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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 최재현
- 발행연도
- 2015
- 저작권
- 숭실대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수10
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IT기술이 발전함에 따라, 우리가 접하는 데이터의 양은 기하급수적으로 늘어나고 있다. 이처럼 방대한 데이터들을 분석하고 관리하기 위한 기술로 등장한 것이 빅데이터 분산처리시스템이다. 기존의 분산처리시스템에 대한 품질평가는 정형 데이터 중심의 환경을 바탕으로 이루어져 왔기 때문에 이를 비정형 데이터 분석이 핵심인 빅데이터 분산처리시스템에 그대로 적용시킬 경우, 정확한 품질평가가 이루어질 수 없다. 따라서 빅데이터 분석 환경을 고려한 분산처리시스템의 품질평가모델에 대한 연구가 필요하다.
본 논문에서는 소프트웨어 품질에 관한 국제 표준인 ISO/IEC9126에 근거하여 빅데이터 분산처리시스템의 품질평가에서 요구되는 평가요소를 도출하는 동시에, 관련연구를 토대로 새로이 요구되는 평가요소를 종합적으로 고려함으로써 보다 신뢰성 있는 품질평가모델을 제안한다. 또한, 각 품질요소의 측정을 위한 메트릭을 정의하고 실제 품질평가모델 적용 방안에 대한 예시를 제시한다.
본 논문에서 제안하는 모델을 적용한 결과, 기존에는 불가능하였던 빅데이터 환경의 분산처리시스템에 대한 품질요소를 평가할 수 있었다. 이러한 평가결과는 빅데이터 분산처리시스템의 구축 시 또는, 운용 중인 빅데이터 분산처리시스템에 대한 품질개선 시도 시에 활용될 수 있을 것이다. 향후에는 실제 기업 또는 기관에서의 모델 적용을 통한 품질요소와 메트릭에 대한 공식화가 필요할 것이다.
본 논문에서는 소프트웨어 품질에 관한 국제 표준인 ISO/IEC9126에 근거하여 빅데이터 분산처리시스템의 품질평가에서 요구되는 평가요소를 도출하는 동시에, 관련연구를 토대로 새로이 요구되는 평가요소를 종합적으로 고려함으로써 보다 신뢰성 있는 품질평가모델을 제안한다. 또한, 각 품질요소의 측정을 위한 메트릭을 정의하고 실제 품질평가모델 적용 방안에 대한 예시를 제시한다.
본 논문에서 제안하는 모델을 적용한 결과, 기존에는 불가능하였던 빅데이터 환경의 분산처리시스템에 대한 품질요소를 평가할 수 있었다. 이러한 평가결과는 빅데이터 분산처리시스템의 구축 시 또는, 운용 중인 빅데이터 분산처리시스템에 대한 품질개선 시도 시에 활용될 수 있을 것이다. 향후에는 실제 기업 또는 기관에서의 모델 적용을 통한 품질요소와 메트릭에 대한 공식화가 필요할 것이다.
목차
국문초록 ⅳ영문초록 ⅵ제 1 장 서 론 11.1 연구의 배경 및 목적 11.2 연구의 방법 2제 2 장 관련연구 42.1 빅데이터 분산처리시스템의 품질 42.2 ISE/IEC9126 국제표준 품질평가모델 5제 3 장 품질평가모델 73.1 빅데이터 분산처리시스템의 품질특성 73.1.1 기능성 73.1.2 신뢰성 83.1.3 사용성 93.1.4 효율성 93.1.5 유지보수성 103.1.6 이식성 113.1.7 충분성 113.2 품질평가 메트릭 133.2.1 기능성 143.2.2 신뢰성 153.2.3 효율성 153.2.4 유지보수성 163.2.5 충분성 163.3 품질특성간 관계를 통한 가중치 적용 17제 4 장 사례연구 204.1 BDQM적용을 위한 시나리오 명세 214.2 시나리오에 대한 메트릭 적용 224.2.1 기능성 224.2.2 신뢰성 234.2.3 효율성 234.2.4 충분성 234.3 가중치 부여 244.4 결과값 분석 25제 5 장 결 론 27참고문헌 29
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