2020년의 화제는 온통 코로나19였습니다. 무려 7월이 되었음에도 불구하고, 여전히 코로나19의 확산세는 멈출 기세를 보이지 않고 있는데요. 그러다보니, 여러 행사도 줄줄이 취소되거나 연기되는 등 참 어두운 한 해가 되었던 것 같습니다.

모아소프트가 참석하는 학술대회도 역시, 온라인으로 변경되거나 줄줄이 취소되는 경우가 다분했는데요. 하지만! 이번 한국항공우주학회에서는 4월의 일정을 연기하고, 7월 8일부터 10일까지 3일간의 여정을 시작했답니다. 코로나19의 완벽한 대응책을 준비한 채 말이죠~!

 

2020년 한국항공우주학회 춘계학술대회는 강원도 고성의 대명리조트 델피노에서 진행되었습니다. 코로나19에 대한 안전을 위해 사회적 거리두기를 강화하는 모습이 인상적이었는데요, 입장하기 위해선 문진표를 작성하고 체온을 측정하여 팔찌를 받아야만 입장이 가능하다는 사실! 학술대회를 개최하기 위해서 단단한 준비를 한 듯 보였답니다.

 

모아소프트도 성공적인 행사를 위해서 준비를 단단히 했는데요, 이번에는 심지어 Ansys와 협력하여 더욱이 장대한 부스를 갖춘 채 저희를 소개하는데 온 힘을 쏟았습니다.

 

그만큼, 저희의 부스를 찾아오시는 분들도 많았는데요, 저희의 다양한 솔루션, 기술, 그리고 교육 과정들을 많은 분들에게 소개할 수 있었고, 많은 분들이 방명록을 남겨주시는 등의 관심을 가져주시기도 했습니다.

특히, 이번에는 모아소프트가 카카오톡채널을 오픈한 기념으로 스타벅스 아메리카노 이벤트도 진행했는데, 정말 많은 분들이 참여해주시기도 했답니다^^ 올 여름은 모아소프트가 시원하게 커피 한잔 쏜다!

한국항공우주학회 춘계학술대회 행사의 마지막은 단연 만찬 행사!

 

행사에서는 참여 기관을 소개하기도 하고, 두근두근 경품 추첨 시간까지! 저도 정말 기대가 많았지만 당첨되지는 않았네요 :<

이번 행사에서 저희 대표님은 감사장을 받기도 했는데요, 하지만 역시, 코로나19로 인해서 직접적인 수여가 아닌, 일어나서 인사 정도로 마무리가 되기도 했답니다.

코로나19로 인해 안전에 대한 조심성이 크게 느껴졌던 이번 2020년 한국항공우주학회 춘계학술대회! 만찬조차도 도시락으로 제공되기도 하고, 항상 마스크 착용에 식사 시간에는 한 방향 식사를 하는 등 진풍경이 펼쳐지기도 했답니다. 덕분에 무사히 행사를 마칠 수 있었던 것 같아 다행입니다^^

모아소프트를 많이 알릴 수 있었던 이번 행사. 코로나19가 있었음에도 불구하고 전국 각지에서 약 750여명, 그리고 기기전시 60여명이나 모였다고 합니다. 아름다운 강원도 고성에서 뜻깊은 2박 3일이 되었는데요, 다음 번에는 코로나19도 안정되고 더욱 성대한 행사에서 맞이했으면 좋겠습니다^^

관련 기사 - http://www.kukinews.com/newsView/kuk202007160363

 

육군종합정비창, 모아소프트와 기술교류 협약 체결

[창원=쿠키뉴스] 강종효 기자 = 육군종합정비창은 16일 모아소프트와 우리 군의 특성에 맞는 전투장비 RAM 분석기법을 장비정비 및 관리에 적용하기 위

www.kukinews.com

2020년 7월 16일은 모아소프트에서 있어 굉장히 뜻 깊은 날이었습니다. 바로 육군종합정비창과 상호 기술 교류 협력 업무협약을 체결한 것인데요, 기술 교류와 공동 연구 등을 통해서 전투 장비의 정비와 관리의 효율성을 높이기로 한 것입니다.

