소프트웨어 개발 및 유지보수 과정에서 여러 종류의 버그가 발생된다. 버그는 소프트웨어의 개발 및 유지 보수 시간을 증가시키는 주요원인으로 소프트웨어의 품질 저하를 초래한다. 버그의 발생을 사전에 완벽하게 방지하는 것은 불가능하다. 대신 버그 질라(Bugzilla), 멘티스BT(MantisGBT), 트랙 (Trac), 질라 (JIRA)와 같은 버그 트래킹 시스템을 이용하여 버그를 효과적으로 관리하는 것이 가능하다. 개발자 또는 사용자가 발생된 버그를 버그 트래킹 시스템에 보고하면, 프로젝트 매니저에 의해서 보고된 버그는 버그 해결에 적합한 개발자에게 전달되어 해결될 때까지 버그 트래킹 시스템에 의해서 추척된다. 여기서 프로젝트 매니저가 버그 해결에 적합한 개발자를 선별하는 것을 버그 분류 작업 (Bug triaging)이라고 하며, 대량으로 발생되는 버그 리포트들을 수동으로 분류하는 것은 프로젝트 매니저에게 있어서 매우 어려운 문제가 된다. 본 논문에서는 버그 트래킹 시스템에 저장된 과거에 해결된 버그 리포트에서 개발자 별 버그 해결 유형을 추출하고, 이를 활용한 버그 분류 작업, 즉 개발자 추천 방법을 제안한다. 먼저 버그 트래킹 시스템에서 각 개발자가 해결한 버그 리포트들을 분류한 후, 자연 언어 처리 알고리즘과 TF-IDF (Term frequency-Inverse document frequency)를 활용하여 각 개발자 별 단어 리스트를 생성한다. 그 후, 새로운 버그가 발생되었을 때 코사인 유사도를 통해서 생성된 개발자 별 단어 리스트와 새로운 버그 리포트의 단어 리스트를 비교하여 가장 유사한 단어 리스트를 가지는 개발자를 추천하는 방법이다. 두 오픈 소스 프로젝트인 이클립스 JDT.UI와 CDT.CORE를 대상으로 수행한 개발자 추천 실험에서 기계 학습 모델 기반의 추천 방법보다 제안하는 방법이 더 우수한 결과를 얻은 것을 확인하였다.
전통적 프로그래밍 언어인 C/C++는 시스템 프로그래밍 언어로 널리 사용되고 있으며, 이는 저수준 메모리 제어와 하드웨어 상호작용 등의 특성 때문이다. 하지만 C/C++가 가지고 있는 특성중 하나인 저수준 메모리 제어는 프로그래머가 직접 메모리를 관리해야한다. 다양한 메모리 버그들중에서 특히 Use-after-free버그는 오래전부터 현재까지 해결되지 않은 버그로써 존재하고 있으며, 이는 프로그래머가 수동으로 메모리를 관리함으로써 발생한다. 이 버그를 예방 및 감지하기 위한 연구가 현재까지도 활발하게 진행되고 있다. 이 버그를 차단 및 감지하는 연구들의 동향을 분석하여 앞으로의 관련 연구의 지속적인 필요성을 제시한다.
본 대학에서 게임 개발 프로젝트를 진행할 때 개발팀에서는 프로젝트 관리를 위해 프로젝트 관리 툴을 사용하고, QA팀에서는 버그 관리를 위해 BTS 툴을 사용한다. 본 논문에서는 BTS 툴을 소개하면서, 개발팀과 QA팀이 게임 개발 과정의 QA 프로젝트에서 프로젝트 관리와 버그 관리를 효과적으로 수행하는 방법에 대해서 연구하였다. 프로젝트 관리와 버그 관리 기능을 모두 가지고 있는 JIRA라는 툴을 선정하여 집중적으로 연구하였으며, 업무에서 JIRA를 사용할 때 효율적으로 사용할 수 있는 방법을 제시하고자 한다.
