최근 들어 CMM, SPICE 등 국제적 소프트웨어 프로세스 심사 및 개선 모형이 국내 SI업계 및 SW개발 기업들에 널리 활용되고 있다. 이러한 평가모형은 초기에 프로세스의 능력평가를 위해 이용되었으나 프로세스 개선을 통한 기업의 경쟁력 강화에 대한 효용성이 입증되면서 점진적으로 프로세스 개선활동의 핵심적 방법으로 활용되고 있다. 본 연구에서는 이러한 소프트웨어 프로세스 향상이 조직성과에 미치는 효과에 대해 실증적 자료를 토대로 분석한다.
늘어나는 사용자의 요구를 충족시키고, 차별화된 서비스를 제공하기 위해 산업 전반에 걸쳐 정보기술의 적용이 확대됨에 따라 임베디드 소프트웨어 제품의 활용이 급격히 증가되고 있다. 이에 따라 각 기업에서는 기존 자사 제품의 생산에서 시장 적시성과 고품질을 달성하기 위한 체계적인 임베디드 소프트웨어 개발에 대한 요구가 점차 증가하고 있으나 그에 따른 기술 및 인력의 부족으로 많은 어려움을 겪고 있는 실정이다. 본 논문에서는 이러한 문제 해결에 일조하기 위해 한국전자통신연구원에서 최근에 개발한 제품계열기반의 임베디드 시스템 개발 방법론의 개념, 프로세스 등을 제시하고자 한다.
한국전력공사(KEPCO) 전력연구원(KEPRI) 소프트웨어센터에서는 연구과제에 포함되어 개발되는 R&D SW의 개발/품질관리 업무의 효율적 수행 및 품질확보를 위하여 "R&D SW 엔지니어링 플랫폼(KSEP : KEPRI Software Engineering Platform)"을 구축하여 현재 운영중에 있다. KSEP은 SW 개발 및 품질관리 업무의 체계적인 수행을 지원하기 위한 국제표준모델(CMMI-DEV) 기반의 프로세스지원 통합 시스템으로서 워크플로우관리, 일정관리, 요구사항관리, 검증 및 확인(V&V) 등의 기능 및 도구를 제공한다.
본 논문에서는 Azure 클라우드 플랫폼의 가상서버 호스팅을 이용해 데이터 수집 환경을 구축하고, Azure에서 제공하는 자동화된 기계학습(Automated Machine Learning, AutoML)을 기반으로 데이터 분석 방법에 관한 연구를 수행했다. 가상 서버 호스팅 환경에 LAMP(Linux, Apache, MySQL, PHP)를 설치하여 데이터 수집환경을 구축했으며, 수집된 데이터를 Azure AutoML에 적용하여 자동화된 기계학습을 수행했다. Azure AutoML은 소모적이고 반복적인 기계학습 모델 개발을 자동화하는 프로세스로써 기계학습 솔루션 구현하는데 시간과 자원(Resource)를 절약할 수 있다. 특히, AutoML은 수집된 데이터를 분류와 회귀 및 예측하는데 있어서 학습점수(Training Score)를 기반으로 보유한 데이터에 가장 적합한 기계학습 모델의 순위를 제공한다. 이는 데이터 분석에 필요한 기계학습 모델을 개발하는데 있어서 개발 초기 단계부터 코드를 설계하지 않아도 되며, 전체 기계학습 시스템을 개발 및 구현하기 전에 모델의 구성과 시스템을 설계해볼 수 있기 때문에 매우 효율적으로 활용될 수 있다. 본 논문에서는 NPU(Neural Processing Unit) 학습에 필요한 데이터 수집 환경에 관한 연구를 수행했으며, Azure AutoML을 기반으로 데이터 분류와 회귀 등 가장 효율적인 알고리즘 선정에 관한 연구를 수행했다.
