소프트웨어 결함 데이터의 특징 부분 집합을 이용한 자기지도 학습

Q: 이 논문에서 정의한 자기지도 학습이란 무엇인가?

자기지도 학습은 데이터 증강을 통해 데이터 속성을 더 잘 이해할 수 있는 멀티뷰 관점을 제공하여 다운스트림 태스크에 도움이 되는 특징 표현을 포착하는 학습 방식이다. 이를 통해 부족한 라벨을 생성하고 효율적인 리소스 할당을 가능하게 한다.

Q: 소프트웨어 결함 예측에서 SubTab 기법이 기존 모델보다 성능이 우수한가?

연구 결과, SubTab 기법은 소프트웨어 결함 예측에서 기존 머신러닝 기반 모델들보다 우수한 성능을 보인다. 특히 결함 비율이 낮은 프로젝트에서도 효과적인 성능 향상을 보이며, 인스펙션 노력 비용 감소 측면에서도 효율적인 리소스 할당에 도움을 준다.

최정환; 류덕산

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 최정환 (연세대학교) 류덕산 (전북대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2021 한국소프트웨어종합학술대회 논문집

발행연도: 2021.12

수록면: 203 - 205 (3page)

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Software Defect Prediction (SDP)은 코드 리뷰와 테스팅을 위한 리소스를 효과적으로 할당하도록 도움을 준다. 자기지도 학습(self-supervised learning)은 데이터 속성을 더 잘 이해할 수 있는 멀티뷰 관점을 데이터 증강을 통해 제공할 수 있는 장점을 가진다. 본 연구의 목표는 멀티뷰 관점의 장점을 가진 Subsetting features of Tabular (SubTab) 기법이 SDP의 예측 성능 향상에 효과적인지 확인하는 것이다. Within-Project ... 전체 초록 보기

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