《생산과 건설에서 질적지표를 정확히 규정하고 그에 따르는 과학기술적요구를 어김없이 지키도록 하는데서 합리적인 품질공학수법들을 적극 활용해나가는것이 중요합니다.》
정보기술의 빠른 발전으로 쏘프트웨어개발이 활성화되고 많은 쏘프트웨어들이 개발되여 제품들에 내장되고있다. 쏘프트웨어를 내장한 제품들에서 쏘프트웨어는 해당 제품을 조종관리하는 핵심요소로서 제품의 많은 비중을 차지하고있으며 새제품개발의 핵심요소, 자원과 비용절약의 관건적인 요소로 되고있다.
쏘프트웨어오유예측은 쏘프트웨어공학의 중요한 연구분야의 하나로서 쏘프트웨어개발을 과학화하고 품질을 개선하며 개발비용을 줄이는데서 중요한 의의를 가진다. 쏘프트웨어오유예측은 쏘프트웨어안에 존재하는 오유를 실행전에 발견함으로써 오유가 존재하는 모듈에 대한 시험을 안내하고 쏘프트웨어유지보수를 과학적으로 진행하여 쏘프트웨어개발비용을 줄이도록 한다.
쏘프트웨어오유예측체계는 두가지 구성요소 즉 쏘프트웨어측정자료모임과 분류알고리듬으로 이루어진다. 그러므로 쏘프트웨어오유예측의 성능을 개선하기 위해서는 측정자료모임의 품질을 개선하고 더 성능이 좋은 분류알고리듬을 개발하는것이 중요하게 나선다.
이로부터 쏘프트웨어오유예측의 성능을 개선하기 위한 연구는 자료품질을 개선하기 위한 측면과 분류알고리듬의 성능을 개선하기 위한 측면에서 진행되였다. 연구결과는 쏘프트웨어오유예측의 성능을 개선하기 위하여서는 더 좋은 분류알고리듬을 선택하는것보다 자료품질을 개선하는것이 더 중요하다는것을 보여주었다.
우리는 쏘프트웨어오유예측에서 효과적인 자료전처리방법이 오유예측성능을 개선하는 중요한 문제라는데로부터 전처리방법에 의하여 쏘프트웨어오유예측의 성능을 개선하기 위한 연구를 진행하였다.
연구는 우선 불균형성을 해결하기 위한 측면에서 진행하였다.
쏘프트웨어오유예측에 리용되는 쏘프트웨어측정자료모임은 심히 불균형적이다. 즉 다시말하여 오유있는 모듈에 대한 견본개수는 작고 오유없는 모듈에 대한 견본개수는 매우 많다. 이러한 클라스불균형성은 쏘프트웨어오유예측성능을 저하시키는 중요한 인자이다. 이로부터 쏘프트웨어측정자료모임의 클라스불균형성을 해소하기 위하여 SMOTE에 기초한 추가견본화기술이 쏘프트웨어오유예측성능에 주는 영향을 연구하고 합리적인 견본화비률과 파라메터들을 결정하였다.
연구는 다음으로 쏘프트웨어측정자료모임을 새로운 자료구조로 변환하기 위한 측면에서 진행하였다.
일반적으로 알고리듬은 자료구조에 의존하므로 어떠한 형태의 자료구조를 리용하는가는 알고리듬의 성능을 높이는데서 중요하다. 쏘프트웨어오유예측은 2진분류문제의 하나이다. 따라서 쏘프트웨어측정자료모임을 명제적인 구조로 변환하는것이 보다 더 효과적일수 있다. 이로부터 명제화를 리용하여 쏘프트웨어측정량모임을 새로운 속성공간으로 변화하여 예측성능을 개선하였다.
우리는 앞으로 보다 효률적인 자료전처리방법을 개발하고 분류알고리듬의 성능을 개발하기 위한 연구사업을 진행하여 쏘프트웨어오유예측의 성능을 더욱 개선해나갈것이다.
