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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.9
- 수록면
- 11 - 19 (9page)
- DOI
- https://doi.org/10.15207/JKCS.2021.12.9.011
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소프트웨어 시스템은 생명주기동안 기능 추가, 버그 수정, 새로운 컴퓨팅 환경 수용 등의 다양한 이유로 프로그램 코드 변경이 요구된다. 이러한 코드 수정 과정에서 새로운 오류 발생을 가져올 수 있으므로 프로그램 코드 수정 과정은 새로운 시스템 개발 못지 않게 신중하게 처리되야 한다. 또한, 오픈 소스 프로그램에 대한 재사용이 일반화된 소프트웨어 개발환경에서 오픈 소스 프로그램의 코드 변경 가능성을 예측할 수 있다면, 보다 양질의 프로그램 개발 효과를 기대할 수 있을 것이다. 본 논문은 소스 코드 변경을 예측하는 Convolutional Neural Network (CNN) 기반의 딥러닝 모델을 제안한다. 소스 코드 변경을 예측하는 문제는 딥러닝의 이진 분류 문제이며 레이블된 데이터가 요구되는 지도학습을 사용한다. 코드 예측 모델의 학습 및 시험을 위해 깃허브에서 수집한 Java 소스 코드와 코드 변경 로그를 데이터로 사용한다. 수집된 Java 소스 코드에서 소프트웨어 메트릭스를 계산한 후 제안된 코드 변경 예측 모델의 입력 데이터로 사용한다. 제안된 모델의 성능 평가를 위해 정밀도, 재현율, F1점수, 정확도가 측정되었으며 각각의 평가 지표에 있이서 CNN 모델은 95%, 다층 퍼셉트 기반의 DNN 모델은 92%를 달성했다.
목차
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참고문헌 (21)
참고문헌 신청
B.W. Boehm / 1991 / Software risk management: principles and practices / IEEE Software 8(1):32~41
Mikael Lindvall / 1998 / How well do experienced software developers predict software change? / Journal of Systems and Software 43(1):19~27
Loveleen Kaur / 2020 / A Pragmatic Framework for Predicting Change Prone Files Using Machine Learning Techniques with Java-based Software / Asia Pacific Journal of Information Systems 30(3):457~496
A. Güneş Koru / 2007 / Identifying and characterizing change-prone classes in two large-scale open-source products / Journal of Systems and Software 80(1):63~73
C. S. Melo / 2019 / A practical guide to support change-proneness prediction / Proceedings of the 21st International Conference on Enterprise Information Systems :269~276
Mikael Lindvall / 1998 / How well do experienced software developers predict software change? / Journal of Systems and Software 43(1):19~27
Loveleen Kaur / 2020 / A Pragmatic Framework for Predicting Change Prone Files Using Machine Learning Techniques with Java-based Software / Asia Pacific Journal of Information Systems 30(3):457~496
A. Güneş Koru / 2007 / Identifying and characterizing change-prone classes in two large-scale open-source products / Journal of Systems and Software 80(1):63~73
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