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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)~7권6호(2018) |수록논문 수 : 455
정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학
7권6호(2018년 06월) 수록논문
최근 권호 논문
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KCI등재

1교차 프로젝트 결함 예측을 위한 유사도 측정 기법 비교 연구

저자 : 류덕산 ( Duksan Ryu ) , 백종문 ( Jongmoon Baik )

발행기관 : 한국정보처리학회 간행물 : 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 7권 6호 발행 연도 : 2018 페이지 : pp. 205-220 (16 pages)

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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 대해WPDP (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.

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2조선해양산업 소프트웨어 개발환경 현황 연구

저자 : 유미선 ( Misun Yu ) , 정양재 ( Yang-jae Jeong ) , 전인걸 ( In-geol Chun ) , 김병철 ( Byoung-

발행기관 : 한국정보처리학회 간행물 : 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 7권 6호 발행 연도 : 2018 페이지 : pp. 221-228 (8 pages)

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최근 ICT 기반 고부가가치 조선해양 산업 요구의 증가로 조선해양 분야의 소프트웨어 비중과 중요성에 대한 기대가 높아지고 있다. 본 논문에서는 재사용 소프트웨어 컴포넌트 개발을 통해 조선해양 분야 소프트웨어 경쟁력을 향상시키는 것을 목적으로 수행한, 설문조사 기반의 조선해양 소프트웨어 개발 환경 분석 결과를 제시한다. 설문조사는 서로 다른 업체에 종사하는 34명의 조선해양 소프트웨어 개발자들을 대상으로 수행 하였으며, 설문 항목은 소프트웨어 개발 업체의 규모나 개발 제품의 기술 분류와 같이 조사 대상 SW 개발 업체 정보를 파악하기 위한 항목과 소프트웨어 개발이 수행되는 플랫폼, 언어, 배포 형태, 컴포넌트 개발 방해 요인, 개발 프로세스 및 품질관리 도구 사용 여부 등의 소프트웨어 개발과 직접적인 관련이 있는 항목들로 구성하였다. 설문조사 분석 결과에 따르면 개발자들이 개발환경을 선택할 때 가장 큰 영향을 미치는 요소는 이용 가능한 도구의 다양성과 기술지원 여부였으며, 성능, 제품의 가격, 보안이 그 다음 고려사항이었다. 또한 소프트웨어 경쟁력 향상을 위한 한 가지 방법인 재사용 컴포넌트의 개발을 가로막고 있는 주요한 원인은 다양한 플랫폼 지원과 신뢰성 보장의 어려움, 개발 비용과 인력 부족으로 조사되었다. 마지막으로, 개발 프로세스와 품질관리 도구를 전면적으로 사용하여 체계적으로 소프트웨어를 개발하고 있는 개발자의 비율은 전체 조사대상 개발자의 15% 정도에 불과한 것으로 조사되었다. 이러한 사실로부터 현재 조선해양


With an increase in demand for the high added value of shipbuilding and marine industry based on the information and communications technology (ICT), software technology has become more important than ever in the industry. In this paper, we present the result of our preliminary investigation on the current software development environment in the shipbuilding and marine industry in order to develop reusable software component, which can enhance the competitiveness of software development. The investigation is performed based on the survey answers from 34 developers who are working in different shipbuilding and marine companies. The questionnaire is composed of items to gather the information of each company such as the number of employees and product domain, and actual software development environment such as operating system, programming languages, deployment format, obstacles for developing components, and the adoption of software development methods and tools. According to the results of the survey, the most important consideration to select their development platform was the number of available utilities and the technical supports, followed by performance, price and security problems. In addition, the requirements of various platforms supporting and the higher reliability, and the limitations of low development cost and manpower made it difficult for them to develop reusable software components. Finally, throughout the survey, we find out that only 15% of developers used software development processes and managed the quality to systematically develop their software products, therefore, shipbuilding and marine companies need more technical and institutional support to improve their ability to develop high qualified software.

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3재난안전 용어사전 구축을 위한 미디어별 어휘 사용 양상 비교

저자 : 이정은 ( Jung-eun Lee ) , 김태영 ( Tae-young Kim ) , 오효정 ( Hyo-jung Oh )

발행기관 : 한국정보처리학회 간행물 : 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 7권 6호 발행 연도 : 2018 페이지 : pp. 229-238 (10 pages)

