소프트웨어 결함 예측의 조선해양/해상운송 산업 적용 사례 연구A Case Study of Industrial Software Defect Prediction in Maritime and Ocean Transportation Industries

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dc.contributor.author강종구ko
dc.contributor.author류덕산ko
dc.contributor.author백종문ko
dc.date.accessioned2020-12-03T07:10:06Z-
dc.date.available2020-12-03T07:10:06Z-
dc.date.created2020-11-02-
dc.date.created2020-11-02-
dc.date.created2020-11-02-
dc.date.issued2020-08-
dc.identifier.citation정보과학회논문지, v.47, no.8, pp.769 - 778-
dc.identifier.issn2383-630X-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10203/278015-
dc.description.abstract소프트웨어 결함 예측(Software Defect Prediction)은 최신의 다양한 기계학습 (Machine Learning) 기법을 적용하여 과거의 소프트웨어 결함 및 업데이트 정보를 학습한 모델을 기반으로 새로 개발된 소프트웨어 결함을 사전에 예측하는 연구이다. 이를 통해 실제 산업에서 소프트웨어 품질보증(SQA) 자원을 효과적으로 운영/배치하기 위한 가이드로 활용할 수 있다. 최근 산업 적용 사례들이 일부 학계에 보고되고 있지만, 특성이 서로 다른 다양한 도메인 적용과 이를 적용하면서 얻은 통찰을 실제에 반영하는 연구가 보다 활발하게 필요한 상황이다. 본 논문에서는 최근 고효율 친환경 선박, 커넥티드 선박, 스마트 선박, 무인 선박, 자율운항 선박 등 미래 운송 수단으로의 변화에 직면해 있는 조선해양/해상운송 산업에 소프트웨어 결함 예측의 적용 가능성을 제시한다. 해당 도메인에서 수집된 실제 데이터를 활용하여 실험을 수행한 결과 0.91 Accuracy와 0.831 F-measure의 높은 결함 예측 성능을 보여 가능성을 확인하였고, 기존 사례가 없는 해당 산업으로의 적용 방안을 제시하여 SQA 자원 배치를 효과적으로 지원하는 도구가 될 것으로 기대 된다.-
dc.languageKorean-
dc.publisher한국정보과학회-
dc.title소프트웨어 결함 예측의 조선해양/해상운송 산업 적용 사례 연구-
dc.title.alternativeA Case Study of Industrial Software Defect Prediction in Maritime and Ocean Transportation Industries-
dc.typeArticle-
dc.type.rimsART-
dc.citation.volume47-
dc.citation.issue8-
dc.citation.beginningpage769-
dc.citation.endingpage778-
dc.citation.publicationname정보과학회논문지-
dc.identifier.doi10.5626/JOK.2020.47.8.769-
dc.identifier.kciidART002613770-
dc.contributor.localauthor백종문-
dc.contributor.nonIdAuthor류덕산-
dc.description.isOpenAccessN-
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CS-Journal Papers(저널논문)
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