• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제23권9호
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• pp.81-86
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• 2018

Software defect severity is very important in projects with limited historical data or new projects. But general software defect prediction is very difficult to collect the label information of the training set and cross-project defect prediction must have a lot of data. In this paper, an unclassified data set with defect severity is clustered according to the distribution ratio. And defect severity-based prediction model is proposed by way of labeling. Proposed model is applied CLAMI in JM1, PC4 with the least ambiguity of defect severity-based NASA dataset. And it is evaluated the value of ACC compared to original data. In this study experiment result, proposed model is improved JM1 0.15 (15%), PC4 0.12(12%) than existing defect severity-based prediction models.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.691-696
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• 2015

소프트웨어 결함에 대한 관심이 높아지고 있다. 기업은 소프트웨어를 개발하는 조직, 고객대응 조직, 품질관리 조직 등 다양한 방법과 채널을 이용하여 개선을 위한 노력을 하고 있다. 이렇게 수집된 결함 데이터 들을 그 조건과 용도에 맞게 분석하여 소프트웨어 결함을 최소화하고 나아가 제품품질 향상에 기여할 수 있다. 본 연구에서 기업용 소프트웨어의 결함 추이를 테스트 성숙도 모델을 기반으로 분석하여 결함 예방 프로세스를 수립하고 프로젝트에 적용하여 106개의 결함이 16개로 감소하였다. 본 연구는 소프트웨어 품질활동 중 기본이 되는 기존결함에 관심을 가짐으로서 최소한의 자원을 활용하여 소프트웨어 제품 품질을 개선할 수 있는 방안을 제시하는데 의의를 가진다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제11D권4호
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• pp.873-884
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• 2004

본 연구에서는 소프트웨어 개발 시 발생하는 결함을 찾아내고, 원인을 식별 및 해결책을 제시하고자 한다. 또한 검출된 결함 항목을 기반으로 하여 결함간의 연관성을 파악하여 opportunity tree로 나타낸다. 신뢰성 있는 소프트웨어를 개발하기 위해서는 소프트웨어와 개발과정에 존재하는 결함을 찾아내고 이를 관리하는 것이 중요한 요인이 된다. 이와 같은 요인은 품질로 귀결되게 되는데, 품질은 비용, 일정과 함께 프로젝트의 성공을 결정하는 주요 요소이다. 따라서 결함 처리 opportunity tree 및 알고리즘을 이용하여 유사한 프로젝트를 수행 시, 결함 예측하여 대비 할 수 있게 된다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권11호
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• pp.4028-4042
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• 2021

Aiming at the problem of software defect prediction difficulty caused by insufficient software defect marker samples and unbalanced classification, a semi-supervised software defect prediction model based on a tri-training algorithm was proposed by combining feature normalization, over-sampling technology, and a Tri-training algorithm. First, the feature normalization method is used to smooth the feature data to eliminate the influence of too large or too small feature values on the model's classification performance. Secondly, the oversampling method is used to expand and sample the data, which solves the unbalanced classification of labelled samples. Finally, the Tri-training algorithm performs machine learning on the training samples and establishes a defect prediction model. The novelty of this model is that it can effectively combine feature normalization, oversampling techniques, and the Tri-training algorithm to solve both the under-labelled sample and class imbalance problems. Simulation experiments using the NASA software defect prediction dataset show that the proposed method outperforms four existing supervised and semi-supervised learning in terms of Precision, Recall, and F-Measure values.

• 정보과학회 논문지
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• 제42권11호
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• pp.1349-1360
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• 2015

소프트웨어 품질을 향상하기 위해서는 소스에 내재된 결함을 효율적, 효과적으로 제거해야 한다. 개발현장에서는 결함 심각도와 결함 제거율로 결함을 제거하고 있다. 결함을 이용하여 품질을 향상하기 위한 연구로는 결함 발생 빈도과 ISO 품질속성을 이용하여 품질을 향상하려는 연구가 있고, 프로젝트 수행 시 결함을 심각도로 관리하여 품질을 향상시키는 연구가 있었다. 하지만, 결함 자체에 집중하여 결함을 유형화하여 결함 유형 간에는 어떤 영향력이 있는지, 그 영향력으로 인하여 어느 결함 유형이 더 중요한 지에 대한 연구는 미흡한 실정이었다. 이에 본 연구에서는 표준단체, 업체, 연구자들의 소프트웨어 결함 유형을 수집, 분류하여 ANP로 모형화하였다. 또한, 구성된 ANP 모형을 이용하여 일반 응용 소프트웨어에 대하여 결함 유형별 중요도 가중치를 산정하였다. 일반 응용 소프트웨어를 개발할 때, 산정된 가중치를 적용하여 결함을 제거한다면, 좀 더 효율적이고 효과적으로 소프트웨어 품질을 향상할 수 있으리라 기대한다.

• 정보과학회 논문지
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• 제45권3호
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• pp.242-250
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• 2018

고품질의 소프트웨어를 만들기 위해서는 발생하는 결함을 발견하고 해결해야 한다. 결함 관리 작업의 소홀함은 후에 재작업을 요구하게 되고, 결국 납기 지연 등 프로젝트 실패로 이어질 수 있다. 그러므로 조직들은 결함 관리 프로세스를 정립하고 내재화해야 한다. 관련 표준 모델들은 결함 관리 프로세스를 프로젝트 모니터링 및 제어 영역에서 다루고 있다. 하지만, 소규모 조직에서는 표준 문서 기반의 프로세스 구현에 어려움을 느끼고, 적용하지 못하고 있는 것이 현실이다. 본 논문에서는 소규모 프로젝트 참여 인원과 기간에 적합한 결함 관리 프로세스와 체계적인 지원을 위한 Redmine과 Subversion, Maven, Jenkins 등의 오픈 소스 소프트웨어 기반의 SW Visualization 구축 방안을 제시한다. 또한, 결함 데이터 베이스 구축과 이를 기반으로 결함 데이터 분석 및 제어 활동을 위한 방안을 제시한다. 제안한 프로세스와 Tool Chain을 중소기업에 적용하여 그 효율성을 입증하였다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제15D권3호
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• pp.313-320
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• 2008

