소프트웨어 스토리

이곳 홍콩의 날씨는 아직도 여름이지만 절기상으로의 가을이 오늘 (9월 1일) 공식적인 2010-2011 학기와 함께 시작되었습니다.

오늘은 어느 때보다 설레이는 날입니다. UST에서 일을 시작한지 1년 반. 그동안 좋은 학생들을 찾기위해 많은 시간을 보냈는데, 이번 학기부터 저희 소프트웨어 공학 연구실에는:

• 1분의 Postdoc
• 1명의 홍콩정부 박사과정 장학생 (4년간 매년 4,000만원지원)
• 3명의 full-support 박사과정 학생
• 4명의 석사 학생
• 2명의 한국에서 오는  박사과정 교환 학생

저를 포함 총 12명이 "안정된 소프트웨어와 개발자들을 도와주는 연구"에 함께 매진하게 되었습니다.


이렇게 훌륭한 학생들이 본인의 관심과 열정을 따라 고민하고 연구하고 생각하는 것들을 함께 나누고 토론하며 이전에 그 누구도 생각하지 못했던 재미있고 중요한 문제를 찾아내고, 그 문제를 멋지게 풀어낼 생각을 하니 너무나 즐겁습니다.

추가로 이번 학기에 세계적인 SE/PL연구자이신 서울대 이광근 교수님, 네브라스카 대학 Gregg Rothermel, 마이크로 소프트 연구소 Tom Zimmermann 등이 저희 연구실을 방문할 예정입니다.

아직 저희 연구실의 문은 활짝 열려있습니다. 박사기간동안 full-support를 받으면서, 다른 일에 방해됨이 없이 한 두 문제 (http://www.se.or.kr/60) 에만 집중하는데 관심이 있으신 분들의 많은 지원을 바랍니다.

최근 모 대학평가 기관에서 홍콩과기대학교 컴퓨터 공학과가 세계 26위, 그리고 아시아 1위에 rank 되었습니다.
(http://www.arwu.org/SubjectCS2010.jsp 참조)


이제 저희 연구실이 본격 가동되기 시작했고 또 연구 성과들도 나오기 시작하니 내년에는 저희 연구실도 우리 학교 ranking에 일조하여 더 좋은 결과가 나오지 않을까 생각합니다.

저는 항상 달리고 싶습니다. 전 원래 20대 후반까지는 걷거나, 달리거나, 자전거를 타고 달리거나 하는 것을 싫어하였습니다. 필요이상으로 몸을 움직이는 것은 귀찮은 일이였죠.

이 모든 것을 바꾸어 놓은 것이 저의 UC Santa Cruz (UCSC) 대학원 생활입니다. 저희 학교는 산에 있고, 자연스레 학교를 가능 길 중 가파른 오르막이 많습니다. (버스로 10분 정도 걸리는 가파른 길). 이 시절 저는 버스를 타고 있는데 옆에 팔다리가 가느다란 여학생들이 자전거를 타고 여기를 오르는 것을 보았습니다. 저는 "이것이 가능한 일인가?" 하는 생각이 들었고 늘 언젠가 학교를 떠나기 전에 나도 한번 해봐야 겠다는 막연한 생각을 가졌습니다. 그러던 어느 토요일 한번 해보기로 했습니다. 상상하시는 대로 올라가느라고 정말 힘들었습니다. 기어가 최 저속인데도 자전거가 앞으로 가기는 커녕 뒤에서 누가 잡아 당기는 기분이었습니다. 그때 산꼭때기에 있는 공대까지 약 한시간 걸려 올라간다음 자전거도 내팽기 치고 그야 말로 뻗을것 같은 심정으로 바닥에 앉은 사진이 있군요.

그러나 내려가는 길은 정말 환상입니다. 학교에서 패달을 거의 밟지 않도고 집에 갈수 있는 정도입니다. 그리고 내려가는 길은 너무나 아름답습니다. 저 구름 끝으로 펼쳐진것은 바다입니다.


이 한번의 자전서 타기 후 모든 것이 바뀌었습니다. 저는 내려오는 그 아름다운 길과 달콤함을 위해 40분간의 가파른 오르막길을 자전거를 타기로 결심한 것입니다.

