연구 그룹

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

그룹 멤버

Timofey Bryksin
Timofey Bryksin
연구소/그룹 책임자
Aleksei Shpilman
Aleksei Shpilman
고문
Vladimir Kovalenko
Vladimir Kovalenko
수석 연구원
Egor Bogomolov
Egor Bogomolov
연구원
Yaroslav Sokolov
Yaroslav Sokolov
연구원
Zarina Kurbatova
Zarina Kurbatova
연구원
Elena Lyulina
Elena Lyulina
연구원
Egor Spirin
Egor Spirin
연구원