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영어

Most previous studies of software fault prediction have focused on supervised learning models for binary classification that determines whether an input module has faults or not. However, binary classification model determines only the presence or absence of faults in the module without considering the complex characteristics of the fault, and supervised model has the limitation that it requires a training data set that most development groups do not have. To solve these two problems, this paper proposes severity-based ternary classification model using unsupervised learning algorithms, and experimental results show that the proposed model has comparable performance to the supervised models.

한국어

소프트웨어 결함 예측에 관한 기존의 연구들은 대부분 모델의 입력 모듈이 결함을 가지고 있는지 여부를 판단하는 이진 감독형 분류 모델들에 관한 것들이었다. 하지만 이진 분류 모델은 결함의 복잡한 특성들을 고려하지 않고 단순히 입력 모듈의 결함 유무만을 판단한다는 문제점이 있고, 감독형 모델은 대부분의 개발 집단이 보유하고 있지 않은 훈련 데이터 집합을 필요로 한다는 한계점이 있다. 본 논문은 이러한 두 가지 문제점을 해결하기 위해 비감독형 알고리즘을 사용한 심각 도 기반 삼진 분류 모델을 제안하였으며, 평가 실험 결과 제안 모델이 감독형 모델들에 필적하는 예측 성능을 보였다.