• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.34 no.7
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• pp.603-615
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• 2007

Software changes for various kinds of reasons and they increase maintenance cost. Software metrics, as quantitative values about attributes of software, have been adopted for predicting maintenance cost and fault-proneness. This paper proposes relationship between some typical object-oriented metrics and software changes in industrial settings. We used seven metrics which are concerned with size, complexity coupling, inheritance and polymorphism, and collected data about the number of changes during the development of an Information system on .NET platform. Based on them, this paper proposes a model for predicting the number of changes from the object-oriented metrics using multiple regression analysis technique.

• Journal of KIISE:Information Networking
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• v.37 no.6
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• pp.444-452
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• 2010

To avoid a channel zapping delay, the device needs to predict a next channel and must download it. Previous researches suggest algorithms based on assumption by utilizing many data. How to select and download future channels is a main issue in IPTV system. Most proposal based on assumption do not guarantees complete performance of channel zapping. In this paper, we suggest an effective method to avoid a channel zapping time with a constant performance by using a number remote controller key information.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.22 no.1
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• pp.1-14
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• 2017

This paper proposes adaptive reference structure decision method to improve the performance of HEVC (High Efficiency Video Coding) encoder. When an event occurs in the input sequence, such as scene change, scene rotation, fade in/out, or light on/off, the proposed algorithm changes the reference structure to improve the inter prediction performance. The proposed algorithm divides GOP (Group Of Pictures) into two sub-groups based on the picture that has such event and decides the reference pictures in the divided sub-groups. Also, this paper proposes fast encoding method which changes the picture type of first encoded picture in the GOP that has such event to CRA (Clean Random Access). With the statistical feature that intra prediction is selected by high probability for the first encoded picture in the GOP carrying such event, the proposed fast encoding method does not operate inter prediction. The experimental result shows that the proposed adaptive reference structure decision method improves the BD-rate 0.3% and reduces encoding time 4.9% on average under the CTC (Common Test Condition) for standardization. In addition, the proposed reference structure decision method with the picture type change reduces the average encoding time 12.2% with 0.11% BD-rate loss.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.304-306
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• 2005

아키텍쳐(Architecture)는 프로젝트 초기에 결정된 설계 결정사항을 기재해 놓은 산출물이고 프로젝트 관련자(Stakeholder)간 의사소통의 수단이다. 아키텍쳐가 안정되어야 향후 진화(Evolution) 과정 중에 시스템을 이해하고 예측 관리하는 것이 쉬워지고 또한 기본 구조를 변경하지 않고 여러 가지 기능을 추가할 수 있다. 아키텍쳐 안정성(Architecture Stability)이란 진화과정 중에 발생하는 변경들을 견디는 정도를 말하고 변경은 적응변경(Adaptive Changes), 교정변경(Corrective Changes), 완전변경(Perfective Changes )을 포함한다. 그런데 진화 과정 동안에 변경들은 필연적으로 발생하게 되고 그로 인해 결정된 아키텍쳐는 본래의 모습을 그대로 유지할 수 없게 된다. 따라서 진화 과정시 아키텍쳐의 안정성을 측정하고 향후 변경에 대한 대비가 필요하다. 본 논문은 변경의 크기, 변경의 횟수, 변경의 종류와 아키텍쳐 불안정성의 관계를 버전별로 연구하고 그와 관련된 매트릭을 제안한다. 매트릭을 실제 프로젝트(Ant,JDT)에 적용하고 측정된 결과를 통해 아키텍쳐 안정성을 살펴봄으로써, 향후 안정성을 고려하여 아키텍쳐를 관리하고 개발하는데 도움을 줄 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.610-612
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• 2005

협동적 여과를 이용한 추천 시스템은 데이터의 희소성 문제(sparseness problem)와 초기 추천 문제 (cold-start problem)에 대해 취약점을 가지고 있다. 협동적 여과를 이용한 추천 시스템에서 사용하는 선호도 데이터에 아이템들의 전체 수량에 비해 매우 적은 양의 아이템 선호도만 존재한다면 사용자들의 유사도 측정에 문제를 발생시켜 극단적인 경우엔 협동적 추천이 불가능할 경우가 발생한다. 이와 같은 문제는 선호도 데이터에 나타난 아이템들의 총수에 비해 사용자가 선호(구매)한 아이템이 극히 적은 수량으로 존재하기 때문이며 새로운 사용자의 경우에는 아이템 선호도 정보가 전혀 없기 때문에 유사 사용자를 추출하지 못하여 아이템을 전혀 추천할 수 없는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 희소성이 높은 선호도 데이터를 희소하지 않은 상태로 변형하는 희소 데이터 변형 기법을 제안한다. 희소 데이터 변형 기법은 희소데이터에 나타난 사용자와 아이템의 추가 속성 정보의 확률분포를 이용하여 알려지지 않은 선호도 값을 예측함으로써 희소성이 높은 선호도 데이터를 변경하고, 변경된 선호도 데이터를 협동적 추천에 적용하여 추천 성능을 향상시킨다. 이와 같은 선호도 데이터 변경 기법을 데이터 블러링(data blurring)이라 한다. 몇가지 실험 결과를 통해 제안된 기법의 효과를 확인하였다.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 2002.06a
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• pp.165-172
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• 2002

