• 한국신뢰성학회지:신뢰성응용연구
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• 제1권2호
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• pp.175-181
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• 2001

Recently, the quality of software has become a major issue. The statistical models used in making predictions about the quality of software are termed software reliability growth models (SRGM). However, the existing SRGMs have not been satisfactory in predicting software reliability behavior (Keiller and Miller(1991), Keiller and Littlewood(1984), Musa(1987)). In this paper, we present a fuzzy-based interval estimation of software errors (failures).

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권12호
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• pp.225-232
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• 2009

소프트웨어 규모 측정에 국제표준(IFPUG, FPA)에 기반한 기능점수 방식은 개발자 관점이 아닌 사용자 관점의 접근이라는 장점으로 널리 활용되고 있다. 그러나 현재의 기능점수 측정 방식은 복잡도 적용에서의 상한이 존재하는 등 문제점을 내포하고 있다. 본 논문에서는 이러한 복잡도 상한의 문제를 극복하고, 회귀식을 내장하고 있어 쉽게 소프트웨어 규모를 측정할 수 있으며, 특히 대형 애플리케이션에도 적용할 수 있는 개선된 기능점수 측정모델을 제시한다. 조직내에서 운영중인 10개 애플리케이션에 적용하여 적합성을 평가한 결과, 제시한 개선 모형이 기존의 FPA(Function Point Analysis) 방식보다 LOC(Line of Code) 규모를 비교하여 상관관계가 더 높은 장점을 확인할 수 있었다.

• ETRI Journal
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• 제30권1호
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• pp.47-58
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• 2008

In sensor networks, analyzing power consumption before actual deployment is crucial for maximizing service lifetime. This paper proposes an instruction-level power estimator (IPEN) for sensor networks. IPEN is an accurate and fine grain power estimation tool, using an instruction-level simulator. It is independent of the operating system, so many different kinds of sensor node software can be simulated for estimation. We have developed the power model of a Micaz-compatible mote. The power consumption of the ATmega128L microcontroller is modeled with the base energy cost and the instruction overheads. The CC2420 communication component and other peripherals are modeled according to their operation states. The energy consumption estimation module profiles peripheral accesses and function calls while an application is running. IPEN has shown excellent power estimation accuracy, with less than 5% estimation error compared to real sensor network implementation. With IPEN's high precision instruction-level energy prediction, users can accurately estimate a sensor network's energy consumption and achieve fine-grained optimization of their software.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제8권4호
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• pp.621-652
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• 2012

Software Estimations provide an inclusive set of directives for software project developers, project managers, and the management in order to produce more realistic estimates based on deficient, uncertain, and noisy data. A range of estimation models are being explored in the industry, as well as in academia, for research purposes but choosing the best model is quite intricate. Estimation by Analogy (EbA) is a form of case based reasoning, which uses fuzzy logic, grey system theory or machine-learning techniques, etc. for optimization. This research compares the estimation accuracy of some conventional data mining models with a hybrid model. Different data mining models are under consideration, including linear regression models like the ordinary least square and ridge regression, and nonlinear models like neural networks, support vector machines, and multivariate adaptive regression splines, etc. A precise and comprehensible predictive model based on the integration of GRA and regression has been introduced and compared. Empirical results have shown that regression when used with GRA gives outstanding results; indicating that the methodology has great potential and can be used as a candidate approach for software effort estimation.

• 정보처리학회논문지D
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• 제12D권5호
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• pp.737-744
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• 2005

국방 관련 시스템 구축에 있어 소프트웨어의 비중이 커짐에 따라 국방 소프트웨어 개발비용 산정의 정확성에 대한 요구는 점점 높아가고 있다. 소프트웨어의 개발 초기단계에서 신속하고 합리적인 비용 산정을 하는데 적용할 수 있는 PRICE S는 미국 환경의 매개변수형 산정법으로 국내 실정에 다소 적합하지 않은 부분이 있다. 본 연구는 소프트웨어 개발비용 산정을 위해 국방 소프트웨어 비용 산정에 적용되는 PRICE S의 기존 적용방법을 국내 소프트웨어 개발비용 기준인 한소협 모델과의 비교를 통하여 수정 및 보완한다. 또한, 기능 점수 방식의 소프트웨어 개발비용 산정을 위한 백파이어링 절차를 제시함으로써 향후에 계획된 소프트웨어 개발 사업에 기능 점수 방식의 소프트웨어 개발비용 산정 기법을 적용하는 방안을 제시하여 개발비용 산정의 정확성을 향상시키고 기능 점수 방식의 적용에 대한 대비책을 제공한다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제16D권5호
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• pp.729-736
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• 2009

소프트웨어 공학에서 정확한 개발 비용 예측은 성공적인 개발 프로젝트를 위한 필수적인 요소로, 현재까지 많은 소프트웨어 비용산정을 위한 모델들이 개발되어 왔다. 전통적인 통계적 기법부터 기계학습을 적용한 알고리즘까지 다양한 분야의 아이디어를 접목하고 있다. 본 논문에서는 소프트웨어 개발 비용 예측을 위한 방법으로 유전 알고리즘과 서포트 벡터 머신의 회귀모델인 서포트 벡터 회귀를 결합한 GA-SVR 모델을 제안한다. 제안된 모델은 기존의 연구에 비해 향상된 결과를 보이고 있다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제13권11호
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• pp.1575-1585
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• 2010

