• 융합보안논문지
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• 제12권3호
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• pp.19-26
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• 2012

본 연구에서는 소프트웨어 제품을 개발하여 테스팅을 하는 과정에서 소프트웨어 관리자들이 소프트웨어 및 검사 도구에 효율적인 학습기법을 이용한 NHPP 소프트웨어 모형에 대하여 연구 하였다. 적용모형은 로그 형 위험함수 모형을 적용한 유한고장 NHPP에 기초하였다. 소프트웨어 오류 탐색 기법은 사전에 알지 못하지만 자동적으로 발견되는 에러를 고려한 자동에러탐색요인과 사전 경험에 의하여 세밀하게 에러를 발견하기 위하여 테스팅 관리자가 설정해놓은 요인인 학습효과의 특성에 대한 문제를 비교 제시 하였다. 그 결과 학습요인이 자동 에러 탐색요인보다 큰 경우가 대체적으로 효율적인 모형임을 확인 할 수 있었다. 본 논문의 소프트웨어 고장 자료 분석에서는 고장 간격 시간 자료를 적용하고 모수추정 방법은 최우추정 법을 이용하고 추세분석을 통하여 자료의 효율성을 입증한 후 평균제곱오차와 $R^2$(결정계수)를 이용하여 효율적인 모형을 선택 비교하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제60차 하계학술대회논문집 27권2호
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• pp.267-270
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• 2019

Through this research, the rating data of shops were analyzed. The model was designed for discrete multiple classification as to the corresponding data, and the following experiments were initiated to observe the learned machine. By comparing each benchmarks in the experiments, which contains different setting variables for the machine model, the hit ratio was measured which indicates how much it is matched with the expected label. By analyzing those results from each benchmarks, the model was redesigned one time during the research and the effects of each setting variables on this machine were clarified. Furthermore, the research result left the future works, which are related with how the learning could be improved and what should be designed in the further research.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제6권4호
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• pp.630-637
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• 2003

This study is designed to use the stepwise learning system for solving learner-oriented problem on the Web, which can help learners probe studying targets and contents of mathematics as well as search for a study-related materials. The study provides a Web-based Courseware design model based on the general multimedia systematic professor design model. It develops a program for remote lecture that can solve problems through interaction among a professor and the other learners. It also implements a remote teaming system for real-time environment of mathematical problems oriented by the learner. The system designed either as a Web-based mathematical Courseware or as a text mode has the purpose of providing a Web-based stepwise learning system for solving mathematical problems oriented by the learner.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.307-316
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• 2020

Machine learning model data is highly affected by performance. preprocessing is needed to enable analysis of various types of data, such as letters, numbers, and special characters. This paper proposes a development environment that aims to process categorical and continuous data according to the type of missing values in stage 1, implementing the function of selecting the best performing algorithm in stage 2 and automating the process of checking model performance in stage 3. Using this model, machine learning models can be created without prior knowledge of data preprocessing.

• 한국소프트웨어감정평가학회 논문지
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• 제17권1호
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• pp.59-66
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• 2021

Recently, conceptual information model is changing fast, and these changes are coming about as a result of individual tendency, social cultural, new circumstances and societal shifts within big data environment. Despite the data is growing more and more, now is the time to commit ourselves to the development of renewable, invaluable information of social/live commerce. Because we have problems with various insoluble data, we propose about deep learning prediction model-based object classification in social commerce of big data environment. Accordingly, it is an increased need of social commerce platform capable of handling high volumes of multiple items by users. Consequently, responding to rapid changes in users is a very significant by deep learning. Namely, promptly meet the needs of the times, and a widespread growth in big data environment with the goal of realizing in this paper.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권2호
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• pp.232-240
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• 2022