학교까지 자전거로 달리기: 아래 자전거 길 지도에서 보이는 것 처럼 약 5마일 (9K 정도) 되는 길입니다. 그러나 오르막이 장난 아닙니다. 힘들게 올라가는데 왜소한 여학생들이 저를 확 재치고 올라갈 때 정말 저의 체력을 의심하게 됩니다. 그러나 학교에 갔을때 그 기쁨과 집으로 오는 기쁨은 이루 말할수 없었습니다.


운동장 달리기: 자전거 타기를 남짓 일년을 하고 난 다음 학교 기숙사로 이사를 했습니다. 이제 집이 오르막에 있는지라 자전거를 타고 더 오를 곳이 없었습니다. 대신 저는 운동장 달리기로 종목을 바꿉니다. 제가 다는 학교의 운동장은 뛰면서 바다가 보이는 정말 멋진 곳입니다. 아래 사진에 보이는것 처럼 800m의 장거리 트랙입니다. 처음 한두바퀴로 시작하여 그 트랙의 아름다움에 반해 10바퀴를 뛰곤했고, "오늘 10바퀴 뛸까?" 이렇게 제 마음속으로 물어 보고 운동장으로 향하곤 했습니다. 물론 뛰다보면 2~3바퀴째 힘들고, 7~8바퀴 되면, "내가 뭐하고 있지? 그만두자 여기서" 이런 마음이 100번은 더 생깁니다. 꾹 참고 10바퀴를 뛰고 땀으로 험벅젖은 몸과 얼굴을 대할때는 정말 너무 기쁩니다.



찰스강 달리기: 보스턴으로 이사를 간 다음 찰스 강가를 뛰었습니다. 단점은 이 강 주변은 여름에만 뛸수 있다는 것입니다. 제가 일하는 곳에서 Mass Ave 다리를 건너 강남으로 갔다가 다시 돌아오면 3마일 정도 되는데 뛰는동안 주변 풍경이 아름다웠던 기억이 있습니다. (그전보다 체력은 많이 떨어졌던것 같습니다. 여름에만 운동을 한탓에.)


홍콩과기대 바닷가 운동장 달리기: 일자리를 홍콩으로 옮긴 이유중 하나는 이 운동장입니다. UCSC의 운동장 부럽지 않을 정도로 바닷가에 있는 운동장입니다. 홍콩은 조금만 운동을 해도 땀이 나서 운동할 맛이 완전 납니다. 다만 단점은 이 운동장은 400m라 10바퀴를 뛰어도 4k밖에 되지 않는 다는 것입니다. UCSC에서 800m 10바퀴를 뛰던 체력이 홍콩에서는 400m 10바퀴도 매우 힘들어 하면서 뛰고 있습니다.


자전거로 시애틀 건나갔다 오기: 제가 이번 여름 방문으로 와있는 Redmond 주변에는 걷거나 자전거를 탈 수 있는 trail이 정말 많습니다. 집앞에 강을 따라 난 조그마한 길이 있길래 이게 거리가 얼마나 될까 궁금해서 자전거로 달려 보았는데 3마일까지 달려보다 그냥 돌아 왔습니다. (왕복 6마일) 그런 다음 그 끝이 어딜까 궁금해서 지도를 봤더니 시애틀까지 건너가더라고요. 그래서 목표가 생겼습니다. 아래 그림과 같이 끝가지 갔다가 돌아 오기.


아래 지도는 연습을 위해 최근에 다녀온 자전거 달리기 입니다. 반만 갔다가 같은 길로 돌아 왔습니다 (약 40마일). 다음번에는 아래로 해서 한바퀴가 가능할까요?


저는 다른 사람에게도 달리는 사람으로 기억되고 싶습니다. "He was a RUNNER." 이것은 비단 뛰거나 자전거를 타고 달리는 것 뿐만 아니라 중간에 그만두고 싶은 생각이 100번 드는 우리 인생에서 항상 무엇인가를 향해 달려가는 그런 모습으로 기억되고 싶습니다. 제가 오늘 달리는 것은 그것이 인생의 축소판이기 때문입니다.

이번 주말에 여러분들도 한번 달려보시고 싶지 않으세요?

