재사용을 지원하는 라이브러리 구축을 위해서는 다양한 응용영역에 적용할 수 있는 분류스킴과 검색방법이 필요하다. 본 논문에서는 재사용 단계의 접근성의 핵심을 이루는 분류스킴을 클러스터를 이용한 계층적인 구조를 통해 정의하였다. 또한 검색시스템의 기능과 정확도를 결정하는 라이브러리 구조에 클러스터링 정보를 첨가하여 부품의 표현방법과 클래스들간의 유사관계를 기술, 관리하는 방법을 제안하였다. 이에 따라 개발자에게 소프트웨어 부품의 인덱싱 및 스테밍 등을 통한 분류 및 검색 방법을 제공함으로써 재사용부품에 대한 탐색가능성을 높이고 재사용의 효과를 증진시키려한다. 그 결과로 재사용 라이브러리의 구축과정을 자동화하였고 기존의 문제점인 확장성과 관련된 모두를 고려한 분류스킴을 통하여 재사용라이브러리와 검색시스템을 구축하였으며 관련연구를 클러스터 계층도를 통해 시각화함으로써 탐색가능성에 대한 효과를 높였다. 또한 검색결과는 재사용시스템 CARS 2.1에 통합되었다.
통신 프로그램은 고도의 신뢰성과 기능성, 확장성, 그리고 유지 보수성이 필요하다. 프로그램 테스트의 결과와 McCabe의 Complexity를 측정한 데이타를 가지고 회귀모델을 만들고 그 신뢰성을 분석함으로서 프로그램의 결함과 복잡도의 관련성을 평가한다.본 연구에서 사용한 통신 프로그램은 500개 블록이 59가지 기능을 수행하는 교환 기능 중에서 복잡도가 너무 많아서 통계 처리의 bias가 될 블록을 제외하고 394 블록을 선정하여 SAS에 의해서 통계 분석을 하고 회귀 분석 모델을 설계하였다. t 분포에 의하여 방정식의 유의성 수준을 검증하고 프로그램의 결함수에 가장 큰 영향을 주고 있는 복잡도가 McCabe의 복잡도와 설계 복잡도 임을 밝혀냈다. 이 연구 결과에 의해서 설계 정보 및 유지 보수 정보를 얻을 수 있다. Abstract Switching software requires high reliability, functionality, extendability and maintainability. For doing, software quality model based on MaCabe's complexity measure is investigated. It is experimentally shown using regression analysis the program fault density depends on the complexity and size of the function unit. The software should be verified and tested if it satisfies its requirements with automated analysis tools. In this paper we propose the regression model with the test data.The sample program for the regression model consists of more than 500 blocks, where each block compose of 10 files, which has 59 functions of switching activity.Among them we choose 394 blocks and analyzed for 59 functions by testing tools and SAS package. We developed Regression Analysis Model and evaluated significant of the equation based on McCabe's cyclomatic complexity, block design complexity, design complexity, and integration complexity.The results of our experimental study are that number of fault are under the influence of McCabe's complexity number and design complexity.
최근 소프트웨어 결함 예측 연구는 교차 프로젝트 간의 결함 예측뿐만 아니라 교차 버전 프로젝트 간의 결함 예측 또한 이루어지고 있다. 종래의 교차 버전 결함 예측 연구들은 WP(Within-Project)로 가정한다. 하지만, CV(Cross-Version) 환경에서는 프로젝트 버전 간의 분포 차이의 중요성을 고려한 연구들이 없다. 본 연구에서는 다른 버전 간의 분포 차이까지 고려하는 자동화된 베이지안 최적화 프레임워크를 제안한다. 이를 통해 분포차이에 따라 전이 학습(Transfer Learning) 수행 여부를 자동으로 선택하여 준다. 해당 프레임워크는 버전 간의 분포 차이, 전이 학습과 분류기(Classifier)의 하이퍼파라미터를 최적화하는 기법이다. 실험을 통해 전이 학습 수행 여부를 분포차 기준으로 자동으로 선택하는 방법이 효과적이라는 것을 알 수 있다. 그리고 최적화를 이용하는 것이 성능 향상에 효과가 있으며 이러한 결과 소프트웨어 인스펙션 노력을 감소할 수 있다는 것을 확인할 수 있다. 이를 통해 교차 버전 프로젝트 환경에서 신규 버전 프로젝트에 대하여 효과적인 품질 보증 활동 수행을 지원할 것으로 기대된다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권6호
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pp.1973-1993
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2022
