네트워크 트래픽의 증가와 다양한 멀티미디어 응용 서비스가 등장함에 따라 네트워크의 자원을 효과적으로 관리, 운용 및 서비스 품질의 향상을 위해 네트워크 트래픽을 실시간으로 감시하고 분석하는 것이 요구되고 있다. 기존의 소프트웨어 기반의 트래픽 측정 방식으로는 광대역 트래픽의 정확한 측정이 어려움으로 캡처, 헤더 매칭 등의 기능을 효율적으로 수행하는 미터 구조에 대한 연구가 필요하게 되었다. 따라서, 본 논문에서는 좀 더 효율적인 패킷 캡처를 위하여 임베디드 리눅스 기반의 하드웨어 미터링 시스템을 설계 및 구현하였다. 또한 10 기가비트 네트워크의 패킷 캡처에 대해 AweSim을 이용하여 시뮬레이션 모델을 작성하고 시뮬레이션을 통해 요구되는 시스템 버스와 메모리 대역폭을 분석하였다.
사용자가 요청한 서비스의 품질을 보장하기 위해서는 고려해야 할 요소가 많이 있으나, 그 중에서 가장 중요한 요소는 응답시간을 사용자에게 투명하게 제공할 수 있어야 한다. 서비스 응답시간을 측정하기 위해서는 네트워크 지연시간(network latency), 시스템에서의 지연시간(system latency), 소프트웨어 구성요소 지연시간(software component latency)을 측정하여야 한다. 본 논문에서는 네트워크 지연시간에 대하여 모델링을 수행하고, 패킷 손실이 지연시간에 미치는 영향에 대하여 분석을 수행하였다. 또한 NS-2 (Network Simulator)를 이용하여 제시한 수식의 유용성을 제시하기 위해서 시뮬레이션을 수행하였다. 이러한 연구는 서비스제공자와 사용자가 SLA (Service Level Agreement)의 체결 시에 응답시간을 보장해 줄 수 있는 방안의 제시가 가능하다.
본 연구는 영상의학 분야에서 인공지능(AI) 기술 기반의 판독 보조 시스템의 'Time Behavior(시간반응성)' 속성을 측정하여 '성능 효율성'을 분석하였다. 의료 영상의 증가와 영상의학 전문의 수의 한계로 인해 인공지능(AI) 기술 기반의 솔루션이 증가하고 있으며, 관련된 연구가 많이 수행되고 있다. 하지만 대부분의 선행 연구가 인공지능의 진단 정확도에 초점을 맞췄다면, 본 연구는 Time Behavior의 중요성을 강조하여 수행하였다. 50개의 흉부 엑스레이 PA 이미지를 사용하여 측정한 결과, 평균 15.24초 만에 영상을 처리하여 높은 일관성과 안정성을 보여주었고, 이 처리 속도는 유명 글로벌 AI 플랫폼과 동등한 수준으로 영상의학과 워크플로우 효율성 부분에 크게 개선될 수 있는 가능성을 제시하였다. 앞으로 인공지능 기술이 영상의학 분야에서 큰 역할을 담당하여, 전반적인 의료 품질 향상과 효율성을 개선하는 데 도움이 될 것으로 기대한다.
핵의학 영상 기기인 양전자 방출 단층 촬영 장치(Positron emission tomography: PET)와 같은 진단기기는 방사성의약품을 인체에 주입하여 질병을 진단한다. 이 때 사용되는 방사성의약품은 안전성을 위하여 적절한 수소 이온농도를 가져야 한다. 일반적으로 방사성 의약품의 수소 이온 농도를 측정하는 과정에서 흔히 사용되는 것이 pH시험지이다. 표본을 pH 시험지에 떨어뜨려 pH 시험지의 변색 정도를 표준색상표(Standard color chart)와 비교하여 표본의 pH를 알 수 있다. 그러나 이 방법은 측정자의 경험 정도에 따라 pH 측정값에 차이가 발생할 수 있다. 또한 pH 메타기는 고감도의 센서를 사용함으로 오염에 주의해야 한다. 이러한 불편함을 고려하여 쉽고 간단하게 정확한 pH를 측정하기 위한 새로운 장치 제작과 영상 기반 알고리즘을 통한 소프트웨어를 개발하였다. 이렇게 개발한 장치는 최종적으로 방사성의약품의 생산 시 품질관리(QC) 통합 제어 시스템으로 사용된다.
