3편의 한국어 분석 — 최신순으로 정렬했어요
소프트웨어 리팩토링은 품질과 유지보수성을 향상시키는 핵심 활동이나, 기존의 수동적·휴리스틱 기반 접근법은 한계가 있습니다. 최근 딥러닝(DL) 기술이 이러한 한계를 극복하기 위해 리팩토링에 적용되고 있으나, 관련 연구를 종합적으로 정리하고 체계화한 자료는 부족한 실정입니다. 본 연구는 딥러닝 기반 소프트웨어 리팩토링을 코드 스멜 탐지, 리팩토링 추천, 리팩토링 구현, 리팩토링 마이닝, 리팩토링 영향 분석의 다섯 가지 핵심 과업으로 분류하여 포괄적인 조사를 수행했습니다. 이를 통해 딥러닝 기반 리팩토링 연구의 현황과 분포를 체계적으…
머신러닝 포텐셜(MLIP)은 양자 역학 수준의 정확도를 원자 모델링에 구현하여 계산 물리학 분야에 혁신을 가져왔습니다. 그러나 MLIP가 양자 수준의 정확도를 달성하려면 훈련 세트의 원자 환경이 시뮬레이션 중 마주치는 환경과 매우 유사해야 합니다. 모든 응용 분야에 적합한 단일 훈련 세트를 구축하는 것은 현재로서는 불가능하며, 이는 MLIP 훈련 프로토콜에 능동 학습이나 미세 조정과 같은 추가 학습 방법을 보완하는 복잡한 전략으로 이어집니다. 이러한 복잡한 프로토콜은 효율적인 구현이 어렵고, 해석, 분석, 재현에 많은 어려움이 따릅…
온라인 쇼핑의 확산으로 안전하고 효율적인 소포 배송 방식에 대한 요구가 증대되고 있습니다. 기존 배송 시스템은 소포 도난, 배송 실패, 고객 부재 시 재배송 시도 등 여러 문제에 직면해 있습니다. 본 연구는 이러한 문제 해결을 위해 사물 인터넷(IoT), GSM 통신, 적외선 센서, CCTV 모니터링, LCD 디스플레이 등 최신 자동화 기술을 통합한 스마트 소포 수령 시스템을 제안합니다. 이 시스템은 안전한 소포 수령 환경을 구축합니다. 소포가 스마트 보관함에 놓이면 적외선 센서가 이를 감지하고, 즉시 모바일 앱 또는 SMS를 …
