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Iceberg-Ship Classification in SAR Images Using Convolutional Neural Network with Transfer Learning
최정환 ( Jeongwhan Choi ) 한국인터넷정보학회 2018 인터넷정보학회논문지 Vol.19 No.4
Monitoring through Synthesis Aperture Radar (SAR) is responsible for marine safety from floating icebergs. However, there are limits to distinguishing between icebergs and ships in SAR images. Convolutional Neural Network (CNN) is used to distinguish the iceberg from the ship. The goal of this paper is to increase the accuracy of identifying icebergs from SAR images. The metrics for performance evaluation uses the log loss. The two-layer CNN model proposed in research of C.Bentes et al.[1] is used as a benchmark model and compared with the four-layer CNN model using data augmentation. Finally, the performance of the final CNN model using the VGG-16 pre-trained model is compared with the previous model. This paper shows how to improve the benchmark model and propose the final CNN model.
향상된 교차 버전 결함 예측을 위한 베이지안 최적화 프레임워크
최정환 ( Jeongwhan Choi ),류덕산 ( Duksan Ryu ) 한국정보처리학회 2021 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 Vol.10 No.9
최근 소프트웨어 결함 예측 연구는 교차 프로젝트 간의 결함 예측뿐만 아니라 교차 버전 프로젝트 간의 결함 예측 또한 이루어지고 있다. 종래의 교차 버전 결함 예측 연구들은 WP(Within-Project)로 가정한다. 하지만, CV(Cross-Version) 환경에서는 프로젝트 버전 간의 분포 차이의 중요성을 고려한 연구들이 없다. 본 연구에서는 다른 버전 간의 분포 차이까지 고려하는 자동화된 베이지안 최적화 프레임워크를 제안한다. 이를 통해 분포차이에 따라 전이 학습(Transfer Learning) 수행 여부를 자동으로 선택하여 준다. 해당 프레임워크는 버전 간의 분포 차이, 전이 학습과 분류기(Classifier)의 하이퍼파라미터를 최적화하는 기법이다. 실험을 통해 전이 학습 수행 여부를 분포차 기준으로 자동으로 선택하는 방법이 효과적이라는 것을 알 수 있다. 그리고 최적화를 이용하는 것이 성능 향상에 효과가 있으며 이러한 결과 소프트웨어 인스펙션 노력을 감소할 수 있다는 것을 확인할 수 있다. 이를 통해 교차 버전 프로젝트 환경에서 신규 버전 프로젝트에 대하여 효과적인 품질 보증 활동 수행을 지원할 것으로 기대된다. In recent software defect prediction research, defect prediction between cross projects and cross-version projects are actively studied. Cross-version defect prediction studies assume WP(Within-Project) so far. However, in the CV(Cross-Version) environment, the previous work does not consider the distribution difference between project versions is important. In this study, we propose an automated Bayesian optimization framework that considers distribution differences between different versions. Through this, it automatically selects whether to perform transfer learning according to the difference in distribution. This framework is a technique that optimizes the distribution difference between versions, transfer learning, and hyper-parameters of the classifier. We confirmed that the method of automatically selecting whether to perform transfer learning based on the distribution difference is effective through experiments. Moreover, we can see that using our optimization framework is effective in improving performance and, as a result, can reduce software inspection effort. This is expected to support practical quality assurance activities for new version projects in a cross-version project environment.
텍스트 마이닝과 차원 축소 기법을 적용한 향상된 컨피규레이션 버그 리포트 예측
최정환(Jeongwhan Choi),최지원(Jiwon Choi),류덕산(Duksan Ryu),김순태(Suntae Kim) Korean Institute of Information Scientists and Eng 2021 정보과학회논문지 Vol.48 No.1
Configuration bugs are one of the main causes of software failure. Software organizations collect and manage bug reports using an issue tracking system. The bug assignor can spend excessive amounts of time identifying whether a bug is a configuration bug or not. Configuration bug prediction can help the bug assignor reduce classification efforts and aid decision making. In this paper, we propose an improved classification model using text mining and dimensionality reduction. This paper extracts 4,457 bug reports from six open-source software projects, trains a model to classify configuration bug reports, and evaluates prediction performance. The best performance method is obtained using the k-Nearest Neighbors model with the SMOTEENN sampling technique after extracting the feature with Bag of Words and then reducing the dimension of the feature using Linear Discriminant Analysis. The results show that ROC-AUC is 0.9812 and MCC is 0.942. This indicates better performance than Xia et al.s method and solves the class imbalance problem of our previous study. By predicting these enhanced configuration bug reports, our proposed approach can provide the bug assignors with information they need to make informed decisions.
인터넷 기사의 헤드라인과 본문 사이의 연관성 분석 소프트웨어 모듈: CHIMERA
송성한(Seounghan Song),최정환(Jeongwhan Choi),강민구(Mingu Kang),유철중(Cheoljung Yoo) 한국정보기술학회 2019 Proceedings of KIIT Conference Vol.2019 No.6
인터넷 매체를 통한 뉴스의 소비가 급격하게 증가하는 시대에서 언론들은 저널리즘의 역할을 적절히 실천하고 있지 않기 때문에 헤드라인을 통해 뉴스 소비자가 예상한 기사의 맥락과는 다르게 본문이 전개되는 인터넷 기사들로 인한 문제점들이 만연하다. 이 문제를 해결하기 위해서 인터넷 기사가 탈 맥락의 특징을 가진 기사인지 아닌지를 구분할 수 있는 판단 기준을 제공하기 위한 연구가 이루어져 왔으나 정확한 예측 결과를 제공하지 못했다. 이후 인공신경망을 이용한 추후 연구가 진행되었고 기존의 방법들보다 더 좋은 성능을 보였다. 이 논문에서는 인공신경망을 이용한 선행된 연구들을 소개하고 CHIMERA 소프트웨어 모듈에 사용된 인공신경망의 예측 정확도를 측정하였다. 그 결과 측정된 인공신경망의 일부 성능은 서비스로 제공되기에 적합함을 보였다. In the era of rapid growth in the consumption of news through Internet media, the problems caused by Internet news whose text is not in line with the context of news consumer"s predictions through headlines are pervasive because the media is not properly practicing the role of journalism. In order to solve this problem, efforts were made at home and abroad to provide criteria for determining whether an Internet news is an news with deviating contextual features, but failed to provide accurate analysis results. Later studies using artificial neural networks were conducted and performed better than conventional methods. In this paper, we introduced the preceding studies using artificial neural networks and measured the predicted accuracy of artificial neural networks used in CHIMERA software modules. As a result, some of the measured performance of the artificial neural network was shown to be inadequate for service.