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재난사건의 신속한 대응은 다양한 분야의 재난안전 유관기관들이 유기적으로 관계함으로써 가능하며, 이 때 사용되는 재난용어의 표준화는 필수적이다. 따라서 재난안전 분야의 전문 용어사전 구축은 각 유관기관 간의 의사소통 및 국민에게 명확한 정보 전달을 위해 수반되는 핵심요소이다. 더불어 효율적인 용어사전 구축을 위해서는 구축 대상 용어의 우선순위 선정이 필요하다. 본 연구에서는 구체적인 용어사전 구축방향의 설정을 위하여 용어 사용 주체로 대표되는 미디어를 각각 용어사전, 뉴스미디어, 소셜미디어로 선정하고 어휘의 사용 양상을 비교하였다. 이를 위해 각 미디어에서 수집된 어휘 자원을 바탕으로 미디어별 동시 출현 양상 및 빈도 가중치 분석을 통하여 어휘의 분포를 시각화하였다. 분석 결과를 통해 어휘의 사용 양상에 따라 용어사전의 구축대상이 될 수 있는 어휘의 유형을 4가지로 분류하고, 구축대상 기준별 용어사전 구축의 우선순위 방향성을 제안하였다.


The rapid response of disaster accidents can be archived through the organical involvement of various disaster and safety control agencies. To define the terminology of disaster safety is essential for communication between disaster safety agencies and well as announcement for the public. Also, to efficiently construct a word dictionary of disaster safety terminology, it's necessary to define the priority of the terms. In order to establish direction of word dictionary construction, this paper compares the usage of disaster safety terminology by media: word dictionary, new media, and social media, respectively. Based on the terminology resources collected from each media, we visualized the distribution of terminology according to frequency weights and analyzed co-occurrence patterns. We also classified the types of terminology into four categories and proposed the priority in the construction of disaster safety word dictionary.

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4다중 회귀 기반의 음악 감성 분류 기법

저자 : 이동현 ( Dong-hyun Lee ) , 박정욱 ( Jung-wook Park ) , 서영석 ( Yeong-seok Seo )

발행기관 : 한국정보처리학회 간행물 : 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 7권 6호 발행 연도 : 2018 페이지 : pp. 239-248 (10 pages)

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4차 산업혁명 시대가 도래하면서 기존 IoT에 감성지능이 포함된 신기술들이 연구되고 있다. 그 중 현재까지 다양하게 진행된 음악 서비스 제공을 위한 감성 분석 연구에서는 인공지능, 패턴인식 등을 활용한 사용자의 감성 인식 및 분류 등에만 초점을 맞추고 있는 상황이나, 사용자의 특정감성에 해당하는 음악들을 어떻게 자동적으로 분류할지에 대한 감성별 음악 분류기법들에 대한 연구는 매우 부족한 상황이다. 본 연구에서는 최근각광을 받고 있는 사람들의 감성과 관련된 음악관련 서비스를 개발할 시, 음악을 감성 범위에 따라 높은 정확도로 분류할 수 있도록 하는 감성 기반자동 음악 분류기법을 제안한다. 데이터수집 시 Russell 모델을 바탕으로 설문조사를 하였으며, 음악의 특성으로 평균파장크기(Average amplitude), peak평균(Peak-average), 파장 수(The number of wavelength), 평균파장 길이(Average wavelength), BPM(Beats per minute)을 추출하였다. 해당 데이터들을 바탕으로 회귀 분석을 이용하여 다중회귀식을 도출하였으며, 각 감성에 대한 표준 수치들을 도출하여 새로운 음악 데이터와 해당 각감성에 대한 표준 수치들과의 거리 비교를 통해 음악의 감성을 분류시키는 작업을 실시하였다. 이를 통해 나온 결과에 회귀분석을 통하여 나온 데이터를 대입하여 해당 데이터와 각 감성들의 비율을 통해 최종적으로 판단된 감성을 추출하였다. 본 연구에서 실험한 감성 일치율의 2가지 방식에 대해서 제안한 기법의 경우 70.94%, 86.21%의 일치율이 나왔고, 설문참가자들의 경우 66.83%, 76.85%의 일치율이 나옴으로써, 연구 기법을 통한 감성의 판단이 설문참가자들의 평균적인 판단보다 4.11%, 9.36%의 향상된 수치를 제공함을 알 수 있었다.


Many new technologies are studied with the arrival of the 4th industrial revolution. In particular, emotional intelligence is one of the popular issues. Researchers are focused on emotional analysis studies for music services, based on artificial intelligence and pattern recognition. However, they do not consider how we recommend proper music according to the specific emotion of the user. This is the practical issue for music-related IoT applications. Thus, in this paper, we propose an probability-based music emotion classification technique that makes it possible to classify music with high precision based on the range of emotion, when developing music related services. For user emotion recognition, one of the popular emotional model, Russell model, is referenced. For the features of music, the average amplitude, peak-average, the number of wavelength, average wavelength, and beats per minute were extracted. Multiple regressions were derived using regression analysis based on the collected data, and probability-based emotion classification was carried out. In our 2 different experiments, the emotion matching rate shows 70.94% and 86.21% by the proposed technique, and 66.83% and 76.85% by the survey participants. From the experiment, the proposed technique generates improved results for music classification.

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