• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.85-87
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• 2022

고품질 코드를 위한 정적 분석은 아직도 매우 필요한 영역이며, 또한 코드의 가시화는 개발자들에게 코드의 복잡한 모듈에 대한 가이드에 필요하다. 기존의 코드 가시화는 정적 분석의 코드 내부 정보들을 DB 테이블화 및 품질 지표(CK Metrics, Coupling, # function Calls, Bed smell) 질의어화, 그리고 추출된 정보를 가시화하는 것에만 초점을 두었다. 문제는 코드 내부 정보(Class, method, parameters, etc) 테이블들에 대한 join 연산 시 엄청난 시간과 리소스가 소모된다. 이 문제를 해결하기 위해, 우리는 테이블 설계의 정규화를 제안한다. 또한 필요한 품질 지표의 질의를 통해 코드 내부 정보 추출하여 데이터 및 제어 복잡 모듈을 식별하여 refactoring 를 가이드 한다. 앞으로는 이 부분의 AI learning 을 통해 bad/good program 을 식별을 기대한다.

• 전기의세계
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• v.53 no.8
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• pp.43-47
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• 2004

IDL (Interactive Data Languate)은 미국의 RSI 회사 (Research Systems inc.)에서, 데이터 처리 및 분석, 가시화를 주 목적으로 개발된 응용 소프트웨어이다. IDL은 특히 복잡한 수학적 분석을 위하여 배열 개념의 연산 처리 과정으로 설계되었으며, 시각적인 표현의 구현을 위하여 데이터의 가시화에 대한 많은 기능들을 제공한다. 따라서 종래의 프로그램 언어에서 수백 라인들로 이루어진 코드를, IDL에서는 단 몇 줄의 코드 구성으로 복잡한 데이터 처리 및 가시화가 가능하다. (중략)

• Journal of KIISE
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• v.41 no.11
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• pp.935-942
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• 2014

Today, it is very important issue to high quality of software issue on huge scale of code and time-to-market. In the industrial fields still developers focuses on Code based development. Therefore we try to consider two points of views 1) improving the general developer the bad development habit, and 2) maintenance without design, documentation and code visualization. To solve these problems, we need to make the code visualization of code. In this paper, we suggest how to visualize the inner structure of code, and also how to proceed improvement of quality with constructing the Tool-Chain for visualizing Java code's inner structure. For our practical case, we applied Object Code with NIPA's SW Visualization, and then reduced code complexity through quantitatively analyzing and visualizing code based on setting the basic module unit, the class of object oriented code.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.12 no.5
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• pp.199-206
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• 2023

The current software becomes the huge size of source codes. Therefore it is increasing the importance and necessity of static analysis for high-quality product. With static analysis of the code, it needs to identify the defect and complexity of the code. Through visualizing these problems, we make it guild for developers and stakeholders to understand these problems in the source codes. Our previous visualization research focused only on the process of storing information of the results of static analysis into the Database tables, querying the calculations for quality indicators (CK Metrics, Coupling, Number of function calls, Bad-smell), and then finally visualizing the extracted information. This approach has some limitations in that it takes a lot of time and space to analyze a code using information extracted from it through static analysis. That is since the tables are not normalized, it may occur to spend space and time when the tables(classes, functions, attributes, Etc.) are joined to extract information inside the code. To solve these problems, we propose a regularized design of the database tables, an extraction mechanism for quality metric indicators inside the code, and then a visualization with the extracted quality indicators on the code. Through this mechanism, we expect that the code visualization process will be optimized and that developers will be able to guide the modules that need refactoring. In the future, we will conduct learning of some parts of this process.

