• 제목/요약/키워드: Architectural Tactic

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Safety Critical 시스템의 위험성 해결을 위한 Hazard Perspective 정의 (Hazard Perspective to Solve Hazard of Safety Critical System)

  • 권장진;홍장의
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(B)
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    • pp.135-137
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    • 2012
  • Safety Critical 시스템은 예상치 못한 오류가 발생했을 시 인명, 재산 및 심각한 환경 피해 등이 발생 할 수 있는 임베디드 시스템이다. Safety Critical 시스템에는 많은 위험성들이 잠재적으로 존재하기 때문에 치명적인 사고가 발생할 수 있다. 이러한 문제를 방지하기 위해 시스템에 존재하는 위험성을 분석하는 활동이 중요시 되고 있다. 본 연구에서는 Safety Critical 시스템의 잠재적인 위험성들을 분석하고 이를 아키텍처 설계에 반영함으로써 시스템의 안전성을 향상시키기 위한 Hazard Perspective를 제안한다. 제안하는 Hazard Perspective는 위험성 분석으로 산출된 정보들과 SSR(System Safety Requirement)을 시스템의 안전을 보장하기 위해 제시된 여러 Safety Architectural Tactics와 매핑하여 아키텍처 설계에 반영시킴으로써 시스템의 안전성을 향상시키도록 한다.

비전형적인 품질 요구사항을 고려한 실용적 소프트웨어 아키텍처 설계 기법 (Practical Software Architecture Design Methods for Non-Conventional Quality Requirements)

  • 라현정;김수동
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제6권8호
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    • pp.391-400
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    • 2017
  • 소프트웨어 아키텍처는 비기능적 요구사항(Non-Functional Requirement, NFR), 즉 품질 요구사항과 제약사항을 만족시키는데 중요한 역할을 한다. 현재까지 진행된 대부부의 연구는 전형적인 NFR을 위한 아키텍처 설계 방법과 설계 택틱에 국한된다. 그러나, 목표 시스템에 특화된 비전형적인 NFR을 위한 설계 방법에 대한 연구는 많이 진행되고 있지 않고, 소프트웨어 아키텍트가 보유한 지식과 경험에 의해 비전형적인 NFR을 만족시킬 수 있는 효과적인 방법과 택틱을 유도하고 이를 기반으로 아키텍처를 설계한다. 그러므로, 비전형적인 NFR을 고려하여 아키텍처를 설계하는 효과적인 방법 및 택틱을 고안하는 것이 어렵다. 본 논문에서는 비전형적인 NFR을 만족시키는 소프트웨어 아키텍처를 설계하는 효과적이며 체계적인 아키텍처 설계 방법론을 제안한다. 이 방법론은 전형적인 NFR을 고려한 아키텍처 설계에도 적용될 수 있다. 제안된 방법론은 5개의 스텝으로 구성된 프로세스, 각 스텝에 대한 상세 활동 지침을 포함한다. 그리고, 제안된 프로세스가 잘 설계되었음을 보이기 위해, 산출물 간의 추적성 관계를 확인한다. 마지막으로, 제안된 방법론의 효율성과 실용성을 평가하기 위해 사례 연구를 수행한 결과를 제시한다.

불균형 데이터 처리를 통한 소프트웨어 요구사항 분류 모델의 성능 개선에 관한 연구 (A Study on Improving Performance of Software Requirements Classification Models by Handling Imbalanced Data)

  • 최종우;이영준;임채균;최호진
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제12권7호
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    • pp.295-302
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    • 2023
  • 자연어로 작성되는 소프트웨어 요구사항은 이해관계자가 바라보는 관점에 따라 의미가 달라질 수 있다. 품질 속성 기반으로 아키텍처 설계시에 품질 속성별로 적합한 설계 전술(Tactic)을 선택해야 효율적인 설계가 가능해 품질 속성 요구사항의 정확한 분류가 필요하다. 이에 따라 고비용 작업인 요구사항 분류에 관한 자연어처리 모델이 많이 연구되고 있지만, 품질 속성 데이터셋(dataset)의 불균형을 처리해 분류 성능을 개선하는 주제는 많이 다루고 있지 않다. 본 연구에서는 먼저 실험을 통해 분류 모델이 한국어 요구사항 데이터셋을 자동으로 분류할 수 있음을 보인다. 이 결과를 바탕으로 EDA(Easy Data Augmentation) 기법을 통한 데이터 증강과 언더샘플링(undersampling) 전략으로 품질 속성 데이터셋의 불균형을 개선할 수 있음을 설명하고 요구사항의 카테고리 분류에 효과가 있음을 보인다. 실험 결과 F1 점수(F1-Score) 기준으로 최대 5.24%p 향상되어 불균형 데이터 처리 기법이 분류 모델의 한국어 요구사항 분류에 도움이 됨을 확인할 수 있다. 또한, EDA의 세부 실험을 통해 분류 성능 개선에 도움이 되는 데이터 증강 연산에 관해 설명한다.