요즈음 박사들이 많고 박사를 받는다고 해도 일자리가 없다는 등의 이야기를 듣습니다. 이런 시대에 박사를 한다는 것은 무엇일까요? 제가 공대쪽이라 다른 분야는 잘 모르겠지만, 공대 분야에서 박사를 한다는 것은 인생에서 나름대로 배운 지식을 총동원하여 세상을 변화시킬 한 문제를 푸는데 전념할 수 있는 3~4년의 시간이라 하겠습니다.

학부때까지 배운 여러분들의 지식, 그리고 대학원 초기에 배우는 조금 더 상세한 지식을 익힌 후 이것을 이용해 우선 "문제" 를 찾는 것입니다. 대학때까지는 대부분 답이 있는 문제가 여러분들에게 주어지고, 이 문제를  푼 다음 "정답"과 맞추어 보는 식이라고 할수 있습니다. 박사과정은 그 문제를 찾는 것 부터 시작합니다.

물론 여러분들이 찾은  "문제" 에 답이 있을 수도 있고 없을 수도 습니다. 아무도 풀어보지 않은 문제이기에 우리는 모르는 것이죠. 그런 문제를 하나 잡아서 3~4년 동안 이 한 문제에 집중해 보는 것입니다. 아침에 일어나서 그 문제를 생각하고 문득 버스를 타다가, 또는 그릇을 씻다가, 길을 걷다가 계속 그 문제를 생각해보는 것입니다. 이 한 문제에 올인 하는 것이죠.

가급적 주위의 방해 받는 잡무나, 프로젝트 없이, 그리고 경제적인 걱정 없이 (저희 학교의 경우 약 월 200만원의 stipend 지급) 그 문제에만 집중할수 있는 환경을 가진 곳이 박사를 하기 좋은 곳이고 무엇보다도 본인이 찾은 문제가 좋은 문제인가를 같이 고민할 adviser 가 있는 곳이 최고 좋은 것입니다. 그렇게 3~4년을 보낸다면 정말 멋진 문제를 아름답게 풀수 있을 것입니다.  그 결과로 박사과정동안 수행한 연구가 세상을 바꾸고 그분야의 혁신적인 기술 발전을 이룬 예는 무수히 많습니다.

인생에 있어서 한 가지 문제에 집중할 수 있는 시간을 가지는 것이 쉽지 않습니다. 우선 학부때는 지식이 좀 더 필요하므로 문제를 찾거나 그 문제에 대한 답을 찾기가 어렵고 (간혹 이것을 하는 학부 학생들도 있습니다만 ), 또 제 또래가 되면 할 일의 종류가 늘어나고 학생들도 있고 해서 한 문제에만 집중하기가 쉽지 않습니다. 그래서 저는 박사과정을 시작하는 제 학생들을 보면 사실 부러운 마음도 듭니다.

인생에서 3~4년 정도 "한 문제" 풀기에 집중해보는 것은 여러분의 젊음을 보내는 가장 좋은 방법 중 하나라고 생각합니다. 물론 이렇게 해서  한 문제 잘 푼 사람들은 그 문제에 대해서만큼은 세계 최고이며, 계속해서 다른 문제를 잘 풀 수 있는 자신감과 능력을 가진것이고 그럴때 "박사"라는 칭호가 어울릴 것입니다.

특히 소프트웨어를 쉽게 개발하고 개발자를 돕는 일에 "한 문제" 를 같이 풀고 싶은 분들이 있다면 저희 연구실로도 지원해 보시기 바랍니다. 선택된 분들에게는 3~4년 동안 한문제에만 온힘을 쏟을수 있는 지원과 환경을 만들어 드립니다. (http://www.se.or.kr/3 참고)

얼마전에 월드컵에서 열심히 뛰어준 자랑스러운 태극 전사들을 보고, 그들과 같은 대한민국 국민으로 같은 시대를 살아 간다는 것만으로도 참 기쁘고 벅찬 시간들이 되었습니다.

이번 여름은 제 직장이 있는 홍콩을 잠시 떠나 Redmond에 있는 Microsoft Research (MSR)를 방문하고 있습니다. 지금 현존하는 컴퓨터 관련 연구소 가운데는 가장 자유로운 연구분위기와 좋은 대우를 해주는 곳이 아닌가 개인적으로 생각하고 있습니다. 그렇다 보니 컴퓨터를 전공하는 분들이 가장 선호하는 직장중 하나입니다. 그러나 이곳에 연구원으로 입사하는 것은 매우 어려운 일이고 (해당분야 별들만 올수 있다는 소문과 함께), 명문대학에서 교수를 하다가도 그만두고  MSR 연구원으로 일하는 경우도 많이 있습니다.

