파이썬 딥러닝 응용의 코드 리팩토링 특성 분석

Code refactoring refers to a maintenance task to change the code of a software system in order to consider new requirements, fix bugs, and restructure code. There have been various studies of refactoring subjects such as refactoring types, refactoring benefits, and CASE tools. However, Java applicat...

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Veröffentlicht in:한국콘텐츠학회 논문지, 22(10) Jg. 22; H. 10; S. 754 - 764
1. Verfasser: 김동관(Dong Kwan Kim)
Format: Journal Article
Sprache:Koreanisch
Veröffentlicht: 한국콘텐츠학회 2022
Schlagworte:
학제간연구
Code Changes
파이썬
리팩토링
레파지토리 마이닝
딥러닝
Repository Mining
코드 변경
Refactoring
Deep Learning
Python
ISSN:1598-4877, 2508-6723
Online-Zugang:Volltext
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Beschreibung
Zusammenfassung:Code refactoring refers to a maintenance task to change the code of a software system in order to consider new requirements, fix bugs, and restructure code. There have been various studies of refactoring subjects such as refactoring types, refactoring benefits, and CASE tools. However, Java applications rather than python ones have been benefited by refactoring-based coding practices. There are few cases of refactoring stuides on Python applications. This paper finds and analyzes single refactoring operations and composite refactoring operations for Python-based deep learning systems. In addition, we find that there is a statistically significant difference in the frequency of occurrence of single and complex refactoring operations in the two groups of deep learning applications and typical Python applications. Furthermore, we analyze keywords of commit messages to catch refactoring intentions of software developers. 코드 리팩토링은 소프트웨어 시스템의 코드를 변경함으로써 새로운 요구사항 반영, 버그 수정, 코드 구조화 등을 달성하기 위한 유지보수 활동이다. 리팩토링 유형, 리팩토링 효과, 지원 도구 등에 관한 다양한 연구가 진행 중이다. 하지만, 많은 연구들이 자바 응용들을 대상으로 하고 있으며 파이썬 응용에 관한 리팩토링 연구는 사례가 많지 않다. 본 논문은 파이썬으로 개발된 딥러닝 시스템을 대상으로 단일 리팩토링과 복합 리팩토링을 식별하고 특성을 분석하였다. 또한, 딥러닝 응용과 일반 파이썬 응용 두 그룹에서 단일 및 복합 리팩토링 연산의 발생 빈도에 있어 통계학적 유의미한 차이가 있음을 확인하였다. 또한, 커밋 메시지의 키워드를 분석하여 소프트웨어 개발자들의 리팩토링 의도가 커밋 메시지에 반영되었는지를 분석하였다.
Bibliographie:KISTI1.1003/JNL.JAKO202231159685517
ISSN:1598-4877
2508-6723
DOI:10.5392/JKCA.2022.22.10.754