육군종합정비창은 육군군수사령부 예하 부대로써, 전차, 장갑차, 곡사포, 자주포와 통신 장비 등의 모든 지상 장비의 정비를 진행하고 있는 매우 중요한 기관으로, 그 동안에는 한국군의 전투 장비와 규격이 비슷한 미군의 신뢰도 분석 결과를 창 정비에 활용했는데요. 하지만 장비 운용 환경이 다르기 때문에 고장률과 정비 소요의 예측 등에서 차이가 발생해 많은 난제들이 있었습니다.

모아소프트는 신뢰도 분석 전문기관으로써, 우리 군 특성에 부합하는 전투 장비의 한국형 RAM분석 기반을 구축해 군수지원능력 보장과 국방 예산 절감에 역할을 할 것 입니다.

 

주제 # 3 : 소프트웨어 시험단계의 신뢰도 산출 프로세스

오늘은 소프트웨어 시험단계에서 획득할 있는 데이터를 활용하여 소프트웨어 신뢰도를 산출하는 프로세스에 관하여 기술하고자 한다. 이것은 소프트웨어 테스트 단계의 고장 데이터나 커버리지 데이터를 기반으로 현재와 미래의 특정 시점의 신뢰도를 추정하는 프로세스에 관한 것이다. 신뢰도 평가를 위한 준비단계에서 우리는 사용할 모델과 시험 단계에서 추출할 수 있는 Failure Count Data나 Coverage Data를 선정한다. 신뢰성 추정모델을 사용하여 우리가 얻고자하는 Output은 다음과 같다.

● 현재 테스트 중인 소프트웨어의 총 예측 결함 수

● 현재까지 누적 결함 수

● 남아있는 결함 수

● 목표 신뢰성에 도달하는 시간

IEEE 1633에서 소프트웨어 시험단계의 Failure Trend는 아래와 같이 4가지로 분류하고 있으며, 모든 Failure Trend에 적합한 하나의 최적 모델은 없다고 기술되어 있다.

● 고장률이 정점일 때 사용하는 모델 : Shooman Constant Defect Removal

● 고장률이 감소할 때 사용하는 모델 : Musa Basic, Jelinski-moranda, Goel-okumoto

● 고장률 증가 및 감소 때 사용하는 모델 : Yamada (Delayed) S-shaped model

따라서 신뢰도 추정의 초기 단계부터 종료까지 하나의 신뢰도 모델을 사용하는 것은 적절하지 않다. 이러한 사유로 인하여, 정확한 신뢰도를 산출하기 위해서 수집된 Failure 데이터는 여러 모델을 가지고 산출해야 하며, Failure Trend에 맞는 최적을 모델을 찾기 위한 프로세스를 거쳐야 하는 것이다. 복수의 추정모델을 이용하여 현재 신뢰도를 계산하고 목표값에 도달하는 최적의 모델을 선택하기 위해서는 해결해야 할 사항은 다음과 같다.

첫째, 평균값 함수 매개변수는 고장 데이터의 특성에 따라 LSM 또는 MLE 방법으로 추정해야 한다. 둘째, SSE 또는 AIC Method로 최적의 모델을 선택하는 방법이 필요하며, 카이-제곱 값을 계산하고 적합성을 분석하여 선택된 모델이 적절한 범위 내에 있는지 확인해야 한다.

IEEE 1633에 명시된 바와 같이 소프트웨어 시험단계에서 나타나는 결함의 유형은 여러 가지로 나타나기 때문에 단일 모델을 사용하여 특정 단계에서만 택하는 오류를 피하고 이를 전체 신뢰도 예측 프로세스에 적용하기 위해서다. 그림1에서 제시된 프로세스는 매개변수 추정 방법(LSM, MLE), 적합성 분석(Chi-Square Calculation), 모델 순위 계산(SSE, AIC) 및 최적 모델 선택 단계가 포함된다. 각 프로세스의 세부내용은 지면상 다음 회에서 세부적으로 설명하고자 한다.

