산업현장에서의 자동화를 구축하기 위한 핵심 요소는 생산 현장의 제어장치를 직접 제어하는 PLC(Programmable Logical Controller)로 구성된다. PLC를 이용하여 생산 현장의 자동화를 구축하는 기존의 방법론은 대부분의 경우에서 현장의 자동화 구축 기간이 길고 비용이 많이 든다. 또한 이미 구축된 시스템에서 정밀한 테스트를 할 경우, 잘못된 동작으로 인해 발생하는 실제 현장에 설치된 제어장치의 손상될 확률이 높아진다. 본 논문에서는 기본 방법론에서 언급되는 문제점들을 프로그램의 컴포넌트(요소)로 개발하고 개선된 방법론을 이용할 수 있는 프로그램 시뮬레이터를 설계 및 구현한다. 프로그램 시뮬레이터의 개발 효과는 기존 방법론의 문제점들을 해결함으로써 생산성을 높일 수 있고 생산 비용을 줄일 수 있다.
열린 집합 인식 방법론은 테스트 데이터의 클래스를 학습 시에 모두 파악할 수 없는 경우에 대한 인식 방법론이다. 따라서 열린 집합 인식 방법론은 분류와 유효성 검증의 절차를 필요로 한다. 이러한 연구는 얼굴 인식 모듈의 상용화를 위해 필수적이지만 지금까지 국내에서 연구 결과들이 거의 발표되지 않았다. 우리는 두 개의 검증 단계를 가지는 열린 집합 얼굴 인식 방법론을 제안한다. 첫 번째 단계에서는 학습 클래스 외에 더미 클래스들을 설정하고 희소표현 기반 분류를 수행한다. 이 때 테스트 데이터가 더미 클래스로 분류되면 무효 데이터로 판별하고, 유효한 클래스로 분류되면 다음 유효성 검증 단계로 넘어간다. 두 번째 단계에서 제안하는 네 가지 특징을 추출하고, 확률분포에 기반을 둔 판별함수를 통해 유효성 검증을 수행한다. 우리는 실험을 통해 열린 집합 인식 방법론의 시뮬레이션 방법을 제안하였고 제안하는 방법론의 성능을 제시하고, 희소기반 분류 방식에서 널리 사용되는 SCI 지표를 이용한 유효성 테스트보다 높은 성능을 보임을 입증할 수 있었다.
고성능 시스템이 개발됨에 따라 실시간 테스트의 중요성이 증가하고 있다. 메모리의 경우 저장된 값을 보존하면서 테스트할 수 있는 Transparent 테스트 알고리듬들이 개발되고 있다. 본 논문에서는 테스트 시간과 오버 헤드를 줄일 수 있는 새로운 Transparent 테스트 알고리듬을 제안한다. 제안하는 알고리듬은 SRAM의 전이 쓰기 동작 중에 발생하는 동적 전원 전류를 이용하는 방법이다. 동적 전원전류와 고장 모델과의 상관 관계를 규명한 결과 기존의 알고리듬보다 많은 고장 모델들을 테스트 할 수 있음을 발견하였다. 또한 쓰기 동작 중의 전류를 감지하기 때문에 압축치를 생성할 필요가 없어 그에 따른 테스트 시간과 오버 헤드를 줄일 수 있다. 본 논문에서는 기존의 March 알고리듬들을 본 테스트 방법론에 적합하도록 변형하는 방법을 설명하고 기존의 transparent 알고리듬과의 테스트 시간 고장 검출률 그리고 BIST 구현시의 하드웨어 오버헤드 측면에서 비교를 한다.
eXtreme Programming(이하 XP)은 프로젝트를 수행하는 데에 있어서 흔하게 발생하는 위험 요인들을 Light-weight 한 방법으로 해결하기 위한 방법론이다. XP 개발 방법론은 개발 주기의 단위를 작게 나누어서 피드백을 받는 기간을 짧게 잡았다는 점과, Pair Programming 방법을 도입했다는 점, 개발 과정에서의 고객의 비중을 높이고, 다양한 모듈 테스트/기능 테스트를 통해서 제품의 오류를 최소화 했다는 점 등의 특징을 갖고 있다. 그러나 XP는 소규모의 개발팀일 경우에만 그 효용성이 입증되고 있으며, 수많은 테스트 과정과 개발의 전과정에서의 고객의 적극적인 참여의 요구는 생산 비용면에서나 고객의 부담에 있어서 단점으로 여겨지고 있다. 따라서 본 고에서는 이러한 점들을 보완하기 위한 몇 가지 방안과 더불어 우리나라의 개발 환경에 효과적으로 적용하기 위한 방안을 제시하고자 한다.
기존에 위험기반 테스팅(Risk-based Testing) 방법은 널리 알려져 있다. 또한 가치기반의 소프트웨어 공학(Value-based SW engineering)이 고전적인 방법론과 더불어 대두되고 있다. 요구공학을 기반으로 하면서 소프트웨어의 생산절차를 가치(Value)를 기반으로 구성하고 있다. 본 논문에서는 위험기반 테스팅 기법을 Value-based Testing과 접목하여, 테스트케이스에 우선순위를 부여하고, 우선순위별로 적절한 테스트 기법을 도출, 적용하여 그 효과를 검증하고자 한다. 검증의 방법은 적용 전/후의 품질비용을 기준으로 한다.