To fulfill user expectations, the rapid evolution of software techniques and approaches has necessitated reliable and flawless software operations. Aging prediction in the software under operation is becoming a basic and unavoidable requirement for ensuring the systems' availability, reliability, and operations. In this paper, an improved evolutionary computing-driven extreme learning scheme (ECD-ELM) has been suggested for object-oriented software aging prediction. To perform aging prediction, we employed a variety of metrics, including program size, McCube complexity metrics, Halstead metrics, runtime failure event metrics, and some unique aging-related metrics (ARM). In our suggested paradigm, extracting OOP software metrics is done after pre-processing, which includes outlier detection and normalization. This technique improved our proposed system's ability to deal with instances with unbalanced biases and metrics. Further, different dimensional reduction and feature selection algorithms such as principal component analysis (PCA), linear discriminant analysis (LDA), and T-Test analysis have been applied. We have suggested a single hidden layer multi-feed forward neural network (SL-MFNN) based ELM, where an adaptive genetic algorithm (AGA) has been applied to estimate the weight and bias parameters for ELM learning. Unlike the traditional neural networks model, the implementation of GA-based ELM with LDA feature selection has outperformed other aging prediction approaches in terms of prediction accuracy, precision, recall, and F-measure. The results affirm that the implementation of outlier detection, normalization of imbalanced metrics, LDA-based feature selection, and GA-based ELM can be the reliable solution for object-oriented software aging prediction.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.38-40
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• 2021

의료 데이터 분야는 레코드 수는 많지만 응답값이 없기 때문에 인공지능을 적극적으로 활용하지 못하고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 자기지도학습(Self-Supervised learning)을 의료 분야에 적용하는 연구가 등장하고 있다. 자기지도학습은 model이 레이블링이 없는 데이터의 semantic 표현을 이해할 수 있도록 pretext task와 supervision을 학습한다. 그러나, 자기지도학습의 성능은 pretext task로 학습한 표현에 의존하므로 데이터의 특성에 적합한 pretext task를 정의할 필요가 있다. 따라서 본 논문에서는 의학 데이터 중 활용도가 높은 x-ray 이미지에 적용할 수 있는 pretext task를 실험적으로 탐색하고 그 결과를 분석한다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.43-55
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• 2019

4차 산업혁명으로 초지능, 초연결 사회가 도래했다. 4차 산업혁명의 핵심 기술들은 소프트웨어가 중요한 부분을 차지한다. 소프트웨어를 통해 문제를 해결하는 능력은 모든 사람이 갖추어야 할 핵심 역량이란 점에서 소프트웨어 교육이 필요하다. 소프트웨어 교육은 프로그래밍 과정을 통해 문제를 해결하는 능력인 컴퓨팅 사고력 향상을 목표로 한다. 지금까지 대부분의 문제해결 프로그래밍 교수학습 모형은 전통적 개발 방식인 폭포수 모형(분석-설계-개발-테스트)을 따른다. 이는 선행 단계에서 문제가 있는 경우 테스트 단계에서 발견되어 문제의 해결책을 다시 찾는 데 적지 않은 시간과 노력이 소요되어 학습에 부담으로 작용할 수 있다. 본 연구에서는 애자일(Agile) 개발 방식인 TDD(테스트주도개발)를 적용한 컴퓨팅 사고력 기반 테스트 중심 문제해결 학습 모형을 제안하고 전문가 검토를 통해 모형의 적절성을 검증하였다. 모형의 검증 결과 긍정적인 평가 결과를 보였다. 특히, 모형의 학습 단계 구성, 프로그래밍 학습에의 도움, 컴퓨팅 사고력 증진에의 도움 등에서는 높은 평점을 보여 향후 학습 적용 시 문제해결 프로그래밍 학습을 통한 컴퓨팅 사고력 발달에 긍정적인 효과가 있을 것으로 판단된다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.27-33
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• 2021

With the broad adoption of the Internet of Things (IoT) in a variety of scenarios and application services, management and orchestration entities require upgrading the traditional architecture and develop intelligent models with ultra-reliable methods. In a heterogeneous network environment, mission-critical IoT applications are significant to consider. With erroneous priorities and high failure rates, catastrophic losses in terms of human lives, great business assets, and privacy leakage will occur in emergent scenarios. In this paper, an efficient resource slicing scheme for optimizing federated learning in software-defined IoT (SDIoT) is proposed. The decentralized support vector regression (SVR) based controllers predict the IoT slices via packet inspection data during peak hour central congestion to achieve a time-sensitive condition. In off-peak hour intervals, a centralized deep neural networks (DNN) model is used within computation-intensive aspects on fine-grained slicing and remodified decentralized controller outputs. With known slice and prioritization, federated learning communications iteratively process through the adjusted resources by virtual network functions forwarding graph (VNFFG) descriptor set up in software-defined networking (SDN) and network functions virtualization (NFV) enabled architecture. To demonstrate the theoretical approach, Mininet emulator was conducted to evaluate between reference and proposed schemes by capturing the key Quality of Service (QoS) performance metrics.

• 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.