유비쿼터스 컴퓨팅 시스템(Ubiquitous Computing System, UCS)은 언제 어디서나 장소에 구애를 받지 않고 사용자가 컴퓨터 네트워크를 이용하여 서비스를 얻을 수 있는 시스템이다. 유비쿼터스 컴퓨팅 시스템은 개인화된 시스템으로써, 다른 시스템과 상호운영이 되는 시스템이다. 이러한 유비쿼터스 컴퓨팅 시스템은 우리 생활에 생산과 소비, 정치, 경제, 사회, 문화, 전 분야에 걸쳐 많은 변화를 가져올 것이다. 따라서 본 논문에서는 이러한 유비쿼터스 컴퓨팅 시스템을 평가하기 위하여 ISO/IEC 9126을 기반으로 체계적인 품질모델을 제안한다. 그러므로, 유비쿼터스 컴퓨팅 시스템의 품질이 좋아야 사용자에게 제공하는 서비스가 좋기 때문이다. 또한 본 논문에서는 유비쿼터스 컴퓨팅 시스템의 중요한 특징들을 식별하고, 식별된 특정을 기반으로 하여 품질속성(Quality Attribute)을 도출한다. 이렇게 도출된 품질속성을 기반으로 하여 메트릭을 정의하고, 유비쿼터스 컴퓨팅 품질모델(Ubiquitous Computing Quality Model, UCQM)을 모델링 하여 유비쿼터스 컴퓨팅 시스템의 전반적인 환경과 중요한 특정을 평가한다.
소프트웨어 품질의 중요성이 높아지면서 고품질의 제품을 만들기 위한 노력이 지속적으로 이루어지고 있다. 고품질 소프트웨어는 적은 노력과 비용으로 유지보수가 가능하므로 품질 향상의 중요성은 간과할 수 없는 중요한 문제이다. 현재, 소프트웨어 제품의 품질평가를 위한 프로세스로서 ISO/IEC 14598이 있으며 이 방법을 활용한 품질평가 체계와 메트릭스의 구축을 통해 품질향상을 도모하려는 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 개발자가 소프트웨어 제품평가를 위해 적용할 수 있는 품질평가 프로세스를 제안하고 개발자의 제품평가 방법에 관해 기술하였다.
2012년 시행된 소프트웨어 개발보안 제도에 힘입어 시큐어코딩은 개발자들에게 정보시스템 구축시 보안성을 향상시킬 수 있는 기법으로 인식되고 있다. 제도의 확산에도 불구하고 지속적인 보안성 향상에 대한 관리는 개발보안 제도에서 간과된 부분이기도 하다. 본 논문은 품질관리 시각에서 보안성과 관련한 시큐어코딩의 특징을 조명한다. 또한, 보안 메트릭의 제시를 통해 구현과 유지 보수 활동을 자연스럽게 연계시키는 방법과 보안 메트릭을 활용하는 방법을 제안함으로써 소스코드의 관리에 도움을 주고자 한다.
소프트웨어 결함 예측 연구들의 대부분은 입력 개체의 결함 유무를 예측하는 이진 분류 모델들에 관한 것들이다. 하지만 모든 결함들이 같은 심각도를 갖지는 않으므로 예측 모델이 입력 개체의 결함경향성을 몇 개의 심각도 범주로 분류할 수 있다면 훨씬 유용하게 사용될 수 있다. 본 논문에서는 전통적인 복잡도와 크기 메트릭들을 입력으로 하는 심각도 기반 결함 예측 모델을 제안하였다. 학습 알고리즘은 많이 사용되는 네 개의 기계학습 기법들을 사용하였으며, 모델 구조는 삼진 분류 모델로 하였다. 모델 성능 평가를 위해 실험 데이터는 두 개의 NASA 공개 데이터 집합을 사용하였고, 평가 측정치는 Accuracy를 이용하였다. 평가 실험 결과는 역전파 신경망 모델이 두 데이터 집합에 대해 각각 81%와 88% 정도의 Accuracy 값으로 가장 좋은 성능을 보였다.
소프트웨어의 중요성이 높아지면서 소프트웨어 품질평가에 대한 관심이 높아지고 있다. 본 연구에서는 소프트웨어 품질 평가를 위한 국제 표준 문서를 비교 분석하고 테스트 데이터 분석을 통한 평가 방안을 제시한다. 국제표준 ISO/IEC 9126-2의 평가 모델과 ISO/IEC 25023의 평가 모델에 대한 차이점을 비교했다. ISO/IEC 25023의 평가모델인 8가지 품질 특성, 즉 기능성, 신뢰성, 사용성, 유지보수성, 이식성, 효율성, 상호운영성, 보안성적인 측면에서 평가 메트릭을 제시했다. 실제 테스트를 통해 얻어진 331개 자료를 분석해서 테스트 데이터의 발견된 오류 특징을 파악했다. 또한 결함 자료를 분석하고 차이점을 파악했다. 테스트데이터가 남녀에 따라서 시험 일수나 발견하는 품질 특성별 오류의 수에는 차이가 있음을 증명하고 시험일수를 기능성, 사용성, 성별을 가지고 예측했으며, 제품의 종류에 따라서도 오류수에 차이가 있음을 증명했다.