 

[그림 1] 소프트웨어 시험단계 신뢰도 산출 프로세스

 

======================================================================

본 게시글은 (주)모아소프트 소프트웨어 ILS 센터 류인수 센터장의 연재글로 해당주제에 대한 게시글이 정기적으로 업데이트 됩니다.

소프트웨어 신뢰성시험,RAMS,LSA모델링,RF,EMC,종합군수지원 전문기업

www.moasoftware.co.kr

업무총괄 류인수 센터장 02.6945.2111 isryu@moasoftware.co.kr

기술지원 이기영 수석 컨설턴트, 김용 팀장, 손현승 팀장

주제 #2 : 신뢰도 예측모델을 활용한 무기체계 소프트웨어 품질의 정량적 측정방법

오늘은 무기체계 소프트웨어 개발단계에서 소프트웨어 품질을 정량적으로 측정하는 방법을 기술하고자 한다.

무기체계가 소요군에게 인도된 이후 발견되는 소프트웨어의 결함은 개발단계에서 미처 발견하지 못한 것들이 운영단계에서 발견되는 것이다. 따라서 개발이후 양산단계와 소요군에게 인도된 무기체계의 소프트웨어 결함 수정으로 인한 비용을 최소화하기 위하여 개발단계부터 체계적인 소프트웨어 품질관리가 절실히 요구된다.

특히 무기체계 개발단계에서 소프트웨어 품질의 정성적인 관리보다 정량적 관리를 위해 자동화 도구에서 산출할 수 있는 품질 Metric 측정과 소프트웨어 개발과정의 데이터를 이용하여 신뢰성 예측 및 추정하는 신뢰도 관리를 하여야 한다.

신뢰도 예측 모델은 소프트웨어 시험 이전에 개발하고자 하는 소프트웨어의 개발환경을 고려하여 신뢰도를 예측하는 모델이며, IEEE Std.1633에 제시된 주요 예측모델은 RADC, Shortcut, Halstead’s 등이다. 소프트웨어 신뢰도 예측 프로세스는 그림1과 같이 제시한다.

 

그림 1. 소프트웨어 신뢰도 예측 프로세스

먼저, RADC 모델은 제품의 특성 및 소프트웨어 개발환경, 개발 프로세스 활동 등의 데이터를 체크리스트 기반으로 예측하는 모델이다. Concept/Planning단계에는 𝑨(시스템 유형), 𝑫(개발 환경), Requirement & Design에는 𝑺𝑨(예외처리관리),𝑺𝑻(추적성), 𝑺𝑸(품질 검토), Implementation단계에는 𝑺𝑳(구현 언어 유형), 𝑺𝑺(소스코드 라인 수),𝑺𝑴(모듈성), 𝑺𝑼(재사용성), 𝑺𝑿(복잡도 기준 별 모듈 수), 𝑺𝑹(표준 준수율)을 체크리스트와 정적시험 도구에서 획득 가능한 데이터를 이용하여 결함밀도 및 결함수를 예측할 수 있다.

 

 

두 번째, Shortcut 모델은 소프트웨어 개발의 Strengths(강점)과 Risks(위험도) 체크리스트를 기반으로 예측하는 모델이다. 강점 15가지와 위험도 7가지에 대한 체크리스트 및 Shortcut모델 결과표를 이용해 결함밀도와 결함수를 산출한다.

 

 

셋째, Halstead’s 모델은 Implementation 단계에서 정적분석이 완료된 후에 Operators와 Operands수를 기반으로 Halstead Complexity Measures을 계산하여 결함 수를 예측하는 모델이다.

 

 

이상 총3종의 신뢰도 예측모델로 결함밀도와 결함 수를 산출하고, 평균 이상의 결함수가 산출될 경우 각 모델의 결함밀도를 낮출 수 있는 소프트웨어 신뢰도 개선활동을 실시하여야 한다.

