• 한국소프트웨어감정평가학회 논문지
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• 제14권2호
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• pp.35-44
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• 2018

서로 다른 언어로 작성된 소스코드의 유사성 검사는 주로 요약구문트리를 기반으로 비교를 수행한다. 하지만 대규모의 소스코드를 실용적인 수준으로 비교하려면 토큰수준 기반에서 작동하는 유사성 검사 기술이 필요하다. 본 연구에서는 서로 다른 언어에서 생성되었지만 같은 의미를 지닌 토큰을 표현할 수 있는 공통 토큰을 정의하고, 소스코드에서 언어별 처리 과정을 거쳐 생성한 공통 토큰의 나열을 입력으로 소스코드의 유사성 검사를 수행하는 방법을 제안한다. 한국저작권위원회의 표절검사 도구 exEyes를 사용해서 서로 다른 언어로 작성된 동일한 코드를 대상으로 실험한 결과, 제안한 방법을 사용했을 때, 유사성 평가 성능이 향상됨을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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• pp.1034-1037
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• 2013

최근 감정노동으로 인해 고충을 겪고 있는 사람들이 늘어가고 있다. 이로 인해 감정노동이 사회적 이슈가 되고 있으며 감정 노동을 해결하기 위해 조직들은 다양한 해결 방법들을 모색하고 시행하고 있다. 감정노동이란 육체가 힘들기 보다는 정신적 스트레스와 상처가 문제이기 때문에 이를 해결하기 위해서 기업들은 심리상담, 심리치료 등의 서비스 제도를 시행하고 있지만 한계가 있다. 업무 특성상 감정 노동에 장시간 노출 되어 고통 받고 있는 조직원들의 상황을 조직 내 커뮤니케이션 빈도와 관계를 분석하고 커뮤니케이션의 핵심역할을 하고 있는 인재들을 소시오그램 형태로 시각적으로 보여주어 조직 발전에 도움을 주는 시스템 시각화 절차와 소시오그램 요소를 설계하였다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.1-10
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• 2021

본 연구에서는 EEG 신호를 기반으로 감정 인식에 유용한 딥러닝 기법을 제안한다. 감정이 시간에 따라 변화하는 특성을 반영하기 위해 Long-Short Term Memory 네트워크를 사용하였다. 또한, 특정 시점의 감정적 상태가 전체 감정 상태에 영향을 미친다는 이론을 기반으로 특정 순간의 감정 상태에 가중치를 주기 위해 어텐션 메커니즘을 적용했다. EEG 신호는 DEAP 데이터베이스를 사용하였으며, 감정은 긍정과 부정의 정도를 나타내는 정서가(Valence)와 감정의 정도를 나타내는 각성(Arousal) 모델을 사용하였다. 실험 결과 정서가(Valence)와 각성(Arousal)을 2단계(낮음, 높음)로 나누었을 때 분석 정확도는 정서가(Valence)의 경우 90.1%, 각성(Arousal)의 경우 88.1%이다. 낮음, 중간, 높음의 3단계로 감정을 구분한 경우 정서가(Valence)는 83.5%, 각성(Arousal)은 82.5%의 정확도를 보였다.

• 한국소프트웨어감정평가학회 논문지
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• 제13권2호
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• pp.9-17
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• 2017

