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정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 update

KIPS Transactions on Software and Data Engineering

  • : 한국정보처리학회
  • : 공학분야  >  전자공학
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  • : 월간
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수록정보
수록범위 : 1권1호(2012)~8권8호(2019) |수록논문 수 : 525
정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학
8권8호(2019년 08월) 수록논문
최근 권호 논문
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KCI등재

1프로그래밍 훈련 지원을 위한 테스트케이스의 제어흐름에 기반한 프로그래밍 실패 피드백 시스템 설계

저자 : 이성희 ( Sunghee Lee ) , 김덕엽 ( Deok Yeop Kim ) , 서강복 ( Kang Bok Seo ) , 이우진 ( Woo Jin Lee )

발행기관 : 한국정보처리학회 간행물 : 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 8권 8호 발행 연도 : 2019 페이지 : pp. 317-322 (6 pages)

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프로그래밍 훈련 지원을 위한 프로그래밍 채점시스템은 일반적으로 웹 상에 구축되어 출제자는 프로그래밍 문제를 업로드하고 이를 학습자가 열람하고 문제에 대한 답안을 제출한다. 프로그래밍 채점시스템은 제출된 답안 소스코드를 실행하여 통과, 실패, 에러 메시지 등의 피드백을 제공한다. 통과를 제외한 피드백을 받은 학습자는 통과 판정받을 때까지 계속해서 소스코드를 디버깅한다. 본교에서 프로그래밍 훈련 지원을 위해 온라인 채점시스템을 자체 개발하였고 학생들이 제출한 답안을 분석한 결과 통과 판정을 받지 못한 학생들 중 다수가 자신이 틀린 부분을 정확하게 모른 채 계속해서 문제를 푼다는 사실을 확인하였다. 현재 프로그래밍 채점시스템은 주로 런타임 에러 메시지 위주로 피드백을 수행한다. 하지만 이러한 정보만으로는 프로그래밍 훈련을 하는 학습자들은 제출한 답안의 틀린 부분을 찾아내기가 어렵다. 따라서 본 논문에서는 학습자가 제출한 소스코드에 사용된 테스트케이스의 제어흐름을 분석한 결과를 프로그래밍 실패에 대한 피드백으로 제공하는 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 제어흐름 상의 결함이 존재할 수 있는 경로를 피드백하여 학습자들이 틀린 부분을 보다 빠르게 찾을 수 있게 도와준다. 또한 실제 학습자가 제출한 답안 소스코드를 예로 들어 본 시스템이 적용 가능함을 보인다.


Programming judge systems for programming training support are typically built on the Web, where the examiners uploads a programming problem, which the student reads and submits an answer to the problem. The judge system executes the submitted answer of source code to provide feedback such as pass, failure, and error messages. Students who receive the feedback except for the pass continues debugging the source code until they are judged to pass. We developed an online judge system to support programming training and analyzed answers submitted by the students and found that many of the students who were not judged to pass that test did not know exactly where they were wrong but continued to solve the problem. The current judge system generally feeds runtime error messages back to students. However, with only runtime error message, it is difficult for student who train to find the wrong part of the answer. Therefore, in this paper, we propose a system that provides the feedback of programming failure by analyzing the control flow of the test cases used in the source code submitted by the student. The proposed system helps students find the wrong parts more quickly by feeding back the paths where faults in the control flow may exist. In addition, we show that this system is applicable to the answer source code that the actual student submitted.

KCI등재

2대학정보화 거버넌스를 위한 계단형 프레임워크 개발

저자 : 최재준 ( Choi Jae Jun ) , 김치수 ( Kim Chi Su )

발행기관 : 한국정보처리학회 간행물 : 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 8권 8호 발행 연도 : 2019 페이지 : pp. 323-330 (8 pages)

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조직의 정보화 수준을 향상시키기 위해 CMMi는 단계별로 정보화의 효율성 및 품질 향상에 많은 역할을 하였다. 대학 조직에서도 이러한 CMMi의 개념에 맞춤형 IT 거버넌스 프레임워크를 활용한다면 대학 고유의 비전 실현을 위한 대학정보화 거버넌스로 자리 잡게 될 것이다. 본 논문에서는 이러한 CMMi의 staged model을 참고하여 대학 정보화에 적용할 수 있도록 개발한 대학정보시스템의 단계적 프레임워크를 제시한다. 먼저 대학 고유의 프로세스를 단계별로 적용하였고 실제로 대학 현장에서 접근하여 활용할 수 있다. 그리고 정보화 업무담당자 뿐 아니라 대학 본부의 업무 담당자 입장에서도 이를 준수하여 대학정보화 계획 및 예산에 적용할 수 있다. 계단형 프레임워크는 대학정보화 성숙도 및 Process로 분류하고 이를 대학정보시스템 수준 향상에 적용할 수 있는 방법을 제시한다.


