• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
• /
• pp.123-125
• /
• 2022

Git의 커밋 메시지는 프로젝트가 진행되면서 발생하는 각종 이슈 및 코드의 변경이력을 저장하고 관리하고 있기 때문에 소프트웨어 유지관리와 프로젝트의 생명주기와 밀접한 연관성을 갖고 있다. 이러한 Git의 커밋 메시지에 대한 정확한 분석 결과는 소프트웨어 개발 및 유지관리 활동 시, 시간과 비용의 효율적인 관리에 많은 영향을 끼치고 있다. 이에 대한 기존 연구로 Git에서 발생하는 커밋 메시지를 소프트웨어 유지관리의 세 가지 형태로 분류하고 매핑하여 정확한 분석을 시도하려는 연구가 진행되었으나, 최대 87%의 정확도를 제시한 연구 결과가 있었다. 이러한 연구들은 정확도가 낮아 실제 프로젝트의 개발 및 유지관리에 적용하기에는 위험성과 어려움이 있는 현실이다. 본 논문에서는 커밋 메시지 분류에 대한 선행 연구 조사를 통해 각 연구들의 프로세스와 특징을 추출하였고, 이를 이용한 분류 정확도를 높일 수 있는 커밋 복합 분류 모델에 대해 제안한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
• /
• pp.81-83
• /
• 2023

GIT의 커밋 메시지를 소프트웨어 유지보수 활동 세 가지로 분류하는 연구를 분석하고 정확도를 높일 수 있는 모델들을 분석하였고 관련 모델 중 커밋메시지와 변경된 소스를 같이 활용하는 연구들은 변경된 소스를 분석하기 위해 도구들을 대부분 활용하는데 대부분 특정 언어만 분류할 수 있는 한계가 있다. 본 논문에서는 소스 변경 데이터를 추출할 때 언어의 제약을 없애기 위해 GPT를 이용해 변경된 소스의 요약을 추출하는 과정을 추가함으로써 언어 제약의 한계를 극복할 수 있는 개선된 모델에 관한 연구를 진행하였다. 향후 본 연구 모델의 구현 및 검증을 진행하고 이를 이용해 프로젝트 진행에 활용할 수 있는 솔루션 개발 연구까지 확정해 나갈 예정이다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제27권11호
• /
• pp.131-138
• /
• 2022

Git의 커밋 메시지는 프로젝트 생명주기와 밀접한 연관성을 지니고 있으며, 이러한 특성에 의해 프로젝트 운영 활동의 위험요소와 프로젝트 현황 등을 파악하여 비용 절감과 작업효율 개선 등에 큰 기여를 할 수 있다. 이와 관련한 분야 중 커밋 메시지를 소프트웨어 유지관리의 유형으로 분류하는 많은 연구가 있으며 연구 중 최대 정확도는 87%다. 본 논문에서는 커밋 분류 모델을 이용한 솔루션 등의 활용을 목적으로 진행 하였고 기존에 발표된 모델들보다 정확도를 높여 모델의 신뢰성을 높이기 위해 여러 모델을 조합한 복합 분류 모델을 설계하고 구현하였다. 본문은 자동화 레이블링 및 소스 변경 내용을 추출하여 데이터셋을 구성하고 디스틸 버트(DistilBERT) 모델을 이용하여 학습시켰다. 검증결과 기존 연구에서 보고된 최대 87%보다 8%가 향상된 95%의 F1 점수 값을 얻어 신뢰성을 확보하였다. 본 연구 결과를 이용하면 모델의 신뢰성을 높이고 이를 이용해 소프트웨어 및 프로젝트관리 등의 솔루션에 적용이 가능할 것으로 기대된다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
• /
• 제22권5호
• /
• pp.235-239
• /
• 2016

커밋-버그 링크는 커밋히스토리(commit history)와 버그 리포트(bug report) 간의 연결(Link)을 뜻한다. 커밋-버그 링크는 소프트웨어 유지보수와 결함 예측, 버그 추적 시스템(Bug Tracking System)에 이용이 되며, 특히 결함 예측 측면에서는 성능면에서의 기반이 된다. 일반적으로 링크를 자동으로 연결하는 방식은 텍스트 유사도(text similarity)나 시간 간격(time interval), 키워드(keyword) 등을 통해서 추출하였다. 하지만 기존 방식은 커밋히스토리(commit history)의 질적인 부분에 의존적이기 때문에 다수의 링크를 놓치게 된다는 단점이 존재한다. 본 논문에서는 커밋히스토리의 메시지(message)부분에만 의존하지 않고, 버그리포트에서 연결된 커밋히스토리의 파일간의 유사도를 이용하여 링크를 연결할 수 있는 방식을 제안하고 실험을 통하여 본 기법의 적용성을 보인다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제28권10호
• /
• pp.123-132
• /
• 2023

Git의 커밋 메시지는 프로젝트 진행 혹은 운영 과정에서 소스가 변경되는 이력을 관리한다. 이러한 이력 데이터를 활용하면 프로젝트 리스크와 프로젝트 현황을 파악할 수 있어 비용 절감과 시간 효율개선을 높일 수 있다. 이와 관련된 많은 연구가 진행되고 있고 이러한 연구 분야 중 커밋 메시지를 소프트웨어 유지관리의 유형으로 분류하는 연구가 있다. 발표된 연구 중 최대 분류 정확도는 95%로 보고되어 있다. 본 논문에서는 커밋 분류 모델을 이용한 솔루션 등의 활용을 목적으로 연구를 시작했고, 기존 연구 중 정확도가 가장 높은 모델이 JAVA 언어로 작성된 프로그램에만 적용할 수 있는 제약을 없애기 위한 연구를 수행하였다. 이를 위해 GPT를 이용해서 소스 변경 데이터를 자연어로 표준화하는 단계를 추가 설계하고 구현하였다. 본문은 Git에서 커밋 메시지와 소스 변경 데이터를 추출하고, GPT로 소스 변경 데이터를 표준화하는 과정과 디스틸버트(DistilBERT) 모델을 이용한 학습 과정을 설명한다. 검증 결과 91%의 정확도를 측정하였다. 제안하는 모델은 정확도를 확보하고 특정 프로그램에 종속되지 않고 분류할 수 있는 모델을 구현 및 검증하였다. 향후 Bard를 이용한 분류 모델 연구와 제안한 분류 모델을 이용해 프로젝트에 도움이 되는 관리 도구 모델에 관해 연구할 계획이다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제22권10호
• /
• pp.754-764
• /
• 2022

코드 리팩토링은 소프트웨어 시스템의 코드를 변경함으로써 새로운 요구사항 반영, 버그 수정, 코드 구조화 등을 달성하기 위한 유지보수 활동이다. 리팩토링 유형, 리팩토링 효과, 지원 도구 등에 관한 다양한 연구가 진행 중이다. 하지만, 많은 연구들이 자바 응용들을 대상으로 하고 있으며 파이썬 응용에 관한 리팩토링 연구는 사례가 많지 않다. 본 논문은 파이썬으로 개발된 딥러닝 시스템을 대상으로 단일 리팩토링과 복합 리팩토링을 식별하고 특성을 분석하였다. 또한, 딥러닝 응용과 일반 파이썬 응용 두 그룹에서 단일 및 복합 리팩토링 연산의 발생 빈도에 있어 통계학적 유의미한 차이가 있음을 확인하였다. 또한, 커밋 메시지의 키워드를 분석하여 소프트웨어 개발자들의 리팩토링 의도가 커밋 메시지에 반영되었는지를 분석하였다.