소프트웨어 개발 단계에 오픈소스 소프트웨어를 활용함으로써 발생할 수 있는 라이선스 위반 문제 등의 이유로 소프트웨어 컴플라이언스는 반드시 행해져야하는 작업 중 하나이다. 하지만 다수의 개발자가 참여한 규모있는 소프트웨어를 분석한다는 것은 많은 시간과 높은 난이도를 요구한다. 이와 같은 문제점을 개선할 수 있는 방안 중 하나인 SPDX 문서는 소프트웨어 패키지에 대한 메타데이터를 규격화한 문서이다. 해당 규격이 활성화된다면 소프트웨어 패키지의 정보 분석 작업이 간소화될 뿐만 아니라 오픈소스 소프트웨어의 건전한 유통에도 기여할 수 있을 것이다. 본 연구에서는 오픈소스 소프트웨어의 라이선스 정보를 포함하고 있는 SPDX 문서를 특정 중앙서버에 의존하지 않고 분산화 된 장부의 기록물로 공유하고, 사용자에게 목적과 자격 요건에 따라 SPDX 라이프사이클 서비스를 제공하는 블록체인 기반의 SPDX 유통 플랫폼을 개발하였다. 또한 블록체인 기반의 SPDX 유통 플랫폼의 활성화에 기여하는 것을 목적으로 통합개발환경용 SPDX 문서 생성 플러그인을 개발하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 춘계학술발표대회
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• pp.560-563
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• 2007

본 논문은 소프트웨어의 완성도와 관련하여 발주사와 개발사간의 분쟁이 있을 시에 필요한 분쟁조정을 위한 평가방법을 연구하였다. 먼저 소프트웨어 개발 과정에서 발생할 수 있는 분쟁의 유형을 분류하였고, 객관적인 평가를 위한 감정 절차를 분류하였다. 본 연구에서는 분쟁조정의 객관성 확보를 위한 가중치 설정, 각 기능들에 대한 중요도를 설정하여 어느 정도의 완성도를 보였는지를 정량적으로 평가하였다. 또한, 프로그램의 복제 문제를 판단하기 위하여 필요한 감정 항목 설정 및 도용 여부를 판단하기 위한 기본 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국소프트웨어감정평가학회 논문지
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• 제17권2호
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• pp.19-29
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• 2021

블록체인 기술은 장점인 신뢰성 문제를 넘어, 산업에서 요구하는 각종 성능을 만족하기 위한 단계에 접어 들었다. 하지만, 블록체인 아키텍처의 특성이 걸림돌이 되어, 반응성 및 병렬 확장성 개선에 어려움을 겪고 있다. 블록체인 기술을 산업에 적용하기 위해서는 성능 문제를 해결할 수 있도록 아키텍처를 재설계해야 한다. 본 연구에서는 블록체인의 기술적 특징을 보존하면서, 동시에 병렬처리 성능 및 반응성 향상을 위한 새로운 요소 기술과 이를 통합한 아키텍처 TPAC를 개발함으로써, 안정적이면서 빠른 트랜잭션 처리, 저지연성 등, 다양한 면에서의 성능이 개선됨을 보였다.

• 한국소프트웨어감정평가학회 논문지
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• 제16권2호
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• pp.69-76
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• 2020

본 논문에서는 오류 수정 난이도를 나타내는 지표인 오류 수정 시간을 사용하여 소프트웨어 최적 출시 시점 결정 문제를 연구하였다. 특히 기존의 오류 수정 시간을 고려한 소프트웨어 신뢰도 성장 모델에서 오류 발견 시간과 수정 시간이 독립적이라는 가정을 수정하고, 오류 발견 시간과 수정 시간의 상관관계를 표현할 수 있는 일반적인 프레임워크 모델을 설정하여 소프트웨어 최적 출시 시점을 결정해 보고자 하였다. 그 결과 테스트 초기에 수정 시간이 걸리는 오류를 발견하는 것이 경제적인 관점에서 중요하다는 것을 알 수 있었다. 최적의 소프트웨어 출시 시점을 결정하는 데에 있어서 오류발견시간과 오류수정시간의 상관관계를 분석하는 것이 매우 중요하다는 결론을 얻을 수 있었다.

