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모델링된 토픽을 기반으로 수신한 새로운 버그 리포트와 대응하는 토픽을 식별하고, 상기 식별된 토픽을 가진 과거 버그 리포트를 추출하는 제1 추출부;상기 새로운 버그 리포트를 정정할 개발자를 추천하기 위하여, 상기 추출된 과거 버그 리포트를 이용하여 후보 개발자를 선정하는 선정부; 상기 선정된 후보 개발자의 활동 경험 정보를 이용하여 상기 후보 개발자의 추천 순위를 연산하고, 상기 연산된 추천 순위를 기반으로 상기 새로운 버그 리포트를 정정할 개발자를 추천하는 추천부; 및상기 제1 추출부에서 추출된 과거 버그 리포트를 기반으로, 상기 새로운 버그 리포트의 심각성을 예측하는 예측부;를 포함하고,상기 예측부는상기 제1 추출부에서 추출된 과거 버그 리포트로부터 같은 특성을 갖는 공통 버그 리포트를 추출하는 제2 추출부; 및상기 추출된 공통 버그 리포트와 상기 새로운 버그 리포트 간에 텍스트 유사도를 계산하는 계산부;를 포함하고,상기 계산된 텍스트 유사도를 기반으로 하고, K-최근접 이웃(K-nearest Neighbor) 알고리즘을 이용하여 상기 새로운 버그 리포트의 심각성을 예측하는 토픽 모델과 다중 특성 기반의 버그 정정 개발자 추천 및 버그 심각성 예측 시스템
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제1항에 있어서,상기 제1 추출부는상기 새로운 버그 리포트에 나타나는 토픽 용어의 빈도수를 이용하여 식별하는토픽 모델과 다중 특성 기반의 버그 정정 개발자 추천 및 버그 심각성 예측 시스템
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제1항에 있어서,상기 선정부는상기 과거 버그 리포트로부터 추출된 담당자와 코멘터를 포함하는 제1 개발자와, 상기 과거 버그 리포트와 같은 특성을 갖는 버그 리포트로부터 추출된 제2 개발자를 기반으로 상기 후보 개발자를 선정하는토픽 모델과 다중 특성 기반의 버그 정정 개발자 추천 및 버그 심각성 예측 시스템
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제3항에 있어서,상기 선정부는상기 과거 버그 리포트 내에 포함된 제품, 구성 요소, 우선 순위, 심각성 중 적어도 하나 이상의 특성 정보를 이용하여 상기 제2 개발자를 추출하는토픽 모델과 다중 특성 기반의 버그 정정 개발자 추천 및 버그 심각성 예측 시스템
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제1항에 있어서,상기 추천부는상기 활동 경험 정보로서, 상기 후보 개발자가 버그 정정에 참여한 활동을 나타내는 코멘트(comments) 수와 커밋(commits) 수, 및 상기 후보 개발자가 버그 정정에 참여한 경험을 나타내는 할당(assignments) 수와 첨부 파일(attachment) 수를 이용하는토픽 모델과 다중 특성 기반의 버그 정정 개발자 추천 및 버그 심각성 예측 시스템
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제5항에 있어서,상기 추천부는상기 코멘트 수, 상기 커밋 수, 상기 할당 수가 높고, 상기 첨부 파일의 할당 수가 낮을수록, 상기 후보 개발자들의 추천 순위가 높은 것으로 판단하는토픽 모델과 다중 특성 기반의 버그 정정 개발자 추천 및 버그 심각성 예측 시스템
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제1항에 있어서,상기 계산부는벡터로 표현된 상기 새로운 버그 리포트와 KL 발산(Kullback-Leibler divergence)을 이용하여 상기 텍스트 유사도를 계산하는토픽 모델과 다중 특성 기반의 버그 정정 개발자 추천 및 버그 심각성 예측 시스템
