디지털 라이브러리[ 검색결과 ]
ANP 모형을 이용한 응용 소프트웨어 결함요소에 대한 중요도 가중치 설정 기법
소프트웨어 품질을 향상하기 위해서는 소스에 내재된 결함을 효율적, 효과적으로 제거해야 한다. 개발현장에서는 결함 심각도와 결함 제거율로 결함을 제거하고 있다. 결함을 이용하여 품질을 향상하기 위한 연구로는 결함 발생 빈도과 ISO 품질속성을 이용하여 품질을 향상하려는 연구가 있고, 프로젝트수행 시 결함을 심각도로 관리하여 품질을 향상시키는 연구가 있었다. 하지만, 결함 자체에 집중하여 결함을 유형화하여 결함 유형 간에는 어떤 영향력이 있는지, 그 영향력으로 인하여 어느 결함 유형이 더 중요한 지에 대한 연구는 미흡한 실정이었다. 이에 본 연구에서는 표준단체, 업체, 연구자들의 소프트웨어 결함유형을 수집, 분류하여 ANP로 모형화하였다. 또한, 구성된 ANP 모형을 이용하여 일반 응용 소프트웨어에 대하여 결함 유형별 중요도 가중치를 산정하였다. 일반 응용 소프트웨어를 개발할 때, 산정된 가중치를 적용하여 결함을 제거한다면, 좀 더 효율적이고 효과적으로 소프트웨어 품질을 향상할 수 있으리라 기대한다.
인터넷 감정기호를 이용한 긍정/부정 말뭉치 구축 및 감정분류 자동화
네티즌은 인터넷을 통해서 상품을 구매하고 상품에 대한 감정을 긍정 혹은 부정으로 상품평에 표현한다. 상품평에 대한 분석은 잠재적 소비자뿐만 아니라 기업의 의사결정에 중요한 자료가 된다. 따라서 인터넷의 대량 리뷰에서 의미 있는 정보를 분석하여 의견을 도출하는 오피니언 마이닝 기술의 중요성이 증대되고 있다. 기존의 연구는 대부분이 영어를 기반으로 진행되었고 아직 한글에 대한 상품평 분석은 활발히 이루어 지지 않고 있다. 또한 한글은 영어와 달라 꾸미는 말과 어미가 복잡한 특성을 갖고 있다. 그리고 기존의 연구는 통계적 기법, 사전 기법, 기계학습 기법 등을 사용하여 연구되었으나 인터넷 언어의 특성을 감안하지는 못하였다. 본 연구에서는 감정이 포함된 인터넷 언어의 특성을 분석하여 감정분석의 정확률을 높이는 감정분류 방법을 제안한다. 이를 통해 데이터에 독립적인 인터넷 감정기호를 이용해서 자동으로 긍정 및 부정 상품평을 분류할 수 있었고 높은 정확률, 재현율, Coverage 결과를 통해서 제안 알고리즘의 유효성을 확인할 수 있었다.
감리결과에 텍스트마이닝 기법을 적용한 프로젝트 실패 주요요인 분석
기업은 프로젝트의 중요성을 인지하고 프로젝트의 실패요인을 찾아 위험을 미연에 방지하여 프로젝트의 성공율을 높이기 위해 노력해야 한다. 이것은 급변하는 외부의 변화에 신속히 대응하기 위해 필요하다. 선행연구에서도 이러한 프로젝트의 성공요인 및 실패요인에 대한 연구가 다양하게 수행되었으나, 대부분 설문조사와 샘플링 통계분석으로 연구가 수행되어 데이터의 객관성과 정량적 분석에 한계를 갖고 있었다. 따라서 본 연구에서는 프로젝트의 실패요인 분석을 객관적인 프로젝트의 평가보고서인 감리결과보고서에서 프로젝트의 문제를 발견하고 개선권고사항을 제시하는 부분의 텍스트를 도출하여 텍스트 마이닝을 수행하였다. 텍스트 마이닝에 적용한 알고리즘은 분류 성능이 우수한 NaiveBayes, SMO, J48 알고리즘이다. 실험은 10배 교차검증을 수행하였고 정확률과 재현율로 평가하였다. 도출된 텍스트에서 프로젝트의 실패요인을 분석하여 프로젝트 수행에 활용될 수 있도록 하였다.
