• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제23권9호
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• pp.81-86
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• 2018

Software defect severity is very important in projects with limited historical data or new projects. But general software defect prediction is very difficult to collect the label information of the training set and cross-project defect prediction must have a lot of data. In this paper, an unclassified data set with defect severity is clustered according to the distribution ratio. And defect severity-based prediction model is proposed by way of labeling. Proposed model is applied CLAMI in JM1, PC4 with the least ambiguity of defect severity-based NASA dataset. And it is evaluated the value of ACC compared to original data. In this study experiment result, proposed model is improved JM1 0.15 (15%), PC4 0.12(12%) than existing defect severity-based prediction models.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.197-206
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• 2015

모든 소프트웨어 결함들이 시스템에 같은 정도의 영향을 미치는 것이 아니므로 결함이 미치는 충격의 정도를 나타내는 결함 심각도는 소프트웨어 품질 관련 작업들에 중요한 역할을 하고 있다. 결함 심각도 관련 기존 연구들은 심각도 레벨은 정의하였지만 품질 작업의 기본 단위인 모듈의 심각도에 관한 언급은 거의 없었다. 본 논문에서는 심각도 레벨이 증가함에 따라 심각도 값이 급격히 증가하는 심각도 성질을 이용하여 결함 심각도 메트릭을 지수 함수 형태로 정의한 후, 모듈 내부의 결함 수와 결함 심각도 메트릭에 기반한 새로운 모듈 심각도 메트릭 집합을 정의하였다. 제안 메트릭들의 적용가능성을 보이기 위해 Weyuker 기준들을 이용한 분석적 검증과 NASA 공개 데이터 집합을 이용한 실험적 검증을 수행하였으며, 제안 메트릭들 중 ms는 모듈의 심각도 정량화에, msd는 심각도에 기반한 시스템간의 비교에 매우 유용하게 사용될 수 있다는 것을 보였다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제22권12호
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• pp.681-686
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• 2016

소프트웨어 결함 예측은 프로젝트의 효율적인 관리와 성공에 있어 중요한 요소이다. 이 결함은 심각도에 따라 프로젝트에 영향을 미치는 정도가 다르다. 그러나 기존 연구는 결함 유무만 관심을 두고 심각도를 고려하지 않는다. 본 논문에서는 소프트웨어 관리 효율과 품질 향상을 위해 FCM을 적용한 결함 심각도 기반 앙상블 모델을 제안한다. 제안된 모델은 FCM으로 NASA PC4의 결함심각도를 재분류한다. 그리고 RF(Random Forest)로 심각도에 영향을 주는 입력 column을 선별하여 데이터 핵심 결함 요인을 추출한다. 또한 10-fold 교차검증으로 파라미터를 변경해 모델 성능을 평가한다. 실험 결과는 다음과 같다. 첫째, 결함심각도가 58,40,80에서 30,20,128로 재분류되었다. 둘째, 심각도에 영향을 주는 중요한 입력 column은 정확도와 노드 불순도 측면에서 BRANCH_COUNT였다. 셋째, 성능평가는 트리수가 작고 고려할 변수가 많을수록 좋은 성능을 보였다.

• 한국소프트웨어감정평가학회 논문지
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• 제15권1호
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• pp.79-86
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• 2019

데이터의 차원축소는 요소들의 공통성을 파악해 영향력 있는 중요한 특징 요소를 추출하여 간소화함으로써 복잡함을 줄이고 다중 공선성 문제를 해결한다. 그리고 중복 및 노이즈 검출을 함으로써 불필요함을 줄인다. 이에 본 논문에서는 PCA(Prinicipal Component Analysis)을 적용한 결함 심각도 기반 차원 축소 모델을 제안한다. 제안된 모델은 결함 심각도가 있는 NASA 데이터 세트인 PC4에 적용하여 결함 심각도에 영향을 주는 속성의 차원수를 검증한다. 그 다음 데이터의 차원을 축소한 후 비교 분석한다. 실험결과, PC4의 적합한 차원수는 2~3개였고 그룹화를 통해 차원 축소가 가능한 것을 보였다.

• 정보과학회 논문지
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• 제42권11호
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• pp.1349-1360
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• 2015

소프트웨어 품질을 향상하기 위해서는 소스에 내재된 결함을 효율적, 효과적으로 제거해야 한다. 개발현장에서는 결함 심각도와 결함 제거율로 결함을 제거하고 있다. 결함을 이용하여 품질을 향상하기 위한 연구로는 결함 발생 빈도과 ISO 품질속성을 이용하여 품질을 향상하려는 연구가 있고, 프로젝트 수행 시 결함을 심각도로 관리하여 품질을 향상시키는 연구가 있었다. 하지만, 결함 자체에 집중하여 결함을 유형화하여 결함 유형 간에는 어떤 영향력이 있는지, 그 영향력으로 인하여 어느 결함 유형이 더 중요한 지에 대한 연구는 미흡한 실정이었다. 이에 본 연구에서는 표준단체, 업체, 연구자들의 소프트웨어 결함 유형을 수집, 분류하여 ANP로 모형화하였다. 또한, 구성된 ANP 모형을 이용하여 일반 응용 소프트웨어에 대하여 결함 유형별 중요도 가중치를 산정하였다. 일반 응용 소프트웨어를 개발할 때, 산정된 가중치를 적용하여 결함을 제거한다면, 좀 더 효율적이고 효과적으로 소프트웨어 품질을 향상할 수 있으리라 기대한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제20권5호
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• pp.73-81
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• 2015