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모델링된 토픽을 기반으로 수신한 새로운 버그 리포트와 대응하는 토픽을 식별하고, 상기 식별된 토픽을 가진 과거 버그 리포트를 추출하는 단계;상기 새로운 버그 리포트를 정정할 개발자를 추천하기 위하여, 상기 추출된 과거 버그 리포트를 이용하여 후보 개발자를 선정하는 단계;상기 선정된 후보 개발자의 활동 경험 정보를 이용하여 상기 후보 개발자의 추천 순위를 연산하고, 상기 연산된 추천 순위를 기반으로 상기 새로운 버그 리포트를 정정할 개발자를 추천하는 단계; 및상기 과거 버그 리포트를 추출하는 단계에서 추출된 과거 버그 리포트를 기반으로, 상기 새로운 버그 리포트의 심각성을 예측하는 단계;를 포함하고,상기 심각성을 예측하는 단계는상기 과거 버그 리포트를 추출하는 단계에서 추출된 과거 버그 리포트로부터 같은 특성을 갖는 공통 버그 리포트를 추출하는 단계; 및상기 추출된 공통 버그 리포트와 상기 새로운 버그 리포트 간에 텍스트 유사도를 계산하는 단계;를 포함하고,상기 계산된 텍스트 유사도를 기반으로 하고, K-최근접 이웃(K-nearest Neighbor) 알고리즘을 이용하여 상기 새로운 버그 리포트의 심각성을 예측하는 토픽 모델과 다중 특성 기반의 버그 정정 개발자 추천 및 버그 심각성 예측 방법
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제10항에 있어서,상기 과거 버그 리포트를 추출하는 단계는상기 새로운 버그 리포트에 나타나는 토픽 용어의 빈도수를 이용하여 식별하는토픽 모델과 다중 특성 기반의 버그 정정 개발자 추천 및 버그 심각성 예측 방법
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제10항에 있어서,상기 후보 개발자를 선정하는 단계는상기 과거 버그 리포트로부터 추출된 담당자와 코멘터를 포함하는 제1 개발자와, 상기 과거 버그 리포트와 같은 특성을 갖는 버그 리포트로부터 추출된 제2 개발자를 기반으로 상기 후보 개발자를 선정하는토픽 모델과 다중 특성 기반의 버그 정정 개발자 추천 및 버그 심각성 예측 방법
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제12항에 있어서,상기 후보 개발자를 선정하는 단계는상기 과거 버그 리포트 내에 포함된 제품, 구성 요소, 우선 순위, 심각성 중 적어도 하나 이상의 특성 정보를 이용하여 상기 제2 개발자를 추출하는토픽 모델과 다중 특성 기반의 버그 정정 개발자 추천 및 버그 심각성 예측 방법
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제10항에 있어서,상기 개발자를 추천하는 단계는상기 활동 경험 정보로서, 상기 후보 개발자가 버그 정정에 참여한 활동을 나타내는 코멘트(comments) 수와 커밋(commits) 수, 및 상기 후보 개발자가 버그 정정에 참여한 경험을 나타내는 할당(assignments) 수와 첨부 파일(attachment) 수를 이용하는토픽 모델과 다중 특성 기반의 버그 정정 개발자 추천 및 버그 심각성 예측 방법
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제14항에 있어서,상기 개발자를 추천하는 단계는상기 코멘트 수, 상기 커밋 수, 상기 할당 수가 높고, 상기 첨부 파일의 할당 수가 낮을수록, 상기 후보 개발자들의 추천 순위가 높은 것으로 판단하는토픽 모델과 다중 특성 기반의 버그 정정 개발자 추천 및 버그 심각성 예측 방법
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제10항에 있어서,상기 텍스트 유사도를 계산하는 단계는벡터로 표현된 상기 새로운 버그 리포트와 KL 발산(Kullback-Leibler divergence)을 이용하여 상기 텍스트 유사도를 계산하는토픽 모델과 다중 특성 기반의 버그 정정 개발자 추천 및 버그 심각성 예측 방법
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제10항 내지 제15항 및 제18항 중 어느 한 항의 방법을 실행하기 위한 프로그램이 기록되어 있는 것을 특징으로 하는 컴퓨터에서 판독 가능한 기록매체
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