임베디드 소프트웨어는 하드웨어 플랫폼에 탑재하기 전, 소스 코드에 대한 품질을 검증하는 작업이 매우 중요하다. 임베디드 소프트웨어의 코드 품질을 향상시키기 위해서는 분석 및 설계 단계의 모델에 대한 품질과 생성된 코드에 대한 품질이 관리되어야 한다. 본 연구에서는 임베디드 소프트웨어의 소스 코드 품질을 향상시키기 위한 방법으로 Practice Pattern을 제안한다. 이는 모델링 과정이나 코딩 과정에서 개발자를 가이드 하는 절차 패턴으로써, 모델의 품질과 소스 코드 품질을 향상시키는 방법으로 사용될 수 있다. 제시하는 패턴의 적용은 기능의 정확성뿐만 아니라 성능, 모듈화, 재사용성 및 이식성 등과 같은 품질 요소들을 향상시킬 수 있을 것으로 보인다.
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.
This study aims to extensively analyze the performance of various Machine Learning (ML) techniques for predicting version to version change-proneness of source code Java files. 17 object-oriented metrics have been utilized in this work for predicting change-prone files using 31 ML techniques and the framework proposed has been implemented on various consecutive releases of two Java-based software projects available as plug-ins. 10-fold and inter-release validation methods have been employed to validate the models and statistical tests provide supplementary information regarding the reliability and significance of the results. The results of experiments conducted in this article indicate that the ML techniques perform differently under the different validation settings. The results also confirm the proficiency of the selected ML techniques in lieu of developing change-proneness prediction models which could aid the software engineers in the initial stages of software development for classifying change-prone Java files of a software, in turn aiding in the trend estimation of change-proneness over future versions.
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.
소프트웨어 시스템을 효율적으로 유지보수 및 관리하기 위해서는 변경 전후의 시스템의 변경사항을 쉽게 파악할 수 있도록 시각적으로 표현해주는 것이 중요하다. 소프트웨어 변경사항 분석에 대한 연구는 많이 진행되어 왔으나 변경 유형뿐만 아니라 변경 정도를 정량화하고 이를 시각화하여 나타내려는 연구는 많지 않다. 이 연구에서는 자바로 구현된 시스템에 대해 클래스 다이어그램에서의 변경사항 분석 및 정량화 방법과 이를 시각적으로 나타내는 방법에 대해 제시한다. 먼저 소스 코드의 구조적인 변화를 검사하기 위해, 역공학을 이용하여 클래스 다이어그램을 추출한다. 그리고 클래스 다이어그램 정보를 이용하여 변경 유형 및 변경량을 정량화한 다음, 색상 스펙트럼을 이용하여 클래스 다이어그램에 변경량을 시각적으로 나타낸다. 이러한 시각화 기법을 이용하면, 유지보수 관리자가 쉽게 변경된 부분을 파악할 수 있어 유지보수에 소요되는 시간과 노력을 조금이라도 줄일 수 있다.
Reengineering to object-oriented system is needed to maintain the system and satisfy requirements of structure change. Target systems which should be reengineered to object-oriented system are difficult to change because these systems have no design document or their design document is inconsistent of source code. Using design document to identifying objects for these systems is improper. There are several researches which identify objects through procedural source code analysis. In this paper, we propose automatic object identification method based on clustering of VTFG(Variable-Type-Function Graph) which represents relations among variables, types, and functions. VTFG includes relations among variables, types, and functions that may be basis of objects, and weights of these relations. By clustering related variables, types, and functions using their weights, our method overcomes limit of existing researches which identify too big objects or objects excluding many functions. The method proposed in this paper minimizes user's interaction through automatic object identification and make it easy to reenginner procedural system to object-oriented system.
Multipath is an inevitable error source in radio navigation system such as GPS, it causes signal tracking errors such as carrier tracking errors, code tracking errors. Since code tracking error is a dominant error in absolute positioning, this paper focuses on the improvement of code tracking performance. This paper proposes a method that detects the change of autocorrelation function's slope and mitigates the multipath error. Also, this paper shows the performance evaluation results by post-processing the digitized RF samples.
Combustion instability is a major issue in design and maintenance of gas turbine combustors for efficient operation with low emissions. With the thermoacoustic view point the instability is induced by the interaction of the unsteady heat release of the combustion process and the change in the acoustic pressure in the combustion chamber. In an effort to study the combustion dynamics of gas turbine combustors, Morgans et al (2014) have developed OSCILOS (open source combustion instability low order simulator) code and it is currently available online. In this study the code has been utilized to predict the combustion instability of a reported case for lean premixed gas turbine combustion, and then its prediction results have been compared with the corresponding experimental data. It turned out that both the predicted and the experimental combustion instability results agree well. Further the effects of some typical inlet acoustic boundary conditions on the prediction have been investigated briefly. It is believed that the validity and effectiveness of the open source code is reconfirmed through this benchmark test.
리팩토링은 기존 레거시 코드에 대한 품질을 확보하기 위한 공학적 기술로서, 프로그램의 기능은 변하지 않으면서 내부 구조를 개선하는 작업이다. 다양한 오픈 소스 소프트웨어가 재사용되면서, 기술적 이유 또는 시장 요구로 인하여 프로그래밍 언어 변환을 통한 소스 코드 재사용이 점진적으로 요구되고 있다. 이러한 상황에서 에너지 효율성을 고려하는 언어 변환 리팩토링 기법은 임베디드 소프트웨어 개발의 생산성은 물론 품질 향상을 위한 중요한 수단으로 여겨지고 있다. 본 논문에서는 기존에 제시된 에너지 절감형 리팩토링 기법에 추가하여 프로그래밍 언어의 문법 및 구조의 비교와 매핑을 통해 다른 언어로 변환하는 코드 리팩토링 기법을 제시하였다. 제안하는 리팩토링 기법의 활용은 소프트웨어 개발 언어의 환경변화에 대처하고, 기존 코드의 재사용을 높임으로써 신속한 소프트웨어 개발 및 품질 향상을 통한 제품의 경쟁력 향상을 기대할 수 있다.
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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제1권2호
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pp.89-94
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2009
The current focus of development in industrial Computational Fluid Dynamics (CFD) is integration of CFD into Computer-Aided product development, geometrical optimisation, robust design and similar. On the other hand, in CFD research aims to extend the boundaries of practical engineering use in "non-traditional" areas. Requirements of computational flexibility and code integration are contradictory: a change of coding paradigm, with object orientation, library components, equation mimicking is proposed as a way forward. This paper describes OpenFOAM, a C++ object oriented library for Computational Continuum Mechanics (CCM) developed by the author. Efficient and flexible implementation of complex physical models is achieved by mimicking the form of partial differential equation in software, with code functionality provided in library form. Open Source deployment and development model allows the user to achieve desired versatility in physical modeling without the sacrifice of complex geometry support and execution efficiency.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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