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정혁철(Hyuckchul Jung),홍의석(Euyseok Hong),김갑수(Kapsu Kim),우치수(Chisu Wu),홍성백(Sungback Hong) 한국정보과학회 1996 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.23 No.2B
시스템 개발 초기 단계인 설계 단계에서 소프트웨어 시스템의 신뢰도에 영향을 많이 미치는 부분을 찾는 연구가 많이 진행되고 있다. 본 논문에서는 통신 소프트웨어의 설계 결과에 대한 복잡도 메트릭스와 이를 이용한 초기 신뢰도 예측 모델을 제안한다. 통신 소프트웨어 설계를 위한 CCITT 권고안인 SDL의 부분 집합인 SDL/GR 을 분석하여 시스템 신뢰도에 영향을 미치는 기본 측정치들을 정의하고 이들을 이용하여 상위 단계에 복잡도 메트릭스를 정의한다. 신뢰도 예측 모델은 통계학의 클러스터링 방법과 인공 신경망을 이용하며 이는 정의한 복잡도 메트릭스를 사용하여 설계 각 부분의 신뢰도 등급을 결정한다. 예측된 신뢰도 등급은 경제적인 프로젝트 관리 등에 사용된다.
권용길(Yongkil Kwon),정혁철(Hyuckchul Jung),홍의석(Euyseok Hong),이명재(Myeongjae Yi),우치수(Chisu Wu) 한국정보과학회 1998 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.25 No.2Ⅰ
시험 단계나 운용 단계에서 발견된 소프트웨어의 오류를 수정하기 위해서는 많은 비용을 투자해야 한다. 시스템 개발 초기 단계인 설계 단계에서 소프트웨어 시스템의 신뢰도에 영향을 많이 미치는 부분을 찾아 오류를 사전에 방지하는 연구가 많이 진행되고 있다. 모듈의 신뢰도를 설계 단계에서 예측할 수 있다면 프로젝트 관리자는 결함 경향이 강한 모듈 개발에 더 많은 자원을 할당함으로써 보다 신뢰성 있는 소프트웨어를 생산할 수 있다. 본 논문에서는 실시간 소프트웨어의 설계 결과에 대한 복잡도 측정치를 토대로 신뢰도를 예측하는 모델을 제안한다. 유전자 알고리즘으로 찾아낸 이 모델을 사용하여 결함 경향이 강한(fault prone) 모듈과 그렇지 않은 모듈을 96%의 정확도로 선별해 낼 수 있다.