정보과학회논문지 (Journal of KIISE)
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
순환 신경망을 활용한 코드 변경 추천 시스템의 학습 시간 단축 방법 |
| 영문제목(English Title) |
Reducing the Learning Time of Code Change Recommendation System Using Recurrent Neural Network |
| 저자(Author) |
배병일
강성원
이선아
Byeong-il Bae
Sungwon Kang
Seonah Lee
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 47 NO. 10 PP. 0948 ~ 0957 (2020. 10) |
한글내용
(Korean Abstract) |
개발자에게 수정이 필요한 파일을 추천하는 시스템은 개발자의 작업 시간을 줄여 준다. 그러나 이런 추천 시스템은 일반적으로 축적된 데이터를 학습할 때 많은 시간이 들며, 또한 새로운 데이터가 축적될 때마다 새로이 학습하는데 많은 시간을 소모한다. 본 연구는 순환 신경망을 이용한 코드 변경 추천 시스템(RNN-CRS)에 새로운 데이터가 축적되어 학습을 다시 해야 할 때 불필요한 학습을 회피하여 학습에 드는 시간을 줄이는 방법을 제안한다. 제안 방법의 실험 평가에서 제안 방법은 데이터가 새로 축적되어 학습 모델을 다시 생성하는데 소요되는 시간을, 실험에 사용된 다섯 개의 제품들에 대하여 시간 단축이 큰 경우에는 기존 연구에 비해 49.08%～68.15% 단축시켰고 작은 경우에는 10.66% 단축시켰다. |
영문내용
(English Abstract) |
Since code change recommendation systems select and recommend files that needing modifications, they help developers save time spent on software system evolution. However, these recommendation systems generally spend a significant amount of time in learning accumulated data and relearning whenever new data are accumulated. This study proposes a method to reduce the time spent on learning when using Code change Recommendation System using Recurrent Neural Network (RNN-CRS), which works by avoiding the learning that is unlikely to contribute to new knowledge. For the five products used in the experimental evaluation, our proposed method reduced the time to relearn data and re-generate a learning model by as much as 49.08%-68.15%, and by 10.66% in the least effective case, compared to the existing method. |
| 키워드(Keyword) |
데이터 기반 소프트웨어 공학
변경 추천
추천 시스템
기계 학습
data-based software engineering
change recommendation
recommendation system
machine learning
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