The paper describes the status and context of the Chinese Open Source Software (OSS) industry and ecosystem based on the analysis of the components of the China OSS Promotion Union. The analysis involves comparisons of several main Chinese developers of Linux operating system and makers of open source counterpart of the popular Microsoft Office package as well as several main Chinese OSS communities. Comparisons concern the technological and business aspect. The findings reveal peculiarities of the divergence of innovative activities of Chinese companies, as well as indicate that the strong government support may at the same time limit the technology selection under rigid competition, especially as foreign open source companies are found to be more focused on hobbyist developers and are able to maintain larger independent communities. Implications of the paper include the need to coordinate global development efforts and adjust science & technology policies in order to stimulate both the development and the diffusion of open source among Chinese companies and individual hobbyists.
개발자 개개인의 소프트웨어 개발 프로세스를 개선시켜 소프트웨어의 품질을 향상시킬 수 있도록 돕는 기법으로 PSP(Personal Software Process)가 널리 쓰이고 있다. PSP에 제시된 측정 및 분석활동을 지속적으로 수행함으로써 개별 개발자는 자신의 개발 프로세스에 내재된 약점을 파악할 수 있고, 이렇게 수집된 과거 프로젝트의 데이타를 이용하여 공수와 품질에 대한 예측의 정확도를 높일 수 있다. 그러나 수동으로 행해지는 데이타 수집의 오버헤드와 개발작업-측정작업 간의 문맥전환에 따른 집중력 분산의 문제점으로 인해 신뢰도 높은 데이타를 수집하기가 쉽지 않은 것이 현실이다. 한편, PSP에 제시된 문서형태의 프로세스 가이드는 프로세스 정보 검색의 불편함과 추가적인 정보를 삽입하는 데 어려움을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위해 개발된 PSP 지원도구를 소개한다. 개발된 도구는 데이타 수집의 신뢰성을 높이기 위해 데이타 자동 수집 기능을 제공하고, PSP 프로세스 정보의 효율적인 검색을 위한 EPG(Electronic Process Guide) 기능 및 추가적인 프로세스 정보의 저장을 위한 경험 저장소 기능을 제공한다.
본 연구는 오픈소스 현상금 프로젝트에서 개발자 이윤 동기의 효과를 분석했다. 분석을 위해 현상금 프로젝트의 상금 취득에서 기인하는 소득 증대 효과를 미시경제학의 효용 최대화 이론에 근거한 오픈소스 개발자 의사결정 모형으로 제시한다. 그리고 이 모형을 바탕으로 현상금의 효과를 평가하기 위해 다수의 오픈소스 프로젝트 참여 개발자들의 행동을 시물레이션으로 구성했다. 그 결과는 현상금 프로젝트에서 기인하는 소프트웨어 품질 향상의 상당 부분이 개발자의 소스 코드 학습 비용으로 상쇄될 수 있다는 점을 보여 주고 있다. 또한 이 결과는 오픈소스 프로젝트의 경우 개발자의 소스 코드 학습 비용과 개발 작업 참가의 기회비용을 감소시킨다는 측면에서 하나의 대규모 현상금 프로젝트보다는 소규모로 작게 쪼개진 현상금 프로젝트를 여럿 운용하는 것이 더욱 향상된 프로젝트 결과물을 만들어 낼 가능성이 크다는 점을 시사하고 있다.
