소프트웨어 엔지니어링에 머신러닝 방법 적용

데이터 과학의 응용은 소프트웨어 엔지니어링을 포함한 많은 연구 및 산업 분야에서 인기가 높아지고 있습니다. 이 그룹에서는 최신 소프트웨어 엔지니어링 도구를 개선하고 새로운 코드 개발 및 유지관리 방법을 발굴하여 두 영역의 최첨단 기술을 통합하는 것을 목표로 합니다.

현재 관심 분야:

• 객체 지향 아키텍처의 결함을 탐지하고 코드 구조를 최적화하는 적절한 리팩터링을 자동 추천
• 재사용 가능한 코드 조각의 자동 탐지 및 추출을 위한 코드 클론 탐지 및 도구
• 표절 탐지, 메서드 및 변수 이름 예측, 코드 요약을 위한 풍부한 코드 임베딩 빌드
• 개발자 코딩 스타일의 역학 분석
• 기록 데이터를 활용하여 협업 도구를 보강(예: 권장 시스템을 통해)
• 코드 이상 탐지
• 자연어 기반의 설명, 사용된 API 호출 등으로 자동 코드 생성
• 일반적 오류 찾기/수정, IDE 기능 검색 및 적용, 사용자 의도 및 컨텍스트 분석 등, 학생과 숙련된 개발자 모두를 위한 자동화된 코딩 지원 기능
• 변경할 메서드, 버그 위치 및 기타 이벤트를 예측하는 커밋 기반 코드 저장소 분석
• 자동 버그 탐지 및 프로그램 수정 방법