본 연구에서는 기존에 소프트웨어 품질 평가를 위해서 사용되었던 ISO/IEC 9126-2와의 차이점을 비교하기 위해서 소프트웨어 품질 평가를 위해서 새롭게 제시된 ISO/IEC 25023의 소프트웨어 품질 측정 메트릭을 제시하고 제시된 메트릭에 대해서 품질을 측정하는 방안을 제시한다. ISO/IEC 25023에 제시된 8가지 품질 특성 중에서 신뢰성에 대한 품질 측정 방안을 소프트웨어 신뢰성 성장 모델을 기반으로 평가하는 방안을 제시한다. ISO/IEC 25023을 기반으로 소프트웨어 품질을 평가하게 되어지면 신뢰성에 대한 평가에 있어 다소 리스크가 있을 수 있음을 데이터를 기반으로 하여 입증한다.
소프트웨어의 중요성이 높아지면서 소프트웨어 품질평가에 대한 관심이 높아지고 있다. 본 연구에서는 소프트웨어 품질 평가를 위한 국제 표준 문서를 비교 분석하고 테스트 데이터 분석을 통한 평가 방안을 제시한다. 국제표준 ISO/IEC 9126-2의 평가 모델과 ISO/IEC 25023의 평가 모델에 대한 차이점을 비교했다. ISO/IEC 25023의 평가모델인 8가지 품질 특성, 즉 기능성, 신뢰성, 사용성, 유지보수성, 이식성, 효율성, 상호운영성, 보안성적인 측면에서 평가 메트릭을 제시했다. 실제 테스트를 통해 얻어진 331개 자료를 분석해서 테스트 데이터의 발견된 오류 특징을 파악했다. 또한 결함 자료를 분석하고 차이점을 파악했다. 테스트데이터가 남녀에 따라서 시험 일수나 발견하는 품질 특성별 오류의 수에는 차이가 있음을 증명하고 시험일수를 기능성, 사용성, 성별을 가지고 예측했으며, 제품의 종류에 따라서도 오류수에 차이가 있음을 증명했다.
본 연구의 목적은 소프트웨어 공인시험기관에 국제 표준 ISO/IEC 17025 요구사항을 기준으로 ISO/IEC/IEEE 29119 소프트웨어 시험 절차와 ISO/IEC 25023 소프트웨어 시험 평가 항목을 적용하는 방법에 대한 연구이다. 연구의 방법으로 시험기관에 적용하는 전체 요구사항은 ISO/IEC 17025를 기준으로 ISO/IEC/IEEE 29119와 ISO/IEC 25023을 매핑하여 분석되었다. 해당 매핑 분석에 따라 시험기관 운영을 위한 품질 매뉴얼과 절차서, 지침서는 총 29 종류의 문서를 작성하였다. 연구의 결과 시험기관 관리 시스템은 분석된 전체 요구사항 결과를 적용하여 Confluence 6.15 소프트웨어를 이용하여 구현하였고 시험절차서, 문서, 기록은 시험관리 시스템에 저장하여 운영하도록 하였다. 시험기관운영 적합성 검증은 서울 소재 LG전자 SW공인시험소에서 KOLAS 평가사에 의하여 문서 심사 및 현장 심사로 진행이 되었다. 결론적으로 시험기관 관리 시스템과 시험기관의 운영은 KOLAS의 심사 평가를 통하여 적합하다는 것을 확인할 수 있었고 이전 연구 사례와 비교하여 효과적으로 시험기관 운영과 전체 일정을 단축할 수 있었다.
정부지원 R&D 사업을 수행하는 기업들은 사업계획서 상에 정량적 평가지표를 제안하고 있다. 그러나 많은 기업들은 정량적 평가지표를 선정하는데 어려움을 겪고 있고 잘못된 평가지표의 선정으로 정량적 결과 도출이 어려운 경우도 있다. 본 논문에서는 기업들이 선정한 정량적 평가지표를 소프트웨어 품질을 정량적으로 측정할 수 있는 ISO/IEC 25023표준에 접목하여 그 경향을 분석한다. 먼저 분석 대상 데이터에 대한 수집방법과 공인시험기관에서 시험한 제품에 대해 산업분야별로 분류하고 기업에서 선정한 정량적 평가지표를 ISO/IEC 25023 표준의 8가지 품질특성별로 분석한다. 다음으로 ISO/IEC 25023 표준의 8가지 품질특성으로 분류한 정량적 평가지표에 대한 분석 결과를 바탕으로 기업들의 주로 선정하는 정량적 평가지표의 품질특성의 경향을 파악하고자 한다. 이를 통해 소프트웨어 제품의 품질을 평가할 수 있는 정량적 평가지표 선정에 도움이 될 것으로 기대된다.
AIS(Automatic Identification System) provides navigational information including identification, position, a ship's course and status to ground and other vessels. To obtain AIS Marine Equipment Approval Service, various requirements are required and meet the requirements International Standards. However, most of the requirements are to identify essential functions, response time, hardware requirements, and communication protocols of AIS. The requirements for the quality of SW are not sufficient or detailed, and the weight is relatively low. As role of SW grows and types become more diverse, AIS SW quality inspection is essential. In this paper, We apply eight-quality characteristics of ISO/IEC 25023 standard to improve SW coverage quality of AIS. Suggest additional AIS SW requirements based on the eight quality characteristics of ISO/IEC 25023 standard.
