대부분 소프트웨어 규모 추정 기법들은 사용자에게 제공될 기능에 기반을 두고 있으며, 기능에 대한 점수를 부여하는 과정에서 복잡도를 함께 고려하고 있다. 완전기능점수 기법은 데이터 처리, 실시간 시스템과 알고리즘 소프트웨어 등 광범위한 분야에 적용되는 장점을 갖고 있는 반면에 규모를 추정하는데 필요한 기능 요소들에 대한 가중치를 부여하지 않는 단점도 갖고 있다. 본 논문은 신규로 개발되는 프로젝트와 유지보수 프로젝트들에 적용되는 완전기능점수 계산 방법에 각기능 요소들에 대한 복잡도를 고려하여 소프트웨어 규모를 추정할 수 있는 방법을 제안하였다. 이를 위해 기능 점수 기반으로 실측된 데이터를 이용하여 제안된 방법의 타당성을 검증하였다. 검증한 결과, 소프트웨어의 규모 추정에 사용되는 속성들인 기능 요소들에 다른 가중치를 적용하였을 경우 보다 좋은 규모 추정이 가능하였다.
구조적 개발 방법론에 적용하도록 만들어진 복잡도 척도들은 클래스, 상속성, 메시지 전달 그리고 캡슐롸와 같은 객체지향의 개념에 직접적으로 적용할 수 없다. 또한, 기존이 객체지향 소프트웨어에 대한 척도의 연구는 프로그램의 복잡도나, 설계 단계의 척도가 대부분이었다. 실제로 분석 단계 클래스의 복잡도를 낮춤으로써, 시스템의 개발 노력이나 비용 및 유지보수 단계에서의 노력이 크게 줄어들게 되므로, 분석 클래스에 대한 복잡도를 측량하기 위한 척도가 필요하다. 본 논문에서는 객체지향 개발방법론인 Unified Process의 분석 단계에서 추출되는 분석 클래스에 대하여 복잡도를 측정할 수 있는 새로운 척도를 제안한다. 협력의 복잡도 CC(Collaboration Complexity)는 가능한 협력의 최대 수로서 클래스가 잠재적으로 얼마나 복잡할 수 있는지를 측정하기 위한 척도이며, 각 협력자들의 인터페이스를 이해하는 것과 관련된 총체적 어려움을 측정하는 인터페이스 복잡도 IC(Interface Complexity)를 정의하였다. 제안된 척도는 클래스의 크기 및 상속성에 대하여 수학적인 증명을 하였으며, Weyuker의 9가지 공리적 성질에 대하여 이론적인 검증을 하였다. 또한, 텍스트 마이닝 기법을 사용하여 사용자의 질문에 자동으로 응답하는 시스템의 분석 클래스에 대하여 제안된 척도를 사용하여 복잡도를 측정하였고 기존의 복잡도 척도인 CBO와 WMC의 값을 계산하여 비교하였다. CC와 CBO, IC와 WMC의 값을 비교해 본 결과 제안된 복잡도 척도의 계산 결과 제안된 복잡도 척도의 계산 결과 값이 그 값들보다 좀 더 복잡도를 잘 표현하고 있었다. 이로써 소프트웨어 개발 주기의 초기에 클래스에 대한 복잡도를 평가해 보고, 나머지 단계에 필요한 시간과 노력을 예측함으로써 보다 비용-효과적인 객체지향 소프트웨어를 개발할 수 있는 가능성이 높아진다.
This paper presents a modified CCI image interpolation method based on the even-odd decomposition (EOD). The CCI method is a well-known technique to interpolate images. Although the method provides better image quality than the linear interpolation, its complexity still is a problem. To remedy the problem, this paper introduces analysis on the EOD decomposition of CCI and then proposes a reduced CCI interpolation in terms of complexity, providing better image quality in terms of PSNR. To evaluate the proposed method, we conduct experiments and complexity comparison. The results indicate that our method do not only outperforms the existing methods by up to 43% in terms of MSE but also requires low-complexity with 37% less computing time than the CCI method.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권10호
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pp.5063-5073
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2016
In this paper, an efficient texture compression method is proposed for fast rendering, which exploits the spatial correlation among blocks through intra-picture block matching. Texture mapping is widely used to enhance the visual quality of results in real-time rendering applications. For fast texture mapping, it is necessary to identify an effective trade-off between compression efficiency and computational complexity. The conventional compression methods utilized for image processing (e.g., JPEG) provide high compression efficiency while resulting in high complexity. Thus, low complexity methods, such as ETC1, are often used in real-time rendering applications. Although these methods can achieve low complexity, the compression efficiency is still lower than that of JPEG. To solve this problem, we propose a texture compression method by reducing the spatial redundancy between blocks in order to achieve the better compression performance than ETC1 while maintaining complexity that is lower than that of JPEG. Experimental results show that the proposed method achieves better compression efficiency than ETC1, and the decoding time is significantly reduced compared to JPEG while similar to ETC1.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권3호
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pp.1063-1075
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2022
In recent years, container techniques have been broadly applied to cloud computing systems to maximize their efficiency, flexibility, and economic feasibility. Concurrently, studies have also been conducted to ensure the security of cloud computing. Among these studies, moving-target defense techniques using the high agility and flexibility of cloud-computing systems are gaining attention. Moving-target defense (MTD) is a technique that prevents various security threats in advance by proactively changing the main attributes of the protected target to confuse the attacker. However, an analysis of existing MTD techniques revealed that, although they are capable of deceiving attackers, MTD techniques have practical limitations when applied to an actual cloud-computing system. These limitations include resource wastage, management complexity caused by additional function implementation and system introduction, and a potential increase in attack complexity. Accordingly, this paper proposes a software-defined MTD system that can flexibly apply and manage existing and future MTD techniques. The proposed software-defined MTD system is designed to correctly define a valid mutation range and cycle for each moving-target technique and monitor system-resource status in a software-defined manner. Consequently, the proposed method can flexibly reflect the requirements of each MTD technique without any additional hardware by using a software-defined approach. Moreover, the increased attack complexity can be resolved by applying multiple MTD techniques.
