• 조명전기설비학회논문지
• /
• 제25권12호
• /
• pp.21-26
• /
• 2011

This is a study to establish regulations against light pollution for lighting on roads. Many kinds of light pollution by luminaire on roads was calculated and analyzed by applying the classification method of luminaires(Cut-off classification of IDA-IESNA, BUG Rating Classification) and the calculation method of Upward Lighting Ratio of CIE among measures to prevent light pollution that international lighting organizations suggest. As a result of the analysis, it was found that the regulation by Cutoff of IESNA and ULR classification of CIE could be one for scattered light of light pollution compared to BUG classification but is not sufficient for the regulation of light tresspass or glare. BUG classification by each lighting zone was suggested as threshold value of the light pollution regulation considering domestic conditions.

• 정보과학회 논문지
• /
• 제42권6호
• /
• pp.755-763
• /
• 2015

버그 정정 활동은 소프트웨어 개발과 유지보수 작업에서 많은 비중을 차지하므로, 버그 정정활동에 소요되는 시간을 미리 추정할 수 있다면 소프트웨어 프로젝트 작업 계획에 큰 도움이 될 것이다. 따라서 본 연구에서는 버그 리포트를 이용하여 버그 정정 시간을 추정하는 방법을 제안한다. 본 방법에서는 먼저, 버그 리포트가 제공하는 버그 메타 필드에 k-NN 방법을 적용하여 과거 버그 리포트들을 분류한다. 다음으로, 버그 리포트의 텍스트 정보를 활용하여 과거 버그와 새로운 버그 사이의 유사도를 계산하고, 유사한 버그의 정정 시간을 활용하여 새로운 버그의 정정 시간을 추정한다. 마지막으로, 오픈 소스 프로젝트에 본 방법을 적용한 실험을 통하여 효과적으로 버그 정정 시간을 추정한다는 것을 보인다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
• /
• pp.866-869
• /
• 2020

소프트웨어 개발 환경이 빠르게 변화함에 따라 시스템의 복잡성이 증가하고 있다. 이에 따라 크고 작은 소프트웨어의 버그를 피할 수 없게 되며 이를 효율적으로 처리하기 위해 Bug report 를 사용한다. 하지만, Bug report 에서 개발자가 해당 Bug report 의 우선순위를 결정하는 과정은 노력과 비용 그리고 시간을 많이 소모하게 만든다. 따라서, 본 논문에서는 Bug report 내의 Stack trace 를 기반으로 Bug 의 우선순위를 자동적으로 추천하는 기법을 제안한다. 이를 위해 본 연구에서는 첫 번째로 Bug report 로부터 Stack trace 를 추출하였으며 Stack trace 의 3 가지 요소(Exception, Reason 그리고 Stack frame)에 TF-IDF, Word2Vec 그리고 Stack overflow 를 사용하여 특징 벡터를 정의하였다. 그리고 Bug 의 우선순위 추천 모델을 생성하기 위해 4 가지의 Classification 알고리즘을(Random Forest, Decision Tree, XGBoost, SVM)을 적용하였다. 평가에서는 266,292 개의 JDK library 의 Bug report 데이터를 수집하였고 그중 Stack trace 를 가진 Bug report 로부터 68%의 정확도를 산출하였다.

• 전자공학회논문지
• /
• 제52권5호
• /
• pp.235-241
• /
• 2015

최근 사물인터넷과 관련된 연구와 산업이 급속히 발전하고 있다. 사물인터넷과 관련된 소프트웨어 개발 및 유지보수 활동에서 버그 정정은 큰 비중을 차지하는 활동이다. 본 논문에서는 사물인터넷과 관련된 버그를 정정하는데 소요되는 시간을 분석함으로써 버그 정정 시간에 영향을 미칠 수 있는 속성이 무엇인지 분석한다. 버그 리포트가 제공하는 속성 정보에 따라 k-NN 분류 방법을 사용하여 버그 리포트를 분류하고 유사한 속성을 가진 버그 리포트를 선별한다. 유사한 버그 리포트의 버그 정정 시간을 계산하여 새로운 버그의 정정 시간을 예측한다. 예측 정확도에 따라 버그 정정 시간에 영향을 미치는 속성 중 운영체제(os), 컴포넌트, 리포터, 할당자(assignee) 속성을 사용했을 때 버그 정정 시간 예측에 가장 좋은 정확도를 나타냈다.