Model-driven engineering (MDE) and aspect-oriented software development (AOSD) contribute to the common goal of development of high-quality code in reduced time. To complement each approach with the benefits of the other, various methods of integration of the two approaches were proposed in the past. Aspect-oriented code generation, which targets obtaining aspect-oriented code directly from aspect models, offers some unique advantages over the other integration approaches. However, the existing aspect-oriented code generation approaches do not comprehensively address all aspects of a model-driven code generation system, such as a textual representation of graphical models, conceptual mapping, and incorporation of behavioral diagrams. These problems limit the worth of generated code, especially in practical use. Here, we propose AJFCode, an approach for aspect-oriented model-driven code generation, which comprehensively addresses the various aspects including the graphical models and their text-based representation, mapping between visual model elements and code, and the behavioral code generation. Experiments are conducted to compare the maintainability and reusability characteristics of the aspect-oriented code generated using the AJFCode with the most comprehensive object-oriented code generation approach. AJFCode performs well in terms of all metrics related to maintainability and reusability of code. However, the most significant improvement is noticed in the separation of concerns, coupling, and cohesion. For instance, AJFCode yields significant improvement in concern diffusion over operations (19 vs 51), coupling between components (0 vs 6), and lack of cohesion in operations (5 vs 9) for one of the experimented concerns.
Git의 커밋 메시지는 프로젝트 생명주기와 밀접한 연관성을 지니고 있으며, 이러한 특성에 의해 프로젝트 운영 활동의 위험요소와 프로젝트 현황 등을 파악하여 비용 절감과 작업효율 개선 등에 큰 기여를 할 수 있다. 이와 관련한 분야 중 커밋 메시지를 소프트웨어 유지관리의 유형으로 분류하는 많은 연구가 있으며 연구 중 최대 정확도는 87%다. 본 논문에서는 커밋 분류 모델을 이용한 솔루션 등의 활용을 목적으로 진행 하였고 기존에 발표된 모델들보다 정확도를 높여 모델의 신뢰성을 높이기 위해 여러 모델을 조합한 복합 분류 모델을 설계하고 구현하였다. 본문은 자동화 레이블링 및 소스 변경 내용을 추출하여 데이터셋을 구성하고 디스틸 버트(DistilBERT) 모델을 이용하여 학습시켰다. 검증결과 기존 연구에서 보고된 최대 87%보다 8%가 향상된 95%의 F1 점수 값을 얻어 신뢰성을 확보하였다. 본 연구 결과를 이용하면 모델의 신뢰성을 높이고 이를 이용해 소프트웨어 및 프로젝트관리 등의 솔루션에 적용이 가능할 것으로 기대된다.
테스트 데이터를 자동으로 생성하기 위한 동적 테스트 데이터 생성에 관한 많은 연구가 이루어졌다. 동적 테스트 데이터 생성 방법은 가공 테스트 대상 프로그램(SUT; Software Under Test)을 실행시켜 기존의 테스트 데이터의 적합도를 평가하고, 평가된 적합도 값과 최적의 알고리즘을 이용하여 새로운 테스트 데이터를 생성하는 방법이다. 최근에 전역 최적화 알고리즘을 이용한 동적 테스트 데이터 생성에 관한 많은 연구가 이루어져 왔고, 이 알고리즘을 통해서 테스트 대상 프로그램 (SUT)의 커버리지를 높일 수 있는 데이터를 생성할 수 있다는 것이 실험적으로 밝혀졌다. 그러나 최적화 알고리즘은 오랜 연산 시간이 필요하기 때문에, 이를 이용한 방법은 테스트 데이터를 생성하기 위해 많은 시간이 걸린다는 단점이 있다. 본 논문에서는 최적화 알고리즘을 이용한 동적 테스트 데이터 생성의 시간을 줄이기 위하여, 최적화 알고리즘의 절차 중 적합도 평가 시간을 줄이는 방법을 제안한다. 이를 위하여 SUT의 테스트 목표 경로로 부터 생성된 적합도 평가 프로그램(FEP)을 정의하고, 가공 SUT 실행하는 대신 소개된 FEP를 이용한 적합도 평가 방법을 제안하고 'ConGA'라는 도구를 구현한다. 그리고 C언어로 작성된 프로그램을 'ConGA'를 이용하여, 테스트 데이터 생성 효율성을 확인하였다. 이 실험을 통하여 제안된 방법이 기존의 방법보다 테스트 데이터 생성에 걸린 시간을 평균적으로 약 20% 줄인 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 흉부 CT 영상에서 결절의 밝기값, 재질 및 형상 증강 영상 기반의 GGN-Net을 이용해 간유리음영 결절 자동 분류 방법을 제안한다. 첫째, 입력 영상에 결절 내부의 고형 성분의 유무 및 크기 정보가 포함될 수 있도록 밝기값, 재질 및 형상 증강 영상의 활용을 제안한다. 둘째, 다양한 입력 영상을 여러 개의 컨볼루션 모듈을 통해 획득한 특징맵을 내부 네트워크에서 통합하여 훈련하는 GGN-Net를 제안한다. 제안 방법의 분류정확성 평가를 위해 순수 간유리음영 결절 90개와 고형 성분의 크기가 5mm 미만인 혼합 간유리음영 결절 38개, 5mm 이상 고형 성분의 크기를 가지는 혼합 간유리음영 결절 23개의 데이터를 사용하였으며, 입력 영상이 간유리음영 결절 분류 결과에 미치는 영향을 비교하기 위해 다양한 입력 영상을 구성하여 결과를 비교하였다. 실험 결과, 밝기값, 재질 및 형상 정보가 함께 고려된 입력 영상을 사용한 제안 방법이 정확도가 82.75%로 가장 좋은 결과를 보였다.
