• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.34 no.8
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• pp.689-696
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• 2007

It is important issue for software architects to estimate performance of software in the early phase of the development process due to the need to verify non-functional requirements and estimation of performance in various stages of architectural design. In order to analyze performance of software, there are many approaches to translate software architecture represented by Unified Modeling Language, into analytical models. However, in the development of agent-based systems, these approaches ignore or simplify the crucial details of the underlying performance of the agent platform. In this paper, we propose performance prediction methodology for agent based system using formal semantic descriptions, and then, we transform the descriptions into queuing network model which model reflects performance of hardware and software platform. We prove the accuracy of proposed methodology using prototype implementation. The accuracy is summarized at 80%.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.10D no.5
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• pp.829-836
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• 2003

Software Reliability Growth Model that have been studied variously. But measurement of correct parameter of this model is not easy. Specially, estimation of correct model about failure data must be establish and estimation of parameter can consist exactly. To get correct testing, we calculate the normal score and describe the normal probability plot. Use the normal probability plot, we estimate the distribution for failure data. In this paper, we estimate the software reliability growth model for through the normal probability plot. In this research, we applies software reliability growth model through distribution characteristics of failure data. If we see plot, we determine the software reliability growth model, we can make sure superior in model's performance estimation.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.35 no.10
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• pp.589-599
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• 2008

Accurate software effort estimation has always been a challenge for the software industrial and academic software engineering communities. Many studies have focused on effort estimation methods to improve the estimation accuracy of software effort. Although data quality is one of important factors for accurate effort estimation, most of the work has not considered it. In this paper, we investigate the influence of outlier elimination on the accuracy of software effort estimation through empirical studies applying two outlier elimination methods(Least trimmed square regression and K-means clustering) and three effort estimation methods(Least squares regression, Neural network and Bayesian network) associatively. The empirical studies are performed using two industry data sets(the ISBSG Release 9 and the Bank data set which consists of the project data collected from a bank in Korea) with or without outlier elimination.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2010.06d
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• pp.61-66
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• 2010

소프트웨어 보증은 소프트웨어의 신뢰성, 예측 가능한 실행으로 정의할 수 있다. 신뢰성은 악의적인 의도로 발생할 수 있는 버퍼 오버플로, 메모리 릭 등의 보안 취약점이 존재하지 않아야 한다는 것이고, 예측 가능한 실행은 소프트웨어가 개발 시 의도한대로 실행되어야 한다는 것 이다. 소프트웨어 보증을 위한 작업은 소프트웨어 개발 생명 주기의 개발과 유지보수 단계 모두에서 수행되어야 한다. 국외 기관인 NIST, SANS 등은 개발 단계에서의 보증을 위해 필요한 툴, 프로그래밍 가이드라인, 오류 식별 문서 등을 공개하고 관련 프로젝트를 지원하였다. 본 논문에서는 상대적으로 연구가 부족한 유지보수 단계에서의 소프트웨어 보증을 위해 신뢰와 평판 기반의 소프트웨어 보증 시스템을 구현하였다. 본 시스템은 사용자에게 해당 소프트웨어에 대한 다른 사용자의 평판과 다양한 의견을 제공하고, 이에 따른 신뢰도를 함께 제공한다. 이는 사용자가 안전한 소프트웨어를 선별하고 사용하는데 도움을 준다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• fall
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• pp.59-61
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• 2021

뷰포트 예측은 360° VR(Virtual Reality) 영상 전송에서 사용자의 안정적인 콘텐츠 몰입을 위해 고안된 기법이다. 하지만 뷰포트 예측 모델의 정확도는 예측에 활용되는 데이터 또는 네트워크 상황에 따라 변동될 수 있다. 특히 사용자의 움직임은 뷰포트 예측 성능에 직접적인 영향을 주기 때문에 사용자의 움직임에 대한 정밀한 분석이 중요하다. 본 논문에서는 뷰포트 적응적 전송의 효율적인 개선을 위하여 HMD(Head-Mounted Display)의 속도가 뷰포트 예측에 미치는 영향을 분석한다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.4 no.2
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• pp.61-69
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• 1999

In this study, the productivity factors of software maintenance are categorized into the three areas such as maintainer characteristics, software technical characteristics and maintenance environment characteristics. And the various regression analyses are performed for searching the most significant model by using actual project's data. At conclusion, an linear model including new variables derived from factor analysis to estimate the effort for software maintenance project is suggested.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.05a
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• pp.351-354
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• 2008

