RNN을 이용한 동작기록 마이닝 기반의 추천 방법

조희태; 이선아; 강성원; Heetae Cho; Seonah Lee; Sungwon Kang

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정보처리학회 논문지 소프트웨어 및 데이터 공학

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한글제목(Korean Title)	RNN을 이용한 동작기록 마이닝 기반의 추천 방법
영문제목(English Title)	A Code Recommendation Method Using RNN Based on Interaction History
저자(Author)	조희태 이선아 강성원 Heetae Cho Seonah Lee Sungwon Kang
원문수록처(Citation)	VOL 07 NO. 12 PP. 0461 ~ 0468 (2018. 12)
한글내용 (Korean Abstract)	개발자들은 소프트웨어 개발과 유지보수 작업 중 하나의 코드를 수정하는데 들이는 시간보다 이를 위해 코드를 탐색하고 이해하는데 더 많은 시간을 소모한다. 코드를 탐색하는 시간을 줄이기 위하여 기존 연구들은 데이터 마이닝과 통계적 언어모델 기법을 이용하여 수정할 코드를 추천하여 왔다. 그러나 이 경우 모델의 학습 데이터와 입력되는 데이터가 정확하게 일치하지 않으면 추천이 발생하지 않는다. 이 논문에서 우리는 딥러닝의 기법 중 하나인 Recurrent Neural Networks에 동작기록을 학습시켜 기존 연구의 상기 문제점 없이 수정할 코드의 위치를 추천 하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 RNN과 동작기록을 활용한 추천 기법으로 평균 약 91%의 정확도와 71%의 재현율을 달성함으로써 기존의 추천방법보다 코드 탐색 시간을 더욱 줄일 수 있게 해 준다.
영문내용 (English Abstract)	Developers spend a significant amount of time exploring and trying to understand source code to find a source location to modify. To reduce such time, existing studies have recommended the source location using statistical language model techniques. However, in these techniques, the recommendation does not occur if input data does not exactly match with learned data. In this paper, we propose a code location recommendation method using Recurrent Neural Networks and interaction histories, which does not have the above problem of the existing techniques. Our method achieved an average precision of 91% and an average recall of 71%, thereby reducing time for searching and exploring code more than the existing recommendation techniques.
키워드(Keyword)	소프트웨어 공학 딥러닝 동작기록 Software Engineering Deep Learning Interaction History
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