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정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 update

KIPS Transactions on Software and Data Engineering

  • : 한국정보처리학회
  • : 공학분야  >  전자공학
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  • : 월간
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수록정보
수록범위 : 1권1호(2012)~8권9호(2019) |수록논문 수 : 530
정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학
8권9호(2019년 09월) 수록논문
최근 권호 논문
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1RTT(Round-Trip Translator) 기반의 UML과 소스코드 변환에 대한 연구

저자 : 김지용 ( Kim Ji Yong ) , 조한주 ( Cho Han Joo ) , 김영종 ( Kim Young Jong )

발행기관 : 한국정보처리학회 간행물 : 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 8권 9호 발행 연도 : 2019 페이지 : pp. 349-354 (6 pages)

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최근 프로그래밍 교육이 중요해짐에 따라, 객체지향 프로그래밍에 있어 작성한 소스코드가 어떻게 객체지향 개념을 반영하고 있는지를 분석하는 것은 중요하다. 본 논문에서는 UML과 소스코드의 실시간 동기화를 제공하는 웹 기반 환경에서 객체지향 개념을 분석 및 학습하기 위해 Unified Modeling Language(UML) 클래스 다이어그램과 자바 소스코드를 상호 변환하는 Round-Trip Translator(RTT)를 제안한다. RTT는 기존 Round-Trip Engineering(RTE)기반 도구를 개선시켜 구현 하였으며 작성된 UML 혹은 소스코드가 어떻게 객체지향 개념을 반영하는 지에 대한 이해도를 높이기 위한 도구이다. 본 논문은 기존 RTE 기반 도구와 RTT의 효율성과 사용자의 편의성을 비교한 결과 UML과 소스코드 상호 변환을 통해 객체지향에 대한 이해도가 향상되었음을 보여준다. 우리는 또한 학생들이 기존 도구보다 더 효율적이고 편리한 사용자 인터페이스를 제공하는 RTT 사용에 만족한다는 사실을 알아냈다.


As programming education becomes more important in recent years, it is necessary to learn how the source code written by students reflects Object-Oriented(OO) concepts. We present a tool called the Round-Trip Translator(RTT) that transforms the Unified Modeling Language(UML) class diagram and Java source code to provide a web-based environment that provides real-time synchronization of UML and source code. RTT was created by improving existing RTE and is a tool for students who are learning OO concepts to understand how their UML or source code reflects the concepts that user intended. This study compares the efficiency and user- friendliness of RTT with the existing Round-Trip Engineering-based tools. The results show that students have improved understanding of OO concepts through UML and source code translation by using the RTT. We also found out that students were satisfied with the use of the RTT, which provides more efficient and convenient user interface than the existing tools.

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2타일(Theil) 지수를 이용한 국가연구개발사업의 연구비 집중도 분석

저자 : 양현채 ( Hyeonchae Yang ) , 성경모 ( Kyungmo Sung ) , 김영린 ( Yeonglin Kim )

발행기관 : 한국정보처리학회 간행물 : 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 8권 9호 발행 연도 : 2019 페이지 : pp. 355-362 (8 pages)

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연구개발 자원이 절대적으로 부족했던 과거 우리나라 국가연구개발사업에는 이른바 선택과 집중이라는 전략이 설득력을 얻어 왔으며, 이 전략은 지금도 여전히 유효한 논리이다. 그러나 정부출연연구소(출연연), 대학 등 다양한 연구수행주체가 등장하고, 이들의 연구역량이 성숙한 현재의 상황에서 연구수행주체의 구분 없이 이 전략을 획일적으로 적용할 수만은 없다. 이에 본 연구에서는 국가연구개발사업을 수행하는 주체들 에게 배분된 연구비 집중도를 분석함으로써 선택과 집중이 어떻게 작용해왔는지 확인하고자 한다. 2002년부터 2016년까지 국가연구개발과제를 수행한 연구주체에게 배분된 연구비 규모를 기준으로 집중도를 측정했고, 타일 지수를 이용하여 전체 국가연구개발사업을 개별 연구수행주체가 보유한 집중도로 분해하였다. 그 결과 전체 국가연구개발 시스템을 구성하는 하위 요소인 대학, 출연연 등이 보유한 집중도 및 이들의 기여를 분석할 수 있었다. 집중도 결과에 따르면 출연연의 연구비 집중도가 가장 높았으며, 대학이 그 뒤를 이었다. 그러나 10년 전에 비하면 두 주체 모두 집중도는 다소 완화된 것으로 드러났다. 반면, 중소기업의 경우 집중도가 높은 편은 아니나 일정한 수준을 꾸준히 유지해 오고 있었다. 즉, 대학과 출연연은 기관 간 연구비 배분에 편차가 줄어드는 경향이었는가 하면, 중소기업은 고르게 배분하는 방식이 주요했던 것이다.


