• 인터넷정보학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.23-30
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• 2013

지금까지는 FP, UCP, COCOMO 모델에 의하여 시험노력을 추정하거나, 또는 개발한 수많은 프로젝트 데이터 측정을 통하여 각 단계별 노력 투입 비율에 의거 시험단계에 투입된 시험노력을 추정하였다. 본 연구에서는 소프트웨어 시험노력 추정을 소프트웨어 개발노력 추정과 독립적으로 이루어질 수 있도록 시험노력 추정 모델을 만들고 또 시험노력 추정절차를 제시한다. 모델은 시험노력이 테스트 케이스의 수와 복잡도에 비례하는 특성을 반영하고, 통합시험, 시스템시험, 인수시험 등 시험 태스크를 수행하는 시험 조직의 역량에 영향을 받는 점을 고려하였다. 제시한 시험노력 추정 모델과 절차에 의해 기존의 프로젝트 데이터에 시험에 관련된 추정 데이터를 이용하여 시험노력을 추정한 결과와, 개발계획 수립을 위하여 추정한 개발노력 상에서 배분된 시험노력과 비교하였을 때 4.7% 정도의 오차를 보였다. 시험 조직이 갖는 기술적인 경험, 구축된 시험환경의 정도, 프로젝트의 복잡성과 개발조직의 환경 등을 측정하여 주어진 모델의 조정 계수 값에 반영한다면, 보다 정교한 독자적인 시험노력 추정이 가능하다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권9호
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• pp.339-348
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• 2021

최근 소프트웨어 결함 예측 연구는 교차 프로젝트 간의 결함 예측뿐만 아니라 교차 버전 프로젝트 간의 결함 예측 또한 이루어지고 있다. 종래의 교차 버전 결함 예측 연구들은 WP(Within-Project)로 가정한다. 하지만, CV(Cross-Version) 환경에서는 프로젝트 버전 간의 분포 차이의 중요성을 고려한 연구들이 없다. 본 연구에서는 다른 버전 간의 분포 차이까지 고려하는 자동화된 베이지안 최적화 프레임워크를 제안한다. 이를 통해 분포차이에 따라 전이 학습(Transfer Learning) 수행 여부를 자동으로 선택하여 준다. 해당 프레임워크는 버전 간의 분포 차이, 전이 학습과 분류기(Classifier)의 하이퍼파라미터를 최적화하는 기법이다. 실험을 통해 전이 학습 수행 여부를 분포차 기준으로 자동으로 선택하는 방법이 효과적이라는 것을 알 수 있다. 그리고 최적화를 이용하는 것이 성능 향상에 효과가 있으며 이러한 결과 소프트웨어 인스펙션 노력을 감소할 수 있다는 것을 확인할 수 있다. 이를 통해 교차 버전 프로젝트 환경에서 신규 버전 프로젝트에 대하여 효과적인 품질 보증 활동 수행을 지원할 것으로 기대된다.

• 한국산업정보학회:학술대회논문집
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• 한국산업정보학회 1999년도 춘계학술대회 발표논문집
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• pp.97-105
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• 1999

소프트웨어 프로젝트 관리과정의 활동에서 프로젝트 관리자의 중요한 임무는 소프트웨어의 크기와 인적 노력 등을 추정하는 것이다. 최근 소프트웨어 개발에 주로 사용되는 제 4세대 언어(4GL)와 데이터베이스 환경에서 개발되는 응용시스템에 대한 크기를 예측하는 모델은 불행하게도 연구가 미비한 실정이다. 본 논문에서는 4GL로 개발되는 프로젝트 개발 초기 단계에서 수집한 메트릭스를 이용하여 소프트웨어 크기를 예측하는 추정 모델을 제안 한다. 제안된 방법은 상대오차(MRE)를 최소화시키는 방법으로 개발 초기과정에서 얻어지는 측도들의 이상치에 덜 민감한 특성을 가지고 있다. 본 논문에서 제안된 모델에 대하여 적합도와 예측력의 성능을 테스트하기 위하여 데이터 셀을 I과 II 2개로 나누어 실험하였다. 실험결과, 추정된 모델의 적합도와 예측력은 데이터 셀 I과 II 모두에서 제안된 MRE 추정방법이 전통적인 방법 LS, RLS보다 우수하게 나타났다.

• 정보과학회 논문지
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• 제45권3호
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• pp.242-250
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• 2018

고품질의 소프트웨어를 만들기 위해서는 발생하는 결함을 발견하고 해결해야 한다. 결함 관리 작업의 소홀함은 후에 재작업을 요구하게 되고, 결국 납기 지연 등 프로젝트 실패로 이어질 수 있다. 그러므로 조직들은 결함 관리 프로세스를 정립하고 내재화해야 한다. 관련 표준 모델들은 결함 관리 프로세스를 프로젝트 모니터링 및 제어 영역에서 다루고 있다. 하지만, 소규모 조직에서는 표준 문서 기반의 프로세스 구현에 어려움을 느끼고, 적용하지 못하고 있는 것이 현실이다. 본 논문에서는 소규모 프로젝트 참여 인원과 기간에 적합한 결함 관리 프로세스와 체계적인 지원을 위한 Redmine과 Subversion, Maven, Jenkins 등의 오픈 소스 소프트웨어 기반의 SW Visualization 구축 방안을 제시한다. 또한, 결함 데이터 베이스 구축과 이를 기반으로 결함 데이터 분석 및 제어 활동을 위한 방안을 제시한다. 제안한 프로세스와 Tool Chain을 중소기업에 적용하여 그 효율성을 입증하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.466-469
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• 2021

