자동차 소프트웨어 교차-프로젝트 결함 예측을 위한 전이 학습 모델 비교 연구

Q: 이 논문에서 정의한 교차-프로젝트 결함 예측(CPDP)이란 무엇인가?

새로운 소프트웨어 프로젝트에서 학습에 필요한 데이터가 부족한 상황일 때, 다른 관련 프로젝트에서 수집된 데이터를 활용하여 해당 프로젝트의 결함 발생 여부를 예측하는 기법을 의미한다.

Q: 자동차 소프트웨어 결함 예측에서 가장 효과적인 전이 학습 기법은 무엇인가?

연구 결과, TCA와 DBSCAN Filter 기법이 Burak Filter보다 높은 예측 성능을 보였으며, 특히 Project A를 타겟으로 할 때 TCA 기법이 가장 높은 ROC-AUC 수치를 기록하여 코드 검사 노력을 효과적으로 감소시켰다.

최정환; 류덕산; 김순태

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 최정환 (전북대학교) 류덕산 (전북대학교) 김순태 (전북대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2020 한국컴퓨터종합학술대회 논문집

발행연도: 2020.7

수록면: 257 - 259 (3page)

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대부분의 소프트웨어 결함 예측 접근법은 동일한 프로젝트의 데이터에 대해 훈련되고 적용된다. 그러나 종종 새 프로젝트에는 충분한 훈련 데이터가 없다. 이때 교차-프로젝트 결함 예측 기법을 활용할 수 있다. 이 연구에서는 자동차 소프트웨어 프로젝트 데이터를 사용하여 교차-프로젝트 결함 예측을 위한 전이 학습(Transfer Learning) 기법들을 실험하여 비교한다. 기존 전이 학습 기법들인 TCA, Burak Filter, DBSCAN Fil ... 전체 초록 보기

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