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논문 기본정보
SVM을 이용한 위험모듈 예측
논문 개요
| 기관명 | NDSL |
|---|---|
| 저널명 | 정보과학회논문지. Journal of KIISE. 컴퓨팅의 실제 및 레터 |
| ISSN | 1229-7712, |
| ISBN |
논문저자 및 소속기관 정보
| 저자(한글) | 김영미,정충희,김현수 |
|---|---|
| 저자(영문) | |
| 소속기관 | |
| 소속기관(영문) | |
| 출판인 | |
| 간행물 번호 | |
| 발행연도 | 2009-01-01 |
| 초록 | 안전-필수 분야에 사용되는 소프트웨어의 신뢰도(dependability)를 보장하기 위해 소프트웨어의 테스팅과 확인 및 검증활동이 매우 중요하다. 본 연구에서는 위험수준이 높은 소프트웨어 모듈을 소프트웨어 수명수기 초기에 예측하여, 테스팅과 확인 및 검증 활동에 대한 자원할당을 도울 수 있게 해준다. 다중 클래스 분류를 지원하는 SVM(Support Vector Machine)을 이용하여 소프트웨어 모듈의 잠재위험수준 을 예측한다 잠재위험수준이 상대적으로 높게 나온 모듈들에 대해 테스팅과 확인 및 검증을 집중적으로 실시함으로써 보다 효과적으로 소프트웨어의 품질을 향상시킬 수 있다. 또한, 원전의 계측제어계통에 사용되는 안전-필수 소프트웨어의 안전성 심사를 위한 대상 모듈을 샘플링할 때 활용할 수 있을 것으로 기대된다. |
| 원문URL | http://click.ndsl.kr/servlet/OpenAPIDetailView?keyValue=03553784&target=NART&cn=JAKO200921140046423 |
| 첨부파일 |
추가정보
| 과학기술표준분류 | |
|---|---|
| ICT 기술분류 | |
| DDC 분류 | |
| 주제어 (키워드) | 안전-필수 소프트웨어,소프트웨어 신뢰도,소프트웨어 테스팅,소프트웨어 V V,Safety-Critical Software,Software Dependability,SVM,Software Testing,Software V V |