• 제목/요약/키워드: 품질 분류

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Taxonomy Framework for Metric-based Software Quality Prediction Models (소프트웨어 품질 예측 모델을 위한 분류 프레임워크)

  • Hong, Euy-Seok
    • The Journal of the Korea Contents Association
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    • 제10권6호
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    • pp.134-143
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    • 2010
  • This paper proposes a framework for classifying metric-based software quality prediction models, especially case of software criticality, into four types. Models are classified along two vectors: input metric forms and the necessity of past project data. Each type has its own characteristics and its strength and weakness are compared with those of other types using newly defined criteria. Through this qualitative evaluation each organization can choose a proper model to suit its environment. My earlier studies of criticality prediction model implemented specific models in each type and evaluated their prediction performances. In this paper I analyze the experimental results and show that the characteristics of a model type is the another key of successful model selection.

A Study On Quality Characteristics Classification using Design Pattern and Anti Pattern (디자인패턴과 안티패턴을 이용한 품질 특성 분류에 관한 연구)

  • 김상영;황선명;김재웅;노병규;조규민
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (B)
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    • pp.4-6
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    • 2003
  • 디자인 패턴과 안티 패턴의 원리는 혼합되어 사용되어진다. 디자인 패턴은 소프트웨어 품질에 대하여 공격적인 예방치료에 목적을 두며, 안티 패턴은 품질 이슈에 대하여 체계적인 진단을 수행하는 것이다. 품질에 대한 국제 표준으로는 ISO/IEC 9126, ISO/IEC 12119등이 있다. 최근에는 이러한 품질에 관련된 문제점들을 해결하기 위하여 디자인 패턴과 안티 패턴에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 본 논문에서는 현재 대표적으로 사용되어지는 디자인 패턴과 안티 패턴을 ISO/IEC 9126의 품질 특성별로 분류하고 이들간의 상호 연관성에 대하여 연구하였다.

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A Study on the classification of quality attributes in culinary education based on the Kano model (Kano 모델을 기반으로 한 조리교육 품질속성 분류에 관한 연구 - 전문대학, 전문학교를 중심으로 -)

  • Kim, Tae-Hyun;Kim, Tae-Hee
    • Culinary science and hospitality research
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    • 제19권5호
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    • pp.170-183
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    • 2013
  • The purpose of this study is to classify the attributes of culinary educational quality by using the Kano model. This study carried out literary research and empirical analysis. Data were collected among 486 students whose major is culinary arts and analyzed with SPSS 19.0 and EXCEL 2007. It classified culinary educational quality by employing the Kano model and modified the Better and Worse quotients suggested by Timko. The results of the study are as follows. First, it was found that total 25 attributes could be classified into 17 Attractive quality attributes, 2 Must-be quality attributes and 6 Indifferent quality attributes, while One-dimensional quality, Reverse quality and Questionable quality attributes were not found. Second, according to the Better and Worse quotient by Timko, "Objective instructor's evaluation" item was the highest score in the Better quotient. On the other hand, the "Having foreign professors" item is the lowest in the Worse quotient. Third, marketing implications and limitations were discussed.

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A Study on a Pattern Analysis of Quality Differentiation on Apartment Housing (공동주택 단위세대의 품질차별화 유형에 관한 사레 조사 연구)

  • Cho, In-Sig;Park, Tae-Keun
    • Korean Journal of Construction Engineering and Management
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    • 제9권1호
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    • pp.126-133
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    • 2008
  • Current changing to the customer-oriented market naturally causes suppliers to meet an age of competition on the quality. In order to plan housing meeting this quality competitiveness era, I set up the type classification system of quality differentiation for the unit of apartment housing by executing differentiation cases of unit quality and type analysis of the object. The system is consist of 3 classification systems by quality element, user convenience element and product element as follows: First element is to classify quality element on the basis of plane and interior elements, architectural elements and second one is user convenience element relating facility to classify environment-oriented, safety, energy saving and convenience. The other one is the product element to classify furniture, installing product and convenient product. I believe that this classification system will be useful to determine any classification elements of product for product positioning and product planning in the stage of marketing planning of apartment housing in the future.

