• 제목/요약/키워드: 오픈베이스

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소규모 조직을 위한 오픈 소스 소프트웨어 기반의 결함 관리 프로세스 (A Defect Management Process based on Open Source Software for Small Organizations)

  • 한혁수;오승원
    • 정보과학회 논문지
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    • 제45권3호
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    • pp.242-250
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    • 2018
  • 고품질의 소프트웨어를 만들기 위해서는 발생하는 결함을 발견하고 해결해야 한다. 결함 관리 작업의 소홀함은 후에 재작업을 요구하게 되고, 결국 납기 지연 등 프로젝트 실패로 이어질 수 있다. 그러므로 조직들은 결함 관리 프로세스를 정립하고 내재화해야 한다. 관련 표준 모델들은 결함 관리 프로세스를 프로젝트 모니터링 및 제어 영역에서 다루고 있다. 하지만, 소규모 조직에서는 표준 문서 기반의 프로세스 구현에 어려움을 느끼고, 적용하지 못하고 있는 것이 현실이다. 본 논문에서는 소규모 프로젝트 참여 인원과 기간에 적합한 결함 관리 프로세스와 체계적인 지원을 위한 Redmine과 Subversion, Maven, Jenkins 등의 오픈 소스 소프트웨어 기반의 SW Visualization 구축 방안을 제시한다. 또한, 결함 데이터 베이스 구축과 이를 기반으로 결함 데이터 분석 및 제어 활동을 위한 방안을 제시한다. 제안한 프로세스와 Tool Chain을 중소기업에 적용하여 그 효율성을 입증하였다.

다중 홉 질문 응답을 위한 쌍 선형 그래프 신경망 기반 추론 (Bilinear Graph Neural Network-Based Reasoning for Multi-Hop Question Answering)

  • 이상의;김인철
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제9권8호
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    • pp.243-250
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    • 2020
  • 지식 그래프 기반의 질문 응답 문제는 자연어 질문들에 대한 깊은 이해뿐만 아니라, 대규모 지식 그래프 상에서 올바른 답변을 찾기 위한 효과적인 추론 능력을 필요로 한다. 본 논문에서는 다중 홉 추론을 요구하는 복잡한 자연어 질문에 대해 연관 지식 그래프 위에서 답변 추론을 효과적으로 수행할 수 있는 심층 신경망 모델을 제안한다. 제안 모델에서는 지식 그래프 상의 각 개체 노드와 이웃 노드 간의 양방향 특징 전파를 허용할뿐만 아니라, 두 이웃 노드 쌍 간의 맥락 정보까지 활용할 수 있는, 표현력이 뛰어난 쌍 선형 그래프 신경망(BGNN)을 이용한다. 본 논문에서는 오픈 도메인의 지식 베이스인 Freebase, 자연어 질문 응답을 위한 벤치마크 데이터 집합들인 WebQuestionsSP와 MetaQA를 이용한 실험들을 통해, 제안 모델의 효과와 우수성을 확인하였다.

위치 기반 DBpedia 모바일 브라우저 개발 (Development of Location-based DBpedia Mobile Browser)

  • 이수형;단홍주;정은미;선위시앙;이용주
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2017년도 춘계학술발표대회
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    • pp.1047-1048
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    • 2017
  • 본 논문은 위치 기반 DBpedia 모바일 브라우저 개발에 관한 내용으로 사용자의 현재 위치를 중심으로 Google Map과 DBpedia를 매쉬업하여 주변의 DBpedia 개체를 표시하고, 링크를 통해 추가적인 RDF 시맨틱 정보를 탐색할 수 있는 기능을 제공한다. DBpedia는 Wikipedia로부터 구조화된 데이터를 추출하여 RDF 형식으로 저장한 지식베이스로서 오늘날 엄청난 규모의 빅데이터로 발전되고 있는 링크드 오픈 데이터(Linked Open Data)에서 가장 핵심으로 부각되고 있다. DBpedia는 약 73만개의 장소 및 지역에 관한 정보를 포함하여 약 4백 58만 가지의 다양한 개체들에 관한 정보를 가지고 있으며 여러 종류의 위치기반 데이터 세트도 보유하고 있다. 본 연구에서 개발된 브라우저는 이러한 데이터 세트 내용을 스마트폰의 위치정보서비스를 활용하여 주변에 있는 장소나 건물 등을 지도에 표시하고, 해당 개체에 대한 간단한 요약 정보와 추가적인 시맨틱 정보 검색을 위한 링크를 제공한다.