이 연구의 목적은 소프트웨어 개발자의 취업과 채용 간에 발생하는 미스매칭의 해법을 탐색하는 것이다. 이 매칭서비스에 대한 효율적인 해법은 관련 학계와 IT 산업에서 글로벌 경쟁력을 확보하는 것이 필수적이라고 할 수 있다. 본 연구에서는 미스매칭의 현황과 문제점을 분석하였으며, 대학, 기업, 정부가 서로 영향을 주고받으면서 문제를 개선해가는 삼중나선(트리플헬릭스) 구조모델을 제안하였다. 특히 글로벌 경쟁력 강화 차원의 추가 개선 방안을 도출하기 위해서 2차 설문조사와 면담조사를 수행하였으며, 글로벌 경쟁력의 핵심은 선진국과의 개발자 역량 격차를 줄이는데 있으므로, 역량 격차의 변화를 조사하고, 격차를 줄이는 방안을 조사하였다. 그리고 역량 격차를 해소하는 전략으로는 초 중급인력을 단기간에 고급인력으로 양성하는 정책을 개발하기 위해서 대학에서 양성되는 초 중급 인력이 기업에서 필요로 하는 고급 인력으로 양성되는 중간 교육기관을 활성화하는 방안을 효과적인 전략으로 제시하였다.
Since the concept of software engineering was first used in 1968 by NATO Science Committee, a lot of research work and improvements have been made on software development methodology and software quality control, but they still fall short of ensuring successful development of small and medium scale software systems. Under these circumstances, Center for Software Engineering (CSE) at National IT Industry Promotion Agency(NIPA) has been conducting studies on quality control methodologies of software visualization well-suited for small and medium scale software systems, and also working on the systemization and quantification of software quality control. In this paper, we attempt to scope on the software development management of domestic and foreign small and medium-sized enterprises that are lying in the blind spot, compared to large enterprises with well-organized software development systems. In particular, based on software visualization that CSE is pursuing for small and medium-sized developers, we propose a practical quality control methodology well-suited for small and medium scale projects, and a low-cost quality control management tool by combining open-source quality control tools. Our proposal is expected to induce developers' mind change in SI-specialized small and medium-sized software enterprises, increase their profits and improve customer satisfaction through project quality control.
This paper proposes a task modeling architecture -.uFlow-.for home service robots that facilitates the developmental process and let developers implement their services with ease and efficiency.
최근 소프트웨어는 고성능의 많은 기능을 제공해야 하기 때문에 그 중요성이 증가할 뿐만 아니라 복잡도 또한 증가하고 있다. 그러므로 신뢰할 만한 소프트웨어를 개발하는 것이 중요한 이슈가 되고 있다. 신뢰할 만한 소프트웨어를 개발하기 위해서는 신뢰성을 초기단계에서부터 관리해야 할 필요성이 있지만 대부분 신뢰성 추정 모델의 경우 시스템 또는 운영 테스트 단계에서 주로 사용되고 있다. 신뢰성 높은 소프트웨어를 개발하기 위해서는 초기 테스트 단계에서부터 개별 유닛의 신뢰성을 관리할 필요성이 있기에 이 단계에서의 특징을 반영해야 한다. 그러나 초기 테스트 단계에서는 개발자와 테스터가 분리되는 것이 아니라 개발자가 테스트뿐만 아니라 디버그까지 함께 수행을 하게 된다. 그렇기 때문에 테스트 시간과 디버그 시간을 모두 고려하는 신뢰성 추정 모델이 필요하다. 본 논문에서는 초기 테스트 단계에서부터 개별 유닛의 신뢰성 관리를 지원하고자 새로운 신뢰성 모델을 제안하였다. 그리고 실제 산업에서 수집된 데이터를 이용하여 제안한 모델이 실제 데이터와 얼마나 일치하는지 그리고 기존 모델과 어떤 차이를 보이는지를 확인하기 위한 실험을 수행하였다.