MSR에는 여름에 약 12주 가량 인턴을 모집하는데 그 대우도 파격적이고 또 하는일도 (많은 MS의 데이타와 코드기반관련 일) 매력이 있어 많은 학생들이 지원합니다. 보통 한명의 연구원이 한명 정도의 인턴을 뽑을수 있는데 연구원들이 9개월동안 자기가 구상하고 생각했던일들을 인턴과 함께 구현하는 경우가 많아서 연구원의 입장에서는 단한명의 최고 선수를 인턴으로 뽑게 됩니다. 그래서 인턴으로 오시는 분들은 해당분야 학생들중 최고 선수거나 최고 선수가 될 가능성이 많은 분들입니다.


이번에 깜짝 놀란것은 MSR 인턴들중 자랑스러운 태극전사들이 매우 많다는 것입니다. (위 사진은 일부입니다.)  이곳에 인턴으로 오기가 정말 힘든것을 알기에, 이곳에 있는 많은 태극전사들을 보는 것만으로도 매우 가슴 벅차고 기쁜 일입니다.

자랑스러운 MSR 태극전사들!  이번 여름, 이곳을 놀라게 하는 좋은 성과를 내시고, 또 각자 자기 위치로 돌아가서도 하는 연구등에서 빛나기를 기원합니다. 그래서 해당분야의 최고 선수들이 되어 어디선가 다시 만나기를 기대합니다.

요즈음 소프트웨어에 자동 crash 리포트 시스템을 장착하여 crash가 발생할때마다 자동으로 crash정보 (stack trace) 를 서버로 보내고 이를 디버깅에 이용하는 경우가 많아 졌습니다. 대표적으로 MS의 Dr. Watson  그리고 Mozilla 가 사용하는 Breakpad 등이 그 시스템입니다.

문제는 crash가 너무 많고, 따라서 그 자동 리포트가 너무 많다는 것이죠. 하루에 수백, 수천, 심지어 수만만개 이상의 crash report가 나오기 때문에 각 crash를 그때 그때 처리할수 없어, 이를 모아 두었다가 일정양이 나오면 (예를 들어 200만개이상의 crash) 이를 우선 fix하려고 노력합니다.

그러기 위해서는 crash가 200만개 발생하기를 기다려야 겠죠. 기다리는 동안 사용자를 생각해보세요. 은행관련 중요한 업무를 처리를 하다가 FF가 crash될수도 있고, 며칠 밤을 세워 작업한 논문작업이 복구도 되지 않는 이상한 word crash를 만나서 날려 버릴수도 있습니다.

이렇게 사용자를 고생시키지 말고 crash가 한두개, 또는 한 10개 정도 있으면 이를 가지고 이 crash는 앞으로 크게 될것인지 (200만개 이상), 아니면 그리 중요하지 않은 crash인지를 알수 있다면, 개발자는 크게될 가능성이 있는 crash를 우선 적으로 fix하고 patch를 업데이트 할수 있습니다. 그러면 그만큼 해당 crash로 고생할 사용자들을 줄이고 전반적으로 더 안정된 프로그램을 사용자들이 사용할수 있을 것입니다.

이러한 연구가 한국의 김동선 박사과정학생의 주로도 진행되었고 그 결과인

 “Which Crashes Should I Fix First?: Predicting Top Crashes at an Early Stage to Prioritize Debugging Efforts”
 by Dongsun Kim, Xinming Wang, Sunghun Kim, Andreas Zeller, S.C. Cheung and Sooyong Park.

논문이 소프트웨어 공학중 가장 좋은 저널인 Transactions on Software Engineering (TSE) 에 실릴 예정입니다. (한국 SE박사과정중 TSE에 논문을 발표하는 것이 흔하지 않은데 첫 저자인 김동선학생, 축하합니다.)

이 연구는 아래 그림에서 보듯이 이전의 crash들의 정보를 이용한 학습을 통해 크게 될 crash인지 아닌지를 판단하는 모델입니다.




