• 제목/요약/키워드: 요구도 할당 및 추적

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기능분석을 이용한 항공기 설계요구의 할당 및 추적에 관한 연구 (A Study on the Requirements Allocation and Tracking by Implementing Functional Analysis)

  • 이재우
    • 한국군사과학기술학회지
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    • 제2권2호
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    • pp.52-60
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    • 1999
  • By implementing the Systems Engineering process for the aircraft preliminary design, functional analysis study is performed, hence Functional Interface Data Flow(FIDF) and Functional Flow Block Diagram(FFBD) are generated. Based on FIDF and FFBD, allocable and non-allocable design/performance/RM&S requirements are allocated to the appropriate levels. Weight and cost tracking and design margin management methodologies are studied and implemented for the balanced aircraft design.

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Bug Tracking 시스템을 활용한 테스트 및 결함관리 (Mnanaging testing function and defects using a Bug Tracking System)

  • 안유환;김신애;허희정
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2004년도 제8회 소프트웨어 품질관리 심포지움 논문집
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    • pp.457-464
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    • 2004
  • 소프트웨어의 품질을 향상시키기 위해 결함을 찾고 시정하는 것을 통제하는데 가장 중요한 요소가 바로 오류/장애/실패(통칭하여 결함(defects)를 효과적으로 추적하는 것이며, 결함을 추적하기 위해서는 효과적인 결함 추적시스템(Defect Tracking System)의 도입이 필요하다. 기존의 결함 추적 시스템은 고객/사용자로부터의 문제보고, 테스팅 기간 중의 결함보고, 변경관리 기능 등을 통합적으로 제공하고 있지 못하다는 점과 테스팅을 포함한 개발과정의 정량적 통제를 위한 데이터를 효과적으로 축적 제공하지 못하고, 더욱이 결함의 근본적인 원인을 찾아 해결할 수 있도록 하기 위한 정보를 효과적으로 제공하지 못하고 있는 문제가 있다. 본 논문에서는 이러한 기존의 결함 추적 시스템의 문제점을 해결하고자 설계/구축되어 현재 사내에서 활용되고 있는 결함관리 시스템인 Promise System을 소개하고자 한다. Promise 시스템은 고객의 불만 및 요구사항, 인스펙션 및 테스팅 시의 결함 및 요구사항에 대하여 각 담당자별로 업무를 할당, 추적할 수 있게 하고, 결함 및 요구사항에 관한 각종 상태정보와 통계 정보를 제공하여, 각 개발 및 테스팅 단계별로 결함 제거 목표의 수립, 정량적 통제, 결함 원인 분석을 통한 프로세스 개선 등을 지원하는 시스템이다.

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컨테이너 기반 클라우드 환경에서 실시간 GPU 작업을 지원하기 위한 데드라인 정보 관리 기법 (Deadline information management techniques to support real-time GPU tasks in container-based cloud environments)

  • 강지훈;길준민
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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    • pp.56-59
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    • 2022
  • 최근 인터넷 기반 서비스에서 사용되는 데이터가 개인화 및 맞춤화가 됨에 따라 사용자의 상황이나 요구사항에 따라 실시간 AI 추론 및 데이터 분석과 같이 데이터를 서비스 요청 즉시 처리해야 하는 실시간 서비스에 대한 요구사항이 증가하고 있다. 하지만, 기존 컨테이너 관리 시스템은 컨테이너의 데드라인 할당 및 관리 기능이 제공되지 않으며, 컨테이너 관리 시스템에서 GPU(Graphic Processing Unit) 작업의 실행과 같은 작업 상태를 알 수 없다. 본 논문에서는 컨테이너에서 실행되는 GPU 작업의 실시간 처리를 지원하기 위해 컨테이너에서 실행되는 GPU 작업의 시작 및 종료 상태의 추적과 데드라인 할당 기법을 위한 실시간 처리 정보 관리 기법을 제안한다.

