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A Comparative Study on Similarity Measure Techniques for Cross-Project Defect Prediction
류덕산,백종문,Ryu, Duksan,Baik, Jongmoon Korea Information Processing Society 2018 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 Vol.7 No.6
소프트웨어 결함 예측은 결함이 자주 발생하는 모듈에 집중함으로써 소프트웨어 품질 보증 활동에 귀중한 프로젝트 리소스를 효과적으로 할당하는 데 도움이 될 수 있다. 회사 내에서 수집 된 충분한 기록 데이터를 사용하여 정확한 결함 발생 가능성이 높은 모듈 예측에 대해 WPDP (프로젝트 내 결함 예측)를 사용할 수 있다. 회사가 과거 데이터를 유지하지 못한 경우 CPDP (Cross-Project Defect Prediction) 메커니즘을 기반으로 오류를 예측하는 분류기를 만드는 것이 도움이 될 수 있다. CPDP는 다른 조직에서 수집 한 다른 프로젝트 데이터를 사용하여 분류기를 작성하기 때문에 정확한 분류기를 만드는데 가장 큰 장애물은 소스와 대상 프로젝트 간의 서로 다른 분포이다. 이 문제의 해결을 위해 효과적인 유사도 측정 기술을 식별하는 것이 중요하므로, 본 논문에서는 다양한 유사도 측정 기술을 CPDP 모델에 적용하여 성능을 비교한다. 유사도 가중치의 유효성을 평가하고, 통계적 유의성 검정 및 효과 크기 검정을 통해 결과를 검증한다. 실험 결과, k-Nearest Neighbor (k-NN), LOcal Correlation Integral (LOCI) 및 Range 방법이 유사도 측정 기술 중 상위 3 개에 속했고, 이들을 사용하는 CPDP 예측 성능이 WPDP의 성능과 유사하였다. Software defect prediction is helpful for allocating valuable project resources effectively for software quality assurance activities thanks to focusing on the identified fault-prone modules. If historical data collected within a company is sufficient, a Within-Project Defect Prediction (WPDP) can be utilized for accurate fault-prone module prediction. In case a company does not maintain historical data, it may be helpful to build a classifier towards predicting comprehensible fault prediction based on Cross-Project Defect Prediction (CPDP). Since CPDP employs different project data collected from other organization to build a classifier, the main obstacle to build an accurate classifier is that distributions between source and target projects are not similar. To address the problem, because it is crucial to identify effective similarity measure techniques to obtain high performance for CPDP, In this paper, we aim to identify them. We compare various similarity measure techniques. The effectiveness of similarity weights calculated by those similarity measure techniques are evaluated. The results are verified using the statistical significance test and the effect size test. The results show k-Nearest Neighbor (k-NN), LOcal Correlation Integral (LOCI), and Range methods are the top three performers. The experimental results show that predictive performances using the three methods are comparable to those of WPDP.
토픽 모델링과 이해관계자 요구 산출물을 이용한 요구사항 자동 우선순위화
장종인(Jong-In Jang),백종문(Jongmoon Baik) 한국정보과학회 2016 정보과학회논문지 Vol.43 No.2
소프트웨어 개발에 투자되는 자원은 한정되어 있으므로 요구사항들을 우선순위화하여 중요한 요구사항부터 충족시켜야 한다. 기존 요구사항 우선순위화 기법들은 인간의 수동화된 판단에 의존하므로 요구사항의 수가 많은 경우에는 적용하기가 힘든 확장성 문제와 이해관계자 개개인의 편향된 가치판단에 노출되는 편향성 문제를 가지고 있다. 이 문제들을 해결하고자 본 논문은 요구사항 도출 단계에서 얻어지는 이해관계자 요구 산출물과 텍스트의 의미적 주제를 추리하는 토픽 모델링 기법을 이용한 자동 요구사항 우선순위화 기법, ToMSN(Topic Modeling Stakeholder Needs for requirements prioritization)을 제안한다. 이 기법을 사용자 30,000명 규모의 실제 소프트웨어 요구사항 데이터로 평가한 결과, 인간의 개입이 필요 없는 자동화 과정으로 확장성과 편향성 문제를 해결함과 더불어 우선순위화 정확도 또한 기존 수동화 기법들과 유사함을 확인할 수 있었다. Due to the limitations of budget, resources, and time invested in a project, software requirements should be prioritized and be implemented in order of importance. Existing approaches to prioritizing requirements mostly depend on human decisions. The manual prioritization process is based on intensive interactions with the stakeholders, thus raising the issues of scalability and biased prioritization. To solve these problems, we propose a fully automated requirements prioritization approach, ToMSN (Topic Modeling Stakeholder Needs for requirements prioritization), by topic modeling the stakeholder needs-artifacts earned in the requirements elicitation phase. The requirements dataset of a 30,000-user system was utilized for the performance evaluation. ToMSN showed competitive prioritizing accuracy with existing approaches without human aids, therefore solving scalability and biased prioritization issues.
