• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.05a
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• pp.553-556
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• 2022

이상지질혈증의 발병에 대한 조기 진단 및 관리하는 것은 중요한 문제이다. 이상지질혈증의 진단은 혈액계측 정보 중에서 네 가지 LDL, HDL, TG, 그리고 TC를 이용하여 진단하며, 이상지질혈증 관리를 위해서는 LDL을 추정하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 나이, 성별, 그리고 BMI와 같은 신체계측 정보를 학습하여 LDL-콜레스테롤을 예측하기 위한 준지도학습(Semi-supervised learning) 기반 기계학습 방법을 제안한다. 제안 방법은 얕은 학습(Shallow Learning)기반의 MLP(Multi-Layer Perceptron)을 이용하고, 이상지질혈증 진단인자간의 상관관계를 고려하여 신체계측 정보로 예측된 HDL, TG, 그리고 TC을 이용하여 일반적인 기계학습을 이용한 예측방법의 정확도를 개선한다. 즉, 제안방법은 신체계측 정보를 이용하여 혈액계측 정보의 LDL, HDL, TG, 그리고 TC을 각각 예측하고, 신체계측에 혈액계측의 예측 정보를 추가하여 학습한 준지도학습 기반 얕은 네트워크를 설계한다. 실험결과, HDL, TG, 그리고 TC의 혈액예측 정보를 이용한 준지도학습 기반 LDL 예측 정확도는 71.4%로 신체계측 정보만을 이용한 예측 방법의 67.0% 보다 약 4.4% 개선할 수 있음을 확인한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.11a
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• pp.749-750
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• 2020

링크 예측은 주어진 그래프에서 가까운 미래에 발생할 가능성이 높은 새로운 링크를 예측하는 문제이다. 본 논문에서는 유사도 기반 링크 예측의 정확도를 향상시키는 전처리 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 유사도 기반으로 예측한 링크들을 그래프에 추가하고, 이 추가된 링크들을 포함하는 그래프를 기반으로 다시 새로운 링크들을 예측하여 추가하는 점진적 추가 방식을 채택한다. 실세계 데이터를 이용한 실험을 통하여, 제안하는 전처리 기법이 기존 링크 예측의 정확도를 향상시킬 수 있는 것을 확인하였다.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.29 no.3
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• pp.557-564
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• 2019

As the number and type of software increases, those security vulnerabilities are also increasing. Various types of software may have multiple vulnerabilities and those vulnerabilities as they can cause irrecoverable significant damage must be detected and deleted quickly. Various studies have been carried out to detect the vulnerability of the current software, but it is slow, and prediction accuracy is low. Therefore, in this paper, we describe a method to efficiently predict software vulnerability by using neural network algorithm and compare prediction accuracy with conventional system using machine learning algorithm. As a result of the experiment, the prediction system proposed in this paper showed the highest prediction rate.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.11a
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• pp.883-885
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• 2020

최근 활발히 진행되는 교통 속도 예측 연구는 기존에는 하나의 모델로 하나의 도로구간에 대해서만 예측하는 문제를 주로 다루었다. 그러나 하나의 도로구간을 하나의 속도 예측 모델로 예측할 시, 도로구간마다 모델이 존재하여야 하므로 모델의 예측 비용이 도로구간의 수만큼 증가한다. 본 논문에서는 하나의 모델을 통해 다수의 도로구간에 대한 속도를 예측하는 다중 도로구간 속도 예측 모델을 제안한다. 제안하는 다중 도로구간 속도 예측 모델은 기존의 단일 도로구간 속도 예측 모델 대비 정확도를 보존하면서, 그 예측 비용을 크게 감소시켰다.

• Journal of KIISE
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• v.42 no.12
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• pp.1551-1560
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• 2015

Software Reliability Growth Models (SRGMs) are used to quantitatively evaluate software reliability and to determine the software release date or additional testing efforts using software failure data. Because a single SRGM is not universally applicable to all kinds of software, the selection of an optimal SRGM suitable to a specific case has been an important issue. The existing methods for SRGM selection assess the goodness-of-fit of the SRGM in terms of the collected failure data but do not consider the accuracy of future failure predictions. In this paper, we propose a method for selecting SRGMs using the trend of failure data and failure prediction ability. To justify our approach, we identify problems associated with the existing SRGM selection methods through experiments and show that our method for selecting SRGMs is superior to the existing methods with respect to the accuracy of future failure prediction.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.8 no.10
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• pp.37-43
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• 2017

