질평가 메트릭과 연관시켜 효율적으로 신뢰성을 측정하는 방안에 대하여 모색하였다.

• 한국신뢰성학회:학술대회논문집
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• 한국신뢰성학회 2004년도 정기학술대회
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• pp.155-160
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• 2004

디지털 제품의 기능 다양화 및 복잡화에 따라 제품 개발 주기 내 소프트웨어 개발 및 테스트 조직의 업무 중 30∼40% 이상이 소프트웨어 테스트 업무에 집중하고 있다. 급변하는 소비자 요구사양에 대응하기 위해서는 신제품 개발 주기가 짧아지면서 개발 모델 수와 테스트 항목이 지속적으로 증가하고 있기 때문에 소프트웨어 기본 기능 및 UI (User Interface) 검증에 대한 자동화의 필요성이 대두 되었다. 본 논문에서는 휴대폰, DVDP, PDA에 대한 System Integration 작업을 통해 입출력을 정의하고 Black-Box testing을 구현하여 평균 64%이상의 자동화 율과 기본 Test Spec. 대비 80% 이상의 Test coverage를 확보했으며 많은 장단점을 도출할 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제34권7B호
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• pp.744-750
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• 2009

본 논문에서는 신뢰성을 명가하는 데 있어서 소프트웨어 및 하드웨어 측면을 고려한 통합된 마코브 모델링(Markov modeling)으로 AVTMR(AlI Voting Triple Modular Redundancy) 시스템의 신뢰성을 분석한다. 본 시스템의 모델링은 하드웨어의 경우에 고장율이 시불변 특성을 가지며, 소프트웨어 경우에는 시 가변 특성으로 모델링되어 AVTMR 시스템과 단일 시스템에 대한 신뢰성 비교를 한다. 특히, 소프트웨어적인 특성은 G-O/NHPP 기법을 이용하여 분석이 되며, AVTMR 시스템의 전체적인 특성을 소프트웨어 및 하드웨어적인 관점에서 고장율 따른 특성을 이해할 수 있게 된다. 평가된 AVTMR 은 엄베디드 통신 시스템, 항공기 등의 결함 허용 시스댐에 요구되는 스팩에 맞도록 설계를 하기 위한 기반을 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.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (1)
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• pp.635-637
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• 1998

시험 단계나 운용 단계에서 발견된 소프트웨어의 오류를 수정하기 위해서는 많은 비용을 투자해야 한다. 시스템 개발 초기 단계인 설계 단계에서 소프트웨어 시스템의 신뢰도에 영향을 많이 미치는 부분을 찾아 오류를 사전에 방지하는 연구가 많이 진행되고 있다. 모듈의 신뢰도를 설계 단계에서 예측할 수 있다면 프로젝트 관리자는 결함 경향이 강한 모듈 개발에 더 많은 자원을 할당함으로써 보다 신뢰성 있는 소프트웨어를 생산 할 수 있다. 본 논문에서는 실시간 소프트웨어의 설계 결과에 대한 복잡도 측정치를 토대로 신뢰도를 예측하는 모델을 제안하다. 유전자 알고리즘으로 찾아낸 이 모델을 사용하여 결함 경향이 강한(fault prone) 모듈과 그렇지 않은 모듈은 96%의 정확도로 선별해 낼 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 춘계학술발표대회
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• pp.595-598
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• 2015

