데이터마이닝과 소프트웨어공학
Data Mining and Software Engineering
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초록
데이터마이닝은 기존의 데이터 분석 기법과 대규모 데이터 처리를 위한 기법으로 데이터 분석을 통한 유용한 정보를 제공한다. 본 논문은 소프트웨어공학 분야에서 수집되는 다양한 소프트웨어 프로젝트 데이터 분석을 위해 데이터마이닝 기법을 적용하기 위한 시도로 수행되었다. 데이터마이닝 기법을 소프트웨어공학 분야 중 소프트웨어 프로젝트의 성공과 실패를 좌우하는 결정적 요소 중의 하나인 소프트웨어 비트웨어 비용산정 분야에 적용하는 연구가 진행되었다. SVR을 이용하여 소프트웨어 비용을 산정하였고, 이 때 SVR 모수들의 최적 조합을 면역계의 동작 원리를 응용한 면역 알고리즘을 이용하여 발견하였다. 소프트웨어의 정확한비용산정을 위해 다양한 세대수, 메모리셀수, 대립유전자수를 대상으로 IA-SVR 알고리즘을 적용하였다. 실험결과는 기존의 연구들보다 우수함이 입증되었다.
Abstract
The accurate estimation of software development cost is important to a successful project in software engineering. Until recent days, the models using regression analysis based on statistical algorithm and data mining method have been proposed. However, this paper estimates the software development cost using support vector regression, a sort of new data mining technique. Also we presents the best set of optimized parameters applying immune algorithm, changing the number of generations, memory cells, and allele. The proposed IA-SVR algorithm outperforms some existed researches published in the literatures.
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