In this paper, we propose a method for estimation software quality in terms of software test data, and it is necessary to predict the period of time required for software test evaluation. We need a model to understand of estimation of software quality. In this paper, we propose a model to estimate the number of days for software test using the data obtained through the tester's sex, and present a model for analysing the number of errors according to six quality characteristics by software type.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2006.04b
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• pp.319-322
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• 2006

안전필수시스템인 철도신호제어 시스템의 신뢰성은 하드웨어와 소프트웨어의 신뢰도에 의해서 결정된다. 하드웨어의 신뢰도는 상대적으로 많은 연구와 환경적 시험을 통하여 비교적 용이하게 예측하고 입증할수 있으나, 소프트웨어의 신뢰도는 반복실험결과에 의해서 추정해야 하므로, 입력 값에 따라서 신뢰도 추정치가 종속된다. 소프트웨어의 입력과 출력의 조합은 거의 Combinatoric으로 되기 때문 모든 경우를 시험하기는 블가능하다. 따라서 단순화된 방법에 의해서 소프트웨어의 신뢰도를 구하는 것이 중요한 문제로 부각되고 있다. 본 연구에서는 소프트웨어의 신뢰도를 예측하는 신뢰도 예측방정식(Reliability Prediction Equation)을 도출하여 신호제어시스템 소프트웨어에 대한 신뢰도 모델링을 수행하고자 한다.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.12D no.3 s.99
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• pp.409-416
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• 2005

Even though development paradigm of software has been changing very fast at the beginning of 21st Centuries, there are just few studies of quality and estimation metrics appropriate for Web environment. So in this study after analyzing the correlation between the size of the final code and property of objects, three industrial real world projects written in ASP have been used for deriving programs with high possibilities of faults. And then the size of programs was analyzed to correlate with the number of classes or the number of methods through linear regression. Among the web software with the complex architecture or server, client and un, type or form file written in Javascript for client has the high correlation and the number of methods is well correlated with the size of final code.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.05a
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• pp.496-499
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• 2008

현재까지의 컴포넌트 기술은 컴포넌트의 구조 및 인터페이스 그리고 컴포넌트 간의 조립 및 상호작용과 같은 컴포넌트의 기능적인 측면을 중심으로 연구가 이루어져왔다. 이러한 기능적인 측면의 컴포넌트 연구는 컴포넌트의 재사용성을 중심으로 한 소프트웨어의 생산성 향상과 품질의 최적화 등을 가능하게 하였다. 그러나 기존의 연구들은 컴포넌트의 성능적인 측면을 고려하지 않아 임베디드 소프트웨어에서 요구되는 성능을 만족시키거나 분석하는 것이 어렵다. 본 논문에서는 소프트웨어를 구현하기 전에 컴포넌트 모델을 이용하여 소프트웨어의 성능을 미리 예측하는 방법을 제시한다. 제안하는 방법은 성능 예측을 가능하게 하는 컴포넌트 및 태스크 모델을 정의한 후, 테스크 레벨의 응답시간을 예측하는 기법을 소개한다. 아울러 캐시나 파이프라인과 같은 하드웨어가 성능에 미치는 영향도 함께 고려한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.04a
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• pp.969-972
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• 2010

소프트웨어 제품의 품질을 보장하기 위해서는 제품을 개발하는 단계에 미리 결함율을 예측하여 원하는 수준의 품질을 확보하는 것이 중요하다. 결함은 사용자의 요구사항이 제품으로 구현되고 기능에 대한 테스트가 수행되는 단계에 가장 객관적이며 정량적으로 관리될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 통합테스트에 대한 계획을 수립하는 단계에 제품에 대한 결함율을 미리 예측하여 제품 결함율이 조직의 관리범위에 들어올 수 있도록 통제하는 결함예측모델을 제안한다. 조직의 제품 결함율 베이스라인을 설정하고 통합테스트 결함율에 영향을 미치는 변수들과의 회귀분석을 통해 통합테스트 결함예측모형을 구축한다. 또한 제품 결함율에 영향을 미치는 변수들과의 회귀분석을 통해 제품 결함예측모형을 구축하고 결함예측모형을 활용해 제품 결함율을 분석 및 통제한다. 본 논문에서 제안한 결함예측모델은 실제 프로젝트에 적용하여 실효성을 검증하였으며 제품이 완성되기 전에 결함율을 예측하여 통제할 수 있게 함으로써 소프트웨어 품질을 향상한다.