주문형 비디오 서비스는 방송사 입장에서 기존 수신료와 광고 기반의 수익모델 외에 추가적인 수익모델을 제공하기 때문에 각 방송사들은 자신만의 주문형 비디오 서비스를 개발하고 매출 증대를 위하여 빈번하게 개선 작업을 수행하고 있기 때문에 개발업체는 주문형 비디오 서비스 개발의 효율성을 높이는 방법을 모색하고 있다. 본 연구는 이와 같은 개발업체의 요구를 근거로 주문형 비디오 서비스 개발에 피처지향 분석모델을 적용하기 위한 기반 연구를 수행하였다. 피처지향 분석모델은 다 수의 사례연구들을 통해 선택적 기능들이 많은 소프트웨어의 사용자 요구사항 분석에 효율적인 방법으로 인정받고 있다. 본 논문은 미국 카네기 멜론대학 SEI에서 개발한 FODA (Feature-Oriented Domain Analysis)를 활용하여 주문형 비디오 서비스의 피처모델을 개발하고, 피처모델에서 규명된 피처들과 피처들 간 논리적 관계를 바탕으로 주문형 비디오 서비스의 기능들을 명세하고, 그 기능들을 테스트할 수 있는 테스트케이스들을 설계하였다. 이런 일련의 연구는 주문형 비디오 서비스 개발에 피처지향 분석모델을 적용하기 위한 토대를 이룬다.
제품계열분석(product line analysis)은 제품계열자산(product line asset)을 개발하기에 앞서, 제품계열 내에 속한 제품들의 다양한 요구사항과 이들 간의 관계 및 제약사항을 분석하는 활동을 말한다. 지금까지 특성모델링(feature modeling)이라 불리는 특성 지향의 공통성과 가변성 분석은 제품계열분석의 핵심적인 부분으로 간주되어 왔다. 비록 공통성과 가변성 분석이 제품계열분석의 핵심적인 요소이지만, 이것만으로는 재사용가능하고 적응성이 뛰어난 제품계열자산(예, 아키텍처와 컴포넌트) 개발에 한계가 있다. 특성간의 의존성 및 특성결합시간도 제품계열자산 개발에 중대한 영향을 미치는 요소이다. 따라서 본 논문에서는 기존에 공통성과 가변성 관점에서 제품계열을 분석한 결과인 특성모델(feature model)을 세 가지의 특성 측면(즉, 제품특성의 공통성과 가변성, 특성간의 의존성, 그리고 특성결합시간)으로 확장한 특성지향의 제품계열분석 모델을 제안한다. 특히, 세 가지 측면의 일관성을 검증하기 위해서, 특성 지향의 제품계열분석 모델을 정형적으로 정의하고, 모델의 일관성을 검사하는 규칙을 제공한다.
VOD 서비스는 일반 유료방송가입자들 사이의 보편적인 인기뿐만 아니라 가입자 기반 수신료, 광고료와 같은 기존 방송사의 수익 외의 추가 수익을 제공하고 있다. 이와 같은 이유로 각 방송사들은 자신의 VOD 서비스를 개발하고 매출을 높이기 위해 잦은 개선 작업을 수행하기 때문에 개발업체는 이런 개발 요구들에 효과적으로 대응할 방법이 필요한 실정이다. 이 에 본 연구는 사례연구들을 통해 그 효율성이 입증된 대표적 피처지향 분석모델인 FODA (Feature-Oriented Domain Analysis)를 VOD 서비스 개발에 적용하였다. FODA는 카네기멜론대학 SEI에서 개발한 피처지향 분석모델로서 특정 도메인에 해당하는 소프트웨어의 피처모델을 개발하고 이를 기반으로 고객이 원하는 소프트웨어 형상을 결정하는 도구를 제공한다. 본 연구는 개발업체와 함께 VOD 서비스 도메인의 피처모델을 개발하고 VOD 서비스 개발 프로세스 향상을 위한 피처모델 기반의 VOD 서비스 기능과 테스트케이스들을 개발하였다.
