소프트웨어 결함 예측을 위한 생성적 적대 신경망 모델 비교 연구

Q: 이 논문에서 정의한 클래스 불균형이란 무엇인가?

클래스 불균형은 소프트웨어 결함 데이터에서 비결함 인스턴스의 수가 결함 인스턴스의 수보다 훨씬 많아 특정 클래스의 인스턴스 비율이 한쪽으로 치우치는 문제를 의미한다. 이러한 불균형은 기계 학습 모델의 결함 예측 성능에 부정적인 영향을 미친다.

Q: 소프트웨어 결함 예측 데이터에 가장 적합한 GAN 모델은 무엇인가?

연구 결과, CTGAN 모델이 소프트웨어 결함 예측 데이터셋에 가장 적합한 모델로 나타났다. CTGAN은 클래스 불균형 문제를 해결하여 Recall과 PF를 모두 고려하는 Balance 성능을 효과적으로 향상시켰으며, 특히 오픈 데이터셋에서 우수한 성능을 보였다.

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 2020 한국소프트웨어종합학술대회 논문집

발행연도: 2020.12

수록면: 171 - 173 (3page)

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소프트웨어 결함 데이터는 비결함 인스턴스의 수가 결함 인스턴스의 수보다 많은 클래스 불균형 문제를 겪는다. 대부분의 기계 학습 방법은 특정 클래스의 인스턴스 비율이 한 클래스로 치우치게 되면 결함 예측 성능에 부정적인 영향을 끼친다. 본 연구에서는 여러 종류의 생성적 적대 신경망 모델 중 소프트웨어 결함 예측에 적합한 모델은 무엇인지 비교한다. 관련 연구에서 적용하지 않았던 생성적 적대 신경망 모델의 적용성 여부를 확인한다. 이미지 생성에 최적화되어 있는 Vanilla-GAN(GAN)과 Conditional GAN ( ... 전체 초록 보기

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