소프트웨어 결함예측을 위한 하모니 탐색을 이용한 혼합 특징선택 방법

Q: 이 논문에서 정의한 소프트웨어 결함예측이란 무엇인가?

소프트웨어 결함예측은 수집된 소프트웨어 결함 정보를 활용하여 개발 중인 소프트웨어의 결함을 조기에 예측하는 기술이다. 이는 품질보증 역량 배치를 위한 지침을 제공하여 제품의 품질 향상과 비용 절감에 기여한다.

Q: 하모니 탐색을 이용한 혼합 특징선택 방법이 소프트웨어 결함예측 성능에 어떤 영향을 미치는가?

연구 결과, 하모니 탐색을 이용한 혼합 특징선택 방법은 특징의 수가 많은 데이터셋에서 다양한 프로젝트 및 분류기 변동에도 안정적으로 우수한 성능을 보였다. 특히 RF와 NB 분류기의 성능을 향상시키는 추가적인 특징을 선출하여 기존 CFS 기법보다 효과적이다.

권순재; 류덕산; 백종문

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 권순재 (카이스트) 류덕산 (전북대학교) 백종문 (카이스트)

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

발행연도: 2020.12

수록면: 177 - 179 (3page)

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소프트웨어 결함예측(Software Defect Prediction, 이하 SDP)은 효율적인 품질보증 역량의 배치를 도와 제품의 품질향상과 비용 절감에 도움을 주는 기술로서 활발한 연구가 지속되어왔다. 그 중, 특징선택(Feature Selection)기법은 결함예측모델의 성능향상을 위해 데이터셋의 특징 부분집합(Feature subset)을 제안하여 특징의 수를 줄이려는 연구이다. 그러나 지금까지 특성 부분집합의 질을 높이기 위해 데이터셋의 인스턴스와 특징 상호 간의 관계를 동시에 고려한 시도는 없었다. 그래서 본 논문에서는 하모니 탐색(Harmony Search)을 이용하여 데이터셋의 특징 상호 간의 관계를 고려한 CFS기법(Correlation-based Feature Subset Selection)과 인스턴스를 고려한 Rough-set기법을 혼합한 새로운 FS를 제안하였다. 먼저 ... 전체 초록 보기

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