국내 소프트웨어(SW) 개발인력의 미충원율은 매우 높으며, 특히 2년 이상의 현장경력이 있는 고급 개발자의 부족문제는 심각하다. 최근 정부도 이를 인식하고, 정책적으로 SW개발 신규인력 양성에 힘을 기울이고 있다. 그러나, 이러한 노력은 초급개발자의 수급문제를 해결하는데 효과적일 수 있지만, 업계에서 요구하는 고급 개발자의 부족현상을 해결하는 근본적인 대책으로 인식되지는 못하고 있다. SW 전문개발자를 양성하기 위해서는 초급개발자들이 지속적으로 직무를 수행하여 풍부한 업무경험을 갖춘 고급 개발자로 성장해야 하기 때문이다. 이에, 본 연구는 국내 SW업체에서 근무하고 있는 개발관련 인력들의 업무 지속수행 의도를 조사하고, 이에 영향을 주는 주요요인들을 분석하였다. 이를 위해, 2014년 9월부터 10월까지 국내 SW업체에 근무하고 있는 현직 개발자 총 130명을 대상으로 설문조사를 수행하였으며, 이를 기반으로 SW개발업무 지속수행의도 및 이에 영향을 주는 요인들을 개발자의 특성, 직무환경, 그리고 SW개발자에 대한 사회적 인식 및 산업전망 등의 측면에서 분석하였다. 분석에는 데이터마이닝 기법들 중에서, 분석과정에서의 설명능력이 있는 회귀분석과 의사결정나무가 사용되었다. 회귀분석 결과, SW개발자가 스스로 인식하는 근무 가능한 연령이 높을수록, 내성적인 성향을 가질수록, 또한 적성에 맞아서 직무를 선택한 경우, 지속적 직무 수행 의도가 높은 것으로 나타났다. 이와 더불어, 선형회귀분석에서는 유의하지 않았으나, 규칙기반의 의사결정나무 분석에서 파악된 추가적 요인으로, 새로운 기술에 대한 학습능력 및 SW산업에 대한 전망이 직무 지속수행의도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 연구결과는 기업의 인적자원관리 및 고급 SW인력 양성정책에 활용될 수 있을 것으로 생각되며, 궁극적으로 SW개발인력의 직무 지속성을 증진시키는 데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
Unit testing is one of the test levels, which tests an individual unit or a group of related units. Recently, in Agile Development or Safety-critical System Development, the unit testing plays an important role for the qualities. According to the definition of unit testing, it is supposed to be done by the developers of units. That is because test models for the unit testing refers to the structure of units, and others but its original developers hardly can understand the structures. However, in practice, unit testing is often asked to be done without the original developers. For example, it is when faults are revealed in customer sites and the development team does not exit any more. In this case, instead of original developers, other developers or test engineers take a product and test it. The unit testing done by a non-developer, who is not the original developer, would cause some difficulties or cause more cost. In this paper, we tests an open source, JTopas, as a non-developer, with building test models, implementing test codes, and executing test cases. To fit this experiment to practical testing situations, we designed it based on the practices of unit testing, which were surveyed through SPIN(Software Process Improvement Network). This paper analyzes which part of unit testing done by non-developers needs more effort compared to the unit testing done by original developers. And it concludes that Agile Development contributes on reducing the extra effort caused by non-developers, since it implements test codes first before developing source code. That means all the units have already included their own tests code when they are released.
Software today has become an inseparable part of our life. In order to achieve the ever demanding needs of customers, it has to rapidly evolve and include a number of changes. In this paper, our aim is to study the relationship of object oriented metrics with change proneness attribute of a class. Prediction models based on this study can help us in identifying change prone classes of a software. We can then focus our efforts on these change prone classes during testing to yield a better quality software. Previously, researchers have used statistical methods for predicting change prone classes. But machine learning methods are rarely used for identification of change prone classes. In our study, we evaluate and compare the performances of ten machine learning methods with the statistical method. This evaluation is based on two open source software systems developed in Java language. We also validated the developed prediction models using other software data set in the same domain (3D modelling). The performance of the predicted models was evaluated using receiver operating characteristic analysis. The results indicate that the machine learning methods are at par with the statistical method for prediction of change prone classes. Another analysis showed that the models constructed for a software can also be used to predict change prone nature of classes of another software in the same domain. This study would help developers in performing effective regression testing at low cost and effort. It will also help the developers to design an effective model that results in less change prone classes, hence better maintenance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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