정보과학회논문지 (Journal of KIISE)
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
상관 계수를 활용한 이종 결함 예측의 학습 프로젝트 선택 기법 |
| 영문제목(English Title) |
A Selection Technique of Source Project in Heterogeneous Defect Prediction based on Correlation Coefficients |
| 저자(Author) |
김은섭
백종문
류덕산
Eunseob Kim
Jongmoon Baik
Duksan Ryu
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 48 NO. 08 PP. 0920 ~ 0927 (2021. 08) |
한글내용
(Korean Abstract) |
소프트웨어 결함 예측은 과거의 결함정보를 바탕으로 개발 중인 소프트웨어의 결함을 예측하는 기술이다. 최근에는 서로 다른 메트릭을 가진 프로젝트 사이에서도 기술을 적용하기 위해 이종 결함 예측이 떠오르고 있다. 지금까지 이종 결함 예측은 한 쌍의 학습 및 타겟 프로젝트가 주어졌을 때 성능을 높이는 것에 초점을 맞춰왔다. 그러나 실제 개발에서는 하나의 타겟 프로젝트에 대해 여러 학습 후보 프로젝트가 존재하므로 어떤 것으로 모델을 학습해야 최적의 결과를 얻을지 알 수 없다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 상관 계수를 활용한 학습 프로젝트 선택 기법을 제안한다. 메트릭 매칭 후 대응하는 데이터 간 상관 계수의 평균이 가장 높은 프로젝트를 학습 프로젝트로 선택한 결과, 무작위 선택과 비교하여 예측 성능이 증가했다. 또한, 100개 미만의 인스턴스를 학습 후보에서 제외하여 성능을 향상할 수 있었다. 이를 통해 실제 개발에서 결함이 존재하는 모듈을 더 정확히 예측할 수 있다. |
영문내용
(English Abstract) |
The software defect prediction techniques try to predict defect-prone modules and ensure the quality of the developing software using previous defect data. Nowadays, heterogeneous defect prediction (HDP) techniques have been applying defect prediction techniques even when the metrics between source and target projects are different. Previous HDP techniques focused on improving prediction performance when the source and target projects were given. However in a real development environment, more than one source projects exist for one target project, thus identifying a project that is suitable for source data is challenging. This paper suggests a correlation-based selection technique for source projects in HDP. After the metric matching process, correlation coefficients are calculated for each corresponding metric, and the project with the highest score is selected for source data. The experiment shows that the performance of the proposed selection method is higher than the results of random selection, and removing projects with less than 100 instances from the source candidates improves the performance. Therefore, using the proposed selection technique could improve the prediction accuracy in HDP. |
| 키워드(Keyword) |
소프트웨어 결함 예측
이종 결함 예측
상관관계 분석
학습 프로젝트 선택
software defect prediction
heterogeneous defect prediction
correlation analysis
source project selection
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