• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 2002.11a
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• pp.401-405
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• 2002

제품으로서의 소프트웨어가 급속히 보급되면서 소프트웨어 제품 품질 평가의 필요성이 증가하고 있다. 소프트웨어는 하드웨어와 다른 무형의 제품으로서 기술 및 품질에 대한 표준화와 시험 평가 방법의 도출이 어렵다. 최근에 개발된 소프트웨어 품질 모델과 도메인별 제품 표준화 노력으로 소프트웨어 제품 평가 방법이 개발되고 있다. 이와 더불어 제품을 비교 평가하여 소비자에게 제품을 선택할 수 있는 기준을 줄 수 있는 벤치마크 테스트의 필요성이 제기되고 있다. 본 연구에서는 하드웨어와 비교되는 소프트웨어 벤치마크 테스트의 특성을 살펴보고 본 연구에서 개발한 벤치마크 테스트를 위한 표준 프로세스 개발 결과를 제시하고 개발된 프로세스의 각 단계별 활동에 대하여 논한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2012.04a
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• pp.1243-1246
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• 2012

소프트웨어 산업 발전과 함께 소프트웨어에 대한 사용자 기대치가 높아지게 되었다. 그로인해 소프트웨어 개발사는 기존의 소프트웨어 보다 나은 품질의 소프트웨어를 원하게 되었다. 보다 높은 품질의 소프트웨어를 개발 위해서는 우선적으로 올바른 개발 절차와 방법에 따라 개발하여야하며 최종적으로 완벽한 테스트를 통해 사용자에게 전해져야한다. 하지만 완벽한 테스트를 수행하는 것은 불가능하기 때문에 본 논문에서는 테스트 프로세스 개선 모델(TPI next)을 통해 기존 모델을 확장한 테스트 성숙도 모델(Enhanced TMMi)을 활용하여 정형화된 테스트 프로세스를 통한 보다 높은 품질의 소프트웨어를 확보하는 방안을 제안하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2012.05a
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• pp.785-788
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• 2012

최근 B2C 서비스산업에 있어 기업 간의 경쟁이 심화되고 새로운 비즈니스 가치 창출을 위한 필요 성이 증대되고 있는 상황에서, 기업들은 비즈니스 프로세스 관리 기술에 많은 관심을 기울이고 있다. 프로세스의 최적화를 통해 지속적으로 서비스 품질을 개선하기 위해 비즈니스 프로세스 재설계의 근거로 사용될 수 있는 비즈니스 프로세스 마이닝이 중요한 개념으로 인식되고 있다. 하지만 기존의 프로세스 마이닝에 관한 연구에서는 완성되어 있는 프로세스 로그를 기반으로 워크플로우 기반의 프 로세스 모델을 추출하는 단조로운 형태였기 때문에 다양한 형태의 비즈니스 프로세스를 표현하는데 한계가 있었다. 본 논문에서는 컨벤션, 대학,병원등 광범위한 지식서비스 분야에서 적합한 Prototype 기관을 Test bed로 다양한 프로세스 마이닝 기법으로 분석하여 해당 조직의 문제 프로세스를 발견하 고 개선점을 제안하다. 또한 B2C 서비스 산업에서 적절한 Test bed를 선정하여, 실제 프로세스를 기 존의 legacy system의 event log file에서 분석하여 bottle neck process를 찾아내고, 문제 프로세스를 개선하는 과정을 자동화된 모델링 및 분석 툴을 사용하여 실증적으로 보여준다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10b
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• pp.508-510
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• 2004

컴포넌트 기반 기술의 장점을 최대로 살리기 위해서는 컴포넌트 기반 개발 프로세스 및 관리 프로세스가 체계적으로 통합 관리되어야 한다. 체계적인 개발 프로세스의 부재 속에서 개발된 컴포넌트는 자신의 최대 이점인 소프트웨어의 재사용과 품질의 향상을 끌어내지 못하기 때문이다. 이에 본 리포트에서는 체계적인 개발 프로세스에 대한 Opportunity Tree를 제안함으로써 컴포넌트를 개발하고자 하는 이들의 CBD에 대한 이해를 높이고, 개발 과정의 주요 프로세스를 효과적으로 수행할 수 있도록 한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2011.04a
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• pp.1364-1366
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• 2011

본 논문은 자동차 분야의 품질 프로세스 모델인 Automotive SPICE와 기능안전성을 강조한 자동차 분야 ISO 26262 표준을 가지고 통합 프로세스심사 프레임워크를 구성하였다. 두 표준의 프로세스의 맵핑을 통해 심사에 활용할 수 있도록 구성해봄으로써 실제 심사 시 프로세스 능력 수준의 평가와 함께 소프트웨어의 기능안전성에 대한 수준도 판단해 볼 수 있도록 하였다.

