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

• 한국기록관리학회지
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• 제24권2호
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• pp.65-88
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• 2024

본 연구는 인공지능의 하위분야인 자연어 처리(NLP)의 개체명 인식(NER)을 통하여 기록에 내재된 메타데이터 값과 기술 정보를 추출하는 방안에 대한 시험적 연구이다. 연구 대상은 1960~1970년대에 생산된 구로공단 수기 기록물(약 1,200 쪽, 8만여 단어)을 대상으로 하였다. 디지털화를 포함하는 전처리 과정과 함께 기록 텍스트에 대해서 구글의 BERT 언어모델에 기반하여 구현되어 공개된 언어 API를 사용하여 개체명을 인식하였다. 그 결과로 구로공단의 과거 기록에 포함된 173개의 인명과 314개의 조직 및 기관 개체명을 추출할 수 있었고, 이는 기록의 내용에 대한 직접적인 검색어로 사용될 수 있다고 기대된다. 그리고 자연어 처리의 이론적 방법론을 반·비정형의 텍스트로 이루어진 실제 기록물에 적용할 때 발생하는 문제점을 파악하여 해결 방안과 고려해야 할 시사점을 제시했다.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제32권2호
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• pp.226-248
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• 2022

The existing model for sentiment analysis of product reviews learned from past data and new data was labeled based on training. But new data was never used by the existing system for making a decision. The proposed Aspect-based multi-agent Deep Reinforcement learning Sentiment Analysis (ADRSA) model learned from its very first data without the help of any training dataset and labeled a sentence with aspect category and sentiment polarity. It keeps on learning from the new data and updates its knowledge for improving its intelligence. The decision of the proposed system changed over time based on the new data. So, the accuracy of the sentiment analysis using deep reinforcement learning was improved over supervised learning and unsupervised learning methods. Hence, the sentiments of premium customers on a particular site can be explored to other customers effectively. A dynamic environment with a strong knowledge base can help the system to remember the sentences and usage State Action Reward State Action (SARSA) algorithm with Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) model improved the performance of the proposed system in terms of accuracy when compared to the state of art methods.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권8호
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• pp.242-248
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• 2022

The article presents the analysis of modern methods of automatic comparison of original and unoriginal text to detect textual plagiarism. The study covers two types of plagiarism - literal, when plagiarists directly make exact copying of the text without changing anything, and intelligent, using more sophisticated techniques, which are harder to detect due to the text manipulation, like words and signs replacement. Standard techniques related to extrinsic detection are string-based, vector space and semantic-based. The first, most common and most successful target models for detecting literal plagiarism - N-gram and Vector Space are analyzed, and their advantages and disadvantages are evaluated. The most effective target models that allow detecting intelligent plagiarism, particularly identifying paraphrases by measuring the semantic similarity of short components of the text, are investigated. Models using neural network architecture and based on natural language sentence matching approaches such as Densely Interactive Inference Network (DIIN), Bilateral Multi-Perspective Matching (BiMPM) and Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) and its family of models are considered. The progress in improving plagiarism detection systems, techniques and related models is summarized. Relevant and urgent problems that remain unresolved in detecting intelligent plagiarism - effective recognition of unoriginal ideas and qualitatively paraphrased text - are outlined.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제10권4호
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• pp.453-459
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• 2022

This study attempted to explore the realization and research direction of a successful metaverse environment in the future by analyzing international research trends of the metaverse using topic modeling. A total of 208 papers among WoS and ScienceDirect papers using metaverse as keywords were selected, and quantitative frequency analysis and topic modeling were performed. As a result, it was confirmed that research has rapidly increased after 2022. The main keywords of the research topics were 'second', 'life', 'learning', 'reality', 'metaverse', 'virtual', 'blockchain', 'nft', 'medical', 'avatar', etc. The topic keywords 'Second life & Education' and 'Virtual Reality & Medical' accounted for a large proportion of 57%, followed by 'Blockchain & Cryptocurrency', 'Avatar & Interaction', and 'Sensing and Device'. As a result of semantic analysis, current metaverse research is focused on application and utilization, and research on underlying technologies and devices is also active. Therefore, it is necessary to identify the commonalities and differences between domestic and foreign studies, and to study the application method considering the domestic environment. In addition, new jurisprudence research is more necessary along with predicting new problems. It is expected that the results of study will provide the right research direction for domestic researchers in the era of digital transformation and contribute to the realization of a digital society.

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

• 지능정보연구
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• 제29권3호
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• pp.37-55
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• 2023

전자저널의 발전과 다양한 융복합 연구들이 생겨나면서 연구를 게시할 저널의 선택은 신진 연구자들은 물론 기존 연구자들에게도 새로운 문제로 떠올랐다. 논문의 수준이 높더라도 논문의 주제와 저널 범위의 불일치로 인해 게재가 거부될 수 있기 때문이다. 이러한 문제를 해결하기 위해 연구자의 저널 선정을 돕기 위한 연구는 영문 저널을 대상으로는 활발하게 이루어졌으나 한국어 저널을 대상으로 한 연구는 그렇지 못한 실정이다. 본 연구에서는 한국어 저널을 대상으로 투고할 저널을 추천하는 시스템을 제시한다. 첫 번째 단계는 과거 저널에 게재된 논문들의 초록을 SBERT (Sentence-BERT)를 이용하여 문서 단위로 임베딩하고 새로운 문서와 기존 게재논문의 유사도를 비교하여 저널을 추천하는 것이다. 다음으로 초록의 유사도 여부, 키워드 일치 여부, 제목 유사성을 고려하여 추천할 저널의 순서가 결정되고, 저널별로 구축된 단어 사전을 이용하여 선순위 추천 저널과 유사한 저널을 찾아 추천 리스트에 추가하여 추천 다양성을 높인다. 이러한 방식으로 구축된 추천 시스템을 평가한 결과 Top-10 정확도 76.6% 수준으로 평가되었으며, 추천 결과에 대한 사용자의 평가를 요청하고 추천 결과의 유효성을 확인하였다. 또한, 제안된 프레임워크의 각 단계가 추천 정확도를 높이는 데에 도움이 된다는 결과를 확인하였다. 본 연구는 그동안 활발히 이루어지지 않았던 국문 학술지 추천에 대한 새로운 접근을 제시한다는 점에서 학술적 의의가 있으며, 제안된 기능을 문서와 저널 보유상태에 따라 변경하여 손쉽게 서비스에 적용할 수 있다는 점에서 실무적인 의의를 가진다.