전형적인 소프트웨어 생명주기 모델은 결점이 추가되거나 제거되는 단계들의 일련의 순서로 구성되어 있다. 우리가 원하는 수준의 품질을 달성하기 위해서는 소프트웨어 개발 전 과정에서 결점 제거를 수행하여야 한다. 잘 알려진 단계기반 결점 프로파일은 Gaffney 모델이 있다. 이 모델은 결점 제거 프로파일이 Rayleigh 분포를 따르며 단계 인덱스 번호를 모수로 하고 있다. 실제 개발되는 소프트웨어에 Gaffney 모델을 적용시 제거된 결점이 최대값이 되는 점을 위치 모수가 표현하지 못하는 문제가 있다. 그러므로 Gaffney 모델은 실제 결점 프로파일을 표현하지 못한다. 본 논문은 2개의 다른 모델을 제시한다. 하나는 수정된 Gaffney 모델로 위치 모수를 교체하기 위해 Putnam의 SLIM 모델의 모수를 도입하였다. 다른 하나는 누적 결점 프로파일이 S자 형태를 보여 성장곡선 모델을 제시하였다. 제안된 모델은 5개의 다른 소프트웨어 프로젝트로부터 얻어진 결점 프로파일 분석에 의해 검증하였다. 실험 결과 제안된 모델이 Gaffney 모델 보다 좋은 결과를 얻었다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제52권7호
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• pp.1597-1601
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• 2020

Background: Non-destructive evaluation of defects in metals or composites specimens is a regular method in radiographic imaging. The maintenance examination of metallic structures is a relatively difficult effort that requires robust techniques for use in industrial environments. Methods: In this research, iron plate, lead marker and tungsten defect with a 0.1 cm radius in spherical shape were separately simulated by MCNP code and SuperMC software. By ¹⁹²Ir radiation source, two exposures were considered to determine the depth of the actual defined defect in the software. Also by the code, displacement shift of the defect were computed derived from changing the source location along the x- or y-axis. Results: The computed defect depth was identified 0.71 cm in comparison to the actual one with accuracy of 13%. Meanwhile, the defect position was recognized by disorder and reduction in obtained gamma flux. The flux amount along the x-axis was approximately 0.5E+11 units greater than the y-axis. Conclusion: This study provides a method for detecting the depth and position of the defect in a particular sample by combining code and software simulators.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 한국IT서비스학회 2003년도 추계학술대회
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• pp.713-721
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• 2003

Embedded 소프트웨어의 품길 측정 프로세스 관리는 Embedded 시스템의 적시성과 품질 만족을 위해서도 필요하다. 그러나, Embedded 소프트웨어의 결함에 대하여 사전 분석하거나 예측 없이 개발 프로세스 상에서 결함을 관리하는 것은 위험이 따른다. 본 연구에서는 Embedded 소프트웨어에서 품질 측정 프로세스 관리를 위해 소프트웨어의 정량적 속성 중에 가장 중요한 요소 중에 하나인 결함을 중심으로 본 연구가 진행되었다. Embedded 소프트웨어에 가장 적합한 프로세스를 정의하고 개선하고자 하는 과정에서, 프로세스 관리를 효과적으로 수행하기 위해 Embedded 소프트웨어의 특성과 결함 특성을 이해하고, 이를 근간으로 결함 속성을 정의하고 결함을 통한 품질 측정 프로세스 관리를 할 수 있도록, 결함 데이터를 이용하여 프로세스를 관리하는데 기여하고자 한다. 따라서, 본 연구에서는 결함 데이터 분석을 위해 필요한 속성을 파악하고, 테스트 단계를 중심으로 결함 데이터의 활용과 결함데이터를 이용한 프로세스 관리 방법을 제안하여, 이를 통해 Embedded 소프트웨어 프로세스를 관리하는 분들에게 효과적인 활용이 될 수 있도록 한다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제15D권3호
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• pp.321-326
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• 2008

프로젝트 진행중에 발견하지 못한 결함이 소프트웨어 개발 완료 후 유지보수 단계에서 발견되는 경우가 많이 있다. 유지보수 단계에서 결함의 발생 빈도가 높을수록 비용은 증가하고 품질은 저하되며 고객의 신뢰성을 떨어뜨린다. 결함은 조직에서 발생에 대한 원인 분석 및 프로세스 개선이 지속적으로 이루어지지 않으면 감소하지 않는다. 본 논문에서는 파레토 법칙에 따라 결함은 이미 발생된 유형이 반복되어 전체 결함 유형의 대부분을 차지한다는 점에 감안하여 DTS를 구현하였다. DTS는 유지보수 단계에서 과거에 발생했던 결함 유형의 이력을 바탕으로 결함의 원인을 추적하여 개발자, 운영자 및 유지보수 담당자에게 개선을 위한 근본 데이터를 제공함으로써 같은 유형의 결함이 반복적으로 발생하지 않도록 최대한 지원해 준다. DTS의 기본 활동은 프로그램의 결함유형 분석 및 측정 지표를 제공하고, 프로그램별 결함 유형을 집계한다. 이렇게 측정된 결함의 유형 사례를 해당 업무 팀에서 확인함으로써 지속적으로 결함을 개선할 수 있도록 지원한다. W사의 프로그램 형상관리 시스템에서 DTS를 구현하고 적용한 결과 약 65%정도의 결함이 개선되었다.