특성 지향 제품계열공학은 특성 관점에서 제품계열의 핵심자산을 개발하고 이를 활용하여 제품을 개발하는 접근방법으로서, 이를 위한 첫번째 단계는 하나의 특성을 하나의 모듈화된 단위로 구현하는 것이다. 관점 지향 프로그래밍은 특성 구현의 모듈화를 향상시키기 위한 효과적인 메커니즘을 제공한다. 하지만, 특성이 일반적으로 서로 독립적이지 않기 때문에 어떤 특성 구현 모듈의 변화는 다른 특성 구현 모듈에 변화를 일으키거나 원하지 않는 부작용을 야기시킬 수도 있다. 뿐만 아니라, 하나의 특성이 제품에 결합되는 시점이 컴파일 시점에서부터 로드 시점, 실행 시점에 이르기까지 다양할 수 있으므로, 특성이 언제 제품에 결합하느냐에 따라 다르게 구현되어야 할지도 모른다. 따라서, 본 논문에서는 각 특성 구현 모듈이 다른 모듈과 독립적이 되도록 하기 위해서, 특성 구현 모듈로부터 특성 의존성 및 특성 결합 시점을 효과적으로 분리시킬 수 있는 애스팩트 패턴을 제안한다. 이러한 패턴들은 특성 구현 모듈이 특성의 선택에 따라서 다른 모듈에 영향을 주지 않고 유연하게 합성될 수 있도록 한다. 이와 같은 접근 방법을 예시하고 평가하기 위해 공학용 계산기 제품계열을 사용한다.
VOD 서비스는 전자프로그램가이드와 더불어 가장 성공한 데이터방송 서비스의 사례로 손꼽히고 있다. 특히, VOD 서비스는 기존 방송사의 수익모델 (가입자 기반 수신료, 광고료) 외에 추가 수익을 제공하기 때문에 각 방송사들은 고유의 VOD 서비스를 개발하고 매출 향상을 위해서 빈번한 개선 작업을 수행하고 있다. 이는 곧 새로운 VOD 서비스 개발로 이어지기 때문에 개발업체는 빈번한 개발 요구에 효과적으로 대응할 방법을 고민하고 있다. 이와 같은 배경 속에서 본 연구는 다수의 사례연구를 통해 그 효율성이 입증된 피처지향 분석모델을 VOD 서비스 개발에 적용하기 위한 기반연구를 수행하였다. 본 연구에서 사용한 피처지향 분석모델은 카네기멜론대학 SEI에서 개발한 FODA (Feature-Oriented Domain Analysis)로서 FODA는 특정 도메인에 속한 소프트웨어의 피처모델을 개발하고 그 피처모델을 기반으로 고객과 함께 소프트웨어의 형상을 결정하는 도구를 제공한다. 본 연구는 VOD 서비스의 피처모델을 개발하고 그 피처모델과 정합된 VOD 서비스의 기능과 테스트케이스를 개발하여 FODA의 활용 범위를 확장하였다. 또한, 피처지향 분석모델로 생성된 피처모델, 기능명세, 테스트 케이스를 활용할 때 가능한 VOD 개발 프로세스도 제안하였다.
