소프트웨어 결함 예측에서의 분류와 회귀를 결합한 다중 출력 신경망 모델

Q: 이 논문에서 정의한 다중 출력 신경망 모델이란 무엇인가?

다중 출력 신경망 모델은 소프트웨어 결함 예측 분야에서 분류와 회귀를 결합하여 하나의 모델로 결함 발생 여부, 결함의 수, 결함의 종류 등 여러 정보를 동시에 예측하는 모델이다. 이는 각기 다른 정보를 얻기 위해 개별 모델을 구현해야 하는 번거로움을 해결하고, 예측값 간 일관성을 유지하며 품질 보증 자원을 효과적으로 할당할 수 있도록 돕는다.

Q: 소프트웨어 결함 예측에서 다중 출력 신경망 모델의 효용성은 무엇인가?

연구 결과, 다중 출력 신경망 모델은 단일 출력 모델과 비교했을 때 성능 차이가 없으며, 예측값 간의 일관성이 더 높은 것으로 나타났다. 따라서 하나의 모델로 다양한 결함 정보를 도출하여 소프트웨어 개발 품질을 향상시키고, 테스트 노력 감소 및 전체 개발 비용 절감에 기여할 수 있다.

이재욱; 최지원; 류덕산; 김순태

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 이재욱 (전북대학교) 최지원 (전북대학교) 류덕산 (전북대학교) 김순태 (전북대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2021 한국컴퓨터종합학술대회 논문집

발행연도: 2021.6

수록면: 211 - 213 (3page)

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소프트웨어 결함 예측 모델은 소프트웨어 품질 향상에 많은 영향을 끼쳐왔다. 결함 예측은 결함ㆍ비결함 여부, 버그의 수, 버그의 심각도 등 다양한 영역에서 연구가 진행되고 있다. 하지만 각기 다른 영역의 정보를 얻고 싶은 경우 각기 다른 모델을 구현해야 하는 번거로움이 있다. 이를 해결하고자 본 논문에서는 다중 출력 신경망 모델을 구성해 ... 전체 초록 보기

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