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최지원 (전북대학교) 이재욱 (전북대학교) 류덕산 (전북대학교) 김순태 (전북대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2021 한국소프트웨어종합학술대회 논문집
발행연도
2021.12
수록면
218 - 220 (3page)

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소프트웨어 결함 예측(SDP)은 결함도가 높은 모듈을 식별해 한정된 품질 보증 자원을 효과적으로 배분하는데 도움을 준다. SDP를 위해 일반적으로 과거 결함 데이터의 패턴을 분석하는 머신러닝 기법이 활용된다. 머신러닝 기법에는 많은 매개변수가 포함 되어있고, 프로젝트 데이터별로 예측 성능을 최적화하기 위해서는 매번 매개변수를 조정하는 작업이 필요하다. 최근, 머신러닝 수행 과정에서 반복적인 작업을 줄여주는 자동화된 머신러닝 기법(Automated Machi^_@span style=color:#999999 ^_# ... ^_@/span^_#^_@a href=javascript:; onclick=onClickReadNode('NODE11035661');fn_statistics('Z354','null','null'); style='color:#999999;font-size:14px;text-decoration:underline;' ^_#전체 초록 보기^_@/a^_#

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