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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2018.1
- 수록면
- 151 - 157 (7page)
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소프트웨어 결함 예측에 관한 기존의 연구들은 대부분 모델의 입력 모듈이 결함을 가지고 있는지 여부를 판단하는 이진 감독형 분류 모델들에 관한 것들이었다. 하지만 이진 분류 모델은 결함의 복잡한 특성들을 고려하지 않고 단순히 입력 모듈의 결함 유무만을 판단한다는 문제점이 있고, 감독형 모델은 대부분의 개발 집단이 보유하고 있지 않은 훈련 데이터 집합을 필요로 한다는 한계점이 있다. 본 논문은 이러한 두 가지 문제점을 해결하기 위해 비감독형 알고리즘을 사용한 심각도 기반 삼진 분류 모델을 제안하였으며, 평가 실험 결과 제안 모델이 감독형 모델들에 필적하는 예측 성능을 보였다.
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참고문헌 (11)
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Ruchika Malhotra / 2015 / A systematic review of machine learning techniques for software fault prediction / Applied Soft Computing 27:504~518
Yuming Zhou / 2006 / Empirical Analysis of Object-Oriented Design Metrics for Predicting High and Low Severity Faults / IEEE Transactions on Software Engineering 32(10):771~789
Donald E. Harter / 2012 / Does Software Process Improvement Reduce the Severity of Defects? A Longitudinal Field Study / IEEE Transactions on Software Engineering 38(4):810~827
홍의석 / 2014 / 대표적인 클러스터링 알고리즘을 사용한 비감독형 결함 예측 모델 / 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 3(2):57~64
S. Zhong / 2004 / Analyzing Software Measurement Data with Clustering Techniques / IEEE Intelligent Systems 19(2):20~27
Yuming Zhou / 2006 / Empirical Analysis of Object-Oriented Design Metrics for Predicting High and Low Severity Faults / IEEE Transactions on Software Engineering 32(10):771~789
Donald E. Harter / 2012 / Does Software Process Improvement Reduce the Severity of Defects? A Longitudinal Field Study / IEEE Transactions on Software Engineering 38(4):810~827
홍의석 / 2014 / 대표적인 클러스터링 알고리즘을 사용한 비감독형 결함 예측 모델 / 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 3(2):57~64
S. Zhong / 2004 / Analyzing Software Measurement Data with Clustering Techniques / IEEE Intelligent Systems 19(2):20~27
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