교차 프로젝트 결함 예측을 위한 유사도 측정 기법 비교 연구

Abstract

소프트웨어 결함 예측은 결함이 자주 발생하는 모듈에 집중함으로써 소프트웨어 품질 보증 활동에 귀중한 프로젝트 리소스를 효과적으로 할당하는 데 도움이 될 수 있다. 회사 내에서 수집 된 충분한 기록 데이터를 사용하여 정확한 결함 발생 가능성이 높은 모듈 예측에 대해 WPDP (프로젝트 내 결함 예측)를 사용할 수 있다. 회사가 과거 데이터를 유지하지 못한 경우 CPDP (Cross-Project Defect Prediction) 메커니즘을 기반으로 오류를 예측하는 분류기를 만드는 것이 도움이 될 수 있다. CPDP는 다른 조직에서 수집 한 다른 프로젝트 데이터를 사용하여 분류기를 작성하기 때문에 정확한 분류기를 만드는데 가장 큰 장애물은 소스와 대상 프로젝트 간의 서로 다른 분포이다. 이 문제의 해결을 위해 효과적인 유사도 측정 기술을 식별하는 것이 중요하므로, 본 논문에서는 다양한 유사도 측정 기술을 CPDP 모델에 적용하여 성능을 비교한다. 유사도 가중치의 유효성을 평가하고, 통계적 유의성 검정 및 효과 크기 검정을 통해 결과를 검증한다. 실험 결과, k-Nearest Neighbor (k-NN), LOcal Correlation Integral (LOCI) 및 Range 방법이 유사도 측정 기술 중 상위 3 개에 속했고, 이들을 사용하는 CPDP 예측 성능이 WPDP의 성능과 유사하였다.