교차 버전 결함 예측을 위한 적대적 학습 기반 딥 도메인 적응 기법 비교

Q: 이 논문에서 정의한 교차 버전 결함 예측이란 무엇인가?

교차 버전 결함 예측(CVDP)은 특정 소프트웨어 프로젝트의 이전 버전 데이터를 활용하여 현재 버전에 결함이 존재하는지 식별하는 기법이다. 소프트웨어 모듈은 버전 업데이트 과정에서 추가 및 삭제가 반복되어 버전 간 데이터 분포차가 발생하며, 이를 줄이는 것이 예측 성능 향상에 중요하다.

Q: 교차 버전 결함 예측에 적합한 딥 도메인 적응 모델은 무엇인가?

연구 결과, 교차 버전 결함 예측에서는 DANN(Domain-adversarial neural network) 모델이 ADDA(Adversarial discriminative domain adaptation) 모델보다 Balance와 AUC 지표에서 우수한 성능을 보였다. 또한 DANN 모델 학습 시 타겟 데이터의 20%를 활용하는 것이 결함 예측 성능 향상에 효과적이다.

최지원; 이재욱; 류덕산; 김순태

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자료유형: 학술대회자료

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

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

발행연도: 2021.6

수록면: 217 - 219 (3page)

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교차 버전 결함 예측은 이전 버전 데이터를 활용해 현재 버전의 결함을 식별한다. 소프트웨어 모듈은 버전이 업데이트됨에 따라 추가와 삭제 등이 반복되며, 이는 버전 간의 분포 차이를 야기시킨다. 분포차는 분류 성능에 부정적인 영향을 끼치므로 버전 간의 분포차를 줄이는 작업은 매우 중요하다. 본 연구에서는 적대적 학습 방법 기반의 딥 도메인 적응 기법 모델들이 교차 버전 결함 예측에서 버전 간의 분포차를 줄일 수 있는지 확인한다. 또한 교차 버전 결함 예측에 적합한 모델은 무엇인지 식별하는 것을 목표로 한다. 교차 프로젝트 결함 예측과 이기종 프로젝트 결함 예측에는 딥 도메인 적응 기법의 모델이 활용된 바 있지만, 교차 버전 결함 예측에 적용된 사례는 없다. 따라서 Domain ... 전체 초록 보기

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