Ft-Transformer 기반의 소프트웨어 결함 예측

Q: 이 논문에서 정의한 소프트웨어 결함 예측이란 무엇인가?

소프트웨어 결함 예측은 결함이 발생하기 쉬운 모듈을 사전에 식별하여 제한된 개발 자원을 효율적으로 배분하고 활용하는 데 도움을 주는 활동이다. 이는 소프트웨어 품질 향상을 위한 핵심적인 과정으로, 최근 딥러닝 기법 적용을 통해 예측 성능을 높이는 연구가 활발히 진행되고 있다.

Q: Ft-Transformer 모델이 소프트웨어 결함 예측 성능에 어떤 영향을 미치는가?

연구 결과, Ft-Transformer 모델은 기존의 Xgboost 및 Catboost와 비교했을 때 PD(Probability of Detection) 지표에서 더 우수한 성능을 보였다. 이는 Ft-Transformer가 결함이 있는 모듈을 더 정확하게 탐지하는 데 효과적임을 시사하며, 소프트웨어 결함 예측의 정확도를 향상시키는 데 기여한다.

김소정; 주은정; 최지원; 류덕산

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 김소정 (전북대학교) 주은정 (전북대학교) 최지원 (전북대학교) 류덕산 (전북대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2022 한국컴퓨터종합학술대회 논문집

발행연도: 2022.6

수록면: 1,770 - 1,772 (3page)

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소프트웨어 결함 예측(SDP)은 결함이 발생하기 쉬운 모듈을 식별하여 제한된 자원을 효과적으로 사용하는 데 도움을 준다. 최근 많은 연구에서 심층 학습은 성공적으로 적용되고 있으며, 최근 연구에서 딥러닝 기법을 SDP 연구에 적용되는 사례가 늘어나고 있다. 특히 정형데이터를 분석하는데 높은 성능을 보인 딥러닝 기법들이 SDP에서도 뛰어난 성능을 보이고 있다. 본 연구에서의 목표는 정형데이터를 분석하는데 뛰어난 성능을 보인 최신 딥러 ... 전체 초록 보기

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