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정적 코드 내부 정보의 테이블 정규화를 통한 품질 메트릭 지표들의 가시화를 위한 추출 메커니즘
박찬솔,문소영,김영철,Chansol Park,So Young Moon,R. Young Chul Kim 한국정보처리학회 2023 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 Vol.12 No.5
현대 소프트웨어의 규모는 커지고 있다. 이에 따라 고품질 코드를 위한 정적 분석의 중요성이 커지고 있다. 코드에 대한 정적 분석을 통해 결함과 복잡도를 식별하는 것이 필요하다. 이를 가시화하여 개발자 및 이해 관계자가 알기 쉽게 가이드도 필요하다. 기존 코드 가시화 연구들은 정적 분석의 코드 내부 정보들을 데이터베이스 테이블에 저장하여 및 품질 지표(CK Metrics, Coupling, Number of function calls, Bed smell)에 대한 계산을 질의어화 하고 추출된 정보를 가시화하는 과정을 구현하는 것에만 초점을 두었다. 이러한 연구들은 방대한 코드로부터 추출한 정보를 이용하여 코드를 분석할 때 많은 시간과 자원이 소모된다는 한계점이 있다. 또한 각 코드 내 정보 테이블들이 정규화되지 않았기 때문에 코드 내부의 정보(클래스, 함수, 속성 등)들에 대한 테이블 조인 연산 시 메모리 공간과 시간 소비가 발생할 수 있다. 이러한 문제들을 해결하기 위해, 데이터베이스 테이블의 정규화된 설계와 이를 통한 코드 내부의 품질 메트릭 지표에 대한 추출 및 가시화 메커니즘 제안한다. 이러한 메커니즘을 통해 코드 가시화 공정이 최적화되고, 개발자가 리팩토링해야 할 모듈을 가이드 할 수 있을 것으로 기대한다. 앞으로는 부분 학습도 시도할 예정이다. The current software becomes the huge size of source codes. Therefore it is increasing the importance and necessity of static analysis for high-quality product. With static analysis of the code, it needs to identify the defect and complexity of the code. Through visualizing these problems, we make it guild for developers and stakeholders to understand these problems in the source codes. Our previous visualization research focused only on the process of storing information of the results of static analysis into the Database tables, querying the calculations for quality indicators (CK Metrics, Coupling, Number of function calls, Bad-smell), and then finally visualizing the extracted information. This approach has some limitations in that it takes a lot of time and space to analyze a code using information extracted from it through static analysis. That is since the tables are not normalized, it may occur to spend space and time when the tables(classes, functions, attributes, Etc.) are joined to extract information inside the code. To solve these problems, we propose a regularized design of the database tables, an extraction mechanism for quality metric indicators inside the code, and then a visualization with the extracted quality indicators on the code. Through this mechanism, we expect that the code visualization process will be optimized and that developers will be able to guide the modules that need refactoring. In the future, we will conduct learning of some parts of this process.
