정보과학회 논문지 (Journal of KIISE)

  • 제42권4호
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  • Pages.459-467
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  • 2015
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  • 2383-630X(pISSN)
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  • 2383-6296(eISSN)
한국정보과학회 (Korean Institute of Information Scientists and Engineers)
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빅데이터 분석 플랫폼 평가를 위한 ISO/IEC 9126 품질 모델 기반 평가준거 개발

ISO/IEC 9126 Quality Model-based Assessment Criteria for Measuring the Quality of Big Data Analysis Platform

  • 이종연 (충북대학교 소프트웨어학과)
  • 투고 : 2014.10.07
  • 심사 : 2015.02.08
  • 발행 : 2015.04.15
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초록

원격탐사 빅데이터 분석 플랫폼은 NASA의 위성 데이터를 다운로드하여 이를 L3 형태로 변환하고, 이를 분석하여 최종적으로 분석 결과보고서를 산출하는 시스템이다. 본 논문의 목적은 최근에 개발된 빅데이터 분석 플랫폼의 품질을 평가하기 위한 평가지표 개발을 연구목표로 한다. 따라서 본 논문은 기존의 ISO/IEC 9126-1국제 소프트웨어 품질 모델을 기반으로 원격탐사 빅데이터 플랫폼의 품질 평가지표의 개발을 연구목표로 한다. 아울러 세부적인 연구개발내용은 다음과 같다. 첫째, ISO/IEC의 소프트웨어 품질 규정과 기존의 소프트웨어 평가모델을 검토한다. 둘째, 본 논문은 원격탐사 빅데이터 분석 플랫폼을 평가하기 위한 평가영역과, 세부적인 평가요소, 평가항목, 평가기준을 정의한다. 플랫폼 품질 평가요소에는 원격탐사 빅데이터 플랫폼의 개발자 측면, 사용자 측면, 유지보수 측면에서의 품질요소 등을 포함할 것이다. 셋째, 제안된 평가지표는 설문을 통해 내용타당도, 신뢰성 분석, 확인적 요인분석 및 경로분석을 통한 구인타당도의 통계분석을 통해 그 타당성과 적합성 검증을 입증하였으며, 통계도구로 SPSS 20.0 프로그램과 Amos 20.0을 이용하여 실험하였다. 마지막으로 본 연구결과는 빅데이터 분석 플랫폼에 대한 평가준거 개발의 첫 시도라는 점에서 중요하며, 앞으로 개발될 유사 빅데이터 플랫폼의 평가준거의 기초자료로서 활용이 기대되고 플랫폼의 평가기준의 토대가 될 것이라 기대된다.

The analysis platform of remote-sensing big data is a system that downloads data from satellites, transforms it to a data type of L3, and then analyzes it and produces its analysis results. The objective of this paper is to develop ISO/IEC 9126-1 software quality model-based assessment criteria, in order to evaluate the quality of remote-sensing big data analysis platform. Its detailed research contents are as follows. First, the ISO/IEC 9216 standards and previous software evaluation models will be reviewed. Second, this paper will define evaluation areas, evaluation elements, and evaluation items for measuring the quality of big data analysis platform. Third, the validity of the assessment criteria will be verified by statistical experiments through content validity, reliability validity, and construct validity, by using SPSS 20.0 and Amos 20.0 software. The construct validity will also be conducted by performing the confirmatory factor analysis and path analysis. Lastly, it is significant that our research result demonstrates the first evaluation criteria in measuring the quality of big data analysis platform. It is also expected that our assessment criteria could be used as the basis information for evaluation criteria in the platforms that will be developed in the future.

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과제정보

연구 과제 주관 기관 : 한국과학기술정보연구원

참고문헌

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