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논문 기본 정보
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초록·키워드
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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