무기체계 하드웨어 부분의 신뢰도(Reliability)는 MTBF, MKBF, MRBF 등 정량적인 목표값을 정하여 부 체계별로 신뢰도를 할당을 하고, 신뢰도 값을 측정한 후 목표 신뢰도에 미치지 못하면 재설계 등의 신뢰도 개선활동을 한다. 그러나 무기체계에 탑재되는 소프트웨어도 잠재적인 결함으로 인하여 고장이 발생함에도 불구하고 소프트웨어의 고장은 간과하고 체계의 신뢰도를 산출하고 있는 실정이다. 따라서 개발단계에서 소프트웨어에 대한 신뢰도를 정량적으로 측정하여 목표값에 미치지 못하면 추가적인 신뢰성 개선 활동을 하여야 한다. 본 기고문에서 제시한 소프트웨어 신뢰도 예측 활동은 이러한 문제점을 개선하는데 일조할 것으로 판단된다.

다음 주제는 소프트웨어 시험단계에서 획득할 있는 데이터를 활용하여 소프트웨어 신뢰도를 산출하는 프로세스에 관하여 기술하고자 한다.

======================================================================

본 게시글은 (주)모아소프트 소프트웨어 ILS 센터 류인수 센터장의 연재글로 해당주제에 대한 게시글이 정기적으로 업데이트 됩니다.

http://www.moasoftware.co.kr/swils/center.asp

(주)모아소프트

업무총괄 류인수 센터장 02.6945.2111 isryu@moasoftware.co.kr

기술지원 이기영 수석 컨설턴트, 김용 팀장, 손현승 팀장

주제 1 : IEEE Std 1633-2016 기반의 소프트웨어 신뢰도 관리

오늘은 IEEE Std 1633-2016 기반 소프트웨어 신뢰도 관리의 필요성에 대한 부분을 기술하고자 한다.

IT기술의 발달로 인하여 무기체계에서 소프트웨어가 차지하는 비중이 점차 증가하고 있다. 소프트웨어 비중의 증가로 인하여 소프트웨어에 대한 품질, 즉 신뢰성이 중요한 문제로 대두되고 있다. 이에 따라 IEEE(Institute of Electrical and Electronics Engineers)에서는 IEEE Std 1633을 제정하여 발표하였다.

IEEE Std 1633표준은 Recommended Practice on Software Reliability에 관한 프로세스와 방법론을 기술하고 있다. 개발하는 소프트웨어에 신뢰성모델 적용하여 신뢰성을 평가할 수 있도록 소프트웨어 신뢰성 평가 프로세스의 전반적인 가이드라인을 제공한다.

미국의 RAM Guide Book인 “DoD Guide for achieving reliability, availability, and maintainability”에는 소프트웨어 신뢰도를 관리하도록 하고 있다. “The contractor identifies the tools (metrics) that will measure the software reliability development process. Statistical tools or models will be identified to conduct the software reliability assessment.”

무기체계 소프트웨어의 고장은 개발단계에서 미처 발견하지 못한 결함이 운영단계에서 나타나는 것이다. 스마트폰의 각종 애플리케이션이 실시간대로 Upgrade가 일어나는 것도 개발단계의 결함과 운영자들의 개선요구를 반영하여 소프트웨어를 개선하는 것과 같다.

이와 같이 무기체계의 소프트웨어도 개발단계에서 소프트웨어 결함을 최소화하기 위하여 개발단계에서 소프트웨어 신뢰도 관리를 필수적으로 하여야 한다. 또한 운영유지 단계로 전이된 소프트웨어의 결함을 개선하기 위하여 소프트웨어 정비(Maintenance)를 실시할 수 있도록 무기체계 연구개발 단계에서 소프트웨어 군수지원을 실시하여야 한다.