소프트웨어 결함 예측 연구들의 대부분은 입력 개체의 결함 유무를 예측하는 이진 분류 모델들에 관한 것들이다. 하지만 모든 결함들이 같은 심각도를 갖지는 않으므로 예측 모델이 입력 개체의 결함경향성을 몇 개의 심각도 범주로 분류할 수 있다면 훨씬 유용하게 사용될 수 있다. 본 논문에서는 전통적인 복잡도와 크기 메트릭들을 입력으로 하는 심각도 기반 결함 예측 모델을 제안하였다. 학습 알고리즘은 많이 사용되는 네 개의 기계학습 기법들을 사용하였으며, 모델 구조는 삼진 분류 모델로 하였다. 모델 성능 평가를 위해 실험 데이터는 두 개의 NASA 공개 데이터 집합을 사용하였고, 평가 측정치는 Accuracy를 이용하였다. 평가 실험 결과는 역전파 신경망 모델이 두 데이터 집합에 대해 각각 81%와 88% 정도의 Accuracy 값으로 가장 좋은 성능을 보였다.

• 산업기술연구
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• 제32권A호
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• pp.125-128
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• 2012

In this paper, we proposed a prioritization method of test cases using a value estimation model of test sets, that are key elements for highly effective software testings as well as involve a large cost factor in software developments and maintenances. Based on previous studies, our idea includes introducing some practical factors of the test case prioritization which critically influence the value of a test case: Relative values of test sets before and after the test running, Average value of these two relative values, Severity of the defect, Risks that are covered, Frequency of use, Change related values, Systematic elicitations, etc. Finally we discussed the usefulness and the expected effects of the proposed scheme.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.151-157
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• 2018

소프트웨어 결함 예측에 관한 기존의 연구들은 대부분 모델의 입력 모듈이 결함을 가지고 있는지 여부를 판단하는 이진 감독형 분류 모델들에 관한 것들이었다. 하지만 이진 분류 모델은 결함의 복잡한 특성들을 고려하지 않고 단순히 입력 모듈의 결함 유무만을 판단한다는 문제점이 있고, 감독형 모델은 대부분의 개발 집단이 보유하고 있지 않은 훈련 데이터 집합을 필요로 한다는 한계점이 있다. 본 논문은 이러한 두 가지 문제점을 해결하기 위해 비감독형 알고리즘을 사용한 심각도 기반 삼진 분류 모델을 제안하였으며, 평가 실험 결과 제안 모델이 감독형 모델들에 필적하는 예측 성능을 보였다.

• Archives of Plastic Surgery
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• 제49권2호
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• pp.184-194
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• 2022

The face and the external nose define an individual's physical appearance. Nasal deformities can cause facial disfigurement along with unwanted psychological repercussions. Nasal deformities range in severity, with the most severe cases being indications for a rhinectomy, due to the complexity of the nasal defect. According to published literature, there is no consensus among otolaryngologists and plastic surgeons on which technique or flap use is preferred in terms of complications, aesthetic outcome, or patient satisfaction. The goal of this study is to provide a comprehensive analysis of published studies on nasal reconstruction following rhinectomy. Using the Preferred Reporting Items for Systematic Review and Meta-Analysis Protocols guidelines for writing systematic reviews, a systematic review was conducted. Four databases were searched using a search strategy. These articles were then imported into the COVIDENCE software and went screening and thorough article review. After screening 2,237 articles, 23 studies were then extracted for data collection analysis. We collected data from 12 case series, 4 case studies, 1 prospective case series, and 4 retrospective chart review studies. The most commonly reported flaps were forehead flaps, superior extended nasal myocutaneous island, forearm free flaps, anterolateral thigh (ALT) free flap, medial femoral condyle free flap (n = 8), and zygomaticus implants (n = 6), and retained nasal prosthesis. Although not specifically indicated by a certain number, the most common indication for the rhinectomy was malignancy, followed by traumas, postsurgical complications, radionecrosis, and congenital nasal malformations.

• 대한화장품학회지
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• 제45권1호
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• pp.95-103
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• 2019

입술은 각질층이 매우 얇아 수분증발에 취약하며, 노화 과정에서 주름이 증가하고, 붉은색을 잃으며, 볼륨이 감소하게 된다. 매력적인 입술을 가지기 위해 시행되는 지방이식, 필러 주입을 대체하기 위한 성분에 대한 연구는 아직 보고된 바가 거의 없으며, 최근 새로운 지방세포의 수를 증가시키는 것이 인체 내 지방을 늘릴 수 있는 방법으로 제안되고 있다. 우리는 선행연구에서 지방줄기세포를 지방세포로 분화 유도하는 천연물질로써 요엽후박나무 추출물(Magnolia officinalis bark extract)의 우수한 효능을 확인하였다. 본 연구에서는 요엽후박나무 추출물이 바이오 프린팅으로 제작한 지방 유사 구조체에서 지방(lipid droplet)의 양을 증가시키면서 분화를 촉진시킴을 3D 수준에서 확인하였다. 다음으로 입술 주름에 미치는 영향을 확인하기 위해 주름 사진으로 부터 명암값의 표준편차(SDGV)를 J 이미지 소프트 웨어를 사용하여 측정함으로써 객관적 측정 방법을 확립하였고, 주름 정도에 따른 입술 주름 그레이드를 도출하여 정량화하였다. 결과적으로 요엽후 박나무 추출물 1%를 함유한 제품을 12주간 사용했을 때, 입술 주름을 유의하게 개선시킬 수 있음을 확인하였다. 본 연구 결과는 요엽후박나무 추출물이 지방줄기세포를 지방세포로 분화 유도하는 효능을 가지며, 이러한 효능이 입술 주름을 개선하는데 도움을 줄 수 있다는 점을 시사하고, 따라서 요엽후박나무 추출물은 입술 주름과 볼륨을 개선하는 화장품 후보 소재로 적용 가능하다는 것을 보여준다.