• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제15권12호
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• pp.943-947
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• 2009

소프트웨어의 결함을 예측하고 검증과 확인 활동을 통하여 효율적인 자원을 관리하기 위하여 많은 연구에서 결함 예측 모형을 제안하고 있다. 하지만 기존의 연구는 예측율이 최대 효과를 보이는 임계치에 결함 예측 모형의 예측율을 평가하고 있다. 이는 측정 시스템의 결함 정보를 알고 있는 가정하에서 평가가 이루어지는 것이기 때문에 실제 결함 정보를 알 수 없는 시스템에서는 최적의 임계치를 결정할 수 없다. 그러므로 임계치 선정의 중요성을 확인하기 위하여 본 연구에서는 결함 예측 모형으로 타 시스템의 결함을 예측하는 비교 실험을 하였다. 실험은 기존에 제안된 3개의 결함 예측 모형과 4개의 시스템을 대상으로 하였고 결함 예측 모형의 임계치별 예측의 정확성을 비교하였다. 실험결과에서 임계치는 모형의 예측율과 높은 관련이 있었지만 실제 결함 정보가 확인 안 되는 시스템에 대하여 결함을 예측하는 경우에는 임계치를 선정할 수 없음을 확인하였다. 따라서 결함 예측 모형을 타 시스템에 적용하기 위하석 임계치 선정에 관한 추후 연구가 필요함을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제7권3호
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• pp.77-90
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• 2018

소프트웨어 결함 예측(SDP)은 결함이 있는 모듈을 식별하기 위한 연구 분야이다. 충분한 로컬 데이터가 없으면 다른 회사에서 수집한 데이터를 사용하여 분류기를 구축하는 교차 프로젝트 결함 예측(CPDP)을 활용할 수 있다. SDP에 대한 대부분의 기계 학습 알고리즘은 서로 다른 값에 따라 예측 성능에 큰 영향을 미치는 하나 이상의 매개 변수를 사용한다. 본 연구의 목적은 CPDP의 예측 성능 향상을 위해 매개 변수 선택 기법을 제안하는 것이다. Harmony Search 알고리즘을 사용하여, 예측 어려움을 야기하는 클래스 불균형을 해결하는 방법인 비용에 민감한 부스팅의 매개 변수를 조정한다. 분포 특성에 따라 매개 변수 범위와 매개 변수 간의 제한 조건 규칙이 정의되어 하모니 검색 알고리즘에 적용된다. 제안된 접근법은 15개의 대상 프로젝트를 대상으로 3개의 CPDP 모델과 내부프로젝트 결함 예측(WPDP) 모델을 비교한다. 실험 결과는 제안된 방법이 클래스 불균형의 맥락에서 다른 CPDP 방법보다 성능이 우수하다는 것을 보여준다. 이전의 연구에서는 탐지 확률이 낮거나 오보 가능성이 높았으나 우리의 기법은 높은 PD와 낮은 PF를 제공하면서 높은 전체 성능을 보였다. 또한 WPDP와 비슷한 성능을 제공하였다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제16D권3호
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• pp.407-416
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• 2009

검증과 확인을 통한 소프트웨어의 효율적인 관리를 지원하기 위하여 많은 연구들이 개발 초기 단계에 예측하기 위한 목적으로 연구를 하고 있다. 기존의 많은 연구들이 결함을 예측하기 위한 모형들을 제시했지만 기존의 연구에서는 결함 예측 모형을 다른 시스템에 범용적으로 적용이 가능한지에 대한 충분한 연구가 없었다. 또한 대부분의 결함 예측 모형은 모형 개발 당시와 같은 동일 시스템에서 예측력을 평가하였다. 그러므로 본 연구에서는 결함 예측 모형이 개발 당시와 다른 시스템에 범용적으로 적용될 수 있는지에 관하여 실험하였다. 실험은 3개의 실험 대상 시스템에 3개의 결함 예측 모형을 적용하여 예측력을 평가하였다. 실험 결과에서는 모형의 범용성에 대하여 찾을 수 없었다. 이는 모형의 개발 당시 시스템의 메트릭 분포가 실험 대상 시스템과 다르기 때문으로 분석된다. 따라서 결함 예측 모형을 타 시스템에도 적용할 수 있도록 결함 예측 능력의 범용성을 높이기 위한 추후 연구가 필요함을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제2권1호
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• pp.1-6
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• 2013

