• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.437-439
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• 2021

SPL 방법론을 적용하여 개발한 제품군 시험은 모든 제품에서 사용되는 공통 부분과 일부 또는 단일 제품에서만 사용되는 가변 부분을 종합적으로 고려해야 하기 때문에 단일 소프트웨어 시험과는 상당히 다르다. 시험 커버리지는 작성된 시험에 대한 적절성을 측정하는 데에 사용되는 동시에 적절한 시험을 작성하기 위한 가이드로 사용되기 때문에 중요하다. SPL 시험에서 시험 커버리지 측정은 제품군을 구성하는 멤버제품 별로 측정될 수도 있지만, 이는 재사용을 기반으로 중복된 개발관련 활동의 최소화를 지향하는 SPL 의 원칙에 맞지 않다. 따라서 개별 제품이 아닌 SPL 수준에서 시험 커버리지 기준을 측정하고 시험의 적절성을 평가하기 위해서는 다른 방법이 필요하다. 이 논문에서는 구성가능한 소프트웨어 시스템(highly configurable software system)에 SPL 시험 방법을 적용하여 SPL 기반 제품군을 위한 시험 커버리지의 측정 방법을 제안하고 실험의 수행 결과를 기술하여 제안한 방법의 적절성을 검증한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.11a
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• pp.866-869
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• 2020

소프트웨어 개발 환경이 빠르게 변화함에 따라 시스템의 복잡성이 증가하고 있다. 이에 따라 크고 작은 소프트웨어의 버그를 피할 수 없게 되며 이를 효율적으로 처리하기 위해 Bug report 를 사용한다. 하지만, Bug report 에서 개발자가 해당 Bug report 의 우선순위를 결정하는 과정은 노력과 비용 그리고 시간을 많이 소모하게 만든다. 따라서, 본 논문에서는 Bug report 내의 Stack trace 를 기반으로 Bug 의 우선순위를 자동적으로 추천하는 기법을 제안한다. 이를 위해 본 연구에서는 첫 번째로 Bug report 로부터 Stack trace 를 추출하였으며 Stack trace 의 3 가지 요소(Exception, Reason 그리고 Stack frame)에 TF-IDF, Word2Vec 그리고 Stack overflow 를 사용하여 특징 벡터를 정의하였다. 그리고 Bug 의 우선순위 추천 모델을 생성하기 위해 4 가지의 Classification 알고리즘을(Random Forest, Decision Tree, XGBoost, SVM)을 적용하였다. 평가에서는 266,292 개의 JDK library 의 Bug report 데이터를 수집하였고 그중 Stack trace 를 가진 Bug report 로부터 68%의 정확도를 산출하였다.

• Journal of Software Engineering Society
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• v.13 no.3
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• pp.55-70
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• 2000

공장의 설비들은 장비 교체가 아예 불가능하여 오랜 기간동안 사용되는 경우가 있다. 이러한 경우 공장의 설비 제어를 위한 소프트웨어 시스템도 노후 되어 현재 사용되는 운영체제나 새로운 시스템 상에서 정상적인 작동이 어렵게 되며, 또한 사용자의 새로운 요구사항을 수용하기도 어렵다. 이러한 문제점들은 기존 소프트웨어 시스템 분석을 바탕으로 한 재공학을 통해서 그 해결 방안을 모색하여야 한다. 제어용 소프트웨어 시스템의 재구성은 기존의 설비가 교체되지 않은 상태이므로 기존의 구성과 제어에 사용되는 통신 프로토콜등은 그대로 사용하되 운영체제와 사용자 인터페이스등을 변경하여 작업능률과 사용상의 편리함을 향상시킬 수 있다. 본 논문에서는 전파 송신 설비를 가상으로 구성하고 설비를 제어하는 기존의 DOS용 소프트웨어 시스템을 분석하여 Window용으로 재구성하는 과정을 재공학 관점에서 논하고 실제 적용결과를 보인다. 또한 사용자의 요구사항을 반영하여 사용편의성을 증대시키기 위한 사용자 인터페이스의 개선에 대해서도 논한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.513-515
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• 2000

소프트웨어 유지보수는 노력과 시간이 많이 소요된다. 유지보수 되는 기존의 시스템들을 규모가 크고 복잡하기 때문에 운영비용의 대부분이 소프트웨어 유지보수에 소요되는 실정이다. 소프트웨어의 재사용은 이러한 문제점들을 해결하기 위하여, 소프트웨어 역공학, 재공학, 컴포넌트와 같은 많은 기법들이 제안되었다. 이런 기법들 중에서 재공학은 재사용 하려는 소프트웨어를 분석, 재정의, 재문서화 등의 소프트웨어 역공학 방법을 통하여 좀더 효율적으로 소프트웨어를 분석할 수 있고, 순공학을 통해 문제점들의 교환과 새로운 구조와 시스템의 수정을 통해 더욱 경제적인 시스템을 만들 수 있다. 본 논문에서는 시스템의 유지보수와 재사용을 위한 재공학 Refactoring 기법을 제시한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.04a
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• pp.1031-1033
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• 2010