예측 모델을 위해 다음의 3가지를 가정하고 그 가정에 따라 feature를 뽑아 냅니다.

1. History Features — “Methods (included in stack traces) in top crashes may appear in other top crashes again.”
2. Complexity Metrics Features — “Complex methods may crash often.”
3. Social Network Analysis Features — “Well-connected methods will be executed often and thus may crash often.”

이렇게 만들어진 feature를 이용하여 예측 모델을 만들게 되면, 많은 crash가 있어날 top crash를 약 75~82%의 정확도 (F-measure기준)로 예측이 가능하게 됩니다. 이 정보를 기반으로 개발자들은 top crash들을 우선 fix할수 있게 됩니다.

Crash가 많고 또 그 리포트의 양이 많기 때문에 이를 효과적으로 처리하는 이러한 방식의 연구는 앞으로도 계속 될 것입니다.

여러분들은 소프트웨어의 crash를 어떻게 관리하고 계시나요?

상상해보라. 본인이 쓴 한 논문을 통해 학문의 새로운 장을 열고, 그 논문이 수천번 이상 인용되며, 그 논문의 아이디어를 더욱 잘 구현하기 위한 웍샵들이 몇 개 씩이나 개최된다면 이는 상상만 해도 아주 흐뭇한 일이다. 물론 이런 연구를 한다는 것은 매우 힘든 일이고,  그런 연구를 할 수 있다면 학자로서 더 할수 없는 매우 보람된 일이  될 것이다.

자랑스럽게도 한국 SE 연구자 중에 이런 대단한 연구를 하신 분이 계시다. 포항공대에 계시는 강교철 교수님께서 바로 그 주인공이신데 (사진에서 밝게 웃고 계신분), 1990년 작성한 "Feature-Oriented Domain Analysis (FODA) Feasibility Study" (http://selab.postech.ac.kr/publication/foda.pdf) 가 바로 그런 연구논문 이다.



이 논문은 2010년 1월 11일 구글 scholar 에 의하면 1,616 사이트 되었으며 이 논문을 주제로 한 약 3개의 웍샵이 열리고 있다. 올해 VaMoS 2010 에서는 이 논문의 발표 20 주년을 기념하여 깜짝 케익과 함께 작은 기념식도 열렸다.



그 주인공이신 강교철 교수님은 내가 대학원 학생인 시절부터 학회등에서 만났고, 인생에서 중요한 결정을 할 때마다 여러가지 조언을 많이 해주신 분이시다. 난 사실 그 분이 그런 대단한 연구를 하신 분인지 처음에는 알아보지 못했다. (매우 겸손하신 분이시다.) 

최근에서야 다른 루트를 통해 그 분이 하신 엄청난 연구를 알게 되었다.

강 교수님께  SE를 하시는 다른 분들이 자주 묻는 질문은 “어떻게 하면 교수님 같은 그런 혁신적인 연구”를 할 수 있느냐 하는 것이다.  나도 교수님께 똑같은 질문을 드려보았고 교수님은 짧은 두 가지로, 그러나 아주 감동적인 답해 주셨다.

• 한 우물을 파라: SE 연구자들중에서는 유행을 따라 가는 사람들이 너무나 많다. 뭐 이거 좀 잘된다고 하면 다 그것으로 몰리고 이것 하다가 저것 하고 이런식이다. 뭐 잘하냐고 물어보면 다 잘할수 있다고 하는 식이다. 사실 알고보면 잘하는 것이 하나도 없다.
  
  
• 계속해서 학회에 나가고 연구 커뮤니티에 참여해라. 특히 본인의 주된 연구분야인 작은 학회/웍샵 커뮤니티를 한 두 군데 정도 꾸준히 참여하여 주도하려고 하고 또 ICSE/FSE 등의 general top 학회에 꾸준하게 참여 해야 한다는 것이다.
  

나도 교수님의 조언을 받아 들여 지금 하고 있는 Mining과 static/dynamic analysis 를 결합하는 연구에 계속 초점을 맞추어 진행할 것이다. 또한 ICSE/FSE에 집중적으로 참여하고 MSR 커뮤니티에 계속 참여하려고 하고 있다.

이런 대단한 SE 연구자가 한국분이라는 것은 나를 포함한 한국의 SE연구자에게는 큰 축복인 것이다.