소프트웨어 개발 초기에 모든 요구사항을 정의하는 것은 불가능하기 때문에 요구사항은 소프트웨어 개발이 진행되는 동안에 지속적으로 변경된다. 이러한 요구사항 변경은 개발자가 소프트웨어 구조나 행위를 완벽하게 이해하지 못하거나 변경에 따라 영향을 받는 모든 부분을 식별할 수 없을 경우 많은 오류를 야기 시킨다. 그러므로, 조직의 비즈니스에 공헌하면서 비용 효과적으로 적절히 처리되기 위하여 요구사항은 관리되고 평가되어야한다. 본 논문은 가치분석을 통하여 생성된 휘처 기반의 요구사항추적 링크를 근간으로 하는 요구사항변경 관리 기법을 제안한다. 이는 사용자 요구사항과 산출물간의 연결을 분석하기 위하여 휘처를 중간 매개체로 활용한 추적 링크를 이용한다. 그리고, 요구사항 변경 요청을 휘처 단위로 상세화하기 위한 변경 트리 모델을 정의하고 변경 관리가 수행되는 전체적인 프로세스를 제시한다. 또한, 요구사항 변경 관리 기법을 자산관리포탈시스템에 적용한 사례의 결과를 기술한다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권2호
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pp.232-240
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2022
To fulfill user expectations, the rapid evolution of software techniques and approaches has necessitated reliable and flawless software operations. Aging prediction in the software under operation is becoming a basic and unavoidable requirement for ensuring the systems' availability, reliability, and operations. In this paper, an improved evolutionary computing-driven extreme learning scheme (ECD-ELM) has been suggested for object-oriented software aging prediction. To perform aging prediction, we employed a variety of metrics, including program size, McCube complexity metrics, Halstead metrics, runtime failure event metrics, and some unique aging-related metrics (ARM). In our suggested paradigm, extracting OOP software metrics is done after pre-processing, which includes outlier detection and normalization. This technique improved our proposed system's ability to deal with instances with unbalanced biases and metrics. Further, different dimensional reduction and feature selection algorithms such as principal component analysis (PCA), linear discriminant analysis (LDA), and T-Test analysis have been applied. We have suggested a single hidden layer multi-feed forward neural network (SL-MFNN) based ELM, where an adaptive genetic algorithm (AGA) has been applied to estimate the weight and bias parameters for ELM learning. Unlike the traditional neural networks model, the implementation of GA-based ELM with LDA feature selection has outperformed other aging prediction approaches in terms of prediction accuracy, precision, recall, and F-measure. The results affirm that the implementation of outlier detection, normalization of imbalanced metrics, LDA-based feature selection, and GA-based ELM can be the reliable solution for object-oriented software aging prediction.
추적 링크는 요구사항과 아키텍처 설계서, 소스 코드, 테스트 케이스 등과 같은 시스템 산출물들 사이의 논리적인 연결을 의미한다. 이러한 추적 링크는 요구사항 변경 영향 분석, 요구사항 충돌 분석, 요구사항 일관성 점검에 매우 유용하다. 그러나, 복잡한 소프트웨어 개발시 많은 다양한 산출물들이 만들어지므로 추적 링크를 생성하거나 운용하는 것은 많은 부담을 초래한다. 본 논문은 가치분석을 근간으로 하고 휘처를 중간 매개체로 활용하는 휘처 기반의 요구사항 추적 기법을 제안한다. 이는 사용자 요구사항과 산출물간의 추적 링크를 생성하기 위한 중간 매개체로 휘처 개념을 적용하였고, 식별된 휘처들의 상세화 정도를 추정하기 위하여 요구사항의 우선순위에 따른 가치 평가를 포함한다. 또한, 본 논문에서 제안한 휘처 기반의 요구사항 추적 기법을 아파트 단지 내 홈 서비스를 통합하는 유비쿼터스 플랫폼에 적용한 사례의 결과를 기술한다.
This article describes 3 dimensional (3D) face recognition system using histogram of oriented gradients (HOG) based on face curvature. The surface curvatures in the face contain the most important personal feature information. In this paper, 3D face images are recognized by the face components: cheek, eyes, mouth, and nose. For the proposed approach, the first step uses the face curvatures which present the facial features for 3D face images, after normalization using the singular value decomposition (SVD). Fisherface method is then applied to each component curvature face. The reason for adapting the Fisherface method maintains the surface attribute for the face curvature, even though it can generate reduced image dimension. And histogram of oriented gradients (HOG) descriptor is one of the state-of-art methods which have been shown to significantly outperform the existing feature set for several objects detection and recognition. In the last step, the linear discriminant analysis is explained for each component. The experimental results showed that the proposed approach leads to higher detection accuracy rate than other methods.
In this paper, we propose a fast and accurate system for detecting pedestrians from a static image. Histogram of Oriented Gradients (HOG) is a well-known feature for pedestrian detection systems but extracting HOG is expensive due to its high dimensional vector. It will cause long processing time and large memory consumption in case of making a pedestrian detection system on high resolution image or video. In order to deal with this problem, we use Principal Components Analysis (PCA) technique to reduce the dimensionality of HOG. The output of PCA will be input for a linear SVM classifier for learning and testing. The experiment results showed that our proposed method reduces processing time but still maintains the similar detection rate. We got twenty five times faster than original HOG feature.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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