오늘날 선박, 항공, 자동차산업 등의 복합화로 인하여 내장형 소프트웨어의 중요성이 크게 대두되고 있다. 중요도가 높아질수록 고장 현상 발생률이 증가하고 이에 따른 오류나 고장에 대한 영향도 급증하기 때문에, 신뢰성이 그만큼 중요하게 되었다. 신뢰성의 부특성에는 성숙성, 오류허용성, 회복성, 준수성이 있고, 이에 따라 품질평가 항목 메트릭이 제시되어 있다. 신뢰성 평가 기준은 수리적 난해함과 데이터 수집에 관한 문제에 부딪혀 적용하는 데에 어려움이 따르는 실정이다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위하여 품질평가 메트릭의 새로운 방안을 제시하였다. 기존에 제시되어 있는 대표적인 신뢰성 모델 두 가지 NHPP(Non-Homogeneous Poisson process) Model과 Jelinski-Moranda Model의 결과 값과 제시한 방법을 토대로 나온 결과 값을 비교하여 타당성을 입증한다. 기존의 난해한 방법을 이용하지 않고도 정확한 평가 결과를 얻을 수 있도록 하는 것이 본 연구의 목적이다.

• 한국통신학회논문지
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• 제27권10C호
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• pp.887-901
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• 2002

소프트웨어 관리 모델은 크게 소프트웨어 프로젝트 견적 모델과 소프트웨어 설계평가 모델, 소프트웨어 복잡성 모델, 소프트웨어 신뢰도 성장 모델, 소프트웨어 프로세스 개선 모델 등으로 나누어진다. 그 중에서도 개발된 소프트웨어를 정량적으로 분석하여 평가하는 모델이 소프트웨어 복잡도 모델이다. 즉, 소프트웨어를 객관적으로 관리하는데 있어서 정량적인 판단 기준이 필요하다. 그렇기 때문에 소프트웨어 복잡성 모델(software complexity model)은 소프트웨어의 복잡성에 대한 정량적인 평가에 응용할 목적으로 도입되었으며, 소프트웨어 복잡성 측정시 이 결과를 소프트웨어 관리(software management)의 기준에 이용하는데 있어서 품질이나 생산성에 대한 영향을 제공할 때 정량적이고 명확히 할 필요가 있기 때문이다. 다시 말해서 복잡한 프로그램에는 에러가 많이 포함될 가능성이 높고 또 개발비용(source cost)도 높다는 것을 경험적으로 알 수 있다. 이러한 관계가 성립되지 않는 경우에는 소프트웨어의 효과적인 관리가 곤란하다. 본 논문은 이런 관점에서 대표적인 소프트웨어 복잡성 모델에 대한 적용법에 대해 기술하고 개발중인 교환시스템의 소프트웨어에 대해 volume metrics와 process complexity metrics 방법, 제어구조 및 인터페이스 구조 방법에 대한 분석 결과와 시스템 개발을 수행하는 과정에서 발생되고 있는 문제점들에 대해 다각도로 분석을 하여 이를 유사한 시스템 연구개발 및 프로젝트 관리에 활용하고자 한다.

• 융합보안논문지
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• 제12권6호
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• pp.85-92
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• 2012

소프트웨어의 디버깅에 오류 발생의 시간을 기반으로 하는 많은 소프트웨어 신뢰성 모델이 제안되어 왔다. 무한고장 모형과 비동질적인 포아송 과정에 의존한 소프트웨어 신뢰성 모형을 이용하면 모수 추정이 가능하다. 소프트웨어를 시장에 인도하는 결정을 내리기 위해서는 조건부 고장률이 중요한 변수가 된다. 유한 고장 모형은 실제 상황에서 다양한 분야에 사용된다. 특성화 문제, 특이점의 감지, 선형 추정, 시스템의 안정성 연구, 수명을 테스트, 생존 분석, 데이터 압축 및 기타 여러 분야에서의 사용이 점점 많아지고 있다. 통계적 공정 관리 (SPC)는 소프트웨어 고장의 예측을 모니터링 함으로써 소프트웨어 신뢰성의 향상에 크게 기여 할 수 있다. 컨트롤 차트는 널리 소프트웨어 산업의 소프트웨어 공정 관리에 사용되는 도구이다. 본 논문에서 NHPP에 근원을 둔 로그 포아송 실행시간 모형, 로그선형 모형 그리고 파레토 모형의 평균값 함수를 이용한 통계적 공정관리 차트를 이용한 제어 메커니즘을 제안하였다.