• Soft Computing and Machine Intelligence
• /
• 제1권1호
• /
• pp.1-10
• /
• 2021

Analysis and Tracking of bug reports is a challenging field in software repositories mining. It is one of the fundamental ways to explores a large amount of data acquired from defect tracking systems to discover patterns and valuable knowledge about the process of bug triaging. Furthermore, bug data is publically accessible and available of the following systems, such as Bugzilla and JIRA. Moreover, with robust machine learning (ML) techniques, it is quite possible to process and analyze a massive amount of data for extracting underlying patterns, knowledge, and insights. Therefore, it is an interesting area to propose innovative and robust solutions to analyze and track bug reports originating from different open source projects, including Mozilla and Eclipse. This research study presents an ML-based classification model to analyze and track bug defects for enhancing software engineering management (SEM) processes. In this work, Artificial Neural Network (ANN) and Naive Bayesian (NB) classifiers are implemented using open-source bug datasets, such as Mozilla and Eclipse. Furthermore, different evaluation measures are employed to analyze and evaluate the experimental results. Moreover, a comparative analysis is given to compare the experimental results of ANN with NB. The experimental results indicate that the ANN achieved high accuracy compared to the NB. The proposed research study will enhance SEM processes and contribute to the body of knowledge of the data mining field.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
• /
• 제3권12호
• /
• pp.511-522
• /
• 2014

소프트웨어 개발 및 유지보수 과정에서 여러 종류의 버그가 발생된다. 버그는 소프트웨어의 개발 및 유지 보수 시간을 증가시키는 주요원인으로 소프트웨어의 품질 저하를 초래한다. 버그의 발생을 사전에 완벽하게 방지하는 것은 불가능하다. 대신 버그 질라(Bugzilla), 멘티스BT(MantisGBT), 트랙 (Trac), 질라 (JIRA)와 같은 버그 트래킹 시스템을 이용하여 버그를 효과적으로 관리하는 것이 가능하다. 개발자 또는 사용자가 발생된 버그를 버그 트래킹 시스템에 보고하면, 프로젝트 매니저에 의해서 보고된 버그는 버그 해결에 적합한 개발자에게 전달되어 해결될 때까지 버그 트래킹 시스템에 의해서 추척된다. 여기서 프로젝트 매니저가 버그 해결에 적합한 개발자를 선별하는 것을 버그 분류 작업 (Bug triaging)이라고 하며, 대량으로 발생되는 버그 리포트들을 수동으로 분류하는 것은 프로젝트 매니저에게 있어서 매우 어려운 문제가 된다. 본 논문에서는 버그 트래킹 시스템에 저장된 과거에 해결된 버그 리포트에서 개발자 별 버그 해결 유형을 추출하고, 이를 활용한 버그 분류 작업, 즉 개발자 추천 방법을 제안한다. 먼저 버그 트래킹 시스템에서 각 개발자가 해결한 버그 리포트들을 분류한 후, 자연 언어 처리 알고리즘과 TF-IDF (Term frequency-Inverse document frequency)를 활용하여 각 개발자 별 단어 리스트를 생성한다. 그 후, 새로운 버그가 발생되었을 때 코사인 유사도를 통해서 생성된 개발자 별 단어 리스트와 새로운 버그 리포트의 단어 리스트를 비교하여 가장 유사한 단어 리스트를 가지는 개발자를 추천하는 방법이다. 두 오픈 소스 프로젝트인 이클립스 JDT.UI와 CDT.CORE를 대상으로 수행한 개발자 추천 실험에서 기계 학습 모델 기반의 추천 방법보다 제안하는 방법이 더 우수한 결과를 얻은 것을 확인하였다.

