소프트웨어에 있어서 가장 중요한 요인은 소프트웨어 품질이다. 소프트웨어를 평가하는 기준은 제품의 기능적인 측면이나 사용성적인 측면도 중요하지만 이것을 모두 한꺼번에 고려한 소프트웨어 품질이 가장 중요하다고 보여진다. 현재 국내 소프트웨어의 경우도 갈수록 품질에 대한 인식이 많이 변화하고 있다. 이러한 측면에서 본 연구는 소프트웨어 품질을 평가하기 위해서 기능성, 사용성, 신뢰성, 효율성, 이식성, 유지보수성의 6가지 품질에 대해서 시험의 횟수와 시험날짜에 가장 영향을 미치는 요인을 발견하고 제품의 종류별 품질 특성의 오류수에 대한 차이 검정을 실시하여 보았다. 본 조사결과 6가지 품질특성은 시험횟수와 시험날짜에 영향을 받고 있는 것으로 조사되었으며 제품의 종류에 따라서도 나타나는 오류의 수는 다르다는 것을 확인할 수 있었다. 또한 성별에 따라서도 발견하는 오류 수는 품질 특성별로 다르게 나타난다는 것을 알 수 있었다.
본 연구는 돼지 뒷다리 부위에서 선발된 대퇴두갈래근, 반막모양근, 대퇴네갈래근, 중간둔부근 4개 근육을 이용하여 비분쇄 햄을 제조한 후 품질 특성과 관능 특성을 조사하기 위하여 삼원교잡종 A등급 암퇘지 3두를 시중에서 구입하여 수행하였다. 근육별 비분쇄 햄들은 일반성분에서는 차이가 없었으나 제품색에서는 많은 차이를 보였다. 또한 기계적 조직감 측정치는 차이가 없었으나 근육에 따라 관능적 특성에서 차이를 보여 뒷다리의 소비 촉진을 위해서는 근육별 특성에 맞는 적절한 가공방법을 적용해야 할 것으로 보인다.
흑미죽의 저장성을 조사하기 위하여 알루미늄 접착 플라스틱 백에 배합된 흑미죽의 원료들을 밀봉하여 121$^{\circ}C$에서 20, 30, 40분간 호화와 동시에 가열 살균시킨 뒤 냉각시켜 온도 4$0^{\circ}C$, 습도 58%의 저장고에 3개월 동안 저장하면서 15일 간격으로 관능검사와 물리적 변화를 조사하였다. 맛, 경도, 점성, 색깔, 향, 전반적 기호도 등 관능적 품질은 각각의 저장 15일 후가 가장 좋았으며 그 후로는 점차적으로 약간 떨어지는 경향을 나타내었다. 온도에 따른 차이는 20분간 가열 살균한 것이 제조 직후에는 다른 처리구 보다 약간 떨어졌으나 저장 15일 후부터는 처리구간에 큰 차이를 보이지 않았다. 점도는 세 처리구 모두 제조 직후에 가장 낮았는데 그 후로 저장 60일 까지 서서히 증가하다가 다시 점점 떨어지는 경향을 나타냈다. 가열살균 온도에 따른 처리구에 있어서 점도의 차이는 크지 않았다. 색도는 저장기간 동안에 L값은 점점 낮아지는 반면에 a값과 b값은 점차적으로 증가하는 경향을 나타내었으나 가열 온도에 따른 처리구간에 색도의 차이는 그다지 크지 않았다.
멀티미디어 콘텐츠는 디지털 데이터의 특성상 수정과 복제가 쉽고, 이에 따라 불법 유통과 위 변조 등의 문제가 발생할 수 있으므로 콘텐츠 보안의 중요성이 높아지고 있고 가역 워터마킹 방법은 하나의 솔루션이다. 본 논문에서는 JPEG 압축 표준에서 사용할 수 있는 가역 워터마킹 기법을 제안한다. JPEG 압축 과정 중 비손실 과정에서 유지되는 양자화 DCT 블록 데이터에 대하여 인접 블록의 계수간 차이값의 히스토그램을 계산하고, 히스토그램 쉬프팅을 통하여 가역 워터마크를 삽입한다. 디코딩 과정에서 영상에 삽입된 워터마크를 추출함과 동시에 원본 JPEG 표준 영상의 품질을 복원한다. 제안 알고리즘의 성능 평가를 위해 다양한 영상을 대상으로 영상 품질과 압축률을 평가하였다. 삽입된 영상의 PSNR과 압축률은 32.33dB과 89.69%로, 표준 JPEG 압축된 영상 대비 각 3.24dB의 PSNR 차이와 2.58%의 압축률 차이를 보였다.
소프트웨어 프로젝트가 대규모화되고 복잡해짐에 따라 체계적인 품질보증이 더욱 필요해지고 있다. 고품질의 소프트웨어를 개발하기 위해서는 작업산출물(work product)에 대한 품질보증뿐 아니라 개발 프로세스(process)에 대한 품질보증 활동을 동시에 수행해야만 목표하는 품질에 접근할 수 있다. 그러나 소프트웨어 품질보증은 다양한 품질특성이나 개발 주체간의 시각 차이에 따라 달라지는 가변성을 지니고 있어 품질보증에 적지 않은 어려움이 내재되어있다. 이러한 품질보증의 어려움이 소프트웨어 품질을 저해하는 원인으로 작용하여 기업의 품질 경쟁력을 떨어뜨리고 있다. 본 연구는 이러한 품질보증 활동의 어려움을 해결하고 나아가 품질향상을 달성하기 위한 방법을 개발하고자 하였다. 품질향상을 위해서 품질보증 활동을 보다 계획적이고 체계적으로 수행하기 위한 SQA(Software Quality Assurance) 방법론을 개발하였다. 일반적으로 방법론이란 모든 프로젝트에 그대로 적용하기란 어렵다. SQA 방법론 또한 프로젝트의 특성이나 조직 특성에 따라 적절히 커스터마이징(Customizing)되어 사용하여야만 효과성을 제고할 수 있다. 그리하여 본 SQA 방법론에서도 품질보증활동을 체계적으로 지원하기 위해 수행되어야할 품질보증 태스크가 리파지토리로 구성되어 있다. 프로젝트 특성 둥에 따라 필요한 품질보증 태스크를 이 리파지토리로부터 선정하여 활용할 수 있게 된다. 마지막으로 프로젝트 특성 등에 따라 필요한 품질보증 활동을 커스터마이징하기 위한 전문가시스템 접근방법을 제시한다.
