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저자정보
이나영 (Gangneung-Wonju National University) 권기태 (Gangneung-Wonju National University)
저널정보
한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회논문지 한국컴퓨터정보학회 논문지 제23권 제9호(통권 제174호)
발행연도
2018.9
수록면
81 - 86 (6page)

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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.
#Software Quality #Software Defect Severity #Label Clustering #Statistical Significance

목차

Abstract
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Preliminaries
Ⅲ. The Proposed Scheme
Ⅳ. Experiment Results
Ⅴ. Conclusions
REFERENCES

참고문헌 (10)

참고문헌 신청
T. Menzies / 2007 / Data mining static code attributes to learn defect predictors / IEEE Transaction on 33:2~13 google schola E. Engstrom / 2010 / An empirical evaluation of regression testing based on fix-cache recommendations / Software Testing, Verification and Validation (ICST), 2010 Third International Conference on :75~78 google schola Jaechang Nam / 2015 / CLAMI: Defect Prediction on Unlabeled Datasets / IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering google schola IEEE Computer Society / 2009 / IEEE Standard Classification for Software Anomalies, IEEE Std. 1044 google schola T. Menzies / 2008 / Automated Severity Assessment of Software Defect Reports / Proc. of ICSM 2008 :346~355 google schola

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