소프트웨어의 결함 경향 모듈 예측을 위해 SVM 분류기가 우수한 성능을 보인다는 연구들이 많지만, SVM에서 필요한 파라미터 선정 시 매 커널마다 다르게 선정해야 하고, 파라미터의 변경에 따른 결과예측을 위해 알고리즘을 반복적으로 수행해야 하는 불편함이 있다. 따라서 본 논문에서는 SVM의 파라미터 선정 시 유전알고리즘을 이용하여 스스로 찾게 하는 GA-SVM 모델을 구현하였다. 그리고 분류 성능 비교를 위해 신경망의 역전파알고리즘을 이용하여 분류했던 기존 논문과 비교 분석한 결과, GA-SVM 모델의 성능이 더 우수함을 확인하였다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제22권12호
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• pp.681-686
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• 2016

소프트웨어 결함 예측은 프로젝트의 효율적인 관리와 성공에 있어 중요한 요소이다. 이 결함은 심각도에 따라 프로젝트에 영향을 미치는 정도가 다르다. 그러나 기존 연구는 결함 유무만 관심을 두고 심각도를 고려하지 않는다. 본 논문에서는 소프트웨어 관리 효율과 품질 향상을 위해 FCM을 적용한 결함 심각도 기반 앙상블 모델을 제안한다. 제안된 모델은 FCM으로 NASA PC4의 결함심각도를 재분류한다. 그리고 RF(Random Forest)로 심각도에 영향을 주는 입력 column을 선별하여 데이터 핵심 결함 요인을 추출한다. 또한 10-fold 교차검증으로 파라미터를 변경해 모델 성능을 평가한다. 실험 결과는 다음과 같다. 첫째, 결함심각도가 58,40,80에서 30,20,128로 재분류되었다. 둘째, 심각도에 영향을 주는 중요한 입력 column은 정확도와 노드 불순도 측면에서 BRANCH_COUNT였다. 셋째, 성능평가는 트리수가 작고 고려할 변수가 많을수록 좋은 성능을 보였다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제14권3호
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• pp.751-770
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• 2018

Web applications are indispensable in the software industry and continuously evolve either meeting a newer criteria and/or including new functionalities. However, despite assuring quality via testing, what hinders a straightforward development is the presence of defects. Several factors contribute to defects and are often minimized at high expense in terms of man-hours. Thus, detection of fault proneness in early phases of software development is important. Therefore, a fault prediction model for identifying fault-prone classes in a web application is highly desired. In this work, we compare 14 machine learning techniques to analyse the relationship between object oriented metrics and fault prediction in web applications. The study is carried out using various releases of Apache Click and Apache Rave datasets. En-route to the predictive analysis, the input basis set for each release is first optimized using filter based correlation feature selection (CFS) method. It is found that the LCOM3, WMC, NPM and DAM metrics are the most significant predictors. The statistical analysis of these metrics also finds good conformity with the CFS evaluation and affirms the role of these metrics in the defect prediction of web applications. The overall predictive ability of different fault prediction models is first ranked using Friedman technique and then statistically compared using Nemenyi post-hoc analysis. The results not only upholds the predictive capability of machine learning models for faulty classes using web applications, but also finds that ensemble algorithms are most appropriate for defect prediction in Apache datasets. Further, we also derive a consensus between the metrics selected by the CFS technique and the statistical analysis of the datasets.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권12호
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• pp.1334-1341
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• 2016

