무기체계 획득 사업에 있어서 소프트웨어의 비중이 높아감에 따라 비용추정의 중요성이 증대되고 있으나, 무기체계 내장형 소프트웨어의 비용에 대한 추정은 일반 소프트웨어 비용 추정 방법을 따르며 주로 PRICE S 모델을 도구로 사용하고 있다. 그렇지만, PRICE S 모델에서 내장형 소프트웨어에 대한 개발규모 산정에 따른 추정 비용의 타당성에 대한 검증 결과는 알려져 있지 않다. 따라서 본 연구에서는 PRICE S 모델을 이용하여 무기체계 내장형 소프트웨어의 산정 규모를 통한 비용 추정 기법을 제안한다. 이를 위하여 PRICE S 모델의 규모 산정 도구를 이용하여 코드라인과 기능점수 방식으로 소프트웨어의 규모를 추정한다. 최종적으로는 제작사에서 제공하는 실제 비용 자료와 비교한다. 결과적으로 객관적으로 추정이 어려웠던 무기체계 내장형 소프트웨어의 규모 및 비용을 추정하는 방안을 제시함으로써, 앞으로 무기체계 획득 사업에서 소프트웨어의 비용 검증 및 협상에 활용할 수 있을 것이다.
At recent times, an essential issue in the replacement of the old analogue I&C to computer-based digital systems in nuclear power plants becomes the quantitative software reliability assessment. Software reliability models have been successfully applied to many industrial applications, but have the unfortunate drawback of requiring data from which one can formulate a model. Software that is developed for safety critical applications is frequently unable to produce such data for at least two reasons. First, the software is frequently one-of-a-kind, and second, it rarely fails. Safety critical software is normally expected to pass every unit test producing precious little failure data. The basic premise of the rare events approach is that well-tested software does not fail under normal routine and input signals, which means that failures must be triggered by unusual input data and computer states. The failure data found under the reasonable testing cases and testing time for these conditions should be considered for the quantitative reliability assessment. We presented the quantitative reliability assessment methodology of safety critical software for rare failure cases in this paper.
소프트웨어의 규모가 커지고 복잡성이 증가함에 따라 소프트웨어의 유지보수가 보다 중요해지고 있으며 유지보수성에 많은 영향을 미치는 요인 중 하나는 소스코드 가독성이다. 가독성의 90% 이상 영향을 끼치는 요인은 소스코드에서 사용되는 식별자들의 이름이며 이를 위한 기존 연구들에서는 클래스의 식별자로 사용된 어휘를 이용하여 식별자의 이름을 검증한다. 하지만 대부분의 관련 연구는 그 특성상 개체의 도메인 관련 특성만을 고려하게 되며 클래스 내의 어휘가 적절하지 못한 경우 적용할 수 있는 범위가 한정적이라는 한계점이 있다. 본 논문에서는 클래스의 특성을 추출하여 의사결정트리 기법을 통해 기계학습을 시킨 후 클래스 역할 모델을 생성하며 이를 이용하여 이름을 검증할 대상 클래스의 역할에 해당하는 접미사를 추천하게 되어 클래스 이름 검증 보고서를 생성한다. 본 연구 기법의 효용성을 검증하기 위해 4개의 오픈소스 프로젝트에 대하여 본 연구 기법을 적용하였고 클래스 역할 정보를 담고 있는 5개의 접미사에 대해 정확도와 재현율, ROC 곡선과 같은 지표를 제시하였다.
소프트웨어 개발 과정에서 신뢰성 평가는 대단히 중요하다. 테스트 단계를 구분하지 않은 소프트웨어의 신뢰도 평가˙분석의 결과는 신뢰성이 결여될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 테스트 단계를 구분하여 신뢰성 평가에 관한 연구를 하였다. 이를 위해 단위 테스트(Unit Test), 통합 테스트(Integration Test), 확인 테스트(Validation Test), 시스템 테스트(System Test)에서 발견된 결함 데이터를 이용하여 소프트웨어 신뢰도 성장 모델(Software Reliability Growth Model : SRGM)인 지수형, 지연 S자형, 습숙 S자형 SRGM에 적용하였다. 그 결과 단위 테스트에서는 습숙 S자형, 통합 테스트에서는 지연 S자형, 확인테스트에서는 지연 S자형, 시스템 테스트에서는 지수형 SRGM이 가장 적합한 것임을 입증하였으며, 신뢰성 평가 척도인 파라미터 추정, 편차 자승합, 기대잔존 결함수 등에서 본 연구의 결과가 기존의 방법보다 우수함을 보였다.
Software has become an integral part of almost any system, triggered by the ever-growing demand for automation and artificial intelligent throughout engineering domains. The complexities of software-centric systems are also increasing, which make software test efforts become essential in software development projects. In this study, we applied systems engineering methodology in generating software test cases. We found out the similarities between requirements analysis and traceability concept of systems engineering and test specification contents of software test. In terms of acceptance test, software test cases could be considered as validation requirements. We also suggested a method to determine test order using a SysML modeling tool.
