Cross-Project Defect Regression을 위한 전이 학습 기법 적용성 연구

Q: 이 논문에서 정의한 CPDR(Cross-Project Defect Regression)이란 무엇인가?

CPDR은 프로젝트 초기 단계에서 모델 훈련을 위한 충분한 데이터가 없을 때, 다른 프로젝트의 데이터를 활용하여 대상 프로젝트의 결함 개수를 예측하는 연구 분야이다. 이는 결함 수에 따른 인스펙션할 모듈을 제공하여 효과적인 리소스 할당에 도움을 줄 수 있다.

Q: CPDR 환경에서 전이 학습 기법과 Learning to Rank 방법 중 어떤 것이 더 효과적인가?

연구 결과, CPDP에서 주로 사용되는 전이 학습 기법은 CPDR 환경에서 성능 향상 효과가 적었다. 반면, Learning to Rank(LTR) 방법인 RankNet을 Regressor 모델 대신 사용했을 때 NDCG 평가 척도에서 1에 가까운 Cohen's D 효과크기를 보이며, CPDR 환경에서 훨씬 더 큰 성능 향상 효과가 있는 것으로 나타났다.

최정환; 류덕산

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저자정보: 최정환 (연세대학교) 류덕산 (전북대학교)

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

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교차 프로젝트 환경에서의 소프트웨어 결함 예측 (Cross-Project Defect Prediction, CPDP)은 Cold-start 문제를 다루기에 중요하다. 하지만 결함 유무를 예측하는 것보다 결함 수에 대해 예측하는 것이 리소스 할당에 더 효과적이다. 현재 Cross-Project Defect Regression(CPDR) 연구는 적은 편이며, 최근 연구들은 이 문제를 랭킹 문제로 접근하고 있다. 본 연구는 CPDP가 아닌 CPDR 환경을 고려하여 결함 개수를 예측하는데 어떤 기법을 통해 성능 향상을 할 수 ... 전체 초록 보기

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