• 한국산업정보학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.61-73
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• 2009

1972년에 소프트웨어의 신뢰도 문제가 제기되면서부터 개발 중인 소프트웨어의 신뢰도를 평가하고 목표치까지 신뢰도를 성장시키는 방법이 연구되었으며, 테스트 기간 동안에 소요되는 비용 문제까지를 포함하여 적정 인도시기를 결정하는 여러 방법이 제안되었다. 이러한 모델들 중 많은 연구에서 소프트웨어 테스트 전 단계를 거쳐서 테스트 노력이 상수인 것으로 가정하거나 또는 아예 고려하지도 않았으나, 그 후 몇몇 논문을 통하여 테스트 노력을 고려한 소프트웨어의 신뢰도 평가가 중요한 인자인 것으로 발포되었다. 여러 산업 현장의 경험 데이터에 의하면 그 형태가 지수함수형, 레일레이형, 웨이불형, 로지스틱형 테스트 노력 함수 중 하나인 것으로 보고되었다. 따라서 본 논문에서는 이 네 가지 형태의 테스트 노력을 가진 소프트웨어의 신뢰도 성장에 필요한 각종 파라미터를 구하는 방법에 대하여 제안한다. 개발 현장에서 관찰된 테스트 노력 데이터와 결함검출을 비교하여 어느 형태의 테스트 노력 곡선이 그 경우에 적합한가를 연구하는 한편, 목표 신뢰도에 맞는 발행 시기를 결정하는 문제를 연구한다.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제2권2호
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• pp.173-185
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• 1999

고품질의 소프트웨어를 개발하는 사업의 중요성이 나날이 증대되고 있는 시점에서 소프트웨어를 종합군수지원 관점에서 해석하려고 하는 연구가 최근에 진행되고 있다. 즉, 소프트웨어 설계자의 입장은 소프트웨어 개발도 중요한 문제이지만 소프트웨어를 얼마나 가용성 있게 유지하는가에 더 많은 관심을 갖게 된다. 하드웨어는 개발 시부터 종합군수지원이라는 기법을 적용하여 체계 배치 시 체계 장비가 최상의 가용도를 가질 수 있도록 하는 노력이 이루어지고 있으며, 그 결과도 현실화되고 있다. 본 논문에서는 하드웨어에서만 적용하고 있는 종합군수지원 개발 기법을 소프트웨어에 적용하여 소프트웨어에 대한 종합군수지원 적용방안을 제시하고, 향후 소프트웨어 개발/배치 시에 경제적이고 가용도가 높은 소프트웨어의 개발/활용이 가능하도록 군수지원 분석을 통한 종합군수지원 활용 방안을 제안한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제11권12호
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• pp.2311-2318
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• 2007

유한고장수를 가진 비동질적인 포아송 과정에 기초한 모형들에서 잔존 오류 1개당 고장 발생률은 일반적으로 상수, 혹은 단조증가 및 단조 감소 추세를 가지고 있다. 소프트웨어 제품의 정확한 인도시기를 예측하거나 효용성 및 신뢰성을 예측하기 위해서는 소프트웨어 테스팅 과정에서 중요한 요소인 테스트 커버리지를 이용하면 보다 효율적인 테스팅 작업을 할 수 있다. 이런 모형을 ENHPP모형이라고 한다. 본 논문에서는 기존의 소프트웨어 신뢰성 모형인 지수 커버리지 모형과 S-커버리지 모형을 재조명하고 이 분야에 적용될 수 있는 Kappa 분포를 이용한 모형인 Kappa 커버리지 모형을 제안하였다. 고장 간격시간으로 구성된 자료를 이용한 모수추정 방법은 최우추정법과 일반적인 수치해석 방법인 이분법을 사용하여 모수 추정을 실시하고 효율적인 모형 선택은 편차자승합(SSE) 및 콜모고로프 거리를 적용하여 모형들에 대한 효율적인 모형 선택도 시도 하였다. 수치적인 예에서는 실제 고장자료를 통하여 분석하였다 이 자료들에서 기존의 모형과 Kappa 커버리지 모형의 비교를 위하여 산술적 및 라플라스 검정, 편의 검정 등을 이용하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.9-18
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• 2006

유한고장수를 가진 비동질적인 포아송 과정에 기초한 모형들에서 잔존 결함 1개당 고장 발생률은 일반적으로 상수, 혹은 단조증가 및 단조 감소 추세를 가지고 있다. 본 논문에서는 기존의 소프트웨어 신뢰성 모형인 Goel-Okumoto 모형과 Yamada-Ohba-Osaki 모형을 재조명하고 최근에 Gupta 와 Kundu(2001)에 의해서 2 모수 감마분포나 와이블 분포의 대체모형으로서 여러 가지 수명자료를 분석함에 있어서 효율적 분포가 됨이 밝혀진 지수화된 지수 분포를 이용한 모형을 제안하였다. 고장 간격시간으로 구성된 자료를 이용한 모수추정 방법은 최우추정법과 일반적인 수치해석 방법인 이분법을 사용하여 모수 추정을 실시하고 효율적인 모형 선택은 편차자승합(SSE), AIC 통계량 및 콜모고로프 거리를 적용하여 모형들에 대한 효율성 입증방법을 설명하였다. 소프트웨어 고장 자료 분석에서는 NTDS 자료를 통하여 분석하였다. 이 자료들에서 기존의 모형과 지수화된 지수 분포 모형의 비교를 위하여 산술적 및 라플라스 검정, 편의 검정 등을 이용하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.514-522
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• 2007

