• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.31 no.5
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• pp.555-562
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• 2004

Software industry has put more emphasis on maintenance and enhancement work than on the new development. The existing effort estimation models can still be applied to maintenance projects, though modifications are needed. This paper suggests a way to estimate the size of a maintenance project from the regression analysis of ISBSG's benchmarking data. First of all, among the 3 elements(addition, modification and deletion of the program) which influences the software cost, we selected and classified 4 groups from a total of 8 which shows actual maintenance cost from ISBSG's data. Moreover, we developed statistical model and a model which uses RBF(Radial Basis Function) Network and after evaluating each functions we concluded that the RBF Network is superior to the statistical model.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.12D no.3 s.99
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• pp.417-428
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• 2005

Today, IT organizations perform projects with vision related to marketing and financial profit. The objective of realizing the vision is to improve the project performing ability in terms of QCD. Organizations have made a lot of efforts to achieve this objective through process improvement. Large companies such as IBM, Ford, and GE have made over $80\%$ of success through business process re-engineering using information technology instead of business improvement effect by computers. It is important to collect, analyze and manage the data on performed projects to achieve the objective, but quantitative measurement is difficult as software is invisible and the effect and efficiency caused by process change are not visibly identified. Therefore, it is not easy to extract the strategy of improvement. This paper measures and analyzes the project performance, focusing on organizations' external effectiveness and internal efficiency (Qualify, Delivery, Cycle time, and Waste). Based on the measured project performance scores, an OT (Opportunity Tree) model was designed for optimizing the project performance. The process of design is as follows. First, meta data are derived from projects and analyzed by quantitative GQM(Goal-Question-Metric) questionnaire. Then, the project performance model is designed with the data obtained from the quantitative GQM questionnaire and organization's performance score for each area is calculated. The value is revised by integrating the measured scores by area vision weights from all stakeholders (CEO, middle-class managers, developer, investor, and custom). Through this, routes for improvement are presented and an optimized improvement method is suggested. Existing methods to improve software process have been highly effective in division of processes' but somewhat unsatisfactory in structural function to develop and systemically manage strategies by applying the processes to Projects. The proposed OT model provides a solution to this problem. The OT model is useful to provide an optimal improvement method in line with organization's goals and can reduce risks which may occur in the course of improving process if it is applied with proposed methods. In addition, satisfaction about the improvement strategy can be improved by obtaining input about vision weight from all stakeholders through the qualitative questionnaire and by reflecting it to the calculation. The OT is also useful to optimize the expansion of market and financial performance by controlling the ability of Quality, Delivery, Cycle time, and Waste.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.10b
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• pp.55-60
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• 2007

소프트웨어가 전함에 따라 프로젝트의 규모가 커지게 되고, 참여 인원이 늘어나게 된다. 대규모의 프로젝트를 관리하는 것은 매우 복잡하고 어려운 작업이다. 버전관리 시스템은 이러한 대규모의 프로젝트를 관리하는데 있어 매우 유용한 도구로써 사용되고 있다. RSC, SCCS, 클리어케이스, CVS등 많은 버전관리 시스템이 있지만, 그 중 CVS는 대표적인 버전관리 시스템으로써 대부분의 오픈 소스 프로젝트에서 사용되고 있을 정도로 그 성능을 인정받고 있다. 본 연구에서는 버전관리 시스템의 가장 완성적인 형태라고도 불리는 CVS에 대한 특징을 연구하고 CVS가 가지는 장 단점을 살펴보고 CVS의 성능을 개선시킬 수 있는 자동화된 버전관리 시스템을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.11a
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• pp.575-578
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• 2017

학생 때 규모가 작은 프로젝트에서 직장에서의 규모가 큰 프로젝트까지 다른 사람들과 협업하며 프로젝트를 진행하는 것이 당연하다. 효율적으로 프로젝트를 수행하기 위한 간단하면서도 편리한 UI를 제공하는 웹 기반 프로젝트 협업 관리 도구를 제작하였다. 본 프로젝트는 소프트웨어 공학에서 사용되는 디자인 패턴 중 하나인 MVC 2 Model을 사용하였으며, 단순 서비스 제공을 목적으로 하는 것뿐만이 아니라 시스템 성능과 보다 유연한 서비스를 제공하기 위해서 Maven, 자동화 스크립트, Logback, 단위 테스팅, 데이터 6단계 정규화 등을 사용하는 환경을 구축하여 구현하였다.

• Journal of Scientific & Technological Knowledge Infrastructure
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• s.4
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• pp.49-55
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• 2001

인터넷의 발생은 슈퍼컴퓨팅센터를 중심으로 구축된 고성능연구망으로부터 시작되었으며, 대부분의 선진국에서 추진중인 차세대 인터넷 프로젝트도 고성능컴퓨팅 자원 활용을 위해 구축된 고성능연구망을 중심으로 추진되었다.

• 한국경영정보학회:학술대회논문집
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• 2007.11a
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• pp.309-315
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• 2007