자바와 XML 상호 분석을 통한 안드로이드 특화 문제점의 정적 분석 방법
정지용(Jiyong Jung),백종문(Jongmoon Baik) 한국정보과학회 2016 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.22 No.8
최근 안드로이드 플랫폼용 스마트 폰이 증가함에 따라 관련 어플리케이션 수도 크게 증가하고 있다. 안드로이드용 어플리케이션은 화면 구성 등을 위해 자바와 XML을 동시에 사용하는데, 이 둘 사이에서 다양한 문제가 많이 발생하고 있지만, 이를 고려한 정적 분석 연구와 도구는 부족하다. 본 논문에서는 자바와 XML 사이에서 발생 할 수 있는 문제점들과 품질 지표들을 살펴보고 이를 정적 분석 기법으로 분석 할 수 있는 방안을 제안하고자 한다. 제안한 방법으로 구글 플레이 스토어의 150개 어플리케이션을 대상으로 실험한 결과 172건의 문제점들과 35건의 성능 저하 이슈들을 발견하였다. 본 연구를 통해 안드로이드용 어플리케이션에 대한 정적 분석 연구와 소프트웨어 품질 향상에 기여하고자 한다. In recent years, as smartphones with Android platforms expand, the number of Android applications increases. Android applications implement Java and XML to compose the user interface, among other things. Between Java and XML, various problems may occur. Nonetheless, static analysis research and tools are not sufficient. In this paper we will list the problems which may occur between Java and XML. Subsequently, we will propose a detection method for them. Using the proposed technique, we found 172 Android-specific problems and 35 performance drop issues in 150 Android applications in the Google Play Store. We would like to contribute to research into static analysis and software quality improvement.
식스 시그마 도구를 활용한 DMAIC 기반 소프트웨어 프로젝트 관리 및 프로세스 개선
김세준(Sejun Kim),백종문(Jongmoon Baik) 한국정보과학회 2009 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.36 No.2A
식스 시그마 방법론은 소프트웨어 제품 및 개발 프로세스 상의 문제점을 식별하고 개발 프로세스의 정량적 개선을 통해 조직의 비즈니스 목적을 달성하는 것을 목적으로 한다. 이러한 식스 시그마 프로젝트의 지원을 위한 많은 상용화 혹은 오픈소스 형태의 식스 시그마 프로젝트 지원 도구가 존재하기는 하지만 대부분 개발 시 다른 목적으로 활용되는 개발 및 프로세스 개선 관련 도구와의 맵핑이 어려우며 데이터 공유 및 컴포넌트간 상호작용이 힘들다는 단점을 가지고 있다. 따라서 본 연구에서는 기존 연구에서 제시하는 프로세스 개선을 위한 식스 시그마 프레임워크를 기반으로 개발 및 프로세스 개선 관련 도구와의 상호운영성을 가지고 컴포넌트 간 데이터 공유를 지원할 수 있는 웹 기반 식스 시그마 프로젝트 관리 지원 도구를 개발하였다. 이 도구를 통하여 현재 조직 내에서 활용하고 있는 개발 프로세스 및 프로세스 개선 도구와 병렬적으로 활용함으로써 조직의 프로세스 및 제품에 대한 문제점을 파악하고 이를 개선함으로써 조직의 비즈니스 목적 달성에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.
김국현 ( Gookhyun Kim ),백종문 ( Jongmoon Baik ) 한국정보처리학회 2010 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.17 No.2
소프트웨어가 점점 복잡해지면서 신뢰할 수 있는 소프트웨어의 개발에 대한 필요성이 제기되고 있다. 이에 따라 소프트웨어 개발 업체는 소프트웨어 신뢰성 보장을 위한 많은 활동들을 수행하고 있다. 이 과정에서 소프트웨어 신뢰성 평가는 핵심이 되는 작업 중 하나이며, 다양한 소프트웨어 신뢰성 평가 도구가 개발되어 정확하고 효율적인 신뢰성 평가를 돕고 있다. 소프트웨어 신뢰성 평가 도구는 적용할 수 있는 소프트웨어 개발 단계와 적용 방법에 차이가 있기 때문에 도구들은 적시적소에 적용되어야 한다. 본 논문에서는 CASRE, SMERFS, SREPT, GERT, SRTPRO 와 같은 소프트웨어 신뢰성 평가 도구의 분석을 통해 각 도구들의 특징, 목적, 적용단계 등을 고려하여 사용자가 다양한 도구 중 어떤 도구를 선택해야 하는지 판단하는데 도움을 주고자 한다.