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코딩 스타일을 준수하는 것은 코드의 가독성이 좋아지고, 테스트 및 유지 보수에 필요한 비용을 줄일 수 있어 기업과 개발자 모두에게 중요하다. 하지만 프로그래밍 언어 수업에서 코딩 스타일을 교육하는 데 어려움이 있다. 왜냐하면 코딩 스타일 학습을 위한 환경 구축도 힘들고, 초보자를 위한 코딩 스타일 규칙이 따로 정의되어 있지 않다. 학습자 측에서는 코딩 스타일을 준수하지 않더라도 학점에 반영되지 않으므로, 학습의 필요성이 별로 와닿지 않는다. 본 논문에서는 온라인 평가 시스템을 위한 코딩 스타일 검사 시스템을 소개한다. 제안 시스템은 C와 Java, Python 코딩 스타일을 검사하고 평가할 수 있도록 구현하였다. 또한, 언어별 도구에서 제공하는 규칙 1,023개 중 23.08%인 234개를 반영하여 수업 진도에 따라 코딩 스타일 규칙을 적용할 수 있게 하였으며, 기본 점수에 품질 점수를 추가로 부여하여 학습자들의 코딩 스타일 학습 동기를 부여하였다. 코딩 스타일 교육 시스템을 도입한 후 최초 제출 시 점수가 1주 차에서 25점 이상을 받은 학생이 18명이었지만, 6주 차에서 44명으로 149.47% 증가했다. 학습자는 코딩 스타일 검사 시스템을 이용하여 코딩 스타일 규칙을 적용하는 방법을 학습하고, 이후 코드를 구현할 때 제시한 코딩 스타일을 준수하여 코드를 구현할 수 있었다.

Adhering to coding style guidelines is crucial for both companies and developers as it improves code readability and reduces the costs associated with testing and maintenance. However, teaching coding style in programming courses poses challenges. Setting up an environment for learning coding styles is hard, and there are no predefined coding style rules for beginners. From the learners' perspective, since adherence to coding styles does not affect their grades, they do not feel a strong need to learn them. This paper introduces a coding style checking system for an online evaluation system. The proposed system is implemented to check and evaluate coding styles in C, Java, and Python. Additionally, we applied 234 out of the 1,023 rules provided by the language-specific tools, which is 23.08%, allowing for the application of coding style rules according to the course progression. Moreover, we motivated learners to improve their coding style by adding quality scores to their basic scores. After introducing the coding style education system, the number of students scoring over 25 points on their initial submissions increased by 149.47%, from 18 students in the first week to 44 students in the sixth week. Learners used the coding style checking system to learn how to apply coding style rules and subsequently implemented their code in adherence to the specified coding styles.

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CAN 메시지의 주기성과 시계열 분석을 활용한 비정상 탐지 방법 = Detection of abnormal CAN messages using periodicity and time series analysis 김세린, 성지현, 윤범헌, 조학수 p. 395-403

eBPF를 활용한 컨테이너 활동 분석 시스템 = eBPF-based container activity analysis system 김지수, 남재현 p. 404-412

RISC-V 아키텍처 상에서의 쉐도우 스택 성능 평가 및 고찰 = Performance evaluation and consideration of shadow stack on RISC-V architecture 강하영, 한고원, 박성환, 권동현 p. 413-420

생성형 AI 모델의 한국문화 이해 능력 평가 방법에 관한 연구 = A study on the evaluation methods for assessing the understanding of Korean culture by generative AI models 손기준, 김승현 p. 421-428

검색 증강 생성(RAG) 기술의 최신 연구 동향에 대한 조사 = A survey on the latest research trends in retrieval-augmented generation 이은빈, 배호 p. 429-436

온라인 평가 시스템에서 코딩 스타일 검사 시스템 구현 = Implementation of a coding style checking system in an online judge system 김영훈, 천준석, 우균 p. 437-443

합성곱 신경망 기반 화재 인식 모델 최적화 연구 = A study on the optimization of fire awareness model based on convolutional neural network : layer importance evaluation-based approach : Layer Importance Evaluation 기반 접근법 진원, 송미화 p. 444-452

3D object extraction mechanism from informal natural language based requirement specifications = 비정형 자연어 요구사항으로부터 3D 객체 추출 메커니즘 Hyuntae Kim, Janghwan Kim, Jihoon Kong, Kidu Kim, R. Young Chul Kim p. 453-459

Enhancing career development utilizing LLM for targeted learning pathway = 경력 개발 증진을 위한 LLM 기반 맞춤형 학습 경로 개발 Mahisha Patel, Vishakha Tyagi, Isabel Hyo Jung Song p. 460-467

UGV에서 3D 레이저 라인 센서를 이용한 강건하고 효율적인 이격 측정 = Robust and efficient measurement using a 3D laser line sensor on UGVs 신지우, 박준용, 김서연, 김태식, 정진만 p. 468-473

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