In the past, when research and development(R&D) resources were absolutely scarce, the so-called 'choice and concentration' strategy of national R&D projects has been persuasive. Under the current situation where various actors such as GRIs(Government-funded Research Institutes) and universities supported by more abundant R&D resources conduct national R&D projects, this strategy cannot be applied without distinction. In order to see how the strategy has worked, this paper analyzes the concentration of research funds allocated to actors performing national R&D projects. Concentration is measured based on the amount of research funds supported by government from 2002 to 2016 using the Theil index to break down the concentration of individual actors in the overall national R&D project. The results from the Theil index were compared with concentrations using the Gini coefficient, a widely known indicator. As a result, the Theil index could be used to analyze the concentration and sub-components' contribution such as universities and GRIs that make up the entire national R&D system. The results also showed GRIs had the highest concentration, followed by universities, but their concentration has been somewhat reduced compared to 10 years ago. On the other hand, small-sized companies have maintained a certain level, although they are not highly concentrated. In other words, universities and GRIs tend to reduce the gap in the allocation of research funds among institutions, while small-sized companies tend to distribute them evenly.

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3상품 분류 체계를 고려한 구매이력 유사도 측정 기법

저자 : 양유정 ( Yu-jeong Yang ) , 이기용 ( Ki Yong Lee )

발행기관 : 한국정보처리학회 간행물 : 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 8권 9호 발행 연도 : 2019 페이지 : pp. 363-372 (10 pages)

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시퀀스란 두 항목 간의 순서가 존재하는 데이터를 말하며, 고객 한 명이 구매한 상품들이 나열된 구매이력 데이터는 대표적인 시퀀스 데이터 중 하나이다. 일반적으로 모든 상품은 대분류/ 중분류/ 소분류와 같은 상품 분류 체계를 가지며, 서로 다른 상품이더라도 비슷하다면 그 특성에 따라 동일한 범주로 분류된다. 따라서 본 논문에서는 두 구매이력 시퀀스 비교 시 상품의 구매 순서를 고려할 뿐만 아니라, 비교하고자 하는 두 상품이 다르더라도 서로 동일한 상품 군에 속한다면 더 높은 유사도를 부여하여 계산한다. 특히 구매이력 시퀀스 유사도 계산 성능에 직접적인 영향을 미치는 시퀀스 유사도 측정 방법을 선택하기 위해 본 연구에서는 대표적인 시퀀스 간 유사도 측정 방법인 레벤슈타인 거리, 동적 타임 워핑 거리, 니들만-브니쉬 유사도의 성능을 비교하였으며, 항목간의 계층구조도 반영하여 계산하도록 확장하였다. 기존의 유사도 측정 방법의 경우 시퀀스 내 상품 비교 시 상품의 일치 유무에 따라 단순히 0 또는 1의 값을 부여하여 계산한다. 하지만 제안 방법의 경우 서로 다른 상품이더라도 두 상품 간의 연관정도를 다르게 부여하기 위하여 상품 분류 트리를 사용하여 0에서 1 사이의 값을 가지도록 세분화하였다. 실험을 통해 세 알고리즘에 제안 방법을 적용한 경우 기존 방법에 비하여 구매이력 시퀀스 간의 유사도를 더 정확히 측정함을 확인하였다. 또한 정확성 측정 비교 실험을 통해 동적 타임 워핑 유사도가 다른 두 유사도 측정 방법에 비하여 시퀀스 내 상품의 연관 정도를 고려할 뿐만 아니라 두 시퀀스의 길이가 다른 경우에도 좋은 성능을 보였기 때문에 구매이력 데이터에서 시퀀스 간의 유사도 비교 시 가장 적합한 측정 방법임을 확인하였다.


A sequence refers to data in which the order exists on the two items, and purchase transaction data in which the products purchased by one customer are listed is one of the representative sequence data. In general, all goods have a product taxonomy, such as category/ sub-category/ sub-sub category, and if they are similar to each other, they are classified into the same category according to their characteristics. Therefore, in this paper, we not only consider the purchase order of products to compare two purchase transaction sequences, but also calculate their similarity by giving a higher score if they are in the same category in spite of their difference. Especially, in order to choose the best similarity measure that directly affects the calculation performance of the purchase transaction sequences, we have compared the performance of three representative similarity measures, the Levenshtein distance, dynamic time warping distance, and the Needleman-Wunsch similarity. We have extended the existing methods to take into account the product taxonomy. For conventional similarity measures, the comparison of goods in two sequences is calculated by simply assigning a value of 0 or 1 according to whether or not the product is matched. However, the proposed method is subdivided to have a value between 0 and 1 using the product taxonomy tree to give a different degree of relevance between the two products, even if they are different products. Through experiments, we have confirmed that the proposed method was measured the similarity more accurately than the previous method. Furthermore, we have confirmed that dynamic time warping distance was the most suitable measure because it considered the degree of association of the product in the sequence and showed good performance for two sequences with different lengths.

