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초록·키워드
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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