• 정보처리학회 논문지
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• 제13권6호
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• pp.284-290
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• 2024

음성감정인식(Speech Emotion Recognition, SER)은 사용자의 목소리에서 나타나는 떨림, 어조, 크기 등의 음성 패턴 분석을 통하여 감정 상태를 판단하는 기술이다. 하지만, 기존의 음성 감정인식 연구는 구현된 시나리오를 이용하여 제한된 환경 내에서 숙련된 연기자를 대상으로 기록된 음성인 구현발화를 중심의 연구로 그 결과 또한 높은 성능을 얻을 수 있지만, 이에 반해 자유발화 감정인식은 일상생활에서 통제되지 않는 환경에서 이루어지기 때문에 기존 구현발화보다 현저히 낮은 성능을 보여주고 있다. 본 논문에서는 일상적 자유발화 음성을 활용하여 감정인식을 진행하고, 그 성능을 향상하고자 한다. 성능평가를 위하여 AI Hub에서 제공되는 한국인 자유발화 대화 음성데이터를 사용하였으며, 딥러닝 학습을 위하여 1차원의 음성신호를 시간-주파수가 포함된 2차원의 스펙트로그램(Spectrogram)로 이미지 변환을 진행하였다. 생성된 이미지는 CNN기반 전이학습 신경망 모델인 VGG (Visual Geometry Group) 로 학습하였고, 그 결과 7개 감정(기쁨, 사랑스러움, 화남, 두려움, 슬픔, 중립, 놀람)에 대해서 성인 83.5%, 청소년 73.0%의 감정인식 성능을 확인하였다. 본 연구를 통하여, 기존의 구현발화기반 감정인식 성능과 비교하면, 낮은 성능이지만, 자유발화 감정표현에 대한 정량화할 수 있는 음성적 특징을 규정하기 어려움에도 불구하고, 일상생활에서 이루어진 대화를 기반으로 감정인식을 진행한 점에서 의의를 두고자 한다.

• 한국소프트웨어감정평가학회 논문지
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• 제14권2호
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• pp.1-9
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• 2018

오픈소스를 사용하는 사용자 및 기업의 비중이 지속적으로 증가하고 있다. 국외뿐만 아니라 국내에서의 오픈소스 소프트웨어 시장 규모가 급격하게 성장하고 있다. 하지만 오픈소스 소프트웨어의 지속적인 발전에 비해서, 오픈소스 소프트웨어 주제 분류에 대한 연구 거의 이루어지지 않고 있으며 소프트웨어의 분류 체계 또한 구체화되어 있지 않다. 현재는 사용자가 주제를 직접 입력하거나 태깅하는 방식을 사용하고 있으며 이에 따른 오 분류 및 번거로움이 존재한다. 또한 오픈소스 소프트웨어 분류에 대한 연구는 오픈소스 소프트웨어 평가, 추천, 필터링등의 기반 연구로 이용될 수 있다. 따라서 본 연구에서는 머신러닝 모델을 사용하여 오픈소스 소프트웨어를 분류하는 기법에 대하여 제안하고, 머신러닝 모델 별 성능 비교를 제안한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제9권2호
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• pp.53-60
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• 2020

감정분석은 문서 또는 대화상에서 주어진 주제에 대한 태도와 의견을 이해하는 과정이다. 감정분석에는 다양한 접근법이 있다. 그 중 하나는 감정사전을 이용하는 사전 기반 접근법이다. 본 논문에서는 널리 알려진 영어 감정사전인 VADER를 활용하여 한국어 감정사전을 자동으로 생성하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 세 단계로 구성된다. 첫 번째 단계는 한영 병렬 말뭉치를 사용하여 한영 이중언어 사전을 제작한다. 제작된 이중언어 사전은 VADER 감정어와 한국어 형태소 쌍들의 집합이다. 두 번째 단계는 그 이중언어 사전을 사용하여 한영 단어 그래프를 생성한다. 세 번째 단계는 생성된 단어 그래프 상에서 레이블 전파 알고리즘을 실행하여 새로운 감정사전을 구축한다. 이와 같은 과정으로 생성된 한국어 감정사전을 유용성을 보이려고 몇 가지 실험을 수행하였다. 본 논문에서 생성된 감정사전을 이용한 감정 분류기가 기존의 기계학습 기반 감정분류기보다 좋은 성능을 보였다. 앞으로 본 논문에서 제안된 방법을 적용하여 여러 언어의 감정사전을 생성하려고 한다.