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4심층신경망을 이용한 소스 코드 원작자 식별

저자 : 임지수 ( Jisu Rhim ) , Tamer Abuhmed

발행기관 : 한국정보처리학회 간행물 : 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 8권 9호 발행 연도 : 2019 페이지 : pp. 373-378 (6 pages)

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현재 프로그래밍 소스들이 온라인에서 공개되어 있기 때문에 무분별한 표절이나 저작권에 대한 문제가 일어나고 있다. 그 중 반복된 저자가 작성한 소스코드는 프로그래밍 특성상 고유의 지문이 있을 수 있다. 본 논문은 구글 코드 잼 프로그램 소스를 심층신경망을 이용한 학습을 통해 각각의 저자를 분별하는 것이다. 이 때 원작자의 소스를 예측 기반 벡터나, 주파수 기반 접근법인 TF-IDF등의 전처리기를 사용하여 입력 값들을 벡터화해주고, 심층신경망을 이용한 학습을 통해 각 프로그램 소스 원작자를 식별하고자 한다. 전처리기를 이용하여 언어에 독립적인 학습시스템을 구성하고, 기존의 다른 학습 방법들과 비교하였다. 그 중 TF-IDF와 심층신경망을 사용한 모델은 다른 전처리기나 다른 학습방식을 사용한 것보다 좋은 성능을 보임을 확인하였다.


Since many programming sources are open online, problems with reckless plagiarism and copyrights are occurring. Among them, source codes produced by repeated authors may have unique fingerprints due to their programming characteristics. This paper identifies each author by learning from a Google Code Jam program source using deep neural network. In this case, the original creator's source is to be vectored using a pre-processing instrument such as predictive-based vector or frequency-based approach, TF-IDF, etc. and to identify the original program source by learning by using a deep neural network. In addition a language-independent learning system was constructed using a pre-processing machine and compared with other existing learning methods. Among them, models using TF-IDF and in-depth neural networks were found to perform better than those using other pre-processing or other learning methods.

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5LVLN: 시각-언어 이동을 위한 랜드마크 기반의 심층 신경망 모델

저자 : 황지수 ( Jisu Hwang ) , 김인철 ( Incheol Kim )

발행기관 : 한국정보처리학회 간행물 : 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 8권 9호 발행 연도 : 2019 페이지 : pp. 379-390 (12 pages)

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본 논문에서는 시각-언어 이동 문제를 위한 새로운 심층 신경망 모델인 LVLN을 제안한다. LVLN 모델에서는 자연어 지시의 언어적 특징과 입력 영상 전체의 시각적 특징들 외에, 자연어 지시에서 언급하는 주요 장소와 랜드마크 물체들을 입력 영상에서 탐지해내고 이 정보들을 추가적으로 이용한다. 또한 이 모델은 자연어 지시 내 각 개체와 영상 내 각 관심 영역, 그리고 영상에서 탐지된 개별 물체 및 장소 간의 서로 연관성을 높일 수 있도록 맥락 정보 기반의 주의 집중 메커니즘을 이용한다. 그뿐만 아니라, LVLN 모델은 에이전트의 목표 도달 성공율을 향상시키기 위해, 목표를 향한 실질적인 접근을 점검할 수 있는 진척 점검기 모듈도 포함하고 있다. Matterport3D 시뮬레이터와 Room-to-Room (R2R) 벤치마크 데이터 집합을 이용한 다양한 실험들을 통해, 본 논문에서 제안하는 LVLN 모델의 높은 성능을 확인할 수 있었다.


In this paper, we propose a novel deep neural network model for Vision-and-Language Navigation (VLN) named LVLN (Landmarkbased VLN). In addition to both visual features extracted from input images and linguistic features extracted from the natural language instructions, this model makes use of information about places and landmark objects detected from images. The model also applies a context-based attention mechanism in order to associate each entity mentioned in the instruction, the corresponding region of interest (ROI) in the image, and the corresponding place and landmark object detected from the image with each other. Moreover, in order to improve the success rate of arriving the target goal, the model adopts a progress monitor module for checking substantial approach to the target goal. Conducting experiments with the Matterport3D simulator and the Room-to-Room (R2R) benchmark dataset, we demonstrate high performance of the proposed model.

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