In order to improve the level of the IT organization, CMMi played a lot of roles in improving the IT efficiency and quality step by step. In a university organization if you use a customized IT governance framework for the concept of CMMi, it will be a university IT governance to realize the vision of the university. In this paper, we propose Staged Framework for the university developed for applying to university with reference to this staged model of CMMi. The university has applied its own process step by step and it can be uses in the university field. So it can be applied to university IT plan and budget in compliance with not only the person in charge of IT service center but the person in charge of university headquarters. The staged framework is classified into the maturity and process of university IT project and suggests ways to apply it to the improvement of university IT system levels.

KCI등재

3구조화된 자연어 요구사항으로부터 테스트 케이스 및 스크립트 생성

저자 : 한혜진 ( Hye Jin Han ) , 정기현 ( Kihyun Chung ) , 최경희 ( Kyunghee Choi )

발행기관 : 한국정보처리학회 간행물 : 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 8권 8호 발행 연도 : 2019 페이지 : pp. 331-342 (12 pages)

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본 논문은 신뢰성 있는 임베디드 시스템 소프트웨어 개발을 위해 제한된 자연어 형식으로 작성된 소프트웨어 요구사항으로부터 테스트 케이스 및 테스트 스크립트를 생성하는 방안을 제안한다. 제안하는 방법에서는 자연어로 기술된 요구사항을 제한된 자연어 형식으로 작성하고, 이를 파싱하여 테스트에 사용되는 입력, 출력 및 연산자를 추출한다. 추출된 정보를 이용하여 Decision Coverage, Condition Coverage, Modified Condition/ Decision Coverage와 같은 테스트 케이스 생성 전략을 적용하여 테스트 케이스를 생성한다. 또한 테스트 명령어 사전을 이용하여 임베디드 시스템의 물리적인 입력 값인 테스트 스크립트를 생성한다. 제안한 방법을 이용하면, 개발된 소프트웨어가 요구사항에 적합하게 개발되었는지를 직접적으로 테스트하는 것이 가능하다. 제안한 방법의 효과는 요구사항 세트에 적용하여 실험적으로 보인다.


This paper proposes a method to generate test cases and test scripts from software requirements written in a controlled natural language, which helps develop reliable embedded software. In the proposed method, natural language requirements are written in a controlled language, the requirements are parsed and then inputs, outputs and operator data are extracted from the requirements. Test cases are generated from the extracted data following test case generation strategies such as decision coverage, condition coverage or modified condition/decision coverage. And then the test scripts, physical inputs of the test cases are generated with help of the test command dictionary. With the proposed method, it becomes possible to directly check whether software properly satisfies the requirements. Effectiveness of the proposed method is verified empirically with an requirement set.

KCI등재

4언어 분석 자질을 활용한 인공신경망 기반의 단일 문서 추출 요약

저자 : 이경호 ( Gyoung Ho Lee ) , 이공주 ( Kong Joo Lee )

발행기관 : 한국정보처리학회 간행물 : 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 8권 8호 발행 연도 : 2019 페이지 : pp. 343-348 (6 pages)

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최근의 문서요약 시스템은 인공신경망을 이용한 End-to-End 방식이 주류를 이루고 있다. 이러한 시스템은 인간의 자질 추출 과정이 필요 없으며 데이터 중심의 접근 방법을 채택한다. 그러나 기존의 관련 연구들은 품사 정보, 개체명 정보, 단어의 빈도 정보와 같은 언어 분석 자질이 중요 문장을 선택하여 요약을 작성하는데 유용함을 보여왔다. 본 연구에서는 기존의 언어 분석 자질을 활용하여 인공신경망을 기반으로 한 단일 문서의 추출 요약 시스템을 제안한다. 언어 분석 자질의 유용성을 보이기 위해 자질을 사용하는 모델과 사용하지 않는 모델을 비교하였다. 실험 결과 자질을 사용하는 모델이 그렇지 않은 모델에 비해 약 0.5점의 Rouge-2 F1점수 향상을 보였다.


In recent years, extractive summarization systems based on end-to-end deep learning models have become popular. These systems do not require human-crafted features and adopt data-driven approaches. However, previous related studies have shown that linguistic analysis features such as part-of-speeches, named entities and word's frequencies are useful for extracting important sentences from a document to generate a summary. In this paper, we propose an extractive summarization system based on deep neural networks using conventional linguistic analysis features. In order to prove the usefulness of the linguistic analysis features, we compare the models with and without those features. The experimental results show that the model with the linguistic analysis features improves the Rouge-2 F1 score by 0.5 points compared to the model without those features.

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