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논문 기본 정보
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초록·키워드
소프트웨어 결함 예측(SDP)은 결함이 있는 소프트웨어 모듈을 식별하여 소프트웨어 품질보증 활동에 필요한 자원을 결함이 있는 모듈에 효과적으로 할당하는 것을 목표로 한다. 최근 소스코드를 이미지로 변환하여 결함을 예측하는 연구가 제안되었으며 기존의 방법보다 우수한 예측 성능을 보였다. 본 논문의 목표는 소스코드 내의 키워드, 공백, 줄바꿈문자를 분류해 이미지로 변환하는 기법을 적용한 결함 예측 성능의 분석이다. 이를 위해 PROMISE 데이터 안의 8개의 프로젝트를 사용하여 프로젝트 내 결함 예측 및 교차 프로젝트 결함 예측 실험을 수행한다. 실험 결과 소스코드 내 여러 구문을 분류해서 이미지로 변환하는 것이 더 높은 성능을 보인다는 것을 확인할 수 있었다. 따라서 컴퓨터 비전 기술이 소프트웨어 품질보증 활동을 비용효과적으로 수행되도록 기여할 것으로 기대된다.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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