최근 스마트 기기를 통해 소셜미디어에 참여하는 사용자가 급격히 증가하고 있다. 이에 따라 빅데이터 분석에 대한 관심이 높아지고 있으며 최근 포털 사이트에서 검색어로 자주 입력되거나 다양한 소셜미디어에서 자주 언급되는 단어에 대한 분석을 통해 사회적 이슈를 파악하기 위한 시도가 이루어 지고 있다. 이처럼 다량의 텍스트를 통해 도출된 사회적 이슈의 기간별 추이를 비교하는 분석을 이슈 트래킹이라 한다. 하지만 기존의 이슈 트래킹은 두 가지 한계를 가지고 있다. 첫째, 전통적 방식의 이슈 트래킹은 전체 기간의 문서에 대해 일괄 토픽 분석을 실시하고 각 토픽의 기간별 분포를 파악하는 방식으로 이루어지므로, 새로운 기간의 문서가 추가되었을 때 추가된 문서에 대해서만 분석을 추가 실시하는 것이 아니라 전체 기간의 문서에 대한 분석을 다시 실시해야 한다는 실용성 측면의 한계를 갖고 있다. 둘째, 이슈는 끊임 없이 생성되고 소멸될 뿐 아니라, 때로는 하나의 이슈가 둘 이상의 이슈로 분화하고 둘 이상의 이슈가 하나로 통합되기도 한다. 즉, 이슈는 생성, 변화(병합, 분화), 그리고 소멸의 생명주기를 갖게 되는데, 전통적 이슈 트래킹은 이러한 이슈의 가변성을 다루지 않았다는 한계를 갖는다. 본 연구에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 대상 기간 전체의 문서를 한꺼번에 분석하는 방식이 아닌 세부 기간별 문서에 대해 독립적인 분석을 수행하고 이를 통합할 수 있는 방안을 제시하였으며, 이를 통해 새로운 이슈가 생성되고 변화하며 소멸되는 전체 과정을 규명하였다. 또한 실제 인터넷 뉴스에 대해 제안 방법론을 적용함으로써, 제안 방법론의 실무 적용 가능성을 분석하였다.
4차 산업혁명시대가 도래했다는 관심이 증가되면서 이에 따른 윤리적 이슈에 대한 탐구 및 대학 교육의 방향에 대한 제고가 필요하게 되었다. 본 논문의 목적은 4차 산업혁명 시대의 대표적 기술분야인 인공지능, 빅데이터, 유전체 기술, 가상현실의 윤리적 이슈 및 국내외 정책과 교육 현황을 살펴보고 앞으로 대학의 생명윤리교육이 나아가야 할 방향을 제안하는 것이다. 4차 산업혁명시대의 국내외 정책과 교육현황을 요약하면, 국외는 4차 산업혁명 기술의 잠재적 이득과 사회적 위험에 대한 법적, 윤리적 고려를 바탕으로 관련 가이드 라인 및 규제 권고안이 발표되었고, 과학 기술의 발전에 따른 학생들의 윤리적 가치 확립의 중요성이 정책적으로 강조됨에 따라 4차 산업혁명시대의 기술개발과 관련된 생명윤리교육과정이 개설된 바 있으며, 대학 내 윤리실험실 개설, 공개 토론회를 넘어 온라인 공개 강좌를 통해 생명윤리 교육의 접근성을 높이고 있다. 국내의 경우에도 최근 공청회 등을 통해 4차 산업시대의 정책방향에 대한 논의가 이루어지고 있으며, 대학교육 또한 시대적 흐름에 맞는 생명윤리 교육을 제공하기 위한 시도가 이루어지고 있다. 그러나 국내 대학의 생명윤리교육은 전통적인 생명윤리 주제에 새로운 과학기술로 야기된 윤리적 이슈를 일부 추가하여 운영되는 교육과정이 대부분이며, 단일 전공 교수자의 강의 운영, 선택 과목, 비정기적인 강의 개설, 그리고 온라인 공개 강좌의 부재 등의 제한점이 확인되었다. 이에 따라, 본 논문에서는 추후 국내 대학의 생명윤리교육을 개선하기 위한 방안을 다음과 같이 제안하고자 한다; 국내 대학의 생명윤리교육은 다직군 간 교육으로 개발되고, 점진적으로 필수 교육과정으로 지정하여 교육의 기회를 확보하며, 온라인 공개 강좌로 확대 개설할 필요가 있다. 또한, 대학 내 생명윤리 이슈에 관한 공개 토론의 장을 마련하고 과학기술의 발전과 그 변화를 함께할 수 있도록 주기적인 논의를 통해 생명윤리교육의 내용을 지속적으로 개선해야 할 것이다.