소프트웨어 산업은 모든 산업의 경쟁력을 위한 핵심을 구성하며, 전 세계 소프트웨어 시장은 다른 여타의 분야와는 비교할 수 없을 정도로 그 규모가 크고 성장가능성은 무궁무진하다. 그러나 국내에서는 아직 소프트웨어 산업이 초기단계에 머무르고 있으며 소프트웨어의 가치를 충분히 인정받지 못하고 있다. 본 논문에서는 국내의 소프트웨어산업을 발전시키기 위한 방안을 살펴보고 선결조건으로서 소프트웨어의 가치를 산정하는 방안을 제시하였다.

• Journal of Software Engineering Society
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• v.13 no.3
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• pp.79-86
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• 2000

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.01a
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• pp.187-188
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• 2021

최근 COVID19 상황에서 생활 속 거리두기가 강조되면서 관광지나 다중이용시설 등의 이용객 수와 밀집도를 파악하는 것이 중요해지고 있다. 따라서, CCTV 영상을 활용하여 저렴한 비용으로 다중이용시설의 출입자수에 대한 정보를 실시간으로 모니터링할 수 있는 시스템이 필요하다. 이를 위해 본 논문에서는 딥러닝 실시간 객체인식기술을 활용한 출입자의 수와 동선을 측정하여 출입자에 대한 통계정보를 웹브라우저를 통해 제공하는 시스템을 개발하였다. 실시간 객체인식기술인 YOLOv4와 YOLOv4-tiny 알고리즘을 Nvidia사의 Jetson AGX Xavier 와 데스크톱PC에 적용하여 각 알고리즘의 FPS와 객체 인식률을 비교 분석 하여 알고리즘을 적용하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.01a
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• pp.155-156
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• 2021

본 논문에서는 기존 산업 현장에서 사용되는 상용화된 전동 L 카트와는 다르게 안전사고가 발생할 확률이 낮고 작업 효율성을 상승시켜주기 위한 스마트 전동카드를 제안한다. 색상 감지 및 초음파 센서를 활용하여 안전사고 예방 기능이 적용된 라인트레이싱 기반의 자율 주행 기능 스마트 전동카트를 설계하였다. 설계한 시스템에 대한 시제품을 제작하였고 실제 실험을 통해 주행성능에 대해서 검증하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.07a
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• pp.451-452
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• 2023

고속도로에 낙하물이 있으면 사고 방지를 위해 바로 치워야 하지만 순찰차가 발견하거나 신고가 들어오기 전까진 낙하물을 바로 발견하기 힘들며, 대다수의 사람들은 신고하지 않고 지나치는 경우가 있기에 이러한 문제점들을 개선하기 위해 드론과 YOLO를 이용하여 도로의 낙하물을 인식하고 낙하물에 대한 정보를 보내 줄 수 있는 시스템을 개발하였다. 실시간 객체 인식 알고리즘인 YOLOv5를 데스크톱 PC에 적용하여 구현하였고, F450 프레임에 픽스호크와 모듈, 카메라를 장착하여 실시간으로 도로를 촬영할 수 있는 드론을 직접 제작하였다. 개발한 시스템은 낙하물에 대한 인식 결과와 정보를 제공하며 지상관제 시스템과 웹을 통해 확인할 수 있다. 적은 인력으로 더 빠르게 낙하물을 발견할 수 있으므로 빠른 상황 조치를 기대할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.01a
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• pp.113-114
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• 2023

가정용 생활 쓰레기 수거 작업은 야간이나 이른 새벽에 이루어지고 있어 환경미화원의 안전사고와 수거 차량으로 인한 소음 문제가 빈번하게 발생한다. 본 논문에서는 딥러닝 기반의 영상 인식을 활용하여 종량제 봉투를 인식하고 수거가 가능한 생활 쓰레기 수거 로봇의 설계를 제시한다. 제시하는 생활 쓰레기 수거 로봇은 지정 구역을 자율주행하며 로봇에 장착된 카메라를 이용해 학습된 모델을 기반으로 가정용 쓰레기 종량제 봉투를 검출한다. 이를 통해 처리 대상으로 지정된 종량제 봉투와 로봇 팔 사이의 거리를 카메라를 활용하여 얻은 깊이 정보와 2차원 좌표를 토대로 목표 위치를 예측해 로봇 팔의 관절을 제어하여 봉투를 수거한다. 해당 로봇은 생활 쓰레기 수거 작업 과정에서 환경미화원을 보조하여 미화원의 안전 확보와 소음 저감을 위한 기기로 활용될 수 있다.