Laser vision inspection systems are becoming popular for automated inspection of manufactured components. The performance of such systems can be enhanced by improving accuracy of the hardware and robustness of the software used in the system. This paper presents a new approach for enhancing the capability of a laser vision system by applying hardware compensation and using efficient analysis software. A 3D geometrical model is developed to study and compensate for possible distortions in installation of gantry robot on which the vision system is mounted. Appropriate compensation is applied to the inspection data obtained from the laser vision system based on the parameters in 3D model. The present laser vision system is used for dimensional inspection of car chassis sub frame and lower arm assembly module. An algorithm based on simplex search techniques is used for analyzing the compensated inspection data. The details of 3D model, parameters used for compensation and the measurement data obtained from the system are presented in this paper. The details of search algorithm used for analyzing the measurement data and the results obtained are also presented in the paper. It is observed from the results that, by applying compensation and using appropriate algorithms for analyzing, the error in evaluation of the inspection data can be significantly minimized, thus reducing the risk of rejecting good parts.
자동 코드생성이란 MATLAB의 Simulink 환경에서 설계한 블록 다이어그램을 c 코드로 변환시켜 주는 기능으로 MATLAB과의 연동을 통해 소프트웨어 설계부터 검증까지의 통합된 개발환경을 제공함으로서 개발 시간을 크게 줄일 수 있다. 하지만 생성된 c 프로그램을 무인기에 탑재하기 위해서는 소프트웨어의 신뢰성 확보가 필요하며 특히 원본이 되는 Simulink 블록의 검증이 중요하다. 본 연구에서는 자동 코드생성 기능을 고려하여 Simulink 환경에서 구성한 무인기용 자동비행 프로그램을 DO-178B에 명시된 소프트웨어 시험 과정에 따라 검증하였다. 이 과정을 통해 최종 프로그램은 기능 요구사항에 대한 만족함을 확인했을 뿐 아니라 Decision Coverage 93%, Condition Coverage 95% 그리고 MC/DC 90%로 구조적 측면에서 검증을 수행했다.
Multidisciplinary Design Optimization (MDO) is an optimization technique considering simultaneously multiple disciplines such as dynamics, mechanics, structural analysis, thermal and fluid analysis and electromagnetic analysis. A software system enabling multidisciplinary design optimization is called MDO framework. An MDO framework provides an integrated and automated design environment that increases product quality and reliability, and decreases design cycle time and cost. The MDO framework also works as a common collaborative workspace for design experts on multiple disciplines. In this paper, we present the architecture for an MDO framework along with the requirement analysis for the framework. The requirement analysis has been performed through interviews of design experts in industry and thus we claim that it reflects the real needs in industry. The requirements include integrated design environment, friendly user interface, highly extensible open architecture, distributed design environment, application program interface, and efficient data management to handle massive design data. The resultant MDO framework is datasever-oriented and designed around a centralized data server for extensible and effective data exchange in a distributed design environment among multiple design tools and software.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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