이를 위한 두 가지 관점은 우선 소프트웨어 개발단계에서 신뢰성과 유지보수성을 확보할 수 있도록 IEEE Std 1633에서 제시하는 소프트웨어 신뢰도 예측모델과 추정모델을 적용하여 소프트웨어 신뢰도 관리를 하여야 하며, 운영단계에서 유지보수성을 확보하기 위하여 소프트웨어 종합군수지원요소를 개발하여야 한다.

다음 주제는 IEEE Std 1633-2016의 소프트웨어 신뢰도 예측 프로세스에 관하여 기술하고자 한다.

======================================================================

본 게시글은 (주)모아소프트 소프트웨어 ILS 센터 류인수 센터장의 연재글로 해당주제에 대한 게시글이 정기적으로 업데이트 됩니다.

http://www.moasoftware.co.kr/swils/center.asp

(주)모아소프트

소프트웨어 신뢰성시험,RAMS,LSA모델링,RF,EMC,종합군수지원 전문기업

www.moasoftware.co.kr

업무총괄 류인수 센터장 02.6945.2111 isryu@moasoftware.co.kr

기술지원 이기영 수석 컨설턴트, 김용 팀장, 손현승 팀장

 

 

요구사항 기반 시험을 진행한 뒤, 실행되지 않은 소스 코드에 대한 커버리지를 만족하기 위해 어떠한 활동이 필요한지

DO-178에서 기술하는 구조적 커버리지 분석을 통해 알아보겠습니다.

구조적 커버리지 분석은 요구사항 기반 시험 절차에 의해 인터페이스를 포함한 구성 요소 간 어떤 코드 구조가 실행되지 않았는지 판별합니다. 요구기반 테스트 케이스는 인터페이스를 포함한 코드 커버리지를 모두 만족하지 않을 수 있습니다. 코드 커버리지를 모두 만족하기 위해서는 구조적 커버리지 분석을 수행하여 수행되지 않은 코드 구조에 대하여 추가 검증을 진행해야 합니다. 그 활동은 다음과 같습니다.

 

    a. 요구사항 기반 시험 중에 수집된 구조적 커버리지 분석 정보를 분석하여 구조적 커버리지 적용 범위가

       소프트웨어   수준에 적합한지 확인한다.

    b. 구조적 커버리지 분석은 소스코드, 오브젝트 코드, 실행 오브젝트 코드에 대하여 수행될 수 있다.

       만약 소프트웨어 레벨이 A이고 컴파일러, Linker등이 소스 코드 내에서 직접적으로 추적할 수 없는

       추가적인 코드를 생성한다면 추가 검증을 수행하여야 한다.

    c. 요구사항 기반 시험이 코드 구성 요소 간의 Data, Control Coupling을 수행하고 있는지를 확인한다.

    d. 구조적 커버리지 분석 솔루션 (6.4.4.3에 기술)

 

구조적 커버리지 분석이란 요구사항 기반 시험 이후 Dead Code, 요구사항 부족 등의 실행되지 않은 소스 코드를 위의 추가 분석을 통하여 보완하는 것을 말합니다.

===============================================================================

자세한 정보 확인하기 : http://www.moasoftware.co.kr/

(주)모아소프트

소프트웨어 신뢰성시험,RAMS,LSA모델링,RF,EMC,종합군수지원 전문기업

www.moasoftware.co.kr

컨설팅 담당 장정훈 부장 02.6945.2120 jhjang@moasoftware.co.kr

기술지원 문의 강유선 팀장 02.6945.2141 yskang@moasoftware.co.kr

 

 

WIPL-D는 High order basis functions(HOBF’s) 를 적용한 MoM 해석 기법을 사용하는 EM 해석 소프트웨어로 대형 구조 탑재 및 EMC 해석을 효과적이고 빠르게 진행 할 수 있습니다.

 

WIPL-D 는 Wire 및 Plate를 기반으로 한 엔진이며 High order basis functions(HOBF’s) 을 적용하여 전류를 근사화 합니다.