가상 현실 공간에서 실사 영상 및 그래픽 환경에 대해 사용자 움직임에 대응하는 영상을 제공하는 three degrees of freedom plus(3DoF+) 및 six degrees of freedom(6DoF) 시스템은 실감형 미디어를 제공하기 위해 서로 다른 위치에서 동시에 취득된 다수의 초고화질 및 고해상도의 영상 집합 전송을 요구한다. 다수의 영상들을 사용해 사용자 시점 영상을 생성할 때, 기존의 영상 압축 코덱에서 발생했던 것과는 다른 형태의 품질 저하가 발생하여 기존의 영상 품질 평가 기법들은 3DoF+ 및 6DoF 시스템 평가에 적합하지 않다. 본 논문은 3DoF+ 환경에서 합성된 사용자 시점 영상에 대한 다양한 객관적 영상 품질 평가 기법에 대한 성능 평가를 소개한다. 또한, 기존의 객관적 영상 품질 평가 기법을 조합하여 주관적인 평가와 상관관계를 더욱 높인 평가 기법인 슈퍼 메트릭(super metric)을 제시한다. 3DoF+ 몰입형 비디오 평가 시 제안한 기법을 사용하였을 때, 주관적 평가 점수와의 상관관계에서 peak signal-to-noise ratio(PSNR) 대비 0.4513의 상승이 있었음을 확인하였다.
ERP(Enterprise Resource Planning : 전사적 자원 관리)란 생산, 판매, 자재, 인사, 회계 등 기업의 전반적인 업무 프로세스를 하나의 체계로 통합 및 재구축하여 관련 정보를 서로 공유하고 이를 통해 신속한 의사결정 및 업무 수행이 가능하도록 도와주는 전사적 자원관리 시스템이다. 본 연구에서는 ERP 소프트웨어의 분야의 기반 기술을 조사하고 ERP 소프트웨어 사용성의 품질평가 메트릭을 개발하였다.
컴포넌트 기반 개발 방법론은 클래스보다 더 큰 단위인 컴포넌트를 통해 높은 추상화와 재사용을 목표로 하는 개발 방법론이다. 컴포넌트 기반 시스템과 개별 컴포넌트의 품질 향상을 위해서는 개발 이전에 측정하고, 그 결과를 컴포넌트 개발 과정에 반영할 수 있어야 한다. 그러므로 컴포넌트 분석 및 설계 단계에 적용 가능한 컴포넌트 메트릭에 대한 연구가 필요하다. 따라서 본 논문에서는 컴포넌트 설계 정보에 기반한 컴포넌트 응집도, 결합도, 독립도 메트릭을 제안한다. 제안한 메트릭은 컴포넌트의 서비스를 제공하기 위한 오퍼레이션들의 동작 유형의 유사도에 기반 한다. 또한, 기능적으로 응집도가 높으며 복잡도가 낮고 유지 보수가 용이한 컴포넌트 설계가 되도록 하기 위한 클러스터링 기법을 사용한 컴포넌트 재설계 과정을 제안한다. 그리고 개발 이전에 컴포넌트 측정과 컴포넌트 재설계 과정을 통해 바람직한 컴포넌트 설계가 되도록 할 수 있음을 사례 연구를 통해 확인했다.
본 논문에서는 기본적인 TMMi 레벨 인증으로부터 정형화된 올바른 테스트 프로세스를 적용하여 소프트웨어의 품질을 높이고자 한다. 조직의 테스트 성숙도 수준 평가 모델인 TMMi과 테스트 프로세스를 개선 모델인 TPI NEXT의 분석을 통해 상관 관계도를 제안하고, 그 기반에서 조직의 테스트 성숙도 측정으로 테스트 프로세스 향상을 위한 가이드를 제공하고자 한다. 또한 기존의 테스트 성숙도 상호관련 메트릭의 보완 및 개선 통해 성숙도 측정을 도식화 한다. 제한된 레벨 수준의 사례로 TMMi와 TPI NEXT의 상관 관계도와 보완한 테스트 성숙도 상호관련 메트릭을 통해 조직의 테스트 프로세스 개선을 위한 가이드를 보여준다.
현대 소프트웨어의 규모는 커지고 있다. 이에 따라 고품질 코드를 위한 정적 분석의 중요성이 커지고 있다. 코드에 대한 정적 분석을 통해 결함과 복잡도를 식별하는 것이 필요하다. 이를 가시화하여 개발자 및 이해 관계자가 알기 쉽게 가이드도 필요하다. 기존 코드 가시화 연구들은 정적 분석의 코드 내부 정보들을 데이터베이스 테이블에 저장하여 및 품질 지표(CK Metrics, Coupling, Number of function calls, Bed smell)에 대한 계산을 질의어화 하고 추출된 정보를 가시화하는 과정을 구현하는 것에만 초점을 두었다. 이러한 연구들은 방대한 코드로부터 추출한 정보를 이용하여 코드를 분석할 때 많은 시간과 자원이 소모된다는 한계점이 있다. 또한 각 코드 내 정보 테이블들이 정규화되지 않았기 때문에 코드 내부의 정보(클래스, 함수, 속성 등)들에 대한 테이블 조인 연산 시 메모리 공간과 시간 소비가 발생할 수 있다. 이러한 문제들을 해결하기 위해, 데이터베이스 테이블의 정규화된 설계와 이를 통한 코드 내부의 품질 메트릭 지표에 대한 추출 및 가시화 메커니즘 제안한다. 이러한 메커니즘을 통해 코드 가시화 공정이 최적화되고, 개발자가 리팩토링해야 할 모듈을 가이드 할 수 있을 것으로 기대한다. 앞으로는 부분 학습도 시도할 예정이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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