지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.45 No.7
- 발행연도
- 2018.7
- 수록면
- 635 - 658 (24page)
- DOI
- 10.5626/JOK.2018.45.7.635
이용수
초록· 키워드
오류제보하기
소프트웨어 결함예측(SDP)은 결함취약모듈에 대한 테스팅 리소스를 최적으로 할당하도록 돕는다. 내부프로젝트 결함예측(WPDP)과 달리, 파일럿 프로젝트의 예처럼, 과거 프로젝트에서 수집한 데이터가 없는 경우가 존재한다. 이런 경우, 다른 프로젝트의 데이터를 사용하는 교차프로젝트 결함예측(CPDP)이 적용될 수 있다. 관련성이 없거나 중복된 정보가 있는 경우 결함예측 성능이 저하 될 수 있는데, 이를 해결하기 위해 다양한 특징선택 기술이 제안되었다. 현재까지 CPDP에 효과적인 특징선택 기술을 식별하는 연구는 없으며, 우리는 CPDP에 높은 예측성능을 얻기 위해 특징선택 기법을 적용한 비교 프레임워크를 제시한다. 3개의 CPDP 모델들과 1개의 WPDP 모델에 대해, 우리는 특징 부분집합 평가자와 특징 순위 기법에 기반한 8개의 기존 특징선택 기법을 비교한다. 최고의 성능을 보인 특징들이 선택된 후, 분류기들이 구축, 테스트되고, 통계적 유의성 검증과 영향도 크기 검증기법을 활용하여 평가된다. 근접 기반 하이브리드 인스탄스 선택(HISNN)이 다른 CPDP 모델들보다 우수하고 WPDP와는 동등하였다. 비교 결과는 다른 분포, 클래스 불균형, 특징선택이 고성능의 CPDP 모델을 얻기 위해 고려되어야 함을 보이고 있다.
목차
요약
Abstract
1. Introduction
2. Related Work
3. Feature Selection
4. Research Methodology
5. Experimental Results
6. Summary
7. Threats to Validity
8. Conclusion
References
참고문헌 (53)
참고문헌 신청
S. Kim, E. Whitehead, and Y. Zhang, Classifying software changes: Clean or buggy?, Softw. Eng. IEEE Trans., Vol. 34, No. 2, pp. 181-196, 2008.
K. O. Elish and M. O. Elish, Predicting defectprone software modules using support vector machines, J. Syst. Softw., Vol. 81, No. 5, pp. 649- 660, May 2008.
E. Arisholm, L. C. Briand, and E. B. Johannessen, A systematic and comprehensive investigation of methods to build and evaluate fault prediction models, J. Syst. Softw., Vol. 83, No. 1, pp. 2-17, Jan. 2010.
T. Hall, S. Beecham, D. Bowes, D. Gray, and S. Counsell, A Systematic Literature Review on Fault Prediction Performance in Software Engineering, IEEE Trans. Softw. Eng., Vol. 38, No. 6, pp. 1276- 1304, Nov. 2012.
T. Menzies, Z. Milton, B. Turhan, B. Cukic, Y. Jiang, and A. Bener, Defect prediction from static code features: current results, limitations, new approaches, Autom. Softw. Eng., Vol. 17, No. 4, pp.375-407, May 2010.
함께 읽어보면 좋을 논문
논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!
-
A Selection Technique of Source Project in Heterogeneous Defect Prediction based on Correlation Coefficients
Journal of KIISE
2021 .08
-
이종 결함 예측을 위한 상관관계 기반 학습 프로젝트 선택 기법
한국정보과학회 학술발표논문집
2020 .12
-
소스코드의 이미지 변환 기법 기반 소프트웨어 결함 예측의 성능 분석
정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
2022 .08
-
Improvement Study on Active Learning-based Cross-Project Defect Prediction System
Journal of KIISE
2023 .11
-
자동차 소프트웨어 교차-프로젝트 결함 예측을 위한 전이 학습 모델 비교 연구
한국정보과학회 학술발표논문집
2020 .07
-
소프트웨어 결함예측을 위한 하모니 탐색을 이용한 혼합 특징선택 방법
한국정보과학회 학술발표논문집
2020 .12
-
CPDP를 이용한 오스트나이트계 스테인리스강의 해양 환경 내 온도변수에 따른 내식성 평가 및 부식거동에 관한 연구
한국표면공학회 학술발표회 초록집
2021 .06
-
소프트웨어 결함 추이분석을 통한 테스트 프로젝트 개선방안에 대한 연구
한국산학기술학회 논문지
2015 .01
-
딥러닝을 이용한 HWSW 결함 구분 자동화
정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
2022 .04
-
A Hybrid Efficient Feature Selection Model for High Dimensional Data Set based on KNHNAES (2013~2015)
디지털콘텐츠학회논문지
2018 .04
-
A Defect Management Process based on Open Source Software for Small Organizations
Journal of KIISE
2018 .03
-
소프트웨어 결함 데이터의 특징 부분 집합을 이용한 자기지도 학습
한국정보과학회 학술발표논문집
2021 .12
-
모델 독립적 방법과 모델 의존적 방법의 결합을 통한 기계학습 기반 특징 선택 기법
한국지능시스템학회 논문지
2023 .04
-
A Method to Establish Severity Weight of Defect Factors for Application Software using ANP
Journal of KIISE
2015 .11
-
FCM을 적용한 결함심각도 기반 앙상블 모델
정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
2016 .12
-
빅데이터 분석기법을 이용한 소프트웨어 결함 예측
한국신뢰성학회 학술대회논문집
2019 .05
-
An Empirical Study on Defects in Open Source Artificial Intelligence Applications
Journal of KIISE
2022 .08
-
클러스터링라벨(CL)을 이용한 결함심각도 기반 결함예측 모델
한국컴퓨터정보학회논문지
2018 .09
-
텍스트 분류 문제에서 특징 간 상호 작용을 고려한 특징 선택 기법
대한산업공학회 춘계공동학술대회 논문집
2018 .04
-
A Case Study of Industrial Software Defect Prediction in Maritime and Ocean Transportation Industries
Journal of KIISE
2020 .08
이 논문의 저자 정보
이 논문과 함께 이용한 논문
최근 본 자료
댓글(0)
0
UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2018-569-003113589