Communications for Statistical Applications and Methods
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제19권4호
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pp.571-577
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2012
Modules that consist of software are respectively coded in the early development phase and the modules are unified as a software. After unification, the software is repeatedly tested with a given taskset (the set of module tasks that are tested simultaneously) until a required performance level is satisfied. In this paper, we expand the one-module software debugging model of Jang and Lee (2011) to a multi-module debugging model and derive the taskset completion probability and the mean of the completed tasksets under the assumption that the processing times of module tasks given in a taskset are mutually dependent.
본 논문에서는 현재 표준화가 진행 중인 HEVC (high efficiency video coding) 부호화기의 고속화, 최적화, 병렬화 연구에 앞서 통계적 특성 및 복잡도 분석을 수행하였다. HEVC는 H.264/AVC에 비해 약 2배의 압축 성능을 나타내지만 부호화기 복잡도는 크게 증가하여 이는 앞으로 해결해야할 문제로 남아있다. HEVC의 높은 부호화기 복잡도를 해결하기 위한 고속화, 최적화, 병렬화 연구에 앞서, 본 논문에서는 HEVC 참조소프트웨어인 HM 7.1을 이용하여 HEVC 부호화기의 복잡도를 측정하였다. 추가적으로, 실제 응용에서 사용될 고속 HEVC 부호화기 소프트웨어에 대한 예상 복잡도를 고속 알고리듬이 적용된 HM 7.1 소프트웨어로 측정하였다. 복잡도 측정은 공통 실험 영상 및 조건을 사용하였으며 PC 환경에서 부호화기 소프트웨어의 동작 사이클을 측정하고 이를 분석하였다. 또한, 부호화를 통해 생성된 비트스트림을 이용하여 HEVC 부호화기 소프트웨어의 부호화 구조에 따른 통계적 특성과 제한적 부호화에 따른 통계적 특성에 대하여 제시하고 이를 분석한다.
소프트웨어의 디버깅 오류의 발생 시간에 의존하는 많은 소프트웨어 신뢰성 모델이 연구되었다. 소프트웨어 오류 탐색 기법은 사전에 알지 못하지만 자동적으로 발견되는 에러를 고려한 영향요인과 사전 경험에 의하여 세밀하게 에러를 발견하기 위하여 테스팅 관리자가 설정해놓은 요인인 학습효과의 특성에 대한 문제를 비교 제시 하였다. 본 연구에서는 학습효과 비동질적인 유한고장모형 분석을 위한 모수 추정은 우도함수를 이용하였다. 소프트웨어 시장에 인도하기 위한 결정에 대하여 조건부 고장률은 중요한 변수가 되고 이러한 고장 모델은 실제 상황에서 많이 사용되고 있다. 통계적 공정 관리 (SPC)는 소프트웨어 오류의 예측을 모니터링 함으로써 소프트웨어의 신뢰성 향상에 크게 기여할 수 있다. 이러한 컨트롤 차트는 널리 소프트웨어 산업의 소프트웨어 프로세스 제어를 위해 사용된다. 본 연구에서는 로그 위험 학습 효과 속성의 비동질적인 포아송 과정의 평균값 기능을 사용한 컨트롤 메커니즘을 제안하였다.
소프트웨어의 디버깅에 오류 발생의 시간을 기반으로 하는 많은 소프트웨어 신뢰성 모델이 제안되어 왔다. 무한고장 모형과 비동질적인 포아송 과정에 의존한 소프트웨어 신뢰성 모형을 이용하면 모수 추정이 가능하다. 소프트웨어를 시장에 인도하는 결정을 내리기 위해서는 조건부 고장률이 중요한 변수가 된다. 유한 고장 모형은 실제 상황에서 다양한 분야에 사용된다. 특성화 문제, 특이점의 감지, 선형 추정, 시스템의 안정성 연구, 수명을 테스트, 생존 분석, 데이터 압축 및 기타 여러 분야에서의 사용이 점점 많아지고 있다. 통계적 공정 관리 (SPC)는 소프트웨어 고장의 예측을 모니터링 함으로써 소프트웨어 신뢰성의 향상에 크게 기여 할 수 있다. 컨트롤 차트는 널리 소프트웨어 산업의 소프트웨어 공정 관리에 사용되는 도구이다. 본 논문에서 NHPP에 근원을 둔 로그 포아송 실행시간 모형, 로그선형 모형 그리고 파레토 모형의 평균값 함수를 이용한 통계적 공정관리 차트를 이용한 제어 메커니즘을 제안하였다.