유한고장수를 가진 비동질적인 포아송 과정에 기초한 모형들에서 잔존 결함 1개당 고장 발생률은 일반적으로 상수, 혹은 단조증가 및 단조 감소 추세를 가지고 있다. 본 논문에서는 기존의 소프트웨어 신뢰성 모형인 Goel-Okumoto 모형과 Yamada-Ohba-Osaki 모형을 재조명하고 이 분야에 적용될 수 있는 Burr 분포를 이용한 모형을 제안하였다. 고장 간격시간으로 구성된 자료를 이용한 모수추정 방법은 최우추정법과 일반적인 수치해석 방법인 이분법을 사용하여 모수 추정을 실시하고 효율적인 모형 선택은 편차자승합(SSE), AIC 통계량 및 콜모고로프 거리를 적용하여 모형들에 대한 효율적인 모형 선택도 시도 하였다. 소프트웨어 고장 자료 분석에서는 실제 고장자료를 통하여 분석하였다. 이 자료들에서 기존의 모형과 Burr 분포 모형의 비교를 위하여 산술적 및 라플라스 검정, 편의 검정 등을 이용하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제27권10C호
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• pp.887-901
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• 2002

소프트웨어 관리 모델은 크게 소프트웨어 프로젝트 견적 모델과 소프트웨어 설계평가 모델, 소프트웨어 복잡성 모델, 소프트웨어 신뢰도 성장 모델, 소프트웨어 프로세스 개선 모델 등으로 나누어진다. 그 중에서도 개발된 소프트웨어를 정량적으로 분석하여 평가하는 모델이 소프트웨어 복잡도 모델이다. 즉, 소프트웨어를 객관적으로 관리하는데 있어서 정량적인 판단 기준이 필요하다. 그렇기 때문에 소프트웨어 복잡성 모델(software complexity model)은 소프트웨어의 복잡성에 대한 정량적인 평가에 응용할 목적으로 도입되었으며, 소프트웨어 복잡성 측정시 이 결과를 소프트웨어 관리(software management)의 기준에 이용하는데 있어서 품질이나 생산성에 대한 영향을 제공할 때 정량적이고 명확히 할 필요가 있기 때문이다. 다시 말해서 복잡한 프로그램에는 에러가 많이 포함될 가능성이 높고 또 개발비용(source cost)도 높다는 것을 경험적으로 알 수 있다. 이러한 관계가 성립되지 않는 경우에는 소프트웨어의 효과적인 관리가 곤란하다. 본 논문은 이런 관점에서 대표적인 소프트웨어 복잡성 모델에 대한 적용법에 대해 기술하고 개발중인 교환시스템의 소프트웨어에 대해 volume metrics와 process complexity metrics 방법, 제어구조 및 인터페이스 구조 방법에 대한 분석 결과와 시스템 개발을 수행하는 과정에서 발생되고 있는 문제점들에 대해 다각도로 분석을 하여 이를 유사한 시스템 연구개발 및 프로젝트 관리에 활용하고자 한다.

• 융합보안논문지
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• 제7권3호
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• pp.51-60
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• 2007

무한고장수를 가진 비동질적인 포아송 과정에 기초한 모형들에서 잔존 결함 1개당 고장 발생률은 일반적으로 상수, 혹은 단조증가 및 단조 감소 추세를 가지고 있다. 본 논문에서는 소프트웨어 신뢰성 모형인 지수분포모형과 어랑 분포 모형을 재조명하고 보다 현실적인 혼합분포모형을 제안 하였다. 고장 간격시간으로 구성된 자료를 이용한 모수추정 방법은 최우추정법과 일반적인 수치해석 방법인 이분법을 사용하여 모수 추정을 실시하고 효율적인 모형 선택은 편차자 승합(SSE) 및 콜모고로프 거리를 적용하여 모형들에 대한 효율성 입증방법을 설명하였다. 소프트웨어 고장 자료 분석에서는 41개의 고장 수를 가진 S27[12] 자료를 통하여 분석하였다. 이 자료들에서 지수분포 모형과 어랑분포 모형 및 혼합분포 모형의 비교를 위하여 산술적 및 라플라스 검정, 편의 검정 등을 이용하였다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제10권3호
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• pp.139-147
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• 2009

Accurate construction cost estimation in the initial stage of building project plays a key role for project success and for mitigation of disputes. Total construction cost(TCC) estimation of apartment projects in Vietnam has become more important because those projects increasingly rise in quantity with the urbanization and population growth. This paper presents the application of artificial neural networks(ANNs) in estimating TCC of apartment projects. Ninety-one questionnaires were collected to identify input variables. Fourteen data sets of completed apartment projects were obtained and processed for training and generalizing the neural network(NN). MATLAB software was used to train the NN. A program was constructed using Visual C++ in order to apply the neural network to realistic projects. The results suggest that this model is reasonable in predicting TCCs for apartment projects and reinforce the reliability of using neural networks to cost models. Although the proposed model is not validated in a rigorous way, the ANN-based model may be useful for both practitioners and researchers. It facilitates systematic predictions in early phases of construction projects. Practitioners are more proactive in estimating construction costs and making consistent decisions in initial phases of apartment projects. Researchers should benefit from exploring insights into its implementation in the real world. The findings are useful not only to researchers and practitioners in the Vietnam Construction Industry(VCI) but also to participants in other developing countries in South East Asia. Since Korea has emerged as the first largest foreign investor in Vietnam, the results of this study may be also useful to participants in Korea.