텔레매틱스를 위한 이동통신망에서 이동 방향 추정에 근거한 자원 예약 (Direction Prediction Based Resource Reservation in Mobile Communication Networks for Telematics)

  • 이종찬;박기홍;이양원
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제8권1호
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    • pp.1-14
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    • 2007
  • 멀티미디어 트래픽의 전송 중에 핸드오프가 발생하면 멀티미디어 트래픽의 QoS가 지연 및 손실에 의하여 영향 받기 때문에, 정지 상태에서의 경우와 대등한 QoS를 유지하기 위해서는 효율적인 자원 예약 및 할당 방안이 필요하다. 본 논문에서는 이동 멀티미디어 망에서 이동 단말기의 이동 방향 추정에 근거하여 자원을 예약하고, 멀티미디어 트래픽을 전송하는 핸드오프 방법을 제안한다. 이 기법은 퍼지 다기준 의사 결정 방법에 근거한 MT 추적을 적용한다. 이 방법에서 기존의 수신신호세기 이외에 MT와 기지국간의 거리, 이동 방향, 이전 위친 등의 다수의 부정확한 위치 결정 파리미터를 사용 함으로서 추정의 정확성을 증가시킨다. 이 위치 정보에 근거하여 이동 방향을 결정하고, 이를 이용하여 자원을 예약한다. 실시간 세션의 핸드오프 요구는, 이동 방향 정보에 근거하여 동적으로 예약되고 할당된다. 제안된 방법의 성능을 시뮬레이션에 의해 분석한다.

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이동체 추적을 이용한 대역폭 예약 기법 (Bandwidth Reservation scheme Using Mobile Tracking)

  • 정혜명
    • 한국통신학회논문지
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    • 제25권10A호
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    • pp.1512-1520
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    • 2000
  • 무선 통신망은 음성위주의 아날로그 방식에서 출발하여, 다양한 서버스 능력을 갖는 디지럴 방식으로 진화되고 있으며 궁극적으로는 멀티미디어 서비스가 가능한 IMT -2000으로 발전할 것이다. 무선망에서 멀티미디어 서비스를 제공하기 위해서는 한정된 무선 대역폭을 트래픽 특성에 따라 동적으로 활용할 수 있는 방안이 요구된다. 본 논문에서는 IMT - 2000 환경에서 이동체의 이동 방향을 추정하여 이를 근거로 대역폭을 예약하고, 멀티미디어 트래픽을 전송하는 대역 할당 및 호 수락 제어 기법을 제안한다. 이 기법은 수신 신호 세기(RSS: Received Si맹a1 Strength) 이외에 이동체와 기지국간이 거리, 이동체의 이동방향, 이동체의 이전위치와 같은 부정확한 다수의 파라미터를 동시에 고려하는 퍼지 다기준(multi-criteria) 의사 결정 방법을 이용하여 이동체의 위치를 추정한다. 시뮬레이션에 의해 성능을 분석하였다.

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클러스터 기반 컨테이너 환경에서 실시간 GPU 작업 모니터링 및 컨테이너 배치를 위한 노드 리스트 관리기법 (Real-Time GPU Task Monitoring and Node List Management Techniques for Container Deployment in a Cluster-Based Container Environment)

  • 강지훈;길준민
    • 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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    • 제11권11호
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    • pp.381-394
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    • 2022
  • 최근 인터넷 기반 서비스는 데이터의 개인화 및 맞춤화로 인해 사용자의 상황이나 요구사항에 따라 즉시 처리해야 하는 실시간 AI 추론 및 데이터 분석과 같은 실시간 처리에 대한 요구사항이 증가하고 있다. 실시간 작업은 각 작업이 시작되고 결과를 반환하기까지의 데드라인이 정해져 있으며, 데드라인의 보장은 서비스의 품질과 직접적으로 연결된다. 하지만, 기존 컨테이너 시스템에서는 컨테이너에서 실행되는 작업의 데드라인을 할당하고 관리하기 위한 기능이 제공되지 않기 때문에 실시간 작업을 운용하는데 제한적이다. 또한, AI 추론 및 데이터 분석과 같은 작업은 GPU(Graphic Processing Unit)를 기본적으로 사용하는데, 일반적으로 GPU 자원은 컨테이너 사이에 성능 격리가 제공되지 않기 때문에 서로 성능 영향을 미치며, 노드의 자원 사용량만으로는 각 컨테이너의 데드라인 보장률이나 새로운 실시간 컨테이너의 배치 여부를 결정할 수 없다. 따라서, 본 논문에서는 컨테이너에서 실행되는 GPU 작업의 실시간 처리를 지원하기 위해 컨테이너의 데드라인 및 실시간 GPU 작업의 실행 상태를 추적하고 관리하기 위한 모니터링 기법과 클러스터 환경에서 실시간 GPU 작업을 실행하는 컨테이너가 데드라인을 보장할 수 있도록 적절한 노드에 배치하기 위한 노드 리스트 관리기법을 제안한다. 또한, 실험을 통해 제안하는 기법이 시스템에 매우 작은 영향을 미친다는 것을 증명한다.