• 대한한의학원전학회지
• /
• 제23권5호
• /
• pp.55-66
• /
• 2010

The medicinal part of Treasured Mirror of Eastern Medicine("東醫寶鑑" "湯液編") is based on Classified Emergency Materia Medica("證類本草"), Compendium of Prescriptions from the Countryside("鄕藥集成方"). But it distinguished materia medica of countryside(鄕藥) from materia medica of China(唐藥) and properly selected the sentences of them by actual medical circumstances in Korean peninsula. Especially upon assortment of medical herbs, the medicinal part of Treasured Mirror of Eastern Medicine added the part of Water, Earth, Metal, and divided the part of Fish & Bug, Jade & Stone into Fish, Bug, Jade, Stone part. Moreover, it abolished the three grade classification adopted in Classified Emergency Materia Medica, Compendium of Prescriptions from the Countryside and attempted a new approach on itemization; 'representative herb' and 'secondary herb'. Hence, medicinal part of Treasured Mirror of Eastern Medicine should be evaluated as the 'settling in of Chinese medicine with autonomous interpretation, other than 'the fusion of prescriptions from countryside and Chinese medicine.

• 한국토양비료학회지
• /
• 제15권2호
• /
• pp.128-140
• /
• 1982

저위(低位) 생산답중(生産畓中)에서 분포면적(分布面積)이 가장 넓고 개량(改良)의 효과(効果)가 큰 사질답(砂質畓)의 분포상태(分布状態) 및 실용적(実用的) 분류(分類)와 더불어 현재(現在) 널리 쓰이고 있는 답류형별(畓類型別) 분류체계(分類体系)의 개선(改善)을 위한 사질답(砂質畓) 유형분류(類型分類) 시안(試案)을 시도(試圖)하여 본 결과(結果)는 다음과 같다. 1. 현재(現在) 이용(利用)되고 있는 기준(基準)에 의(依)한 사질답(砂質畓)의 잠재생산력(潜在生産力)은 보통답(普通畓)의 86%이었고 생산력(生産力)의 변이정도(変異程度)가 커서 유형재분류(類型再分類)의 필요성(必要性)이 있었다. 2. 현재(現在) 이용(利用)되고 있는 답유형(畓類型) 구분기준중(区分基準中) "사질답(砂質畓)"은 토성(土性)이 사질(砂質)이더라도 습답(湿畓)인 경우(境遇)와 염농도(塩濃度)가 높은 경우(境遇)에는 제외(除外)되고 있으므로 "객토대상지(客土対象地)" 추천(推薦)이 복잡(複雜)하고 제염(除塩)되거나 배수조건(排水條件) 변화시(変化時)에 유형(類型)을 변경분류(変更分類)해야 하였다. 3. 본(本) 연구(硏究)에서 제안(提案)한 사질답분류(砂質畓分類) 시안(試案)에서는 토성(土性)이 사질(砂質)인 모든 답토양(畓土壌)을 포함(包含)시켰으며 수량(收量)에 영향(影響)이 큰 특성(特性)을 기준(基準)하여 개(個)의 아형(亜型)(산화용탈형(酸化溶脫型) 사질답(砂質畓); 건답형(乾畓型), 산화환원중간형(酸化還元中間型) 사질답(砂質畓); 반습답형(半湿畓型), 환원집적형(還元集積型) 사질답(砂質畓); 습답형(湿畓型), 환원염해형(還元塩害型), 사질답(砂質畓), 염해형(塩害型))으로 재분(再分)하였고 각아형(各亜型)은 토성계별(土性系別)로 토양통(土壌統)과 연결(連結)할 수 있었다. 그러므로 시안(試案)의 분류단계(分類段階)는 형(型)(사질답(砂質畓))-아형(亜型)(4개(個))-토성계(土性系)(5등급(等級))-토양통(土壤壌)(48개통(個統))으로 되었다. 4. 시안(試案)과 같이 사질습답(砂質湿畓)과 사질염해답(砂質塩害畓)을 사질답(砂質畓)의 일부(一部)에 포함(包含)시켜 생산력(生産力)의 변이정도(変異程度)를 검정(検定)해 본 결과(結果)는 현행(現行) 체계(体系)에 의(依)한 것보다 개선(改善)되엇다. 5. 전국(全国)의 사질답(砂質畓) 면적(面積)은 409,902ha로서 총(総) 답면적(畓面積)의 32.3%에 해당(該当)되며 시안(試案)대로 분류(分類)하면 38.9%(492,982ha)에 달(達)하였고 절대면적(絶対面積)이 많은 지역(地域)은 경기(京畿)(88,923ha), 전북(全北)(69,717ha), 경북(慶北)(55,390ha) 순(順)이었고 답면적(畓面積) 전체(全体)에 대(対)한 상대적(相対的) 비율(比率)이 높은 지역(地域)은 강원(江原)(58.9%), 경기(京畿)(50.5%), 충북(忠北)(48.5%), 전북(全北)(41.0%)의 순(順)이며 시안(試案)에 의(依)하면 사질답(砂質畓) 면적(面積)은 더욱 높아져서 강원도(江原道)의 경우(境遇)에는 71.4%가 사질질답(砂質質畓)에 해당(該当)되었다. 6. 사질답(砂質畓)은 답토양(畓土壌) 적성등급(適性等級)의 3급지(級地)(69.1%)와 4급지(級地)(29.2%)에 대부분(大部分)이 해당(該当)되었으며 3급지중(級地中)에서는 "3사질(砂質)"(53.3%), 4급지중(級地中)에서는 "4경사(傾斜)"(16.0%)에 해당(該当)하는 토양(土壌)이 가장 많았다. 토성계(土性系)(Texture family)별(別)로는 사양질계(砂壌質系)(Coarse loamy family)가 59.2%로 대부분(大部分)이었고 징사(徵砂) 사양질계(砂壌質系)(Coarse silty)인 것도 전체(全体)의 16.1%에 달(達)하였다. 7. 시안(試案)에 의(依)한 사질답(砂質畓) 아형별(亜型別) 면적(面積)은 반습답형(半湿畓型) 사질답(砂質畓)(酸化還元中間型)이 49.6%(245,012ha)로 가장 많았고 그 다음으로 건답형(乾畓型) 사질답(砂質畓)(산화용탈형(酸化溶脫型))이 33.5%(64,890ha)이었고 습답형(湿畓型)(14.0%)과 염해형(塩害型)(2.9%)도 그 분포면적(分布面積)은 83,081ha에 달(達)하였다.