중온처리가 유자의 품질에 미치는 영향을 조사키 위해 유자를 4$0^{\circ}C$에 1~3일간 처리한 후 이를 5$^{\circ}C$에 저장하면서 유자의 품질인자로서 중요한 과피의 표면색상 변화를 무처리구와 비교하였다. 열 처리한 유자를 5$^{\circ}C$의 저온 저장고에 1일 방치하여 품온을 낮춘 후 유자의 과피 색을 분석하였던 바 “L”값과 “b” 값은 무처리구와 뚜렷한 차이를 보이지 않았으나 “a”값은 무처리구에 비해 낮은 값을 보였는데 이러한 차이는 열 처리시간이 길수록 현저하였다. 또한 열처리 정도에 따라 hue angle값과 chroma값은 차이를 보이지 않았으나 $\Delta$E값과 hue값은 처리구간에 뚜렷한 차이를 보였다. 열처리한 유자의 저장 중 과피의 색상 변화를 조사하였던 바 “L”값과 “b” 값은 감소하였으나 “a”값은 증가하였다. 이 중 열 처리구의 “a”값 증가율과 “b” 값 감소율은 무처리구에 비해 낮았는데 이와 같은 차이는 열처리 정도에 따라 보다 뚜렷하였다. 또한 저장기간이 경과함에 따라 $\Delta$E값은 증가하였고 chroma값, hue값 및 hue angle값은 감소하였는데 이들 값의 변화정도 역시 열 처리정도에 따라 차이를 보였다. 한편 이와 같은 열 처리구와 무처리구의 과피 색상 차이는 과피의 미세구조 관찰 결과 열처리가 과피 표면 왁스의 분포에 영향을 주었고, 과피 색소를 과피 표면 부위에 고정시켰으며, 저장중 과피색소의 내부침착을 억제하였기 때문이었던 것으로 판단되었다.
맥주보리는 수확시기와 수확 후 관리방법에 따라 품질의 차이가 매우 크다. 특히 맥주보리는 제맥(보리를 발아시켜 건조)이라는 과정을 거쳐 맥주를 만들기 때문에 발아율이 무엇보다 중요하다. 하지만 맥주보리의 수매제도가 색택 위주의 외관을 보고 품질등급을 정한다. 따라서 농가에서는 완숙 이전에 수확하여 고온에 건조시켜 출하하기 때문에 발아율이 저하되는 등 맥주보리 원맥의 품질을 크게 떨어뜨리는 원인이 되고 있다. 이에 맥주보리의 알맞은 수확시기와 수확 후 관리방법을 소개하여 양질의 원액생산에 도움을 드리고자 한다.
일본에서는 10년 전에 화제가 되었다가 자취를 감추었던 고품위 인쇄가 최근 들어 새로운 사고방식의 기술로 주목을 받고 있다. 인쇄 회사마다 품질관리 방식은 제각기 다를 뿐만 아니라 한 공장 내에서도 각각의 인쇄기 설정을 사내 표준으로 통일해 두고 같은 품질의 인쇄물을 얻을 수 있는 것이 가장 좋은 방법이지만 기계마다 설정을 바꾸지 않으면 안 되는 경우도 있다. 그렇다면 같은 회사에서도 여러 개의 공장을 가지는 경우에는 공장마다 그 관리 방법에서 차이가 나올 수 있어 항상 같은 품질의 인쇄물을 제작하기란 상당히 어려운 일이다. 이에 본지에서는 고품위 인쇄로 공장의 기술력 향상과 품질 향상을 꾀하고 있는 일본 인쇄 회사의 사례를 소개한다.
멜론은 다른 과채류에 비해 재배방식이나 관리방법이 품질에 미치는 정도가 큰 편이다. 품질이 우수한 멜론을 생산하기 위해서는 품질과 관련이 있는 재배환경을 정확히 이해해야 한다. 또한 고품질 다수와 관리의 자동화 등에 접근하기 위해 멜론의 양액재배가 시도되고 있고 일본을 중심으로 농가에 실용화된 예도 않다. 그러나, 현재 우리나라에서 양액재배 방식에 따른 멜론생산에 관한 보고는 그렇게 많지가 않은 실정이다. (중략)
본 논문에서는 ICP (iterative closest points) 기반의 포인트 클라우드 콘텐츠 품질 개선 방법을 제안한다. 포인트 클라우드 콘텐츠는 실제 환경의 물체를 3 차원의 점으로 획득한 실감 콘텐츠이다. 이처럼 3 차원 점으로 구성된 포인트 클라우드 콘텐츠는 영상 확대 또는 포인트 클라우드 획득 및 복원 과정에서 콘텐츠의 품질이 저하될 수 있다. 제안하는 방법은 ICP 알고리즘을 활용히여 이전 프레임과 현재 프레임 상의 포인트 클라우드 위치 사이가 존재하는지 검사하고, 피사체의 움직임에 의해 발생한 프레임 간 차이를 보정하여 콘텐츠의 품질을 향상시켰다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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