소프트웨어 대형화로 소프트웨어 복잡도가 높아져 고품질화가 이슈이다. 또한 프로젝트를 위한 개발 및 관리도 고품질화에 중요한 부분이다. 이런 효율적 프로젝트 관리 구축은 쉽게 프로젝트 이슈, 구성원, 일정, 산출물, 보고 등등 관리가 용이하여 고품질화에 도움을 줄 수 있다. 문제는 구축이 어렵고 이를 통한 내재화가 필수적이다. 이 논문에서는 자동화 프로세스 가시화 구축 방안과 이를 통한 요구사항 추적성 확보를 제안한다. 이를 위해, 기존 오픈 소스들의 '체인(chain) 및 연결 정보'의 자동화 방안으로 고품질의 소프트웨어를 구축하고자 한다.
소프트웨어에 대한 고객의 요구사항은 다양한 이유로 인해 지속적으로 변화하며, 그로 인해 소프트웨어 개발 시 변경은 불가피한 작업이다. 요구사항에 대한 변경 요청이 발생하는 경우, 변경의 파급 효과를 정확하게 예측하는 것은 효율적인 변경 관리를 위해 매우 중요하다. 본 논문은 객체지향 개발 시 적용할 수 있는 추적성 정보의 관리 방법과 시스템을 구성하는 각 산출물들의 추적성 정보를 바탕으로 변경의 파급효과를 예측하기 위한 영향 분석 지침을 제시한다. 객체지향 시스템을 구성하는 주요 산출물들에 대해서 추적의 대상이 되는 추적 항목들을 식별하고, 그것들의 연관 관계를 정의한다. 추적 항목들의 연관 관계를 기반으로 변경의 파급 효과를 순방향 및 역방향으로 추적하고, 분석할 수 있는 가이드라인을 제시함으로써, 정확한 변경의 범위를 식별하는 것이 본 논문이 제안하는 방법의 목적이다.
오늘날 기업의 비즈니스 환경은 시장, 기술 및 사회에서 오는 여러 가지 요인들로 인하여 한층 더 복잡해지고 있다. 비즈니스 패러다임의 변화에 따른 빠른 시장 대응(Time-to Market)에의 요구 증가 및 비용 감소, 높은 생산성에 대한 요구 증가, 재사용성 증대를 통한 유연한 애플리케이션을 개발할 수 있는 절차와 매커니즘에 대한 필요성이 대두되고 있다. UML 기반의 객체지향 소프트웨어 개발 생명주기에서 요구사항 추적 매트릭스 설계(RTMD : Requirement Tracing Matrix Design) 모델을 제시하여 실제업무에 적용하였다. 이 방법은 소프트웨어 개발의 생산성 향상 및 유지보수 비용을 절감하는 효과가 있다. 그러나 관련 문서들의 완전성(completeness), 일관성(consistency), 정확성(correctness)을 검증하기 위한 절차 및 규칙이 미흡하며, 또한 이들 명세서들은 보다 체계적으로 관리할 수 있는 자동화된 시스템을 필요로 한다.
소프트웨어 아키텍처 평가는 시스템을 위한 아키텍처의 적합성을 판단한다. 아키텍처 평가를 통해 아키텍처 결정 또는 확장 설계를 진행하며 목표 시스템에 대한 품질예측이 가능하다. 그러나 지금까지의 아키텍처 평가 방법은 참가자들의 투표에 의한 합의나 경험적인 직관에 의존하므로 많은 일정의 소요와 의사결정에 있어 객관적이고 효과적인 절차로 진행되고 있지 않다. 본 논문에서는 소프트웨어 아키텍처 평가에 있어 품질속성의 추적성을 이용한 방법을 제시한다. 요구사항 명세서로부터 아키텍처 설계결정인 품질속성의 추적성을 활용한 효율적인 아키텍처 평가 절차를 제시하고 아키텍처 결정사항에 대한 명시적인 근거를 제공할 수 있게 한다. 제시된 방법은 아키텍처 평가를 체계적이고 객관적으로 수행 가능하게 하여 아키텍처의 신뢰성을 높이고 최종적인 시스템 품질 향상에 기여할 수 있다.