Increasing importance is being attached to the idea of measuring software characteristics. This paper deals with following things. First, a relation of program and flow graph is discussed. It describes a theoretic complexity measure and illustrates how it can be used to manage and control program complexity. Second, cyclomatic complexity measure is discussed. The complexity is independent of physical size and depends only on the decision structure of a program. Third, consider a knot which defines crossing point and provide the ordering of the nodes to make the transition from a two dimensional graph to a one dimensional program. A program modules that can improve FORTRAN IV program text is tested by knot counting and its control complexity is improved.
본 연구는 패트리네트를 이용한 소프트웨어의 이해용이성에 기인한 효율적인 복 잡도방법을 제시한다. 일반적으로 제어의 흐름에 있어서는 순차성과 조건문 그리고 반복문에 의한 구조적인 구분이 가능하므로 본 논문에서는 그러한 구조적인 부문을 패트리네트로 표현하여 각각의 이해용이성에 기인한 복잡도를 산출하여 종합적인 총 복잡도를 산출하였다. 또한 기존의 다른 복잡도와의 상관관계를 분석함으로 새로운 복 잡도의 신뢰성도 증명하였다.
The railway signaling system is being converted to the computer system from the existing mechanical device, and the dependency on software is being increased rapidly. Though the size and degree of complexity of software for railway signaling system are slower than the development speed of hardware, it is expected that the size will be grown bigger gradually and the degree of complexity will be increased also. Accordingly, the validation of reliability and safety of embedded software for train control system was started to become influential as the important issue. In this paper, we presented boundary value analysis tool for railway signaling system software, and presented its result of implementation.
Haifeng Sima;Yushuang Xu;Minmin Du;Meng Gao;Jing Wang
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권3호
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pp.861-880
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2023
Semantic segmentation of road scene is the key technology of autonomous driving, and the improvement of convolutional neural network architecture promotes the improvement of model segmentation performance. The existing convolutional neural network has the simplification of learning knowledge and the complexity of the model. To address this issue, we proposed a road scene semantic segmentation algorithm based on multi-task collaborative learning. Firstly, a depthwise separable convolution atrous spatial pyramid pooling is proposed to reduce model complexity. Secondly, a collaborative learning framework is proposed involved with saliency detection, and the joint loss function is defined using homoscedastic uncertainty to meet the new learning model. Experiments are conducted on the road and nature scenes datasets. The proposed method achieves 70.94% and 64.90% mIoU on Cityscapes and PASCAL VOC 2012 datasets, respectively. Qualitatively, Compared to methods with excellent performance, the method proposed in this paper has significant advantages in the segmentation of fine targets and boundaries.
소프트웨어 척도는 소프트웨어를 특징화하기 위한 효율적인 방법을 제공한다. 척도들은 전통적으로 식의 정의를 통해 구성되었지만 이러한 접근은 소프트웨어를 특징화해주는 모든 매개변수사이의 모든 관계를 완전하게 이해할 수 있을 때만 적용 가능하다는 한계가 있다. 이 논문은 비선형 함수를 매우 정교하게 근사화 시키고, 인지 심리 이론을 결합할 수 있는 퍼지 논리 시스템을 사용하였다. 우선, Java 프로그램으로부터 수집된 12개 척도들의 인자들로부터 다중 회귀식을 추출하였다. 또한 그 중에서 프로그램 볼륨 인자에 인지 심리 이론을 적용하고 퍼지 학습을 수행하여 프로그램 볼륨 복잡도를 측정하였다. 이 연구는 소프트웨어 척도의 분석과 설계의 더 나은 조사를 위한 토대가 될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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