소프트웨어 디버깅과정에서 오류의 발생 시간에 기초한 많은 소프트웨어 신뢰성 모형이 이미 연구되었다. 유한고장모형과 비동질적인 포아송과정을 이용하면 소프트웨어의 신뢰성 모형에 대한 모수 추정을 가능하게 한다. 소프트웨어를 사용자에게 인도하는 경우 인도시기를 결정할 때 조건부 고장률은 중요한 변수가 된다. 이러한 유한 고장 모형은 실제 다양한 상황에서 사용될 수 있다. 특성화 문제, 이상치의 검출, 선형 추정, 시스템 신뢰성 연구, 수명 시험, 생존 분석, 데이터 압축 및 많은 다른 분야의 연구에서 이들의 사용은 많은 연구에서 볼 수 있다. 통계 공정 관리(SPC)는 소프트웨어 오류의 예측을 모니터링 함으로써 소프트웨어의 신뢰성의 향상에 크게 기여할 수 있다. 관리도는 널리 소프트웨어 업계에서 소프트웨어 품질관리에 사용된다. 본 논문에서는 NHPP와 다항 위험 함수의 평균값을 기초한 관리 메카니즘을 제시하였다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제17권6호
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pp.891-898
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2010
소프트웨어는 독립적으로 개발된 모듈들을 통합하는 개발과정을 거치며, 통합된 소프트웨어는 가용도, 소프트웨어에 내재된 결함의 제거 수 및 주어진 업무(task)들의 처리능력에 의하여 성능이 평가된다. 본 연구에서는 Lee와 Park (2003)의 마코프 불완전 수리모형을 기반으로 모듈들로 구성된 소프트웨어의 업무처리 능력을 평가할 수 있는 업무의 완전처리확률(completion probability)을 유도하며, 이와함께 개발된 소프트웨어가 출하되는 최적의 시점을 결정하는 방안을 제시하고자 한다.
The R language is an open source programming language and a software environment for statistical computing and data visualization. The R language is widely used among a lot of statisticians and data scientists to develop statistical software and data analysis. The R language provides a variety of statistical and graphical techniques, including basic descriptive statistics, linear or nonlinear modeling, conventional or advanced statistical tests, time series analysis, clustering, simulation, and others. In this paper, we first introduce the R language and investigate its features as a data analytics tool. As results, we may explore the application possibility of the R language in the field of data analytics.
The purpose of this study, therefore, was to construct the region statistical information to present methods of the data. The results of this paper are as follows: First, the construction of region statistical data is much in need of utilizing the server of regional information center, or the database to the server of public institutions, Second, there are some difficulties to receive the region statistical data because of only depending on the main source of KOSIS provided by national units from National Statistical Office. Third, as there is another problem which is text searching system served by KOSIS, GU system should be established for the user's satisfaction served by easier accessing screen. Fourth, there should be a standard software production to suit for the accessing software of the region statistical data.
모바일 제품에서 임베디드 소프트웨어(Embedded Software)의 역할이 중요해짐에 따라 소프트웨어(SW) 개발 프로세스에 대한 관심이 높아지고 있다. 또한 모바일 제품 시장에서 기업 간의 경쟁이 치열해 지고 적용되는 SW의 규모가 커짐에 따라 SW 개별 모듈의 결함 관리보다는 고객 사용 환경과 시장 품질의 관점에서 SW 개발 프로세스를 개선할 수 있는 새로운 방법이 요구되고 있다. 이 논문에서는 모바일 폰 분야에서 실행된 103개의 SW 개선 프로젝트를 검토하여 프로세스 개선 방법으로 자리 잡고 있는 식스 시그마 방법의 SW 분야 적용 가능성과 통계적 도구와 방법의 유용성을 확인해 보고자 한다.
소프트웨어 개발 인력 프로파일에 대한 현존하는 모든 통계적 모델들은 소프트웨어 사용과 개발 프로세스의 가정에 기반을 두고 있어 일반적으로 적용 가능한 추정과 예측 모델이 없는 실정이다. 본 논문은 예측필터를 적용하여 소프트웨어 개발 투입 인력 프로파일을 예측하였다. 먼저 소프트웨어 개발 인력분포를 살펴보고, 예측필터를 적용하기 위해 모델의 입력 -출력, 모수를 결정하는 방법을 제시하였다. 이어서 제안된 모델의 유용성은 실제 개발된 소프트웨어 프로젝트로부터 획득된 데이터 분석으로 경험적으로 검증되었다. 평균 상대오차와 Pred(0.25)에 기반하여 제안된 예측필터는 잘 알려진 통계적 추정 모델들과 비교되었다. 검증 결과 예측필터는 단순한 구조를 갖고 있으면서도 소프트웨어 인력분포를 적절히 표현하는 결과를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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