성공적인 프로젝트 수행을 위해서 개발초기 단계에서 소프트웨어 개발노력 등 자원을 예측하는 것은 매우 중요하다. 그리고 이는 소프트웨어 규모를 통해 가능하며, 소프트웨어 규모 산정 방식의 최근 동향은 프로그램 라인 수(LOC)와 같은 개발자 관점의 접근방식 보다는 사용자가치 중심의 산정방식인 기능점수 분석기법(FPA)을 보다 선호하고 있다. 따라서 본 논문에서는 사례연구를 통해 실제 투입되는 개발노력을 측정하고, 완전기능점수 기법 매뉴얼에 따라 COSMIC Function Point를 직접 계산하였다. 그리고 산출된 데이터에 대한 회귀분석을 통해 COSMIC-FFP기반 소프트웨어 개발노력 추정 모델을 제안한다. 그리고, COSMIC-FFP 기법은 규모를 추정하는데 필요한 기능 요소들에 대한 가중치를 적용하지 않는 단점이 있다. 따라서, 본 연구에서는 제안된 모델의 정확성을 높이기 위해 시스템 복잡도를 가중치로 적용하며, 가중치 추정을 위한 모델도 제안한다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제8D권2호
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• pp.154-165
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• 2001

소프트웨어공수 예 에 관한 전공적인 모델링의 한계점을 극복하기 위해 사례기반과 신경망 그리고 퍼지이론 및 전문가 시스템 등 인공지능 기법을 이용한 연구들이 제시되고 있다. 특히 신경망을 이용한 공수예측 모델들이 예측력에 있어서 전통적인 모델들 보다 우수한 예측결과를 제시하고 있다. 그러나 이들 신경망 모델에 있어서도 고려되어야 할 점은 입력 데이터의 노이즈와 모델 설계 및 사용에 있어서 유연성 및 요율성 측면이 제기되고 있다. 본 연구에서는 이러한 기존의 신경망모델의 효율성 향상을 위한 새로운 방안으로 최적의 축약형 모델구조와 이에 관련된 최적 사례들을 사용하기 위한 사례기반 휴리스틱 검색기법을 제시한다. 30여개의 실제로 수행된 프로젝트의예측결과를 통해 최적사례 기반 축약형 신경망 모델의 결과가 저통적인 COCOMO 모델 그리고 기존의 신경망 모델과 비교해서 예측력과 모델의 유연성이 좋아졌음은 알 수 있었다. 따라서 본 연구에서 새롭게 제시한 축약형 모델과 최적사례기반 접근 방법은 급변하는 정보시스템 패러다임하에서도 유용하게 사용될 수있을 것이다.있을 것이다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.178-186
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• 2020

국내 무기체계 연구개발과정에서 소프트웨어 신뢰성이 중요한 요소로 여겨지고 있다. 그래서 무기체계 소프트웨어 연구개발 절차에는 소프트웨어 신뢰성 향상을 위한 활동들이 포함되어 있다. 하지만 개발절차에 포함된 활동은 소스 코드 정적 및 동적 분석으로 국제 표준에서 요구하는 활동과 다소 차이가 존재한다. 소프트웨어 신뢰성 관련 국제 표준인 IEEE std 1633-2016에서는 소프트웨어 신뢰성 확보를 위한 프로세스를 정의하고 있으며, 이들 가운데 소프트웨어 신뢰성 추정을 필수 활동이라고 이야기하고 있다. 소프트웨어 신뢰성 추정은 시험단계의 결함을 기반으로 통계 모델을 활용해 현재 시점의 소프트웨어 신뢰성을 추정하는 활동이다. 추정한 모델을 기반으로 소프트웨어 고장률을 추정할 수 있으며, 목표 고장률과의 비교를 통해 시험 종료 여부를 결정할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 무기체계 소프트웨어 개발 과정에 소프트웨어 신뢰성 추정 모델을 적용하였다. 그 결과 목표한 소프트웨어 신뢰성을 달성하기 위해 지속적인 시험이 진행되었으며, 정량적인 소프트웨어의 신뢰성을 확인 할 수 있었다. 본 연구를 기반으로 무기체계 소프트웨어의 개발 과정에서 국제 표준에서 제시한 소프트웨어 신뢰성 공학 프로세스를 반영하는 노력이 지속적으로 이루어지기를 기대한다.

• International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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• 제15권4호
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• pp.383-395
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• 2014

According to the requirement of wing weight estimation and frequent adjustments during aircraft conceptual design, a wing weight estimation method considering the constraints of structural strength and stiffness is proposed to help designers make wing weight estimations rapidly and accurately. This method implements weight predictions on the basis of structure weight optimization with stiffness constraints and strength constraints, which include achievement of wing shape parametric modeling, rapid structure layout, finite element (FE) model automated generation, load calculation, structure analysis, weight optimization, and weight computed based on modeling. A software tool is developed with this wing weight estimation method. This software can realize the whole process of wing weight estimation with the method and the workload of wing weight estimation is reduced because much of the work can be completed by the software. Finally, an example is given to illustrate that this weight estimation method is effective.