본 논문에서는 비축 포물 거울을 통과한 레이저 빔의 파면을 측정하는 방식으로 국내 및 국외에서 제작된 비축 포물 거울을 평가하였으며, 이로부터 비축 포물 거울의 집속 성능 및 정렬 민감도를 측정하였다. 국외에서 제작된 비축 포물 거울은 직경 약 34 mm의 레이저 빔에 대해 고차 파면 수차(higher-order aberration)의 rms 값이 $0.03{\mu}m$ 정도로 작아 광학적으로 좋은 품질을 갖는 것으로 판명되었다. 국내에서 제작된 비축 포물 거울은 같은 34 mm의 레이저 빔에 대해 고차 파면 수차의 rms 값이 $2.01{\mu}m$나 관측되어 아직 개선이 필요한 것으로 보인다. 또한, 비축 포물 거울의 회전 정렬 오차에 대한 비점수차(astigmatism)의 민감도를 측정한 결과 회전 정렬 오차에 대한 비점수차의 민감도는 $0.371{\mu}m/mrad$인 것으로 관측되었다. 이는 광선 추적 소프트웨어를 사용하여 계산한 값과 거의 같은 양으로 이러한 비점수차의 정렬 민감도 측정은 비축 포물 거울을 정렬하는데 도움을 줄 것으로 생각된다.
본 연구는 웹 소프트웨어의 복잡도와 객체지향 프로그래밍 측정자인 클래스 수(NOC), 메서드 수(NOM)와의 상관관계를 통하여 순환복잡도를 정량적으로 분석하고자 한다. 웹 환경에서 소프트웨어의 복잡도, NOC, NOM의 빈도분포를 근거로 복잡도한계값과 NOC한계값, 복잡도 한계값과 NOM한계값의 상관관계를 파악하기 위하여 실제 사용되는 10개의 웹 프로젝트에서 4,000여개의 ASP 파일이 표본으로 사용되었다. 실험 결과 NOC한계값은 21, NOM한계값은 40이었고 복잡도는 68의 높은 값을 보였으며 10개의 프로젝트 중 NOC, NOM이 특히 높은 빈도를 보이는 2개의 프로젝트를 제외한 8개의 프로젝트는 NOC한계값은 12, NOM한계값은 21이었고 복잡도 한계값도 52의 상대적으로 낮은 값을 나타내 상관관계가 있는 것으로 판명이 되었다. 또한 복잡도, NOC, NOM의 한계값이 낮은 8개의 프로젝트는 내부 관리 소프트웨어이었고 나머지 2개의 프로젝트는 외부 매매 서비스 소프트웨어임이 밝혀져 업무 특성에 따라 설계 단계에서 클래스 수, 메서드 수가 결정됨에 따라 복잡도도 미리 추정할 수 있어 품질 향상에 기여할 수 있을 것이다.
최근 가장 대표적인 객체지향 언어로 사용되는 Java는 일반적인 애플리케이션뿐만 아니라 인터넷/인트라넷 기반 프로그램 개발, 나아가 컴포넌트 기반 개발에 이르기까지 다양한 분야에서 개발 언어로 사용되고 있다. 따라서 개발된 프로그램의 재사용 및 유지보수 관점에서 프로그램 품잘평가는 보다 중요한 쟁점이 되고 있으므로 기존의 Java 애플리케이션을 포함하여 현재 개발된 프로그램의 품질평가에 필요한 메트릭 측정이 필요하다. 하지만, 이미 제안된 객체지향 소프트에어 메트릭이 현재의 Java 프로그램의 특성에 적합한지에 대한 타당성 검증이 필요하므로 본 논문에서는 기존의 객체지향 메트릭이 Java 프로그램에 적합한지 여부를 결정하기 위해 필요한 메트릭 측정 시스템을 구축하여 Java 프로그램에 적합한 메트릭 제안을 지원하고자 한다. 본 시스템은 Briand가 기존의 객체지향 소프트웨어 메트릭을 수학적으로 정형화시켜 분류한 메트릭을 Java 프로그램에 적용시켜 제안된 메트릭이 프로그램에 타당성 있는지 검증함으써 명확한 품질평가도구 개발을 지원하고자 한다. 본 시스템을 통해 Java 소스 프로그램으로부터 정량적 정보를 보다 빠르고 정확하게 산출함으로써 기존의 객체지향 메트릭에 대한 검증을 비교 및 분석 수행할 수 있으며, 타당성 문제가 있다면 새로운 메트릭의 제안 및 보완을 고려함으로써 Java 프로그램에 적합한 메트릭 확립을 가능하게 할 것이다.