최근 자연어 처리에 대한 관심이 증가함에 따라 자연어 처리 기술을 활용한 다양한 추천 시스템이 등장하고 있다. 본 논문에서는 자연어 처리를 이용한 서비스를 개발한다. 본 논문에서 개발한 서비스는 KoNLPy 와 Word2Vec 을 이용하여 크라우드 펀딩 프로젝트 창작자 및 후원자에게 키워드 및 키워드와 유사한 단어가 제목에 포함되는 프로젝트를 추천해준다. 단문 텍스트로서 프로젝트 제목을 사용하여 데이터를 자연어 처리 한 후, 딥러닝 모델에 적용시켜 추출한 데이터를 기반으로 창작자와 후원자에게 추천해주는 방식이다. 따라서 본 서비스는 프로젝트 제목 정보를 통한 추천 시스템의 개발로, 나아가 영화, 도서와 같은 콘텐츠 추천 분야에도 적용할 수 있을 것으로 기대한다.

• 전자통신동향분석
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• 제29권4호
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• pp.30-38
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• 2014

최근의 플랫폼 기술동향은 웹 기반 혹은 단순 의사소통이 가능한 모바일 플랫폼에서 빅데이터와 인공지능기술이 접목되면서 심층 질의응답이 가능한 차세대 지능형 지식처리 플랫폼으로의 진화가 진행 중이다. 선진국에서는 국가 차원 혹은 글로벌 기업의 주도하에 대형 장기 프로젝트가 진행 중이다. 국가 주도의 프로젝트로는 미국의 PAL, 유럽의 Human Brain, 일본의 Todai 프로젝트가 대표적인 예이며, 글로벌 기업의 경우는 IBM의 Watson, Google의 Knowledge Graph, Apple의 Sir가 대표적인 예이다. 본고에서는 차세대 지능형 플랫폼의 핵심기술인 인간과 기계의 지식소통을 위한 빅데이터 기반의 지식처리 인공지능 소프트웨어 기술의 개념과 국내외 기술 및 산업, 지식재산권 동향 등을 살펴보고 산업계 활용방안 및 발전방향에 대해 논하고자 한다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제11D권1호
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• pp.173-182
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• 2004

소프트웨어의 개발 노력을 추정하기 위한 연구가 지속적으로 이루어지고 있다. 그러나 이러한 개발 노력 추정을 위한 가장 이상적인 모델을 제시하기 위해서 실험자료를 얻어야 하나 이러한 실험자료를 얻는 것은 그리 쉬운 일이 아니다. 또한 이러한 실험자료가 얻어지면 실험자료에 대한 분석 또한 상당히 중요한 연구과제라고 볼 수 있다. 본 연구에서는 1990년대에 개발된 789개의 소프트웨어 개발 프로젝트들에 관련된 데이터를 이용하여 개발 노력에 영향을 미치는 요인별 데이터 분석을 실시하여 그 특징을 추출하고자 한다. 개발 소프트웨어의 규모가 다양하고 소프트웨어의 개발에 참여한 개발 팀의 규모도 차이가 있기 때문이다. 이와 같은 특징을 고려하여 주어진 자료에 대한 분석을 통해서 요인별 특징을 파악하고 파악된 자료를 중심으로 개발 노력을 단계별로 추정하려고 한다. 따라서, 본 연구에 사용된 789개 프로젝트 데이터를 개발형태(Development Type), 개발환경(Development Environment), 개발언어(Development Language) 등으로 분류하여 개발 노력(Development Effort)에 차이가 있음을 증명하고 팀 규모(Team Sire)와 기능점수(Function Point)에 따른 교차분석(Crosstabs Analysis)을 실시하여 보았다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제7권6호
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• pp.205-220
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• 2018

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 대해 WPDP (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.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.399-400
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• 2023

본 프로젝트는 ChatGPT와 카카오톡 채널 챗봇을 사용하여 초등학생 대상의 학교폭력 예방교육을 위한 대화형 챗봇을 개발한다. 이를 위해, 한림대학교 간호대학에서 제공받은 학교폭력 예방교육 자료를 기반으로 ChatGPT를 사용하여 데이터를 증강하였고, AWS RDS의 데이터베이스에 사용자의 예상 발화와 그에 대한 답변을 저장하였다. 그리고 AWS Lambda에 REST API를 구현하고, AWS API Gateway를 통해 카카오톡 채널 챗봇과 연결하였다. 사용자가 발화를 입력하면 발화를 포함한 요청이 AWS Lambda로 전달되고, ChatGPT를 사용해 답변을 생성하며 데이터베이스에 저장된 데이터와 코사인 유사도를 비교한다. 이때 기준치보다 유사도가 높다면 저장되어 있던 데이터를 반환하고, 낮다면 생성된 답변을 반환한다. 이후 반환된 답변을 카카오톡 채널 챗봇으로 전달해 사용자에게 출력한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제3권10호
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• pp.389-396
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• 2014

프로젝트 수행은 많은 결함을 내포하고 있다. 특히 유사한 분야의 프로젝트 수행 경험이 없다면 결함은 전체 시스템에 많은 영향을 주게 된다. 따라서 이와 같은 결함은 프로젝트의 성공 여부를 판단할 수 있는 중요한 요소가 된다. 결국 효율적인 위험관리는 문제에 쉽게 대처할 수 있게 해주며, 예상하지 못한 품질, 예산초과 및 일정 지연이 되지 않도록 해준다. 본 연구에서는 소프트웨어 개발 시, 프로세스의 신뢰성 향상을 위하여 체크포인트를 제시하고 이를 활용하여 전체 시스템의 신뢰성을 향상하고자 한다.