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이재욱 (전북대학교) 최지원 (전북대학교) 류덕산 (전북대학교) 김순태 (전북대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2021 한국소프트웨어종합학술대회 논문집
발행연도
2021.12
수록면
1,255 - 1,257 (3page)

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소프트웨어 결함 예측(SDP)은 결함이 발생하기 쉬운 모듈을 식별해 제한된 테스팅 자원을 효과적으로 할당하는데 도움을 준다. 최근 많은 연구에서 심층 학습은 성공적으로 적용되고 있지만 SDP에서는 데이터 전처리 등 제한적인 부분에서만 활용되고 있다. 본 연구에서는 정형 데이터를 위한 심층 학습이 SDP에서 기존의 기계 학습 기법 대비 높은 예측 성능을 보이는지 확인하고자 한다. 본 논문에서는 정형 데이터에서 뛰어난 성능을 보이는 TabNet을 사용한다. TabNet의 성능을 평가하기 위해 기존에 성능이 우수한 XGBoost(XGB)와 Rand ... 전체 초록 보기

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