상관 계수를 활용한 이종 결함 예측의 학습 프로젝트 선택 기법

Abstract

소프트웨어 결함 예측은 과거의 결함정보를 바탕으로 개발 중인 소프트웨어의 결함을 예측하는 기술이다. 최근에는 서로 다른 메트릭을 가진 프로젝트 사이에서도 기술을 적용하기 위해 이종 결함 예측이 떠오르고 있다. 지금까지 이종 결함 예측은 한 쌍의 학습 및 타겟 프로젝트가 주어졌을 때 성능을 높이는 것에 초점을 맞춰왔다. 그러나 실제 개발에서는 하나의 타겟 프로젝트에 대해 여러 학습 후보 프로젝트가 존재하므로 어떤 것으로 모델을 학습해야 최적의 결과를 얻을지 알 수 없다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 상관 계수를 활용한 학습 프로젝트 선택 기법을 제안한다. 메트릭 매칭 후 대응하는 데이터 간 상관 계수의 평균이 가장 높은 프로젝트를 학습 프로젝트로 선택한 결과, 무작위 선택과 비교하여 예측 성능이 증가했다. 또한, 100개 미만의 인스턴스를 학습 후보에서 제외하여 성능을 향상할 수 있었다. 이를 통해 실제 개발에서 결함이 존재하는 모듈을 더 정확히 예측할 수 있다.