• Journal of KIISE
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• v.45 no.2
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• pp.150-156
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• 2018

Software visualization can assist developers to understand a software system and change its code. The recent development of bottom-up visualization tools demonstrates the advantages by revealing the code that is directly related to a software evolution task. However, the information provided by these tools is limited to the code already investigated by the developers in that task session. To broaden the scope and provide the code information that developers should explore, we propose to present the latest revision of a software system via a class diagram. When a developer clicks on a button, the proposed tool reveals the code changes committed to a configuration management system, and facilitates the understanding of code changes. We also conduct case studies illustrating the advantages of the proposed tool.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.11a
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• pp.650-653
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• 2014

기존의 소프트웨어 개발은 SW품질을 중요시 하지만, 고품질에 대한 문제가 아직도 존재한다. 또한 기존 레가시 시스템는 개발자나 설계의 부재 경우가 많고, 코드의 내부 복잡도와 모듈간의 결합도가 높을 가능성이 높다. 따라서 코드 가시화를 통한 복잡도 개선은 고품질화과 더불어 코드 모듈의 재사용과 유지보수등과 직접적 관련성이 있다. 본 논문은 기존 SW가시화용 자동 Tool Chain 기반에서 여러 리펙토링 방법 절차 적용으로 복잡도 개선을 제안 한다. 이런 코드 가시화가 결과적으로 타깃의 결합도를 줄일 수 있다. 기존의 레가시 코드에 자동 Tool chain적용은 고품질 적용이 충분히 예상된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.05a
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• pp.375-376
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• 2020

높은 사양이 필요한 하드웨어 기반의 모바일 및 IoT 임베디드 시스템은 저전력과 성능에 중요한 이슈를 갖고 있다. 이는 전력 소비로 발열량 증가 및 기기의 수명 단축 문제가 발생된다. 이러한 환경에서 소프트웨어도 제한된 전력, 메모리 등에서 안정적인 동작을 수행해야 하므로 디바이스의 소비전략이 증가한다. 이를 해결하고자, 코드 관점에서 전력 소모 최소화를 통한 소프트웨어 성능 개선 가시화 방법을 제안한다. 이는 코드 가시화를 통해 복잡한 모듈을 식별하고, 저전력 코드 패턴을 적용하여 소프트웨어 성능을 개선한다. 이런 코드로 소비전력을 감소 및 성능을 개선함으로써 코드의 품질을 최적화 할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.11a
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• pp.729-732
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• 2020

앞으로 4 차 산업혁명 시대에 많은 인공지능 관련 소프트웨어 및 데이터 기반 소프트웨어가 개발이 필수적이다. 문제는 이런 소프트웨어 관련 품질을 고려하지 않고 있다. 또한 많은 Python 관련 공개 소프트웨어에 대해 품질 보장이 불가능하다. 이를 위해, 코드 가시화 메커니즘, 인공지능 관련 코드 품질을 높이기 위해 AI 관련 Python 코드 복잡도 기반 고품질화 및 코드 가시화 메커니즘을 제안한다. 또한 기존의 복잡도를 측정하는 품질 메트릭스 중 하나인 McCabe's Cyclomatic 복잡도의 개선을 제안한다. 기존의 복잡도 공식에 응집도, 결합도를 가중치로 적용하여 개선된 복잡도를 계산한다. 소프트웨어의 내부 구조 및 관계와 복잡도 정보를 가시화하여 소프트웨어의 품질 향상에 기여한다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.8 no.12
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• pp.465-472
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• 2019

Today, in many area the rise of software necessity there has been increasing the issue of the impotance of Good Software. Our reality in software industrial world has been happening to frequently change requirements at any stage of software life cycle. Furthermore this frequent changing will be increasing the design complexity, which will result in being the lower quality of software against our purpose the original design goals. To solve this problem, we suggest how to improve software design through refactoring based on reverse engineering. This is our way of diverse approaches to visually identify bad smell patterns in source code. We expect to improve software quality through refactoring on even frequently changing requirements.

• KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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• v.9 no.10
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• pp.213-220
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• 2020

The power consumption and performance of hardware-based mobile and IoT embedded systems that require high specifications are one of the important issues of these systems. In particular, the problem of excessive power consumption is because it causes a problem of increasing heat generation and shortening the life of the device. In addition, in the same environment, software also needs to perform stable operation in limited power and memory, thereby increasing power consumption of the device. In order to solve these issues, we propose a Low level power improvement via identifying performance dissipation. The proposed method identifies complex modules (especially Cyclomatic complexity, Coupling & Cohesion) through code visualization, and helps to simplify low power code patterning and performance code. Therefore, through this method, it is possible to optimize the quality of the code by reducing power consumption and improving performance.