• 대한임베디드공학회논문지
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• 제4권2호
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• pp.84-89
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• 2009

This paper describes the development tool for applications of automotive electronic control unit based on OSEK/VDX. This development tool has a plug-in structure and is written in Java language, because of being based on Eclipse CDT. And also this development tool has another functionality of expansion, which means a special function block can be easily adopted in this development tool. Currently, this development tool consists of five blocks, which are integrated development environment block, fusing program block, system generation block, debugger block, and cross-compiler toolchain block. They have relationship between each other and work for developing OSEK/VDX-based applications. In this paper, we show the functionality of each block of this development tool and its implementation.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제3권2호
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• pp.65-72
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• 2014

변경 결합도는 두 요소들 사이의 향후 변경 연관성을 알려준다. 만약, 소스 파일들이 자주 함께 변경된다면, 그 소스 파일들의 변경 결합도는 높다고 볼 수 있으며, 나중에 다시 함께 변경될 확률이 높다. 일반적으로 소스 파일들 사이의 변경 결합도는 공통 변경 횟수에 기반하여 정의되었다. 그런데 연관성이 낮은 변경들이 일괄적으로 함께 커밋되는 경우, 즉 뒤얽힌 변경(tangled change)과 같은 경우들이 빈번히 발생한다. 따라서 함께 변경된 횟수만으로 소스 파일의 변경 결합도를 결정하는 것은 한계가 있다. 본 논문에서는 기존의 방법을 보완하기 위해, 소스 파일의 변경 시간뿐 아니라 소스 코드 변경 유형의 유사성을 함께 고려하는 것을 제안하였다. 이를 위하여, 우선 추출된 변경 유형 정보를 이용하여 변경 유형 빈도 벡터를 정의하고, 다음에 코사인 유사도 측정을 통해서 각 소스 파일 버전에서 적용된 코드 변경 유사성을 계산한다. 이후 Eclipse 프로젝트인 JDT와 CDT에 대한 사례 연구를 통해 제안된 방법의 효용성을 보였다.

• 소프트웨어공학소사이어티 논문지
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• 제25권1호
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• pp.1-9
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• 2012

기계장치에 내장되어 동작하는 내장 소프트웨어의 개발 환경은 일반 소프트웨어와 비교하여 불편한 점이 많다. 소프트웨어가 개발되는 장비와 동작하는 장비가 다르며 일반적으로 고가의 상용 개발도구를 필요로 한다. 본 논문은 공개 소프트웨어 도구들을 활용하여 내장 소프트웨어의 개발환경을 개선시킬 수 있는 방안을 제시한다. cross compile을 위한 GNU Compiler Collection과 Scratch box, 통합 개발 환경인 Eclipse, 원격 접속을 위한 RSE, 가상화를 위한 QEMU 등의 특징과 효과적인 활용 방법을 설명한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제3권12호
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• pp.511-522
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• 2014

소프트웨어 개발 및 유지보수 과정에서 여러 종류의 버그가 발생된다. 버그는 소프트웨어의 개발 및 유지 보수 시간을 증가시키는 주요원인으로 소프트웨어의 품질 저하를 초래한다. 버그의 발생을 사전에 완벽하게 방지하는 것은 불가능하다. 대신 버그 질라(Bugzilla), 멘티스BT(MantisGBT), 트랙 (Trac), 질라 (JIRA)와 같은 버그 트래킹 시스템을 이용하여 버그를 효과적으로 관리하는 것이 가능하다. 개발자 또는 사용자가 발생된 버그를 버그 트래킹 시스템에 보고하면, 프로젝트 매니저에 의해서 보고된 버그는 버그 해결에 적합한 개발자에게 전달되어 해결될 때까지 버그 트래킹 시스템에 의해서 추척된다. 여기서 프로젝트 매니저가 버그 해결에 적합한 개발자를 선별하는 것을 버그 분류 작업 (Bug triaging)이라고 하며, 대량으로 발생되는 버그 리포트들을 수동으로 분류하는 것은 프로젝트 매니저에게 있어서 매우 어려운 문제가 된다. 본 논문에서는 버그 트래킹 시스템에 저장된 과거에 해결된 버그 리포트에서 개발자 별 버그 해결 유형을 추출하고, 이를 활용한 버그 분류 작업, 즉 개발자 추천 방법을 제안한다. 먼저 버그 트래킹 시스템에서 각 개발자가 해결한 버그 리포트들을 분류한 후, 자연 언어 처리 알고리즘과 TF-IDF (Term frequency-Inverse document frequency)를 활용하여 각 개발자 별 단어 리스트를 생성한다. 그 후, 새로운 버그가 발생되었을 때 코사인 유사도를 통해서 생성된 개발자 별 단어 리스트와 새로운 버그 리포트의 단어 리스트를 비교하여 가장 유사한 단어 리스트를 가지는 개발자를 추천하는 방법이다. 두 오픈 소스 프로젝트인 이클립스 JDT.UI와 CDT.CORE를 대상으로 수행한 개발자 추천 실험에서 기계 학습 모델 기반의 추천 방법보다 제안하는 방법이 더 우수한 결과를 얻은 것을 확인하였다.