팀으로 구성된 개발 조직은 주어진 시간 안에 가용할 수 있는 인력으로 고객에게 전달될 최종 산출물인 소프트웨어를 개발한다. 개발과 통합을 거친 소프트웨어는 테스트를 거치며 발생되는 결함에 대해 수정 조치한다. 하지만 결함 수정과 병행하여 초기 요구사항은 변경되고 추가되어 개발되는 소프트웨어에 반영되야 함으로 팀에서는 메일, 전화, 또는 게시판 방식으로 결함 사항을 알리고 최종 소프트웨어를 개발해 나간다. 본 논문은 이러한 환경에 결함추적도구를 사용하여 결함 발견 시 등록하고, 해결된 소프트웨어의 버전을 관리하기 위한 방법에 대해 오픈소스 기반의 형상관리도구와 결함추적도구를 활용한 환경을 연구해 나가고자 한다.
관점지향 소프트웨어 개발방법론(Aspect-Oriented Software Development)에서 가장 중요한 고려사항중 하나는 요구사항 분석단계에서 횡단관심사(Crosscutting Concerns)를 식별하는 것이다. 이는 개발 초기단계에 횡단관심사를 식별함으로써 요구사항의 일관성(consistency)을 증진시켜 시스템의 유지보수를 쉽게 하고, 개발단계의 산출물들 사이의 추적성(traceability)을 제공하여 체계적인 변경관리를 지원할 수 있기 때문이다. 따라서 소프트웨어 개발 초기단계에 횡단관심사를 식별하고, 이를 독립적인 모듈로 구현하는 것을 지원하기 위해서는 다음과 같은 사항들을 고려해야 한다. 첫째, 복잡하게 분산되고 엉킨 요구사항의 관심사를 분리되어야 한다. 둘째, 횡단관심사가 시스템을 횡단하는 시점이 식별되어야 한다. 셋째, 횡단관심사를 구현한 모듈과 이것이 횡단하는 다른 모듈들 사이에 발생할 수 있는 요구사항 충돌을 통합 이전단계에 관리할 수 있는 방법이 지원되어야 한다. 이를 위해 본 논문에서는 목표와 시나리오 기반의 요구사항 분석 방법을 기반으로 횡단관심사를 식별하는 방법을 제안한다. 그리고 제안된 방법을 지능형 로봇 소프트웨어 개발 사례에 적용하여 그 유용성을 검증한다.
VANET(Vehicle Ad-hoc Network)은 통신 기능을 지원하는 지능형 차량들로 이루어진 애드혹 네트워크 환경으로써 최근 들어서 그 연구가 매우 활발하게 진행되고 있는 분야이다. VANET은 원활한 교통 소통, 사고 방지 등 여러 가지 편리한 기능들을 제공하지만, 그 기반을 애드혹 네트워크에 두고 있기 때문에 애드혹 네트워크에서 발생할 수 있는 보안 문제가 그대로 발생하며, 또한 그 환경적 특성에 따라 추가적인 보안 요구사항 역시 존재한다. VANET 환경에서 가장 중요하게 요구되는 보안요소는 협력 운전(cooperative driving) 시 메시지 인증, 무결성, 부인방지 등과 특정 차량에 대한 추적을 할 수 없도록 하는 위치 프라이버시 보호이다. 그러나 이 가운데 사용자의 위치 프라이버시는 조건적으로 신뢰기관에 의한 추적 역시 가능해야 한다는 조건을 포함한다. 본 논문에서는 L. Martucci 등이 제안한 자체적으로 생성하고 인증하는 pseudonym 기법[1]을 이용하여 이러한 보안 요구사항들을 만족시키는 방법을 제안하고자 한다. 제안하는 기법은 최초 차량 등록 시 받은 비밀 인자를 이용하여 보안 통신을 하며 추가적으로 신뢰 기관으로의 통신이 필요하지 않는 효율적인 보안 기법이다. 또한 기존 연구에서 발생했던 저장 공간의 문제, RSU(Road Side Unit) 접근 문제 등을 해결한다.