• Journal of the KSME
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• v.53 no.1
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• pp.51-55
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• 2013

자동차산업은 CAx(CAS, CAD, CAE, CAM, CAT)로 대변되는 디지털 기법들을 '80년대부터 도입하여 개발효율을 높이고 제품품질을 향상시키는 데 활용해 왔다. 현재는 특정기법을 활용한 해당 부문의 업무효율을 높이는 단계를 넘어서, CAx 기법들을 차량개발프로세스에 접목하여 전체 개발효율을 극대화시키는 관점의 디지털 개발 프로세스 구축이, 선진 자동차사의 관심사이다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2014.04a
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• pp.551-554
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• 2014

수시로 바뀌는 소프트웨어 프로세스 수립자의 지식과 경험에 의존하여 소프트웨어 프로세스 수립자가 좋아하는 임의의 방법으로 소프트웨어 프로세스를 정의하는 환경에서는 소프트웨어 프로세스의 품질을 높이는 데 한계가 있다. 그러므로 보다 효율적으로 프로세스 테일러링을 하는 기술이 필요하다. 본 논문에서는 소프트웨어 프로세스의 재사용을 가능하게 하는 프로세스 라인 구축 방법을 제안한다. 본 방안을 프로세스 테일러링에 적용하면 프로세스 재사용 기회를 높이고 프로세스 재적용 노력을 줄일 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06a
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• pp.190-193
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• 2011

본 논문은 애자일 개발 프로세스에 대해 제품의 품질을 높이며 동시에 시간의 낭비를 줄이는 방법으로 동시 테스팅을 이용한 스크럼 개발 프로세스를 제안한다. 개발 프로세스 중심의 스크럼 조직 내에 테스트엔지니어의 역할을 정의하고, 테스트 설계, 테스트 코드 개발, 테스트 수행 및 스크럼 팀 간의 통합 관점에서 커뮤니케이션 및 이슈 관리를 수행하도록 하였다. 이를 통해 결함생명 주기의 지연시간이 줄어 들고, 릴리스 이후 결함이 감소하여 품질이 향상되었음을 확인하였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2000.10a
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• pp.555-558
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• 2000

소프트웨어 프로세스 능력 수준에 영향을 미치는 요인을 찾아내어, 강점은 격려하고 약점을 개선하는 프로세스 개선활동은 기업의 경쟁력 향상을 위하여 매우 중요한 일이다. 본 연구에서는 이러한 요인을 찾아내기 위하여 SPICE(ISO/IEC 15504) 프로젝트에서 국제적으로 실시된 소프트웨어 심사 결과를 이용하였다. 분석 요인으로 IT부서 사원수, ISO 9001 인증여부, 안정성, 경제적 손실도, 보안성, 환경 영향도를 사용하였으며, 본 자료가 범주형이므로 분석 방법으로 통계적인 방법론인 "수량화방법 II"를 이용하였다. 수량화방법 II에서는 요인의 중요도를 나타내는 지표로 범위와 편상관을 사용한다. "범위"를 지표로 할 경우, 보안성이 능력수준과 가장 높은 관련이 있는 것으로 나타났으며, "편상관"을 지표로 할 경우, ISO 9001 인증이 가장 관련이 높은 것으로 나타났다. 이는 보안성이 높게 요구되는 회사의 경우, 품질시스템이 잘 갖춰져 있고, ISO 9001 인증을 받는 둥의 품질관리를 하여 프로세스 능력수준 또한 높게 나왔다고 추론할 수 있다.

• The Journal of Bigdata
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• v.2 no.2
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• pp.87-93
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• 2017

The research on data quality has been performed for a long time. However, the research focused on structured data. With the recent digital revolution or the fourth industrial revolution, quality control of big data is becoming more important. In this paper, we analyze and classify big data quality types through previous research. The types of big data quality can be classified into value, data structure, process, value chain, and maturity model. Based on these comparative studies, this paper proposes a new standard, service quality of big data.