• 소프트웨어공학소사이어티 논문지
• /
• 제28권1호
• /
• pp.23-28
• /
• 2019

최근 이미지 처리 응용을 위한 심층 신경망 모델의 효과적 테스팅을 위해 해당 모델이 올바르게 예측하지 못하는 코너 케이스에 해당하는 행동을 보이는 데이터를 자동 생성하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문은 문장 분류 심층 신경망 모델에 기반하고 있는 버그 담당자 자동 배정 시스템의 테스트를 위해 입력 데이터인 버그 리포트의 내용에서 임의의 단어를 선택해 동의어로 변형하는 테스트 데이터 생성기법을 제안한다. 그리고 제안하는 테스트 데이터 생성 기법을 사용한 경우와 기존의 차이 유발 테스트 데이터 생성 기법을 사용했을 경우를 다양한 뉴런 기반 커버리지를 중심으로 비교 평가한다.

• 한국산업보건학회지
• /
• 제19권4호
• /
• pp.347-362
• /
• 2009

The United Nation agreed to adopt the Globally Harmonized System of Classification and Labelling of Chemicals (GHS) until 2008 to solve the significant differences enough to result in different labels or MSDS for the same chemical in different jurisdictions. Though the GHS is an ideal solution in the respect of pursuing only one format of a MSDS throughout the world, it may cause confusion at the beginning due to lack of information. So the Korean Ministry of Labor (MOL) revised the Industrial Safety and Health Act (ISHA) and related public notice on the classification & labelling of chemicals according to the GHS in 2006. The transition period for the implementation of the GHS for substances was set until Jun 30, 2010, and for mixtures until Jun 30, 2013. To promote the implementation of the GHS in Korea, we developed an application program for constructing MSDS database and a management program for providing MSDS contents on the web in accordance with the GHS. We analyzed the sixteen sections of MSDS by the GHS guideline, and the result showed the necessity to construct logically connected DB for chemical identifier, hazard classification, label, standard phrases and regulatory information. Each section of a MSDS was divided into sub-databases to update the database efficiently. According to Relational Database Management System (RDBMS), the sub-databases were automatically assembled and subsequently a full MSDS is produced. At present, MSDS database for 6,314 substances has been built and provided through internet as the MSDS Editing program. During the service period from January 1 to March 31, 13,666 users have searched MSDSs for 33,401 substances. During program review, some comments about the classification results and other MSDS element sources were reported but no technical bug reported. We expect that the MSDS DB management system in accordance with GHS will accelerate the implementation of the GHS in Korea.