Service Quality at Sales Encounter: Need Hierarchy Model (판매접점에서 서비스품질의 욕구위계모델에 관한 연구)

  • 전인수;김은화
    • Asia Marketing Journal
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    • 제6권1호
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    • pp.1-16
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    • 2004
  • 서비스품질의 차원과 위계에 대한 논의가 최근 들어 늘어나고 있다. 그 이유는 서비스품질, 고객만족, 고객의 긍정적 행동의향, 수익성 간의 선순환 때문이다. 차원모델은 SERVQUAL과 SERVPERF 모델이 있고 위계모델은 Grönroos(1984)모델과 미국학자들이 개발한 모델이 대표적이다. 최근들어 이들을 결합한 하이브리드모델이 제안되고 있다. 하지만 기존의 하이브리드모델은 차원과 위계를 결합하여 일반성은 높지만 위계를 정하는 이론적 근거가 분명하지 않다. 본 연구는 욕구위계이론 중 Herzberg(1968)의 두 요인이론에 근거하여 서비스품질의 위계모델을 제시하려 한다. 이를 위해 CIT로 판매접점에서 고객이 느끼는 결정적 사건(critical incidents)을 조사하였다. 먼저 중복요인과 단독요인으로 나누고 각각을 다시 불만족중심과 만족중심으로 나눌 때 이들 결정적 사건이 잘 분류되었다. 분류결과 신뢰성은 불만족중심 중복요인, 응답성은 만족중심 중복요인, 공감성은 단독만족요인으로 나타났다. 본 연구에서 제시하는 서비스품질의 욕구위계모델에 따르면 신뢰성, 응답성, 공감성의 순으로 서비스품질이 중요하다. 확신성과 유형성은 따로 분류되는 결정적 사건이 없어 만족, 불만족 요인을 도와주는 조절요인으로 볼 수 있다.

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Multiple Classification of Audio Genre and Quality based on Deep Learning (딥 러닝 기반의 오디오 장르 및 품질의 다중 분류 기술)

  • Shin, Seonghyeon;Cho, Hyojin;Jang, Won;Park, Hochong
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 한국방송∙미디어공학회 2018년도 하계학술대회
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    • pp.53-54
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    • 2018
  • 본 논문에서는 스펙트로그램을 이용하여 딥 러닝 기반으로 오디오 장르와 품질의 다중 정보를 동시에 분류하는 기술을 제안한다. 기존 딥 러닝 기반의 오디오 정보 인식 기술은 각각의 정보 인식을 목표로 독립 네트워크를 설계하고, 여러 정보를 동시에 인식하기 위하여 각각에 특화된 여러 네트워크를 사용한다. 이러한 문제점을 보완하기 위해 본 논문에서는 디지털 오디오의 대표 특성인 스펙트로그램을 기반으로 범용성이 있는 특성을 추출하고, 단일 네트워크로 학습시켜 장르 및 품질을 동시에 분류하는 다중 분류 기술을 제안한다. 제안하는 방법으로 단일 분류 성능과 유사한 다중 분류 성능을 얻을 수 있다.

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Classification of web Applications and Guideline for Quality Assessment (웹 어플리케이션의 분류체계 및 품질평가 지침)

  • Kim, Min-Seon;Kim, Soo-Dong;Jang, Woo-Hyun;Ryu, Ji-Won
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 한국정보처리학회 2001년도 추계학술발표논문집 (상)
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    • pp.465-468
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    • 2001
  • 인터넷을 사용하는 인구가 증가함에 따라 그들을 공략하기 위한 여러 형태의 비즈니스 모델이 구현되어 웹 상에서 유무형의 상품 및 서비스에 대한 거래가 활성화 되었다. 또한 통신 기술의 발달로 웹 성능에 대한 신뢰도가 높아져 기존에는 클라이언트/서버 아키텍쳐로 구축하던 기업의 전산 업무 환경을 웹 기반의 분산 환경으로 구축하거나 전환하고 있는 것이 현 소프트웨어 산업계의 추세이다. 이에 따라 웹 어플리케이션의 기능 및 성능을 테스트하고 나아가 품질을 평가하기 위한 제반 기법이 요구되는 상황이다. 국외에서는 이미 산업계를 주축으로 웹 테스팅에 관한 연구가 활발히 진행되어 왔으나 국내에서는 그러한 노력들이 이제 막 착수단계에 있으며, 본 고에서는 웹 어플리케이션의 품질평가 기법 고안을 위해 기반 연구 활동으로서 선행된 웹-어플리케이션의 정의 및 분류체계를 제안하고 있다. 나아가 분류별로 보다 중시되는 품질 속성에 집중하는 방식으로 접근한 품질평가 지침을 제안하고 있다.

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On Fuzzy Methods to Classify Quality Attributes in Kano Model (카노모델에서 품질요소 분류를 위한 퍼지기법 연구)

  • Kim, Seong-Jun
    • Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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    • 제26권6호
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    • pp.439-444
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    • 2016
  • The definition of quality continues to evolve. In recent years, there has been growing interest in how to satisfy customers' potential needs with an emphasis on customer-oriented quality. Two-dimensional quality proposed by Kano provides a useful framework for discovering quality attributes critical to customer satisfaction and it is widely employed for product and service development. In Kano model, quality attributes are classified into attractive, one-dimensional, must-be, indifferent, and reverse ones. Finding attractive elements among them is important for achieving customer satisfaction effectively. However, Kano's classification method has limitations in dealing with customers' ambiguous and complex ideas. The customer response itself includes uncertainty and incompleteness. To overcome this problem, fuzzy methods are incorporated with Kano's classification in this paper. According to numerical comparisons, it is shown that the fuzzy Kano method is useful for accommodating various response of customer and is helpful to identify potential needs.