플랜트 엔지니어링 기업은 서로 다른 공종별 부서에서 플랜트 공정/설비/파이프/계장 등 각 관련 분야의 요구사항 문서를 작성하거나 참조하게 된다. 공정 관련 요구사항 문서는 공정에 대한 설명과 함께 이를 운영할 설비 또는 관련 시설의 요구사항들을 포함한다. 각 공종별 문서에 기술된 설비 또는 부품에 관련된 요구사항과 사양 정보는 문서의 작성자와 검토자들이 다르기 때문에 상호 간에 불일치가 발생할 가능성이 있다. 이 사항들에 대한 일치성을 확인하는 것은 전체 플랜트 설계 정보의 신뢰도를 높일 수 있다. 하지만, 문서의 양이 방대하고 서로 다른 문서들에 동일한 설비 부품에 대한 요구사항들이 일반 문장 형태로 흩어져 있기에 이를 사람이 추적하여 관리하는 것은 한계가 있다. 본 논문에서는 서로 다른 문서들 내에 기술된 요구사항 문장들을 분석하여 설비 또는 설비 부품과 관련된 요구사항 문장의 유사도를 계산하여 의미적으로 동일한 문장을 찾아내는 방법을 제안한다. 요구사항 문장의 유사도를 계산하기 위하여 의미적으로 요구사항의 중심이 되는 부품과 속성을 개체명 인식 방법을 활용하여 찾아내고, 찾아진 부품과 속성들의 유사도를 계산하여 두문장이 의미적으로 동일함을 판단하는 방법을 제안한다. 플랜트 현장에서 사용하는 문서의 문장들을 예제로 하여 제안하는 방법을 설명하고 실험 결과를 설명한다.
산업현장에서 복합 실시간 계통(HRTS: Hybrid Real-Time Systems) 개발을 위한 정형기법 사용의 주된 장벽은 인지적 어려움이며 이는 또 다른 위험을 초래할 수 있다. 이러한 문제를 극복하기 위해 HRTS 요구분석과 안전성 분석 시 사용자의 인지적 부담을 줄여줄 수 있는 정성적 요구분석 체계를 제안한다. 이 체계는 요구사항 명세를 위한 정성적 정형기법(QFM: Qualitative Formal Method)과 인과정보에 의한 요구사항 안전성 분석기법(CRSA: Causal Requirements Safety Analysis)으로 구성되어 있다. QFM에서는 인공지능 분야에서 연구된 정성추론 이론을 정형명세에 도입하여 요구사항 설계자와 분석자의 인지적 부담을 줄일 수 있도록 하였다. CRSA는 QFM에서 도출한 HRTS 동작의 인과 정보에 따라 체계적으로 위험 원인을 추적할 수 있도록 하여, 기존 결함 트리 분석(FTA: Fault Tree Analysis) 기법의 단점인 분석자의 주관에 의존하는 문제를 해결한다. 월성 원자력 발전소 자동정지계통(Shutdown System 2) 소프트웨어 요구사항 명세와 안전성 분석에 QFM과 CRSA를 적용하여 그 실효성을 입증하고자 하였다.
과제 지향 대화 시스템은 발화 의도 및 요구사항을 파악하여 사용자가 원하는 과제를 달성한다는 점에서 유용하다. 대화 상태 추적은 과제 지향 대화 시스템의 핵심 모듈이며, 최근에는 텍스트뿐만 아니라 시각 정보까지 활용하여 대화 상태를 추적하는 멀티모달 대화 상태 추적 연구가 활발히 진행되는 중이다. 본 논문에서는 멀티모달 공황장애 상담 대화 속 내담자의 상태를 추적하는 과제를 제안하였다. ChatGPT를 통한 멀티모달 공황장애 상담 과제 지향 대화 데이터셋 구축 프레임워크와, 구축한 데이터셋의 품질을 증명하기 위한 분석도 함께 제시하였다. 사전학습 언어 모델인 GPT-2를 벤치마크 데이터셋에 대해 학습한 성능을 측정함으로써 향후 멀티모달 대화 추적 성능이 능가해야 할 베이스라인 성능을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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