본 연구에서는 기존의 무기체계 소프트웨어 개발 프로세스에 ISO/IEC 25023의 소프트웨어 품질 평가 모델을 적용하여 기존보다 무기체계 소프트웨어의 품질을 향상시킬 수 있는지 확인하였다. 현재 무기체계 소프트웨어 개발 프로세스는 소프트웨어 품질 요구사항을 관리하고 있지만 소프트웨어 품질은 제한적으로만 향상시키고 있었다. 소프트웨어 품질 요구사항에서 품질 특성을 정의하고 관리하였지만 개별적인 사업에 따라 품질 특성이 다르게 정의되었기 때문이다. 따라서 소프트웨어 품질 요구사항의 품질 특성이 동일하여도 산출물이 다르고 사업에 따라 품질 관리의 차이가 컸다. 무기체계 소프트웨어 개발 프로세스 내에서 소프트웨어 품질 관리 제한점의 원인은 소프트웨어 품질 특성에 대한 일관된 정의 부족과 정량적으로 측정되지 않는 산출물로 파악하였다. 국제표준 소프트웨어 품질평가 메트릭인 ISO/IEC 25023은 소프트웨어를 8가지 주특성 및 31가지 부특성으로 구분하여 품질 특성을 정의하고 정량적으로 소프트웨어 제품 품질을 평가할 수 있는 기준을 제시한다. ISO/IEC 25023을 무기체계 소프트웨어 개발 프로세스에 적용하여 소프트웨어 품질을 향상시키는 방안을 검토하고 소프트웨어 품질 향상 효과를 분석하였다.
소프트웨어 관련 R&D 사업의 결과의 성공여부를 판단하는 기준으로 다양한 정량지표를 많이 사용하고 있으나, 어떠한 정량지표를 선정하는 것이 적절한지에 대한 판단은 다소 어려운 부분이 있다. 본 논문에서는 소프트웨어 개발의 정량적 평가지표 선정에 기준을 제공하기 위해 소프트웨어 품질 수준의 표준으로 활용되고 있는 ISO/IEC25023를 활용하여 소프트웨어 제품 개발의 정량적 평가지표 생성프로세스를 제안한다. 제안 프로세스는 2단계로 구성되어 있다. 첫 번째 단계에서는 ISO/IEC25023 표준규격의 품질특성과 부특성을 도출하고, 두 번째 단계에서는 1단계 결과인 품질특성과 부특성에 부합하는 평가지표 가이드를 도출한다. 제안하는 정량적 평가지표 생성 프로세스는 소프트웨어 개발 프로젝트의 특성에 맞는 정량적 평가지표 선정에 도움이 될 것으로 기대한다.
본 연구는 국제표준 ISO/IEC 25023 소프트웨어 품질 특성 평가를 이용하여 ISO/IEC 17043 숙련도 시험 요구 사항을 기준으로 시험자간 숙련도 시험의 결과를 비교 분석한 연구이다. 시험 분야 신청서는 KOLAS에서 정의하는 전기 시험 분야의 소프트웨어 시험으로 한국계량측정협회에 제출을 하였다. 시험자간 숙련도 시험 평가 항목은 국제표준인 ISO/IEC 25023 SW 품질 특성 중 기능 완전성과 시간 효율성으로 선정을 하였다. 시험자간 숙련도 비교 시험은 서울 소재의 LG전자 SW공인시험소에서 2019년 5월 28일에 KOLAS 평가사가 현장에 입회하여 실시되었다. 시험 평가 방법은 기능 완전성으로 시험자 1인당 1회 측정을 하였고 시간 효율성으로 시험자 1인당 10회를 반복 측정을 하였다. 시험의 수행 결과 기능 완전성의 경우는 12개의 시험 단계를 시험자들이 모두 통과하여 만족으로 평가되었다. 시간 효율성은 10회 반복 측정한 평균 결과 시험자 1과 3은 9.45 ± 0.01 초, 시험자 2는 9.52 ± 0.0 초로 나타났으나 통계적으로 유의하게 차이가 없었다. 결론적으로 시험자들의 숙련도는 동등하였으며 해당 시험기관 시험 결과의 신뢰성을 확인할 수 있었다.
본 연구는 소프트웨어의 시험 평가에 있어 품질 특성에 대한 가중치를 적용하는 방법을 연구한 것이다. 가중치 적용방안은 시험성적서의 텍스트를 분석해서 텍스트의 빈도에 따른 비율을 소프트웨어 시험 성적의 품질 특성에 대한 가중치로 활용한다. 본 연구의 결과에 대한 타당성 검토는 개발자와 사용자를 중심으로 소프트웨어의 중요도를 평가하게 한 설문조사의 결과와 텍스트 분석의 빈도분석 결과를 비교해서 검토했다. ISO/IEC 25023에서 제시한 8가지 품질 특성을 기반으로 품질을 측정할 경우 동일한 가중치를 적용해서 소프트웨어 품질을 평가하는 것에 비하여 본 연구의 결과는 소프트웨어 특성을 고려한 소프트웨어 품질 측정 결과이므로 소프트웨어 시험 평가에 대한 품질 측정의 타당성이 높아진다고 할 수 있다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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