지적장애 및 자폐성 장애 아동 대상 과제 수행에 미치는 분산 강화와 누적 강화의 효과 비교
박찬솔(Park, Chansol),정경미(Chung, Kyong-mee) 한국행동분석학회 2021 행동분석․지원연구 Vol.8 No.2
지적 및 발달장애 집단을 대상으로 강화 분배의 효과를 비교한 연구들은 분산 강화에 비해 누적 강화가 효과적임을 보여주지만 사용한 과제의 난이도, 강화물의 종류, 참가자의 특성이 한정적이다. 본 연구는 만 7세 이상 11세 미만의 지적장애와 자폐성 장애 아동을 대상으로 음식 강화물을 이용한 분산 및 누적 강화가 난이도가 높은 과제의 수행에 미치는 효과를 비교하고, 이러한 효과가 진단 특성에 따라 상이한지 조사하였다. 참가자는 총 33명(지적장애 19명과 자폐성 장애 아동 14명)으로, 각 강화 조건 모두에서 시각 작업기억 과제를 수행하였고 종속변인은 정답률, 분당 정답 수, 분당 응답 수였다. 연구 결과, 누적 강화 조건에서 정답률과 분당 정답 수가 유의하게 높은 것으로 나타났다. 또한 자폐성 장애 집단은 분산 강화에 비해 누적 강화 조건에서 유의하게 높은 정답률을 보였으나, 지적장애 집단은 조건 간 차이를 보이지 않았다. 이러한 결과는 지적장애와 자폐성 장애 아동은 누적 강화 조건에서 높은 수행을 보이며, 자폐성 장애의 특성이 누적 강화의 효과와 특히 관련이 있을 가능성에 대해 시사한다. Previous studies comparing the effectiveness of the distributed and accumulated reinforcement on the intellectual and developmental disability concluded that accumulated reinforcement is more effective. However, the task difficulty, types of reinforcer, and participants’ characteristics of previous studies were limited. The present study compared the effectiveness of distributed and accumulated reinforcement on the difficult task using food reinforcer and examined whether theses effects depend on participants’ diagnostic characteristics. A total of 33 participants(19 intellectual disability and 14 autism spectrum disorder(ASD)) conducted the visuospatial working memory task under both reinforcement conditions. The dependent variables were accuracy rate, correct response per minute, response per minute. The results showed that the accuracy rate and correct response per minute were significantly higher in the accumulated reinforcement. In addition, the ASD group showed a significantly higher accuracy rate in accumulated reinforcement than distributed reinforcement, but the intellectual disability group showed no differences between conditions. These results suggest that children with intellectual disability and ASD show a better performance under the accumulated reinforcement, and the characteristics of ASD are relevant to the effects of accumulated reinforcement.
코드 내부 정보의 정규화 기반 효율적인 코드 정적 분석 및 가시화
박찬솔 ( Chansol Park ),전병국 ( Byungkook Jeon ),김영철 ( R. Young Chul Kim ) 한국정보처리학회 2022 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.29 No.2
고품질 코드를 위한 정적 분석은 아직도 매우 필요한 영역이며, 또한 코드의 가시화는 개발자들에게 코드의 복잡한 모듈에 대한 가이드에 필요하다. 기존의 코드 가시화는 정적 분석의 코드 내부 정보들을 DB 테이블화 및 품질 지표(CK Metrics, Coupling, # function Calls, Bed smell) 질의어화, 그리고 추출된 정보를 가시화하는 것에만 초점을 두었다. 문제는 코드 내부 정보(Class, method, parameters, etc) 테이블들에 대한 join 연산 시 엄청난 시간과 리소스가 소모된다. 이 문제를 해결하기 위해, 우리는 테이블 설계의 정규화를 제안한다. 또한 필요한 품질 지표의 질의를 통해 코드 내부 정보 추출하여 데이터 및 제어 복잡 모듈을 식별하여 refactoring 를 가이드 한다. 앞으로는 이 부분의 AI learning 을 통해 bad/good program 을 식별을 기대한다.
이현정(Hyun Jeong Lee),홍세영(Se Young Hong),박찬솔(Chansol Park),김영철(R. Young Chul Kim) ICT플랫폼학회 2023 ICT플랫폼학회 하계학술발표대회논문집 Vol.10 No.2
현재 ChatGPT를 비롯한 인공지능 대화 시스템이 급격히 발전되고 있다. 이에 따라 교육, 창작, 검색 등의 다양한 분야에서 인공지능 대화 시스템의 사용이 활발하다. 하지만 대규모 언어 모델(Large Language Model, LLM)은 완벽하지 않다. 특히 LLM의 출력이 정확한지 검증되지 않은 것은 큰 문제이다. 실제로 인공지능 할루시네이션과 같이 실제 패턴이나 객체에 부합하지 않는 무의미하거나 부정확한 결과를 반환하는 경우가 빈번하다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 체계적인 프롬프트 작성 방법을 제안한다. 정확한 질의 프롬프트를 통해 인공지능이 정확한 답변을 할 수 있도록 유도한다. 이를 통해 일반적인 사용자도 쉽게 인공지능 할루시네이션을 회피할 수 있을 것으로 기대한다.