딥러닝 영상인식을 이용한 출입 차량 통계 시스템 개발 (Development of vehicle traffic statistics system using deep learning)

  • 문동호;황승혁;전한결;황수민;윤태진
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제62차 하계학술대회논문집 28권2호
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    • pp.701-702
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    • 2020
  • 본 논문에서는 Jetson-Nano와 데스크탑에서 OpenCV와 YOLOv3 실시간 객체 인식 알고리즘을 이용하여 웹캠을 통해 주차장 등의 출입 차량 인식 통계 시스템을 개발하였다. 최근 에지컴퓨팅에 관심이 증가하고 있는 시점에서 Nvidia사에서 개발하여 보급하고 있는 Jetson-Nano에 YOLOv3 tiny와 OpenCV를 이용하여 차량인식을 수행하고, 구글에서 개발한 오픈 소스 Tesseract-OCR을 이용해 차량번호인식하여 입출차 혹은 주차시 차량정보를 확인할 수 있다. 딥러닝 학습 알고리즘에서 전기차 번호판의 특징점을 인식하여 전기차를 판별하여 일반차량이 전기차 주차구역에 불법주차하는 것을 모니터링할 수도 있다. 출입한 차량 데이터 베이스에서 입출차 시각, 차량번호, 전기차여부등이 확인 가능하다.

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Realm 데이터베이스의 삭제된 레코드 복구 기법 (The Method of Recovery for Deleted Record of Realm Database)

  • 김준기;한재혁;최종현;이상진
    • 정보보호학회논문지
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    • 제28권3호
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    • pp.625-633
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    • 2018
  • Realm은 모바일 기기에서 주로 사용되는 SQLite를 대체하기 위해 개발된 오픈 소스 데이터베이스이다. 데이터 베이스에 저장되는 데이터는 사용자의 행위를 파악하고 모바일 기기의 동작 여부를 확인하는 데 도움이 될 수 있어 모바일 기기를 대상으로 하는 디지털 포렌식 분석 과정에서 반드시 확인되어야 한다. 뿐만 아니라, 사용자가 의도적으로 데이터베이스에 저장된 데이터 삭제와 같은 안티 포렌식 기법을 사용할 수 있으므로 데이터베이스에서 삭제된 레코드를 복구하는 방법에 대한 연구가 필요하다. 본 논문은 Realm 데이터베이스 파일의 구조와 레코드의 저장 및 삭제 과정을 분석한 결과를 바탕으로 삭제된 후 덮어 쓰여지지 않은 레코드의 복구 기법을 제시하였다.

데스크톱 다큐멘터리와 데이터베이스 내러티브 (Desktop Documentary & Database Narrative)

  • 차민철;이상훈
    • 문화기술의 융합
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    • 제4권3호
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    • pp.75-86
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    • 2018
  • 데스크톱 다큐멘터리는 카메라로 촬영하는 대신 인터넷 오픈 아카이브에서 검색하고 선택한 멀티미디어 콘텐츠를 재료로 컴퓨터 인터페이스 상에서 그것을 재조합하는 창작자의 멀티태스킹 과정 자체를 스크린 캡쳐 기술을 사용해 녹화하여 완성하는 새로운 다큐멘터리 양식이다. 본 논문에서는 뉴 미디어 환경에서 잠재적 아카이브를 데이터 베이스 내러티브로 전환하고, 영화적 미장센을 컴퓨터 미장인터페이스로 바꾸며, 의식의 흐름을 통한 큐레이션으로서의 창작 메커니즘을 통해 창작과 비평의 경계를 오가는 메타-시네마이자 뉴 미디어 아트의 실험적 시도로서, 주류 호러 영화의 새로운 혼성 장르적 시도로서, 극영화 창작의 새로운 방식으로서, 새로운 모큐멘터리적 시도로서, 그리고 창작과 비평의 경계를 오가는 비디오 에세이와 비평 영화의 새로운 양식으로서 2010년대를 기점으로 부상하고 있는 데스크톱 다큐멘터리의 개념과 유형 및 특성을 연구한다.

소프트웨어 버그 정정에 SeqGAN 알고리즘을 적용 (Applying SeqGAN Algorithm to Software Bug Repair)

  • 양근석;이병정
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제21권5호
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    • pp.129-137
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    • 2020
  • 최근 소프트웨어가 다양한 분야에 적용되면서 소프트웨어 규모와 프로그램 코드의 복잡성이 증가하였다. 이에 따라 소프트웨어 버그의 존재가 불가피하게 발생하고, 소프트웨어 유지보수의 비용이 증가하고 있다. 오픈 소스 프로젝트에서는 개발자가 할당 받은 버그 리포트를 해결할 때 많은 디버깅 시간을 소요한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문은 SeqGAN 알고리즘을 소프트웨어 버그 정정에 적용한다. 자세히는 SeqGAN 알고리즘을 활용하여 프로그램 소스코드를 학습한다. 학습과정에서 공개된 유사 소스코드도 같이 활용한다. 생성된 후보 패치에 대한 적합성을 평가 하기 위해 적합도 함수를 적용하고, 주어진 모든 테스트 케이스를 통과하면 소프트웨어 버그 정정이 되었다고 본다. 제안한 모델의 효율성을 평가하기 위해 베이스라인과 비교하였으며, 제안한 모델이 더 잘 정정하는 것을 보였다.