기존의 OSS의 활용은 운영체제나 DBMS와 같은 시스템 애플리케이션의 사용이 주를 이루었다. 그러나 현재 많은 기업에서 시스템 소프트웨어가 아닌 응용 애플리케이션 중심으로 OSS를 활용하려고 한다. 그러나 OSS를 활용한 응용 애플리케이션 개발을 위해서는 기반이 되는 OSS의 선정이 무엇보다 중요하다. 기존의 OSS 평가 연구의 범위는 전체 OSS 품질을 포함하고 있다. 그러므로 OSS 선정에 대한 평가 연구는 미흡하다. 또한 평가의 결과는 정량적인 측정보다 정성적인 측정에 기반하고 있다. 본 연구에서는 기존의 OSS 평가지표들 중 선정을 위한 지표들만을 도출하고 이를 기반으로 프로젝트 특징에 따라 정량적인 평가가 가능한 평가지표를 제안한다. 제안하는 평가지표는 OSS 커뮤니티 내의 정보만을 가지고 평가할 수 있는 초기평가지표와 정량적인 측정이 가능한 상세평가지표로 구분하여 제안한다. 이를 통해 OSS 선정 시 정량적인 점수와 지표를 통해 객관적인 근거를 제공한다.
도어락 스위치(Door-lock switch)는 드럼세탁기, 식기 세척기 등 회전이나 열이 발생되어 작동 할 때 임의로 열지 못하도록 하는 가전제품에 쓰이는 도어 안전잠금장치로 드럼세탁기에서는 없어서는 안 되는 중요한 부품 중의 하나이다. 드럼 세탁기 도어는 소비자가 사용 할 때 느낌을 가지는 부분으로 항상 안전성과 동시에 감성이 뒤따르는 부품이기도 하다. 본 논문은 드럼세탁기의 도어에 감성과 관련된 요소들을 조사하였으며, 도어락 스위치의 기구적인 구조들을 파악한 뒤 드럼세탁기에 장착하였을 때 열림력, 닫힘력을 측정할 수 있는 지그와 소프트웨어를 제작하고 측정한 힘의 그래프를 분석하여 사용자에 의해 평가한 후, 드럼세탁기 도어락 스위치의 구조에 따른 감성에 차이점을 찾아보고 시스템의 사용을 검증하였다.
Software-Defined Network의 등장은 하드웨어적인 네트워크 기능들을 소프트웨어적인 형태의 모듈로 Controller에 보다 유연하게 적용시키도록 함으로써 전통적인 네트워크의 구조를 변화시키고 있다. 이러한 환경 속에서 최근 네트워크 트래픽에 대한 Quality of Service 및 자원관리와 같은 다양한 관점에서의 네트워크 관리정책에 대한 연구개발이 진행되고 있고, 이러한 관리정책을 뒷받침 할 수 있는 네트워크 모니터링에 대한 기법들 또한 제시되어 왔다. 이에 본 논문에서는 기계 학습 기법인 Naive Bayesian Classification을 통하여 Flow를 분류한 후, 전송 지연 측정 모듈을 통하여 효율적인 전송경로를 선정하는 기법을 제안한다. 이는 다양한 대역폭을 갖는 여러 경로들로 이루어진 네트워크상에서 효율적인 경로 분배 역할을 할 수 있고, 부하를 분산시킴으로써 보다 원활한 네트워크 환경 및 서비스 품질을 제공할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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