- 4 unknown coefficients for wire per wavelength

- 30 unknown coefficients for metallic surface per wavelength squared

- 60 unknown coefficients for dielectric surface per wavelength squared

전체적으로 삼각형 메쉬 및 RWG(Rao-Wilton-Glisson) basis functions 을 사용하는 다른 MoM 해석 코드와 비교하여 더 적은 coefficients를 사용하여 큰 구조물을 해석할 수 있습니다.

특징 및 장점

WIPL-D Pro는 금속 및 유전체/자기구조를 빠르고 정확하게 분석할 수 있는 강력한 3D 전자파 해석 솔루션 프로그램 입니다.

WIPL-D Pro CAD는 다양한 CAD형식(Step, IGES, Parasolid)을 import 할 수 있으며, 복잡한 EM 모델 해석을 할 수 있는 프로그램입니다.

WIPL-D 는 NVIDIA CUDA GPU를 사용하여 최대 60배의 해석 속도 상향을 제공합니다.

High order basis functions(HOBF’s) 기법을 적용하여 통상적인 MoM 해석 소프트웨어보다 적은 수의 Mesh를 가지고 해석이 가능합니다.

다양한 EM 문제에 대해서 폭 넓은 해석이 가능합니다.

======================================================================

자세한 정보 확인하기 : http://www.moasoftware.co.kr/product/wipl-d.asp

(주)모아소프트

소프트웨어 신뢰성시험,RAMS,LSA모델링,RF,EMC,종합군수지원 전문기업

www.moasoftware.co.kr 

불러오는 중입니다...

솔루션담당 정한길 이사 02.6945.2110 hkjung@moasoftware.co.kr

해석기술지원 담당 지성환 팀장 02.6945.2171 shji@moasoftware.co.kr

모델링기술지원 담당 지성환 팀장 02.6945.2172 shji@moasoftware.co.kr

CMMI V1.3 ▶ V2.0 개정 사항

2018년 출시 된 CMMI V2.0 모델은 2019년부터 V2.0 심사 서비스가 진행되었습니다.

기존의 V1.3모델 심사는 2020년 9월까지만 허용되며, 2020년 10월부터는 V2.0 심사만 가능합니다.

CMMI V1.3에서 V2.0으로 개정된 사항

▶️ 4 개의 Process Category(PC)와 12 개의 Capability Area(CA)로 구성

▶️ 22개의 Process Area(PA)가 20개의 Practice Area(PA) 20개로 변경

▶️ Specific Goals(SC), Generic Goals(GG)의 구분이 사라지고, 각 PA별 Practice Group(PG)을 충족 시 해당 레벨(Level)이 충족됨

▶️ 비즈니스 목적에 따라 원하는 View를 선택할 수 있도록 사용자 친화적 모델 제공

============================================================================

자세한 정보 확인하기 : http://www.moasoftware.co.kr/consulting/cmmi.asp

(주)모아소프트

소프트웨어 신뢰성시험,RAMS,LSA모델링,RF,EMC,종합군수지원 전문기업

www.moasoftware.co.kr

 

CMMI 컨설팅 담당

장정훈 부장 02.6945.2120 jhjang@moasoftware.co.kr

강유선 팀장 02.6945.2141 yskang@moasoftware.co.kr

(주)모아소프트에서 사세 확장을 위한 신규 및 경력사원을 대규모 채용하오니 많은 분들의 관심과 지원 부탁드립니다. 자세한 채용분야 및 공고는 아래에서 확인 부탁드립니다.

http://www.saramin.co.kr/zf_user/jobs/relay/view?rec_idx=37824574&view_type=etc

 

[(주)모아소프트] 2020년 상반기 각 부문별 신입/경력 모집(D-30) - 사람인

(주)모아소프트, 2020년 상반기 각 부문별 신입/경력 모집, 경력:경력무관, 학력:대학교졸업(4년)이상, 연봉:회사내규에 따름 , 홈페이지:

www.saramin.co.kr

 

+ Recent posts