이낙원  류덕산  조일훈  송재근  백종문

10.5626/JOK.2022.49.6.443

소프트웨어 신뢰도 모델 신뢰도 모델 선택 데이터-기반 신뢰도 예측 기계 학습 메타-휴리스틱 탐색

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.