SI 프로젝트에서 품질을 혁신하기 위해서는 시스템 생명 주기 각 단계에서 품질 관리 활동을 강화해야 할 뿐만 아니라 통합된 시스템 관점에서 각 계층(Layer)별, 요소(Component)별 특성을 고려하여 체계적인 시스템 진단 평가 활동을 수행할 필요성이 있다. 시스템 진단 평가 활동은 품질 이슈를 찾아내는 작업과 품질 이슈를 해결하는 작업이 톱니바퀴처럼 맞물려 수행되어야 한다. LG CNS는 프로젝트의 품질 이슈를 적기 진단하기 위해서 시스템 진단 평가 체계를 구축했으며, 프로젝트 현장에서 이를 적용하여 품질 혁신에 기여하고 있다.
오늘날 소프트웨어의 복잡성과 대형화로 유지보수 비용이 증대하고 있다. 이런 이유로 소프트웨어의 품질을 향상시키는 것이 중요한 이슈가 되고 있다. 이에 따라 소프트웨어 공학에서는 소프트웨어품질을 평가하는 방법으로 프로세서의 최종 산출물인 소프트웨어의 소스를 분석하는 방법과 소프트웨어의 생명주기에 따라 그 단계별 산출물을 평가하는 연구가 계속되고 있고, 또한 소프트웨어를 생산하는 전 과정을 일련의 프로세스로 보고 각각의 프로세스를 평가하여 소프트웨어의 품질을 향상시키는 연구도 진행되고 있다. 본 연구에서는 SPICE 모델에 따라서 소프트웨어를 지원, 생산, 공급하는데 관련이 있는 프로세스 범주를 5가지로 분류하고 각 범주에 속한 기본활동의 파라미터인 작업산출물과 ISO/IEC9126 모델의 소프트웨어 품질특성과의 연관성을 찾아서 소프트웨어 품질을 평가하고자 한다. 즉 소프트웨어를 생산하는 프로세서에서 투입 및 산출되는 입출력물들을 평가하여 프로세스 수행과정을 개선 및 변경하는 것이 소프트웨어 품질에 어떤 영향을 미치는가를 보여주는 소프트웨어 제품의 품질을 평가하는 시스템을 설계 및 구현한다.
최근 개인정보가 데이터로 활용되면서 다양한 신산업 등이 발굴되고 있지만 체계적인 관리체계 구축 미흡등 으로 개인정보 유출 및 오남용 사례가 연이어 발생되고 있다. 또한 지난 '20년 8월, 데이터 3법 시행 이후 개인정보를 가명·익명 처리하여 활용하는 서비스가 등장하고 있지만 불충분한 가명처리 및 가명정보 처리에 대한 안전성확보조치, 혐오표현 등의 민감정보의 처리 미흡으로 개인정보 이슈가 발생하고 있다. 이에 본 연구는 개인정보를 안전하게 활용하기 위하여 캐나다의 Ann Cavoukian[1]이 제시한 개인정보보호 중심 설계(Privacy by Design, 이하PbD) 원칙을 기반으로 가명정보 생명주기에 적용할 수 있는 새로운 PbD원칙을 제안하였다. 또한, 제안한 방법에 대하여 개인정보보호 관련 전문가 30명을 대상으로 설문조사를 통하여 제안 방법의 유의미함을 확인할 수 있었다.
오늘날 데이터센터는 비즈니스에서 핵심영역으로 인식되고 있으며, 이들에 대한 많은 서비스 요구는 보다 많은 에너지 소비를 낳고 있다. 따라서 데이터센터의 높은 수준의 에너지 효율성은 구축, 운영, 폐기 등 그들의 생명주기에 있어서 핵심이슈로 등장하였다. 본 연구에서는 이러한 생명기상에서 데이터센터의 그린화 수준을 진단할 수 있도록 성숙도모델에 기초한 그린데이터센터 수준진단모델을 제시한다. 본 연구에서 제시한 수준진단 모델은 엑션추어 GMM, DCEEF 등 기존 에너지평가모델 및 그린데이터센터 성숙도평가 모델을 참조하였으며, 최종적으로 건축, 공조, 전기, IT, 조직 등 데이터센터의 5개 핵심영역에 대한 진단지표를 제안하였다.