X-Forms 기반의 웹 UI(User Interface)를 개발하는 소프트웨어는 개발이 완료되어 운영되는 과정에도 사용자의요구, 성능향상, 기능개선, 기능추가 등의 이유로 변경이 가능하다. 이러한 소프트웨어의 유지보수도 일반적인 요구사항명세, 분석, 설계, 구현의 개발 프로세스를 따른다. 본 논문에서는 UI 개발 소프트웨어의 유지보수 단계에서 효율적인 테스트를 하기 위해 V-모델을 확장, 변형한 테스트 프로세스 제안한다. 제안한 테스트 프로세스의 주요 활동은 요구사항분석을 통한 테스트 계획, 테스트 데이터를 식별하고 환경을 구축하는 분석과 설계, 테스트 케이스를 명세화하고 테스팅 방법론을 적용하는 구현과 실현, 리포팅과 산출물을 정리하는 테스트 마감 활동으로 진행한다. 웹 UI 개발 소프트웨어의 특징에 맡게 테스트 프로세스를 구축하고 실무에 적용하여 에러 검출률, 테스트 시간, 테스트 결과의 효율성을 높일 수 있는 방법을 제안한다.
RFID를 활용하여 기업 공급망의 효율성을 향상하고자 하는 기업들이 늘고 있지만, 이들이 적용할 만한 가이드라인이 부재한 실정이다. 이에 대하여 본 연구에서는 물류/유통산업의 RFID 기반 u-Business 전략계획 방법론을 제시하였다. 본 방법론은 기존의 정보화 전략계획 방법론의 기본 절차를 따라 '도입전략 수립-현행체계 분석-목표체계 수립-통합 이행계획 수립'의 단계(Phase)를 기반으로 하여, 유비쿼터스 컴퓨팅 환경의 적용을 위해 기술도입 타당성 분석, 공급망 분석, 목표기업 벤치마킹, Pilot테스트, u-Business 전략계획 평가에 관하여 특화되었다. 제시된 방법론은 기존의 정보화 전략계획 방법론과의 비교를 통하여 타당성을 검증하였다.
현재의 소프트웨어 개발 방법론은 소프트웨어 개발에만 국한 되어서 사용되지는 않고 있다. 도리어 인프라 시스템 구축방안에서 사용하는 것이 개발 방법론을 적용하는데 있어 더욱 정확하고, 인프라 시스템 요구분석 기술을 적용하는데 있어서도 개발 방법론이 부족하지 않다. 소프트웨어를 개발하는데 있어서 인도되는 시간을 프로젝트 초기에 산정하기가 매우 어려운 경우가 많지만 인프라 시스템 구축에서는 정확한 인도시간을 산정할 수 있다. 또한 소프트웨어 개발 프로젝트는 성공과 실패에 대한 기준을 설정하기가 모호한 경우가 많지만 인프라 시스템 프로젝트는 성공과 실패에 대한 명확한 기준을 설정 할 수가 있다. 하지만, 이러한 명확한 인프라시스템 구축에 있어 소프트웨어 개발 방법론을 적용시키는 경우는 거의 없다. 시스템 엔지니어의 시선으로는 소프트웨어 개발 방법론은 개발자만이 지켜야 하는 것이라는 생각이 크다. 이러한 문제를 해결하고, 인프라시스템 구축 방법에 소프트웨어 개발 방법론을 적용시켜서 표준화 하는 방법을 테스트 하였다.
NGN 운용과정의 품질 보증을 위해 어떤 체계하에서 품질이 테스트 되어야 하는지 방법론을 도출하기 위해서 멀티미디어 트래픽을 중심으로 NGN 품질측정 프레임워크를 제시한다. 테스트베드는 NGN 운용과정에서 QoS 측정 메트릭스, 측정구간과 측정계위, 측정도구, 측정장비, 측정방법 및 측정결과 분석에 대한 일련의 프로세스와 방법론을 모델화한다. 이 모델은 향후 NGN 품질보증 활동에 활용토록 한다. 통신서비스 품질은 스스로 보장되지 않으며 끊임없이 측정되고 관리될 때에 만 품질 목표수준 확보가 가능하다. NGN 네트워크기술 패러다임 중요성을 감한할 때 NGN 운용상의 품질관리에 대한 연구는 앞으로 활발하게 추진되어야 할 핵심 소재이다.
신뢰성있는 소프트웨어의 개발을 위해 테스트의 중요성은 매우 크다. 특히, 최근에 점진적이고 반복적인 소프트웨어 개발 방법론이 각광을 받으면서 소프트웨어의 잦은 변경에 따른 회귀 테스트의 중요성이 점점 커지고 있다. 이에 따라 단위 데스트의 자동화에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. JUnit은 자바 클래스의 단위 레벨 테스팅을 도와 주는 테스트 지원 프레임워크이다. 또한, JTestCase는 테스트 데이터와 테스트 코드를 분리함으로써, 데이터 중심 테스팅(data-driven testing)을 지원하기 위해 개발된 JUnit 확장 프레임워크이다. 본 논문에서는, 이 두 개의 테스트 프레임워크와 자바 리플렉션 API를 이용하여, 하나의 클래스 파일을 읽어 들여 XML 형태의 테스트 데이터 파일과 테스트 드라이버 코드를 자동생성하는 도구를 제안한다. 그리고, 구체적인 예를 통해 본 논문에서 제안하는 도구의 유용성을 보여준다. 본 논문의 데스트 도구는 회귀 단위 테스트에 필요한 노력을 줄여주고, 자바 클래스 단위 테스트를 지원하는 도구 개발의 기반 기술을 제공하며, 궁극적으로 소프트웨어 개발의 생산성을 향상시켜 준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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