최근 지능형 스마트 디바이스의 눈부신 발전과 사용으로 개발 단계의 소프트웨어 결함 관리의 중요성이 부각되고 있다. 효과적 결함 관리를 위해 소프트웨어 메트릭을 토대로 많은 결함 예측 모델 연구가 수행되고 있지만, 결함 예측 모델 연구 성과가 널리 확산되지는 못하고 있다. 본 논문에서는 결함 존재 유무에 관한 이진적 결함 예측 모델의 제약을 극복할 수 있도록, 베이지안 네트워크 기반 확률적 소프트웨어 메트릭 관리 방법을 제안한다. 제안 모델은 소프트웨어 메트릭을 활용하여 베이지안 네트워크를 구성하고, 이를 토대로 베이지안 추론을 수행하여 리팩토링을 위한 개선점을 식별할 수 있는 모델이다. 코드 리팩토링을 통해 소스 코드가 개선되면 관련 메트릭 측정값 또한 변하게 된다. 제안 모델은 리팩토링을 통한 메트릭의 개선으로 얻을 수 있는 결함 제거 효과를 확률 값으로 제시해준다. 따라서 이진 값 형태의 확정성을 극복할 수 있으며, 불확정적인 확률 값으로 의사결정의 유연성을 확보할 수 있을 것이다.

• 경영정보학연구
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• 제14권2호
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• pp.103-115
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• 2012

금융정보시스템의 효율적인 운영을 위해서는 사전 예방관리를 기반으로 한 위험 대처능력의 향상이 매우 중요하다. 위험 대처능력을 향상하기 위해서는 기 발생된 위험에 대한 철저한 이해와 분석 및 대책 수립은 필수적이다. 본 연구에서는 금융정보시스템의 정보계, 계정계, 업무계 및 매매체결시스템에서 발생한 4년 5개월간의 장애 데이터를 도메인, 장애요소, 기간 및 요일, 개발단계 및 장애 원인별로 분류 분석하였다. 분석 결과 장애 데이터가 개발단계, 요일, 그리고 원인 별 특성과 추이를 가지고 있음을 확인 하였으며, 정보시스템 간 업무의 연관성으로 인하여 금융 도메인 전체의 위험관리를 위한 위험예보모델 구축의 필요성이 발견되었다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제2권6호
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• pp.369-376
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• 2013

금융정보시스템은 국가나 사회의 중요한 인프라로서 실효성 있는 장애관리를 위해서는 장애요인변수의 선택이 매우 중요하다. 본 연구에서는 A사의 3년 간 금융정보시스템에서 발생한 장애를 조사 분석하였다. 조사 분석 결과, 거래량, KOSDAQ 지수의 등락, 공시건수 등 9개의 변수가 채택되어, 이 장애요인 변수들이 실제 장애를 유발한다는 가설을 세우고, 실제 발생한 장애와의 상관관계를 분석하였다. 분석 결과, 거래량, 주문/체결건수, 변경업무, 나스닥 지수의 등락이 유효한 장애요인 변수로서 채택되었다. 따라서 본 연구에서는 이 변수들을 금융정보시스템의 장애관리를 위한 장애모델변수로서 장애예측 모델에 활용할 수 있도록 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 춘계학술발표대회
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• pp.351-354
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• 2008

소프트웨어 프로젝트를 진행할 때, 소프트웨어 개발에 투입할 노력의 정확한 추정과 더불어 소프트웨어 생명주기 단계별 적정한 개발노력을 투입하는 것은 프로젝트 성공을 위해 필요한 요소 중 하나이다. 조직의 과거 데이터를 활용한 기존의 개발노력 분배 방식은 단계별로 발생되는 결함의 양에 따라 개발노력의 투입량 변동이 발생될 수 있다. 본 연구에서는 CMMI 조직 프로세스성과(Organization Process Performance) 프로세스 기반의 결함 예측을 이용한 개발노력 분배 성과모델을 제시하고, 제시한 성과모델의 예측값과 프로젝트 수행 결과 값의 비교를 통해서 제시한 성과모델의 유효성 및 결함과 개발노력 분배의 연관성에 대해서 검증 하고자 한다.