최근 소프트웨어의 생명 주기가 점점 짧아지고 있으며 시장의 요구에 수용하면서 빠르게 변화 하도록 소프트웨어를 만들어야 할 것이다. 하지만 변화가 생길 때 마다. 새로운 소프트웨어를 만든다는 것은 많은 작업을 요구하는 일이 될 것이기 때문에 소프트웨어에 적응성은 중요한 이슈이다. 본 논문에서는 로봇에 초점을 맞추어 로봇이 적응성을 가지기 위해 표준 기술인 웹 서비스를 사용한다. 웹 서비스의 전형적인 표준 발견 기술은 UDDI 레지스트리에 의존하며 서비스를 찾을 때 기초적인 정보만을 사용하기 때문에 원하는 기능의 서비스를 찾는 것이 어렵다는 단점을 가지고 있다. 그래서 본 논문에서는 웹 서비스를 통해 로봇이 요구하는 컴포넌트를 발견하기 위해 기존의 UDDI를 변경하지 않고 확장된 검색을 지원하는 발견기법을 제안하고 이를 구현한 EWS를 소개한다.
본 논문은 애자일 개발 프로세스에 대해 제품의 품질을 높이며 동시에 시간의 낭비를 줄이는 방법으로 동시 테스팅을 이용한 스크럼 개발 프로세스를 제안한다. 개발 프로세스 중심의 스크럼 조직 내에 테스트엔지니어의 역할을 정의하고, 테스트 설계, 테스트 코드 개발, 테스트 수행 및 스크럼 팀 간의 통합 관점에서 커뮤니케이션 및 이슈 관리를 수행하도록 하였다. 이를 통해 결함생명 주기의 지연시간이 줄어 들고, 릴리스 이후 결함이 감소하여 품질이 향상되었음을 확인하였다.
본 연구에서는 최근 사회적 이슈로 등장하고, 빈번하게 대형 사고가 발생하는 개인정보 보안 사고에 대하여 사전에 탐지하여 예방할 수 있는 개인정보보호를 위한 리스크 모니터링 모델을 제시한다. 이를 위하여 개인정보 및 개인정보보호 업무를 정의하고, 개인정보 생명주기에 따른 리스크를 식별한다. 식별된 리스크는 전문가 설문을 통하여 우선관리대상 리스크를 선정하고, Fishbone Diagram을 활용하여 리스크 요인을 도출한다. 리스크 요인들은 지표로서 각 측정 단위와 임계치를 보유하며, 개인정보보호 업무와 리스크에 따라 지표의 값을 가지고 판단하는 경고맵을 개발한다.
Git의 커밋 메시지는 프로젝트가 진행되면서 발생하는 각종 이슈 및 코드의 변경이력을 저장하고 관리하고 있기 때문에 소프트웨어 유지관리와 프로젝트의 생명주기와 밀접한 연관성을 갖고 있다. 이러한 Git의 커밋 메시지에 대한 정확한 분석 결과는 소프트웨어 개발 및 유지관리 활동 시, 시간과 비용의 효율적인 관리에 많은 영향을 끼치고 있다. 이에 대한 기존 연구로 Git에서 발생하는 커밋 메시지를 소프트웨어 유지관리의 세 가지 형태로 분류하고 매핑하여 정확한 분석을 시도하려는 연구가 진행되었으나, 최대 87%의 정확도를 제시한 연구 결과가 있었다. 이러한 연구들은 정확도가 낮아 실제 프로젝트의 개발 및 유지관리에 적용하기에는 위험성과 어려움이 있는 현실이다. 본 논문에서는 커밋 메시지 분류에 대한 선행 연구 조사를 통해 각 연구들의 프로세스와 특징을 추출하였고, 이를 이용한 분류 정확도를 높일 수 있는 커밋 복합 분류 모델에 대해 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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