• 한국융합학회논문지
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• 제12권9호
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• pp.11-19
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• 2021

소프트웨어 시스템은 생명주기동안 기능 추가, 버그 수정, 새로운 컴퓨팅 환경 수용 등의 다양한 이유로 프로그램 코드 변경이 요구된다. 이러한 코드 수정 과정에서 새로운 오류 발생을 가져올 수 있으므로 프로그램 코드 수정 과정은 새로운 시스템 개발 못지 않게 신중하게 처리되야 한다. 또한, 오픈 소스 프로그램에 대한 재사용이 일반화된 소프트웨어 개발환경에서 오픈 소스 프로그램의 코드 변경 가능성을 예측할 수 있다면, 보다 양질의 프로그램 개발 효과를 기대할 수 있을 것이다. 본 논문은 소스 코드 변경을 예측하는 Convolutional Neural Network (CNN) 기반의 딥러닝 모델을 제안한다. 소스 코드 변경을 예측하는 문제는 딥러닝의 이진 분류 문제이며 레이블된 데이터가 요구되는 지도학습을 사용한다. 코드 예측 모델의 학습 및 시험을 위해 깃허브에서 수집한 Java 소스 코드와 코드 변경 로그를 데이터로 사용한다. 수집된 Java 소스 코드에서 소프트웨어 메트릭스를 계산한 후 제안된 코드 변경 예측 모델의 입력 데이터로 사용한다. 제안된 모델의 성능 평가를 위해 정밀도, 재현율, F1점수, 정확도가 측정되었으며 각각의 평가 지표에 있이서 CNN 모델은 95%, 다층 퍼셉트 기반의 DNN 모델은 92%를 달성했다.

• 한국전자거래학회지
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• 제26권1호
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• pp.43-65
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• 2021

정보통신기술의 발달에 따라 IT 인력 채용 방식에도 많은 변화가 생겼다. 채용 담당자들은 이력서나 면접과 같은 전통적인 정보 이외에도 웹에서 구직자 정보를 검색할 수 있다. 오픈소스 소프트웨어 개발(OSSD) 플랫폼은 개발자들이 자연스럽게 IT 역량을 발휘할 수 있는 곳이자, 채용 담당자들이 적합한 후보를 찾을 수 있는 장소가 되었다. 이러한 맥락에서 본 연구는 취업 시 OSSD 플랫폼의 개발자 정보(구직 활동 여부, 개인정보 게시 정도, 학습 활동 정도, 지식공헌 활동 정도)가 취업에 미치는 영향을 분석하였다. 실증분석을 위해 웹 크롤러를 개발하여 대표적인 OSSD 플랫폼인 깃허브의 개발자 4,005명을 대상으로 데이터를 수집했다. 구직 기간이 짧다는 것은 취업의 성공적인 결과를 의미하기 때문에 구직 기간에 영향을 미치는 요인을 살펴보기 위해 생존분석법을 실시하였다. 본 연구의 결과에 따르면, 구직 현황을 명시적으로 게시한 개발자가 그렇지 않은 개발자보다 구직 기간이 짧은 것으로 나타났다. 개인정보 게시 정도, 학습 활동 및 지식공헌 활동 정도 또한 구직기간 단축과 긍정적으로 관련이 있는 것으로 나타났다. 본 연구는 향후 채용 담당자의 성공적인 구인뿐만 아니라 개발자의 효과적인 구직을 위한 OSSD 플랫폼의 전략적인 활용 방안에 시사점을 제시해줄 것이다.