DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.author | 이낙원 | ko |
dc.contributor.author | 류덕산 | ko |
dc.contributor.author | 조일훈 | ko |
dc.contributor.author | 송재근 | ko |
dc.contributor.author | 백종문 | ko |
dc.date.accessioned | 2022-11-15T07:00:27Z | - |
dc.date.available | 2022-11-15T07:00:27Z | - |
dc.date.created | 2022-11-13 | - |
dc.date.created | 2022-11-13 | - |
dc.date.created | 2022-11-13 | - |
dc.date.issued | 2022-06 | - |
dc.identifier.citation | 정보과학회논문지, v.49, no.6, pp.443 - 458 | - |
dc.identifier.issn | 2383-630X | - |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10203/299646 | - |
dc.description.abstract | 다양한 유형의 실패 데이터에 대해서 모두 최적의 성능을 보이는 모델은 없다는 문제를 해결하기 위해서 모델 선택 방법과 데이터-기반 신뢰도 예측 방법이 제안되었다. 그러나 모델 선택 방법은 여전히 모든 유형의 실패 데이터에 대해서 최적의 모델을 선택할 수는 없으며 데이터-기반 방법은 예측 결과로부터 얻을 수 있는 신뢰도 관련 척도가 한정적인 문제가 있다. 본 연구의 목표는 신뢰도를 정확하게 예측하면서도 다양한 신뢰도 관련 척도를 얻는 것이다. 이를 위해 데이터-기반 신뢰도 예측 결과를 이용하여 모델을 선택하는 기법을 제안한다. 이 기법은 과거 실패 데이터로부터 모델 선택 방법과 데이터-기반 방법 중 어떤 방법을 사용할지 선정한다. 데이터-기반 방법을 선정하면 데이터-기반 방법으로 예측한 값으로 증강된 데이터를 만들고 가장 적합한 신뢰도 모델을 선택한다. 제안 기법의 예측 성능을 평가한 결과 예측 오차의 중위 값이 비교대상 기법들 중 가장 정확한 기법에 비해 21% 작은 것을 확인했다. | - |
dc.language | Korean | - |
dc.publisher | 한국정보과학회 | - |
dc.title | 데이터-기반 소프트웨어 신뢰도 예측을 이용한 소프트웨어 신뢰도 모델 선택 | - |
dc.title.alternative | RESEDA: Software REliability Model SElection using DAta-driven Software Reliability Prediction | - |
dc.type | Article | - |
dc.type.rims | ART | - |
dc.citation.volume | 49 | - |
dc.citation.issue | 6 | - |
dc.citation.beginningpage | 443 | - |
dc.citation.endingpage | 458 | - |
dc.citation.publicationname | 정보과학회논문지 | - |
dc.identifier.doi | 10.5626/JOK.2022.49.6.443 | - |
dc.identifier.kciid | ART002847375 | - |
dc.contributor.localauthor | 백종문 | - |
dc.contributor.nonIdAuthor | 류덕산 | - |
dc.contributor.nonIdAuthor | 조일훈 | - |
dc.contributor.nonIdAuthor | 송재근 | - |
dc.description.isOpenAccess | N | - |
dc.subject.keywordAuthor | 소프트웨어 신뢰도 모델 | - |
dc.subject.keywordAuthor | 신뢰도 모델 선택 | - |
dc.subject.keywordAuthor | 데이터-기반 신뢰도 예측 | - |
dc.subject.keywordAuthor | 기계 학습 | - |
dc.subject.keywordAuthor | 메타-휴리스틱 탐색 | - |
dc.subject.keywordAuthor | software reliability model | - |
dc.subject.keywordAuthor | reliability model selection | - |
dc.subject.keywordAuthor | data-driven reliability prediction | - |
dc.subject.keywordAuthor | machine learning | - |
dc.subject.keywordAuthor | meta-heuristic search | - |
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