| 한글제목(Korean Title) |
소프트웨어 결함 예측에서의 분류와 회귀를 결합한 다중 출력 신경망 모델 |
| 영문제목(English Title) |
Multi-output neural network model combining classification and regression in software defect prediction |
| 저자(Author) |
이재욱
최지원
류덕산
김순태
Jaewook Lee
Jiwon Choi
Duksan Ryu
Suntae Kim
|
| 원문수록처(Citation) |
VOL 48 NO. 01 PP. 0211 ~ 0213 (2021. 06) |
한글내용
(Korean Abstract) |
소프트웨어 결함 예측 모델은 소프트웨어 품질 향상에 많은 영향을 끼쳐왔다. 결함 예측은 결함ㆍ비결함 여부, 버그의 수, 버그의 심각도 등 다양한 영역에서 연구가 진행되고 있다. 하지만 각기 다른 영역의 정보를 얻고 싶은 경우 각기 다른 모델을 구현해야 하는 번거로움이 있다. 이를 해결하고자 본 논문에서는 다중 출력 신경망 모델을 구성해 하나의 모델로 여러 정보를 예측하고자 한다. 이 모델의 효용성을 확인하기 위해 단일 출력 모델과 성능을 비교하였다. 그 결과 통계적 검정을 통해 다중 출력 신경망 모델이 단일 출력 신경망 모델과 성능의 차이가 없는 것이 확인됐다. 이를 통해 소프트웨어 프로젝트에서 단일 모델로 다중 출력을 얻어내 품질보증 자원을 효과적으로 할당할 수 있다. |
영문내용
(English Abstract) |
|
| 키워드(Keyword) |
|
| 파일첨부 |
PDF 다운로드
|