원자력분야에서 사용되는 안전관련 소프트웨어는 계획단계부터 설치단계까지의 전 생명주기 공정을 통해 개발과 확인검증, 안전성 분석, 그리고 품질보증 활동을 수행해 소프트웨어의 안전성을 보장하고 있다. 그러나 이러한 개발과 검증공정을 통한 평가는 시간과 비용을 많이 필요로 한다. 또한, 소프트웨어의 품질을 향상시키기 위해 다양한 활동을 수행했다고 주장하지만, 어느 정도의 품질이 향상되었는지 확인하기에는 한계가 있다. 이러한 한계를 극복하기 위해서 정량적인 평가를 수행할 수 있는 소프트웨어 신뢰도 계산 방법을 제안한다. 특히, 소프트웨어가 사용하는 메모리 공간에 고장을 주입하여 소프트웨어의 고장을 모사하고, 주입된 고장에 가중치를 부여하여 고장 민감도에 차이를 두고, 감지능력을 평가하여 소프트웨어 고장율을 계산한다. 이러한 고장율을 활용하여 소프트웨어 신뢰도 계산을 수행하면 정량적인 평가결과를 획득할 수 있게 된다.
Recently, increasing attention has been paid to building a successful software process in Information System(IS) implementation. This study establishes software process model as a key predictor of organizational performance. We propose a theoretical framework for capability maturity model derived from the Software Engineering Institute(SEI). This paper identify the process-related variables, financial performance and non-financial performance from the relevant literature and clarify the concept of software process by distinguishing between its component and determinants. We then examine the impact of software process on organizational performance. Hypotheses on software process were tested for 36 enterprises including 118 organizational units. Results indicate that software process capability may serve as a key predictor of organizational performance. Software process maturity found to be positively influenced on the financial and non-financial performance, while investment of information technology as a mediating variable not significantly affected to the performance.
With growing interest in novel digital healthcare devices, such as artificial intelligence (AI) software for medical diagnosis and prediction, and their potential impacts on healthcare, discussions have taken place regarding the regulatory approval, coverage, and clinical implementation of these devices. Despite their potential, 'digital exceptionalism' (i.e., skipping the rigorous clinical validation of such digital tools) is creating significant concerns for patients and healthcare stakeholders. This white paper presents the positions of the Korean Society of Radiology, a leader in medical imaging and digital medicine, on the clinical validation, regulatory approval, coverage decisions, and clinical implementation of novel digital healthcare devices, especially AI software for medical diagnosis and prediction, and explains the scientific principles underlying those positions. Mere regulatory approval by the Food and Drug Administration of Korea, the United States, or other countries should be distinguished from coverage decisions and widespread clinical implementation, as regulatory approval only indicates that a digital tool is allowed for use in patients, not that the device is beneficial or recommended for patient care. Coverage or widespread clinical adoption of AI software tools should require a thorough clinical validation of safety, high accuracy proven by robust external validation, documented benefits for patient outcomes, and cost-effectiveness. The Korean Society of Radiology puts patients first when considering novel digital healthcare tools, and as an impartial professional organization that follows scientific principles and evidence, strives to provide correct information to the public, make reasonable policy suggestions, and build collaborative partnerships with industry and government for the good of our patients.
Purpose - Open source software has high utilization in most of the server market. The utilization of open source software is a global trend. Particularly, Internet infrastructure and platform software open source software development has increased rapidly. Since 2003, the Korean government has published open source software promotion policies and a supply promotion policy. The dynamism of the open source software market, the lack of relevant expertise, and the market transformation due to reasons such as changes in the relevant technology occur slowly in relation to adoption. Therefore, this study proposes an assessment model of services provided in an open source software service company. In this study, the service level of open source software companies is classified into an enterprise-level assessment area, the service level assessment area, and service area. The assessment model is developed from an on-site driven evaluation index and proposed evaluation framework; the evaluation procedures and evaluation methods are used to achieve the research objective, involving an impartial evaluation model implemented after pilot testing and validation. Research Design, data, and methodology - This study adopted an iteration development model to accommodate various requirements, and presented and validated the assessment model to address the situation of the open source software service company. Phase 1 - Theoretical background and literature review Phase 2 - Research on an evaluation index based on the open source software service company Phase 3 - Index improvement through expert validation Phase 4 - Finalizing an evaluation model reflecting additional requirements Based on the open source software adoption case study and latest technology trends, we developed an open source software service concept definition and classification of public service activities for open source software service companies. We also presented open source software service company service level measures by developing a service level factor analysis assessment. The Behavior-Structure-Evolution Evaluation Model (BSEM) proposed in this study consisted of a rating methodology for calculating the level that can be granted through the assessment and evaluation of an enterprise-level data model. An open source software service company's service comprises the service area and service domain, while the technology acceptance model comprises the service area, technical domain, technical sub-domain, and open source software name. Finally, the evaluation index comprises the evaluation group, category, and items. Results - Utilization of an open source software service level evaluation model For the development of an open source software service level evaluation model, common service providers need to standardize the quality of the service, so that surveys and expert workshops performed in open source software service companies can establish the evaluation criteria according to their qualitative differences. Conclusion - Based on this evaluation model's systematic evaluation process and monitoring, an open source software service adoption company can acquire reliable information for open source software adoption. Inducing the growth of open source software service companies will facilitate the development of the open source software industry.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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