Improved Prediction for Configuration Bug Report Using Text Mining and Dimensionality Reduction

최정환; 최지원; 류덕산; 김순태

doi:10.5626/JOK.2021.48.1.35

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자료유형: 학술저널

저자정보: 최정환 (연세대학교) 최지원 (전북대학교) 류덕산 (전북대학교) 김순태 (전북대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.48 No.1

발행연도: 2021.1

수록면: 35 - 42 (8page)

DOI: 10.5626/JOK.2021.48.1.35

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소프트웨어 실패의 주요 원인들 중 하나로 컨피규레이션 버그가 있다. 소프트웨어 조직들은 이슈 트래킹 시스템을 통해 버그 리포트들을 수집하고 관리하는데, 버그 할당자는 해당 버그가 컨피규레이션 버그인지 식별하는데 시간을 소비할 수 있다. 컨피규레이션 버그를 예측하는 방법을 통해 버그 할당자의 의사 결정에 도움을 줘 노력을 줄일 수 있다. 본 논문에서는 텍스트 마이닝 기법과 차원 축소 기법을 이용하여 향상된 분류 모델을 제안한다. 본 논문은 6개의 오픈 소스 소프트웨어 프로젝트로부터 4,457개의 버그 리포트를 추출하고 컨피규레이션 버그 리포트를 분류하는 모델을 학습하고 예측 성능을 평가한다. 가장 좋은 성능을 보이는 방법은 Bag of Words로 피쳐를 추출하고 선형판별분석(LDA: Linear Discriminant Analysis)를 이용하여 피쳐의 차원을 축소 후 SMOTEENN 샘플링 기법을 이용하여 k-Nearest Neighbors 모델을 사용한다. 이에 대한 AUC 값은 0.9812이고 MCC가 0.942이다. 이는 Xia et al.의 방법보다 더 좋은 성능을 보이며, 이전 연구에서의 클래스 불균형 문제를 해결한다. 이러한 향상된 컨피규레이션 버그 리포트 예측을 통해, 이를 버그 할당자의 의사 결정에 필요한 정보를 줄 수 있거나 시간을 단축시킬 수 있다.

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참고문헌 (30)

참고문헌 신청

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