자가-적응 소프트웨어에서 사전 문제인지를 위한 하이브리드 모델 기반 적응 시점 판단 기법

초록

자가-적응 소프트웨어는 스스로 문제를 인지하여 인지한 문제에 대하여 소프트웨어 사이클이 멈추지 않고 해당 요구사항에 맞게 적응하는 소프트웨어이다. 본 논문에서는 임계점이 존재하는 시스템에서 발생하는 불필요한 적응 수행을 감소시키기 위하여 선행적 방식으로 임계점 이후의 상황을 예측함으로써 문제가 되는 이벤트를 사전에 처리하고자 한다. 실측치는 대부분 선형과 비선형이 모두 나타나기 때문에 하이브리드 모델을 사용하여 임계점 이후를 예측하며, 예측 기법의 사용 여부는 예측의 정확도를 기반으로 하는 적응 시점 판단 지표를 기준으로 한다. 본 논문의 기여점으로는 하이브리드 모델을 MAPE-K에 적용하여 임계점 이후 상황을 예측함으로써 실제 변화에 대한 불확실성을 감소시켰다는 점과 적응 시점 판단 지표를 기반으로 적응 시점을 판단함으로써 불필요한 적응 수행을 줄였다는 데에 있다.

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