소프트웨어 개발 및 유지보수 단계에서 발생한 문제들은 버그 추적 시스템을 통해 버그리포트로 등록되고 관리된다. 등록된 버그리포트를 기반으로 배정자는 해당 문제를 해결할 수 있는 개발자들을 배정하고, 배정된 개발자는 이를 해결한다. 그러나 버그리포트에서 제공되는 정보가 정확하지 않을 경우 문제 해결에 많은 시간이 소모된다. 본 논문에서는 Eclipse 오픈소스 프로젝트들에 대해 12가지의 도메인으로 분류하여 총 395,967개의 버그리포트에 대해 초기 정보의 불완전성을 분석한다. 이를 위해 초기 버그리포트에서 제공되는 정보 중 메타필드 내 정보에 초점을 맞춘다. 분석결과 필드들이 도메인 별로 최소 6%, 평균 20%, 최대 33%가 최소 한 번 이상 변경되는 것을 확인하였으며, 프로젝트 도메인 별로 상이하게 변경되는 것을 확인할 수 있었다.
커밋-버그 링크는 커밋히스토리(commit history)와 버그 리포트(bug report) 간의 연결(Link)을 뜻한다. 커밋-버그 링크는 소프트웨어 유지보수와 결함 예측, 버그 추적 시스템(Bug Tracking System)에 이용이 되며, 특히 결함 예측 측면에서는 성능면에서의 기반이 된다. 일반적으로 링크를 자동으로 연결하는 방식은 텍스트 유사도(text similarity)나 시간 간격(time interval), 키워드(keyword) 등을 통해서 추출하였다. 하지만 기존 방식은 커밋히스토리(commit history)의 질적인 부분에 의존적이기 때문에 다수의 링크를 놓치게 된다는 단점이 존재한다. 본 논문에서는 커밋히스토리의 메시지(message)부분에만 의존하지 않고, 버그리포트에서 연결된 커밋히스토리의 파일간의 유사도를 이용하여 링크를 연결할 수 있는 방식을 제안하고 실험을 통하여 본 기법의 적용성을 보인다.
오늘날 기록학이 하나의 전문성 있는 학문으로 자리를 잡기까지 수 많은 학자들의 노력이 있었다. 그 중 영국의 젠킨슨(Hilary Jenkinson, 1882~1961)과 미국의 쉘렌버그(Theodore R. Schellenberg, 1903~1970)는 현대 기록학의 등장에 있어 늘 거론되는 대표적인 학자로 여겨져 왔다. 젠킨슨과 쉘렌버그의 이론이 나온 지 50년이 지난 지금까지도 현대 기록관리 문제에 이들의 주장이 곳곳에 반영되어 있고, 기록학 실무를 하는 것에도 중요한 원리로 작용하고 있기 때문에 이들의 이론들을 연구하는 것은 가치가 있는 일이다. 하지만 국내에서는 젠킨슨과 쉘렌버그의 대표적인 기록학 이론서만 번역되어 출판됐을 뿐, 이들의 이론에 대한 직접적인 연구는 나오지 않았다. 본고에서는 젠킨슨과 쉘렌버그란 인물의 생애와 경력을 알아보고 그들이 주장했던 이론들을 당시 그들이 처했던 시대적 상황 속에서 탐구해 봄으로써 그들의 이론이 왜 차이가 있는지를 실증적으로 규명하고자 한다. 이를 위해 우선 젠킨슨과 쉘렌버그의 학문적 배경과 생애, 경력을 알아보고, 이어 아카이브의 정의와 평가, 아키비스트의 역할 및 교육관에 대한 그들의 견해를 하나씩 비교하고 이에 관해 논하고자 한다.
실시간 운영 체제(Real-Time Operating Systems)는 시스템 동작이 논리적 정확성뿐만 아니라 시간적 정확성에도 좌우되는 운영 체제이다. 그리고 실시간 운영체제는 멀티태스킹(Multitasking) 과 ITC(Inter Task Communication)을 제공한다는 점에서 일반 운영 체제인 Windows, Linux, Unix등과 같지만 시간 결정성을 보장해야 한다는 점에서 일반 운영 체제와 다르다. 이러한 실시간 운영체제에서 프로그래머가 디버그 정보를 알기 위해서 여러 가지 기법을 사용하게 된다. 본 논문은 실시간 운영체제에서 시간 결정성을 지키면서 메모리에 관련된 디버그 이벤트들을 알기 위한 버퍼의 설계 및 구현에 대해 기술한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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