메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
박도제 (경상대학교) 양혜진 (경상대학교) 최광현 (경상대학교) 이선아 (경상대학교) 강성원 (한국과학기술원)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.48 No.8
발행연도
2021.8
수록면
928 - 939 (12page)
DOI
10.5626/JOK.2021.48.8.928

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
많은 개발자들이 오픈 소스 소프트웨어를 개발할 때 사용하는 GitHub 플랫폼은 이슈 관리 시스템을 제공한다. 이 시스템을 활용하여 관련자들은 소프트웨어 문제가 생기거나 기능적인 요청을 할 경우 이를 이슈로 보고할 수 있다. 깃허브의 이슈 관리 시스템은 이슈 보고서에 개발자들이 자유롭게 레이블을 만들어 이슈를 분류할 수 있도록 도와준다. 그러나 레이블링 작업은 수작업으로 이루어지기 때문에 많은 노력이 들어가고 부정확한 레이블링이 쉽게 발생할 수 있다. 반면 레이블링 없는 이슈들을 하나씩 읽고 피드백을 주기 위해서는 많은 시간이 필요하다 이러한 문제점들을 해결하기 위해 단일한 레이블을 붙이는 연구들이 존재한다. 그러나 실제 이슈 보고서에는 여러 개의 레이블이 붙어야 하는 이슈 보고서들도 적지 않게 존재한다. 따라서 본 연구에서는 GitHub 프로젝트 관리자들이 이슈 보고서를 읽고 피드백 주는데 들이는 노력을 줄일 수 있도록 복수개의 레이블을 자동으로 붙이는 다중 레이블링 봇을 제안한다. 제안한 봇에서 사용한 다중 레이블 분류 기법은 0.54의 정확도와 0.78의 F1-score를 보였다.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 다중 레이블 분류 봇에서 사용하는 머신 러닝 기법
4. 다중 레이블 분류 봇의 구현
5. 성능 평가
6. 논의
7. 결론
References

참고문헌 (14)

참고문헌 신청

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0