SK텔레콤은 급변하는 이동통신시장 환경의 변화에 적절히 대응하기 위하여 지난 10여 년간 사용해 온 메인프레임 기반의 COIS 시스템을 중단하고 Unix 기반의 NGM 시스템으로 다운사이징하기로 결정하였다. 2002 년 9 월 SK 텔레콤은 차세대 IT 인프라 혁신 전략 프로젝트를 완료하고 이에 근거하여 2003 년 말 1 단계 프로젝트를 추진하게 된다. 그러나 개발 툴의 문제점, Governance 의 확보 실패 등 문제점이 계속 누적되어 2005년에 접어들어서는 총체적 난국 상황에 봉착하게 되었다. 2005 년 2 월 자체 점검 결과 개발 진척도는 50%에 불과한 상황이었다. 결국 2005 년 3 월, NGM 추진본부는 프로젝트의 추진 중단을 선언하기에 이르렀다. NGM 프로젝트는 처음부터 재 검토하여 Re-planning 을 실시한 후 구축을 재개하기로 결정하였다. 2005 년 5 월 NGM 프로젝트의 Re-plan 이 수립되었다. 우선 Turn-key 방식의 문제점을 해소하기 위하여 SK 텔레콤이 구축의 총책임을 떠맡고, SK C&C 가 시스템 이행에 대한 책임을 지는 Governance 체제를 확립하였다. 또한 2 단계 프로젝트에서는 NGM 프로젝트를 기술적으로 원점부터 재 검토하여 이전과는 근본적으로 다른 In-House 구축 접근방식을 채택하기로 하였다. 2 단계 프로젝트에서 관심을 집중한 기술적 의사결정 영역은 크게 (1) 미들웨어 및 개발프레임워크의 적용, (2) DB 아키텍처의 결정 및 슬림화, (3) 시스템 성능 개선 등의 세 분야로 집약할 수 있다. 이 논문에서는 이들 각각의 분야를 구체적으로 검토하였다. 결국 2006 년 10 월 9 일 메인프레임 기반의 COIS 는 Shut-down 되어 가동을 멈추었고, Unix 기반의 NGM 시스템이 가동을 개시함으로써 차세대 마케팅을 본격 추진하기 위한 다운사이징 프로젝트가 성공적으로 완수되었다.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.24 no.3
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• pp.45-66
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• 2018

Crowdfunding has become more popular than angel funding for fundraising by venture companies. Identification of success factors may be useful for fundraisers and investors to make decisions related to crowdfunding projects and predict a priori whether they will be successful or not. Recent studies have suggested several numeric factors, such as project goals and the number of associated SNS, studying how these affect the success of crowdfunding campaigns. However, prediction of the success of crowdfunding campaigns via non-numeric and unstructured data is not yet possible, especially through analysis of structural characteristics of documents introducing projects in need of funding. Analysis of these documents is promising because they are open and inexpensive to obtain. We propose a novel method to predict the success of a crowdfunding project based on the introductory text. To test the performance of the proposed method, in our study, texts related to 1,980 actual crowdfunding projects were collected and empirically analyzed. From the text data set, the following details about the projects were collected: category, number of replies, funding goal, fundraising method, reward, number of SNS followers, number of images and videos, and miscellaneous numeric data. These factors were identified as significant input features to be used in classification algorithms. The results suggest that the proposed method outperforms other recently proposed, non-text-based methods in terms of accuracy, F-score, and elapsed time.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.11a
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• pp.66-69
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• 2017

Volunteer Computing 환경에서 프로젝트 서버가 클라이언트들의 유휴 컴퓨팅 자원을 효율적으로 활용하기 위한 연구는 활발하게 진행되었으나, 프로젝트 서버로부터 받아온 외부작업과 클라이언트의 고유작업 사이에서 발생하는 성능간섭을 최소화시키기 위한 연구는 미비하다. 본 논문은 대표적인 Volunteer Computing 플랫폼인 BOINC 환경에서 외부작업이 클라이언트의 고유작업에 미치는 성능간섭을 확인하기 위한 다양한 실험을 수행하였으며, 그 원인에 대한 분석을 제시하였다. 실험 결과 고유작업의 쓰레드 수가 증가하거나 전체 연산에서 I/O 작업의 비중이 높을수록 성능간섭이 늘어나는 사실을 확인하였다. 이러한 연구의 결과는 사용자가 Volunteer Computing 어플리케이션을 운영할 시 고유작업의 특징을 고려하여 성능간섭을 최소화 하는 옵션을 설정하는 목적에 활용될 것으로 기대된다.

• Journal of the Korea Institute of Building Construction
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• v.23 no.1
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• pp.103-111
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• 2023

Accurate cost estimation in the early stages of a construction project is critical to the successful execution of the project. In this study, an ANFIS model was presented to predict construction costs in the early stages of a construction project. To increase the usability of the model, open construction cost data was used, and a model using limited information in the early stage of the project was presented. We analyzed existing studies related to ANFIS to identify recent trends, and after reviewing the basic structure of ANFIS, presented an ANFIS model for predicting conceptual construction costs. The variation in prediction performance depending on the type and number of membership functions of the ANFIS model was analyzed, the model with the best performance was presented, and the prediction accuracy of representative machine learning models was compared and analyzed. Through comparing the ANFIS model with other machine learning models, it was found to show equal or better performance, and it is concluded that it can be applied to predicting construction costs in the early stage of a project.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.7 no.3
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• pp.77-90
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• 2018

Software Defect Prediction (SDP) is a field of study that identifies defective modules. With insufficient local data, a company can exploit Cross-Project Defect Prediction (CPDP), a way to build a classifier using dataset collected from other companies. Most machine learning algorithms for SDP have used more than one parameter that significantly affects prediction performance depending on different values. The objective of this study is to propose a parameter selection technique to enhance the performance of CPDP. Using a Harmony Search algorithm (HS), our approach tunes parameters of cost-sensitive boosting, a method to tackle class imbalance causing the difficulty of prediction. According to distributional characteristics, parameter ranges and constraint rules between parameters are defined and applied to HS. The proposed approach is compared with three CPDP methods and a Within-Project Defect Prediction (WPDP) method over fifteen target projects. The experimental results indicate that the proposed model outperforms the other CPDP methods in the context of class imbalance. Unlike the previous researches showing high probability of false alarm or low probability of detection, our approach provides acceptable high PD and low PF while providing high overall performance. It also provides similar performance compared with WPDP.