패키지 소프트웨어 품질평가모형 개발 및 적용에 관한 연구

  • 이국철;이성현
    • Proceedings of the Korea Database Society Conference
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    • 한국데이타베이스학회 1999년도 국제컨퍼런스 디지털컨텐츠 활용을 통한 지식경영의 확산
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    • pp.143-152
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    • 1999
  • 세계 소프트웨어 시장의 급속한 성장과 함께 선진국들은 자국에 유리한 소프트웨어 품질표준을 만들어 이를 국제 표준에 반영하고, 외국 소프트웨어에 대한 진입 규제의 수단으로 활용하고 있다. 또한 전자상거래의 발달로 인해 디지털 상품인 소프트웨어는 전자상거래를 통한 거래가 쉬운 이점을 가지고 있는 상황에서 아직 우리나라에서는 패키지 소프트웨어에 관한 품질모형 개발에 관한 연구가 다소 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 기존 국내외 소프트웨어 품질평가모형을 도출하고, 그 평가모형을 바탕으로 전자상거래에서 활용 가능한 패키지 소프트웨어만을 대상으로 품질평가모형을 개발하였다. 그리고 평가모형을 적용하기에 앞서 소프트웨어 개발 업체를 대상으로 설문조사를 실시하여 품질평가모형에 대한 실증분석을 하였다. 실증분석은 현재 개발업체가 취급하고 있는 제품에 대한 종류와 개발업체에서 평가받기를 원하는 제품의 종류, 그리고 평가대상이 될 수 있는 패키지 소프트웨어 제품의 경쟁력 수준과 관련하여 선진국의 제품과 비교하여 5점 척도로 조사하였다. 그리고 소프트웨어 개발자 입장에서 품질평가 항목별로 중요도를 조사하였으며 분석결과를 토대로 품질평가모형의 적용 대상을 선정하였다. 적용대상 제품은 모두 14개로 각각의 제품들을 게임, OA, 통신, ERP, 4GL, OS 소프트웨어로 분류하고 제품에 대한 평가는 개발자(개발경력 3년 이상)와 일반사용자로 분류하여 평가를 실시하였다. 그리고 각 제품분야별로 평가항목에 대한 가중치를 전문가 집단에 의뢰하여 적용하였다. 평가방법은 각각의 제품에 대한 평가점수를 1점부터 5점까지 나누어 평가결과를 평균값으로 나타냈으며, 평가결과에 대해 여러 가지 방법으로 분석하였다. 첫째, 동종제품간 평가분석을 통하여 각각의 제품을 비교하였으며, 둘째 소프트웨어 종류별 평가로 제품을 응용소프트웨어, 응용개발도구, 시스템 소프트웨어로 분류하여 평균값으로 비교하였다. 셋째, 국내외 제품별 평가분석으로 전체 제품을 국내제품과 국외제품으로 분류하여 비교하였으며, 마지막으로 총괄분석을 통해 가중치를 적용하여 전 제품의 점수를 비교하였다. 여기에서는 각 제품의 평균점수에 대한 차이를 95%의 유의수준으로 T-Test를 실시하였다.

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Power Quality Disturbances Detection and Classification using Fast Fourier Transform and Deep Neural Network (고속 푸리에 변환 및 심층 신경망을 사용한 전력 품질 외란 감지 및 분류)

  • Senfeng Cen;Chang-Gyoon Lim
    • The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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    • 제18권1호
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    • pp.115-126
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    • 2023
  • Due to the fluctuating random and periodical nature of renewable energy generation power quality disturbances occurred more frequently in power generation transformation transmission and distribution. Various power quality disturbances may lead to equipment damage or even power outages. Therefore it is essential to detect and classify different power quality disturbances in real time automatically. The traditional PQD identification method consists of three steps: feature extraction feature selection and classification. However, the handcrafted features are imprecise in the feature selection stage, resulting in low classification accuracy. This paper proposes a deep neural architecture based on Convolution Neural Network and Long Short Term Memory combining the time and frequency domain features to recognize 16 types of Power Quality signals. The frequency-domain data were obtained from the Fast Fourier Transform which could efficiently extract the frequency-domain features. The performance in synthetic data and real 6kV power system data indicate that our proposed method generalizes well compared with other deep learning methods.