유전 알고리즘을 이용한 소프트웨어 결함 예측에서의 의사결정트리 파라미터 최적화

Q: 이 논문에서 정의한 소프트웨어 결함 예측이란 무엇인가?

소프트웨어 결함 예측은 이전에 개발된 소프트웨어 프로젝트 데이터를 활용하여 현재 개발 중인 소프트웨어의 어떤 인스턴스가 결함에 취약한지 미리 알아내는 방법이다. 이를 통해 결함 발생 가능성이 높은 부분에 테스트 자원을 집중하여 개발 및 유지보수 비용과 출시 후 버그 위험을 줄일 수 있다.

Q: 유전 알고리즘을 이용한 의사결정트리 최적화가 소프트웨어 결함 예측에 어떤 영향을 미치는가?

연구 결과, 유전 알고리즘을 사용하여 의사결정트리의 매개변수와 클래스 가중치를 최적화한 WDT-GA 기법은 기존 의사결정트리보다 불균형 데이터 환경에서 더 높은 예측 성능과 코드 인스펙션 노력 감소 효과를 보였다. 따라서 소프트웨어 프로젝트에서 품질보증 자원을 효과적으로 할당할 수 있다.

이재욱; 최지원; 류덕산; 김순태

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 이재욱 (전북대학교) 최지원 (전북대학교) 류덕산 (전북대학교) 김순태 (전북대학교)

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

발행연도: 2020.12

수록면: 180 - 182 (3page)

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트리 기반의 분류기는 많은 분야에서 뛰어난 성능을 보여주었다. 하지만 데이터 라벨의 불균형이 심한 소프트웨어 결함 예측 분야에서는 그 성능에 한계가 있었다. 이 성능을 높이기 위해 유전알고리즘을 통해 데이터에 적합한 의사결정트리의 매개변수를 조정하는 것뿐만 아니라 클래스에 가중치를 부여하는 방식을 적용하 ... 전체 초록 보기

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