소프트웨어 융/복합화가 가속화되면서 소프트웨어의 역할이 높아지면서 소프트웨어뿐만 아니라 소프트웨어 프로세스에 대한 관심도 증대되고 있다. 본 논문은 국내 소프트웨어 실무자들을 대상으로 주요한 소프트웨어 프로세스 개선의 장애요인들을 식별하고, 조직의 특성에 따라 장애요인들이 달라지는지를 살펴보는 것이다. 이를 위해 국내 SW개발 프로젝트의 실무자들을 대상으로 설문조사를 실시, 분석하였다. 분석결과 SW 공학기법이나 조직의 개선이나 혁신에 대한 관심이나 노력이 가장 큰 장애요인으로 식별되었다.
최근 소프트웨어 산업에서 소프트웨어 품질이 화두가 되고 있으며 소프트웨어 제품 개발 시 소프트웨어 품질 및 시험 개념을 적용하지 않으면 소프트웨어 시장에서 외면될 가망성이 높아지고 있다. 그로 인해 TTA SW 시험인증 센터에서 소프트웨어 품질을 높이기 위해 GS 시험인증을 서비스 하고 있다. 소프트웨어 시험을 통한 결함 분석을 통해 소프트웨어 제품 개발 시 개발 프로세스에 반영하고 개발자가 소프트웨어 제품을 구현 시 결함에 대한 분석정보를 활용할 수 있도록 소프트웨어 품질특성 중 결함이 많이 발생하는 부분에 결함 유형을 정의하고 사전에 방지할 수 있는 해결방법을 제시한다.
소프트웨어 품질의 중요성이 커짐에 따라, 기업들은 품질을 높이기 위해 테스트에 많은 노력을 기울이고 있다. 최근에는 테스트 성과를 높이기 위한 방법중의 하나로 테스트 프로세스 개선이 주목 받고 있다. 이를 위해 기업들은 SW-CMM(Capability Maturity Model for Software), CMMI(Capability Maturity Model Integration)와 같은 일반적인 프로세스 개선 모델들이나, TMM (Test Maturity Model), TPI (Test Process Improvement Model), TCMM (Testing Capability Maturity Model)과 같은 테스트 프로세스 개선 모델들을 적용하고 있다. 그러나 일반적인 프로세스 개선 모델들은 테스트 관련 이슈를 충분히 다루고 있지 않고, 테스트 프로세스 개선 모델들은 구조가 불완전하거나 내용이 충분하지 않아 적용 시 많은 어려움이 있다. 이에 본 논문에서는 TMM 과 CMMI 를 기반으로 조직들의 테스트 프로세스 확립이나 개선을 지원할 수 있는 새로운 테스트 프로세스 성숙도 모델인 TPMM(Test Process Maturity Model)을 연구, 개발하였다. 개발된 TPMM 을 통해 조직에서 테스트 프로세스를 개선하고, 심사하는 것을 지원할 수 있을 것으로 기대된다.
SPICE(Software Process Improvement and Capability dEtermination) 평가 모형에 기반한 중소기업형 프로세스 개선 모형으로 SPIRE (Software Process Improvement in Regions of Europe)가 개발되어 제공되고 있다. 그러나 SPIRE에서는 조직의 경영 목적에 맞는 프로세스 선택을 위한 구체적인 지침이나 매핑을 제시하고 있지 못하다. 이 연구에서는 프로세스 선택시 활용할 수 있는 객관적인 경영 목표-프로세스간 매핑 참조 테이블을 작성하고, 이를 활용한 프로세스 선정 방안을 제시한다. 매핑 참조 테이블은 델파이 기법을 활용하여 국내 소프트웨어 프로세스 전문가들의 의견 수렴을 통해 작성되었다. 본 연구에서 제시된 프로세스 선정 기법은 매핑 참조 테이블과 해당 업체 관련자의 주관적인 매핑 정보를 종합적으로 활용하여 최종적으로 개선 대상 프로세스를 선정되도록 한다. 이 연구에서 제시된 선정 방법을 2개의 중소 소프트웨어 조직에 실제 적용하여 활용 가능성을 검토하였다. 매핑 참조 테이블을 사용하여 업체 관련자가 간과하고 있던 주요 프로세스를 평가 대상 프로세스로 선정할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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