소프트웨어 프로젝트를 진행할 때, 소프트웨어 개발에 투입할 노력의 정확한 추정과 더불어 소프트웨어 생명주기 단계별 적정한 개발노력을 투입하는 것은 프로젝트 성공을 위해 필요한 요소 중 하나이다. 조직의 과거 데이터를 활용한 기존의 개발노력 분배 방식은 단계별로 발생되는 결함의 양에 따라 개발노력의 투입량 변동이 발생될 수 있다. 본 연구에서는 CMMI 조직 프로세스성과(Organization Process Performance) 프로세스 기반의 결함 예측을 이용한 개발노력 분배 성과모델을 제시하고, 제시한 성과모델의 예측값과 프로젝트 수행 결과 값의 비교를 통해서 제시한 성과모델의 유효성 및 결함과 개발노력 분배의 연관성에 대해서 검증 하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.05c
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• pp.1741-1744
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• 2003

본 논문에서는 NHPP 에 근거한 N 버전 프로그래밍 시스템의 SRGM 을 제안한다. 비록 많은 연구 논문에서 NVP, 시스템 신뢰도에 대해서 연구노력을 기울여 왔지만 그들 대부분이 안정된 신뢰도에 대해서만 고려해 왔다. 테스트 및 디버깅 동안 결함이 발견되면 디버깅 노력은 결함을 제거하는데 집중된다. 소프트웨어가 너무 복잡하므로 이러한 결함을 성공적으로 제거한다는 것이 쉽지 않으며, 또 다른 새로운 결함이 소프트웨어에 도입될 수도 있다. 일반화된 NHPP 모델을 NVP 시스템에 적용하여 새로운 NVP-SRGM이 수립된다. 제어시스템에 대한 단순화된 소프트웨어 제어에서 이러한 새로운 소프트웨어 신뢰도 모델을 어떻게 적용하는지를 보여주고 있다. 소프트웨어 신뢰도평가에 s 신뢰도 구간을 준비하였다. 이 소프트웨어 신뢰도 모텔은 신뢰도를 평가하는데 쓰일 수가 있어서 NVP 시스템의 성능을 예측하는데 쓰일 수 있다. 일반적인 산업사회에 적용하여 상용화하기 위해서는 내결함 소프트웨어의 신뢰도를 정량화하기 위해 제안된 NVP-SRGM을 충분히 인증하는데 좀더 적용이 필요하다. NVP 신뢰도 성장 모델링을 하는 이러한 종류의 첫 모델로서 제안된 NVP-SRGM은 독립 신뢰도 모델의 단점을 극복하는데 쓰일 수 있다. 이는 독립적인 모델보다 더욱 더 정확하게 시스템 신뢰도를 예측할 수 있으며, 언제 테스트를 중단해야 하는가를 결정하는 데에도 쓰일 수 있으며, 이는 NVP 시스템 개발 수명주기 단계를 테스트 및 디버깅함에 있어서 핵심 질문사항이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.04a
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• pp.492-494
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• 2012

저궤도 위성은 위성과 지상과의 통신시간이 제한되어 있으므로 제한된 시간에 위성의 대용량메모리(Mass Memory)에 저장된 데이터를 전송받아야 하는데, 이를 위해 저장되는 데이터 량을 정확히 예측할 수 있어야 하고, 저장된 데이터 량에 따라 지상으로 전송하는데 소요되는 시간을 예측할 수 있어야 한다. 본 논문은 위성에 저장되고 있는 Telemetry 종류에 따라 대용량메모리에 저장되는 데이터 량을 예측하고, 저장된 데이터 량에 따라 지상으로 전송하는데 소요되는 시간을 계산하기 위해 개발된 플레이백 시간 예측 프로그램에 대해 서술한 것이다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.10 no.9
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• pp.339-348
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• 2021

In recent software defect prediction research, defect prediction between cross projects and cross-version projects are actively studied. Cross-version defect prediction studies assume WP(Within-Project) so far. However, in the CV(Cross-Version) environment, the previous work does not consider the distribution difference between project versions is important. In this study, we propose an automated Bayesian optimization framework that considers distribution differences between different versions. Through this, it automatically selects whether to perform transfer learning according to the difference in distribution. This framework is a technique that optimizes the distribution difference between versions, transfer learning, and hyper-parameters of the classifier. We confirmed that the method of automatically selecting whether to perform transfer learning based on the distribution difference is effective through experiments. Moreover, we can see that using our optimization framework is effective in improving performance and, as a result, can reduce software inspection effort. This is expected to support practical quality assurance activities for new version projects in a cross-version project environment.