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JEONGWHAN CHOI 충청수학회 1992 충청수학회지 Vol.5 No.1
The objective of this paper is to study two dimensional waves on the interface between two immiscible, invicid and incompressible fluid bounded by two rigid varing boundaries when gravity and surface tension appear. By using unfied asymptotic method, a K-dV equation with higher order terms from which many model equations for the fluid domain can be obtained, is derived.
Choi, Jeongwhan 충청수학회 1992 충청수학회지 Vol.5 No.1
The objective of this paper is to study two dimensional waves on the interface between two immiscible, invicid and incompressible fluid bounded by two rigid varing boundaries when gravity and surface tension appear. By using unfied asymptotic method, a K-dV equation with higher order terms from which many model equations for the fluid domain can be obtained, is derived.
텍스트 마이닝과 차원 축소 기법을 적용한 향상된 컨피규레이션 버그 리포트 예측
최정환(Jeongwhan Choi),최지원(Jiwon Choi),류덕산(Duksan Ryu),김순태(Suntae Kim) 한국정보과학회 2021 정보과학회논문지 Vol.48 No.1
소프트웨어 실패의 주요 원인들 중 하나로 컨피규레이션 버그가 있다. 소프트웨어 조직들은 이슈 트래킹 시스템을 통해 버그 리포트들을 수집하고 관리하는데, 버그 할당자는 해당 버그가 컨피규레이션 버그인지 식별하는데 시간을 소비할 수 있다. 컨피규레이션 버그를 예측하는 방법을 통해 버그 할당자의 의사 결정에 도움을 줘 노력을 줄일 수 있다. 본 논문에서는 텍스트 마이닝 기법과 차원 축소 기법을 이용하여 향상된 분류 모델을 제안한다. 본 논문은 6개의 오픈 소스 소프트웨어 프로젝트로부터 4,457개의 버그 리포트를 추출하고 컨피규레이션 버그 리포트를 분류하는 모델을 학습하고 예측 성능을 평가한다. 가장 좋은 성능을 보이는 방법은 Bag of Words로 피쳐를 추출하고 선형판별분석(LDA: Linear Discriminant Analysis)를 이용하여 피쳐의 차원을 축소 후 SMOTEENN 샘플링 기법을 이용하여 k-Nearest Neighbors 모델을 사용한다. 이에 대한 AUC 값은 0.9812이고 MCC가 0.942이다. 이는 Xia et al.의 방법보다 더 좋은 성능을 보이며, 이전 연구에서의 클래스 불균형 문제를 해결한다. 이러한 향상된 컨피규레이션 버그 리포트 예측을 통해, 이를 버그 할당자의 의사 결정에 필요한 정보를 줄 수 있거나 시간을 단축시킬 수 있다. 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.
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.
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.
TIME EVOLUTIONS OF THE STATIONARY SOLUTIONS OF KORTEWEG-DE VRIES EQUATION WITH A POSITIVE FORCING
Sungim Whang,Jeongwhan Choi 한국산업응용수학회 2007 한국산업응용수학회 학술대회 논문집 Vol.2 No.1
We study the Korteweg-de Vries (KdV) equation with a positive forcing for a flow of an inviscid and incompressible fluid. The fluid is of a constant density. Steady solutions of FKDV equation are found and numerical stabilities are studied. Moreover, we present the traveling wave solutions and time evolutions of these.
Shi-Hoon Choi,Dae-Wan Kim,Hoe-SeokYang,Seong-Ho Han,JeongWhan Yoon 한국소성가공학회 2010 기타자료 Vol.2010 No.6
Planar anisotropy and cup-drawing behavior were investigated for high-strength steel sheets containing different volume fractions of martensite. Macrotexture analysis using XRD was conducted to capture the effect of crystallographic orientation on the planar anisotropy of high-strength steel sheets. A phenomenological yield function, Yld96, which accounts for the anisotropy of yield stress and r-values, was implemented into ABAQUS using the user subroutine UMAT. Cup drawing of high-strength steel sheets was simulated using the FEM code. The profiles of earing and thickness strain were compared with the experimentally measured results.