전통적으로 소프트웨어 프로젝트는 납기지연, 예산초과, 높은 결함율 등으로 타 산업분야의 프로젝트에 비해 매우 높은 실패율을 기록하고 있는 것으로 알려져 있다. 이 같은 소프트웨어 프로젝트의 실패원인에 대한 많은 연구결과는 소프트웨어가 갖고 있는 범위와 요구사항 정의의 어려움, 비가시성으로 인한 초기견적의 부정확성, 역시 가시성의 부족으로 진행상황파악의 어려움에 따른 진척관리의 애로, 더욱 큰 문제는 변경의 용이성과 변경에 대한 추적의 어려움 등을 지적하고 있다. 실패한 프로젝트들의 내용을 보면 대부분 계획의 부정확성이나 위험에 대한 대처의 부족 또는 진행 중 발생하는 변경에 대한 통제의 실패에서 찾아 볼 수 있다. 정확한 예측과 위험 예방 그리고 효과적인 통제대책이 소프트웨어 프로젝트를 성공으로 이끄는 3두 마차라는 지적이다. 정확한 예측의 핵은 프로젝트 산출물인 제품에 대한 정확한 규모측정에 있고, 위험 예방은 복잡도가 높거나 불확실성이 높은 컴포넌트의 자원소요에 대한 예측과 이에 대한 준비의 소홀에서 찾을 수 있으며, 효과적인 통제대책은 프로젝트 관리 프레임워크가 튼튼하지 못하거나 이의 준수를 위한 노력의 결핍에서 찾을 수 있을 것이다. 본 논문에서는 이 3두 마차 중 가장 근간이 되고 시발점이 되는 제품의 규모에 대한 예측에 초점을 맞추어 규모측정에 가장 합리적이고 객관적이며 실용성이 높다고 현재 국제적으로 높은 평가를 받고 있는 기능점수를 프로젝트 관리에 어떻게 활용해야 프로젝트를 성공시킬 수 있을 지의 방법에 대한 검토 결과를 제시고자 한다.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.12 no.9
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• pp.11-19
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• 2021

A software system is required to change during its life cycle due to various requirements such as adding functionalities, fixing bugs, and adjusting to new computing environments. Such program code modification should be considered as carefully as a new system development becase unexpected software errors could be introduced. In addition, when reusing open source programs, we can expect higher quality software if code changes of the open source program are predicted in advance. This paper proposes a Convolutional Neural Network (CNN)-based deep learning model to predict source code changes. In this paper, the prediction of code changes is considered as a kind of a binary classification problem in deep learning and labeled datasets are used for supervised learning. Java projects and code change logs are collected from GitHub for training and testing datasets. Software metrics are computed from the collected Java source code and they are used as input data for the proposed model to detect code changes. The performance of the proposed model has been measured by using evaluation metrics such as precision, recall, F1-score, and accuracy. The experimental results show the proposed CNN model has achieved 95% in terms of F1-Score and outperformed the multilayer percept-based DNN model whose F1-Score is 92%.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• v.22 no.3
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• pp.405-410
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• 1998

디젤 기관의 신뢰성 평가는 일반적으로 운전주에 발생한 사고 내용을 통계처리하여 팡가하기 때문에 운전자가 사전에 사고 발생을 예견하여 적절한 시기에 예방정비를 한다든지 기관의 상태에 따른 최적 운전조건을 파악하여 기관을 안전하게 운전하는데 어려움이 있다. 또한 디제 기관을 새로이 개발한다든지 설계 변경을 할 경우 기관의 신뢰성을 평가하는데도 상당한 어려움이 있다, 본논문에서는 선박용 주기관으로 사용되는 디젤기관을 대상으로하여 디젤기관의 운전상태에 따른 운전신뢰성을 예측할 수 있는 프로그램을 개발하였으며 예측결과를 실험결과와 비교·검토하였다.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.15 no.6
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• pp.311-319
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• 2015

In this paper, in order to increase the production efficiency of the industrial plant, and predicts the resources of the manufacturing process, we have proposed a decision-making system for resource implementing the risk management effectively forecasting and risk management. A variety of information that occurs at each step efficiently difficult the creation of detailed process steps in the scenario you want to manage, is a frequent condition change of manufacturing facilities for the production of various products even within the same process. The data that is not contiguous products production cycle also not constant occurs, there is a problem that needs to check the variation in the small amount of data. In order to solve these problems, data centralized manufacturing processes, process resource prediction, risk prediction, through a process current status monitoring, must allow action immediately when a problem occurs. In this paper, the range of change in the design drawing, resource prediction, a process completion date using a regression algorithm to derive the formula, classification tree technique was proposed decision system in three stages through the boundary value analysis.

• Journal of KIISE
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• v.42 no.3
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• pp.328-340
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• 2015

Software requirements are continuously changed for various reasons, consequently changes of software are inevitable. In the case of changes necessitated by changes in requirements, it is necessary to precisely predict the ripple effects of the changes for efficient management of the changes. This paper proposes the management method of traceability information, which can be applied in object-oriented development. Furthermore, we introduce the guidelines for prediction of the ripple effects of changes based on traceability information among artifacts composing a system. We identify traceability items for the essential artifacts which were composed of the object-oriented system, and define relationships among them. The purpose of the method proposed in this paper is to identify the scope of change precisely through the guidelines. These can then be used for tracing and analyzing the impact of the changes both the forward and backward looking, based on the relationships of traceability items.