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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
임현일 (경남대학교)
저널정보
한국디지털콘텐츠학회 디지털콘텐츠학회논문지 디지털콘텐츠학회논문지 제21권 제7호
발행연도
2020.7
수록면
1,345 - 1,353 (9page)
DOI
10.9728/dcs.2020.21.7.1345

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소프트웨어의 중요성이 증가함에 따라 효율적인 소프트웨어 개발을 위한 분석 기술이 필요하며, 유사 프로그램을 분석하는 기술은 소프트웨어의 특성을 이해하기 위한 기본적인 방법이다. 본 논문에서는 유사 프로그램을 분석하기 위한 방법으로 선형 회귀를 이용한 분석 모델을 설계한다. 그리고, 노이즈로 인한 학습의 오류를 줄이고, 선형 회귀 분석 모델의 정확도를 향상시키기 위해 데이터를 분할하는 슬라이싱 기법을 적용하는 방법을 제안한다. 기존의 일반적인 선형 회귀 분석 모델과 비교 실험에서 데이터 슬라이싱을 적용한 모델은 유사 프로그램 분석 결과의 정확도가 향상된다는 것을 확인할 수 있었다. 선형 회귀 분석에서 데이터 슬라이싱을 적용하는 방법은 예측 결과의 신뢰성을 향상시키기 위해 효과적으로 적용될 수 있을 것이라 기대된다.
#데이터 슬라이싱 #선형 회귀 #기계 학습 #유사 프로그램 분석 #소프트웨어 분석 #Data slicing #Linear regression #Machine learning #Similar program analysis #Software analysis

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 선형 회귀의 데이터 슬라이싱 기법
Ⅳ. 데이터 슬라이스를 이용한 모델의 실험
Ⅴ. 결론
참고문헌

참고문헌 (21)

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Heewan Park / 2011 / Detecting Common Modules in Java Packages Based on Static Object Trace Birthmark / The Computer Journal 54(1):108~124 google schola Ginger Myles / 2004 / Detecting software theft via whole program path birthmarks in International Conference on Information Security (ISC 2004) / LNCS 3225:404~415 google schola Haruaki Tamada / 2005 / Java Birthmarks - Detecting the Software Theft / IEICE Transactions on Information and Systems 88-D(9) google schola Mamoun Alazab / 2012 / Malware Detection Based on Structural and Behavioural Features of API Calls / International Cyber Resilience conference google schola Michael J. Wise / 1996 / Yap3: Improved detection of similarities in computer program and other texts / Proceedings of the 27th SIGCSE Technical Symposium on Computer Science Education :130~134 google schola

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