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Concolic Testing 기법을 활용한 프로그래밍 실습 문항의 채점 개선에 관한 연구
http://doi.org/10.5626/JOK.2019.46.11.1133
최근 프로그래밍 교육에 대한 관심이 많아지면서 효과적인 프로그래밍 교육을 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 현재 다양한 자동 채점 시스템이 개발되어 프로그래밍 교육에 활용되고 있지만 이 시스템을 사용하기 위해 강사가 직접 작성해야 하는 내용들이 존재한다. 특히 채점 시 사용되는 테스트 케이스가 이러한 경우이다. 채점에 사용되는 테스트 케이스는 단순히 올바른 입력만을 사용하지 않고 학생들이 소스코드에 추가할 수 있는 다양한 부분을 고려해서 작성해야 한다. 이런 테스트 케이스를 강사가 직접 작성하는 경우 작성자의 실수로 인해 충분하지 못한 테스트 케이스나 잘못된 테스트 케이스가 작성되어 채점 자체가 잘못 이루어질 수 있다. 이러한 문제를 개선하기 위해 본 논문에서는 학생들의 소스코드에 concolic testing 기법을 적용하여 기존 채점에 사용되던 테스트 케이스를 개선하는 도구를 제안하였다. 또한 제안한 도구를 이용해 잘못 채점된 사례를 발견하고 개선된 테스트 케이스를 추가하여 다시 채점한 결과를 보였다.
배터리 전압 강하를 고려한 드론 모터 속도 제어기 개발
http://doi.org/10.5626/JOK.2017.44.6.601
최근 드론 산업의 발전으로 일상생활 중에서도 드론을 비행하는 모습을 자주 관찰할 수 있다. 이러한 드론에 주로 사용되는 리튬폴리머 배터리는 사용 시간이 흐름에 따라 배터리의 전압 강하가 일어나 동일한 드론 조종 신호에도 드론 모터의 속도가 불안정해지는 문제점이 발생한다. 드론 모터 속도의 불안정은 고도 유지를 불가능하게 하여 드론 기체가 상승과 하강을 반복하게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 기존의 방법은 배터리 방전에 따른 보상기를 추가하거나 시스템 제어 모델을 변경하였다. 하지만 이러한 기법은 하드웨어로 구현된 모듈을 사용하거나 모터 종류 및 실험 결과에 종속적으로 구현되기 때문에 드론 기체에 사용되는 모터에 맞게 새로운 모듈이 구현되어야 하는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 드론의 펌웨어에 배터리 전압 강하를 고려하는 모터 속도 제어기를 구현하여 드론의 비행 안정성을 확보한다.
원거리 감독과 능동 배깅을 이용한 개체명 인식
개체명 인식은 문장에서 개체명을 추출하고 추출된 개체명의 범주를 결정하는 작업이다. 기존의 개체명 인식 연구는 주로 지도 학습 기법이 사용되어 왔다. 지도 학습을 위해서는 개체명 범주가 수동으로 부착된 대용량의 학습 말뭉치가 필요하며, 대용량의 학습 말뭉치를 수동으로 구축하는 것은 시간과 인력이 많이 들어가는 일이다. 본 논문에서는 학습 말뭉치 구축비용을 최소화하면서 개체명 인식 성능을 빠르게 향상시키기 위한 준지도 학습 방법을 제안한다. 제안 방법은 초기 학습 말뭉치를 구축하기 위해 원거리 감독법을 사용한다. 그리고 배깅과 능동 학습을 결합한 앙상블 기법의 하나인 능동 배깅을 사용하여 초기 학습 말뭉치에 포함된 노이즈 문장을 효과적으로 제거한다. 실험 결과, 15회의 능동 배깅을 통해 개체명 인식 F1-점수를 67.36%에서 76.42%로 향상시켰다.
