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수신한 새로운 버그 리포트를 전처리하여 벡터로 표현하는 버그 리포트 벡터화부;상기 전처리 된 버그 리포트를 수집하는 버그 수집부;상기 전처리 되고 수집된 버그 리포트에서 사용된 용어를 발생 빈도에 따라 개념 용어로 선택하는 개념 용어 선택부;새로운 버그 리포트와 상기 개념 용어 선택부에서 구축된 개념 프로파일 사이에서의 유사도를 측정하는 유사도 측정부; 및상기 유사도 측정부에서 측정된 유사도를 이용하여 상기 새로운 버그 리포트의 심각성을 예측하는 심각성 예측부; 를 포함하고,상기 심각성 예측부는 아래의 수학식 2를 이용하여 상기 새로운 버그 리포트의 심각성을 예측하며,[수학식 2]여기서, 는 쿼리에 사용된 용어이고, 는 개념프로파일(CP; Concept Profile)의 가중치 벡터값이며, 는 개념 프로파일(CP; Concept Profile)의 개념용어의 개수이고, 는 개념 프로파일(CP; Concept Profile)의 총 개수를 나타내며, 는 수학식 2의 두 부분 즉 와 의 다른 가중치를 나타낸다
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제1항에 있어서,상기 개념 용어 선택부는,상기 전처리 되고 수집된 버그 리포트에서 사용된 상기 용어의 발생 빈도를 정규화한 후, 상기 정규화된 용어의 발생 빈도가 기 설정된 심각성 상태의 임계값 이상이면 개념 용어로 상기 정규화된 용어를 선택하는 개념 프로파일을 이용한 버그 심각성 예측 시스템
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제1항에 있어서,상기 유사도 측정부는,상기 전처리 되고 수집된 버그 리포트와 상기 개념 프로파일 사이에 KL 발산(Kullback-Leibler divergence)을 이용함으로써 상기 유사도를 측정하는 개념 프로파일을 이용한 버그 심각성 예측 시스템
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제1항에 있어서,상기 심각성 예측부는,Smoothed UM(Unigram Model)을 사용하여 상기 유사도가 가장 높은 것을 선택하여 상기 새로운 버그 리포트의 심각성을 예측하는 개념 프로파일을 이용한 버그 심각성 예측 시스템
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버그 리포트 벡터화부에서 수신한 새로운 버그 리포트를 전처리하여 벡터로 표현하는 단계;버그 수집부에서 상기 전처리 된 버그 리포트를 수집하는 단계;개념 용어 선택부에서 상기 전처리 되고 수집된 버그 리포트에서 사용된 용어를 발생 빈도에 따라 개념 용어로 선택하는 단계;유사도 측정부에서 새로운 버그 리포트와 상기 개념 용어 선택부에서 구축된 개념 프로파일 사이에서의 유사도를 측정하는 단계; 및심각성 예측부에서 상기 측정된 유사도를 이용하여 상기 새로운 버그 리포트의 심각성을 예측하는 단계; 를 포함하고,상기 새로운 버그 리포트의 심각성 예측은 아래의 수학식 2를 이용하여 예측하며,[수학식 2]여기서, 는 쿼리에 사용된 용어이고, 는 개념프로파일(CP; Concept Profile)의 가중치 벡터값이며, 는 개념 프로파일(CP; Concept Profile)의 개념용어의 개수이고, 는 개념 프로파일(CP; Concept Profile)의 총 개수를 나타내며, 는 수학식 2의 두 부분 즉 와 의 다른 가중치를 나타낸다
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제5항에 있어서,상기 전처리 되고 수집된 버그 리포트에서 사용된 용어의 발생 빈도에 따라 개념 용어를 선택하는 단계,상기 전처리 되고 수집된 버그 리포트에서 사용된 상기 용어의 발생 빈도를 정규화한 후, 상기 정규화된 용어의 발생 빈도가 기 설정된 심각성 상태의 임계값 이상이면 개념 용어로 상기 정규화된 용어를 선택하는 개념 프로파일을 이용한 버그 심각성 예측 방법
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제5항에 있어서,상기 새로운 버그 리포트와 상기 개념 용어 선택부에서 구축된 개념 프로파일 사이에서의 유사도를 측정하는 단계는,상기 전처리 되고 수집된 버그 리포트와 상기 개념 프로파일 사이에 KL 발산(Kullback-Leibler divergence)을 이용함으로써 상기 유사도를 측정하는 개념 프로파일을 이용한 버그 심각성 예측 방법
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제5항에 있어서,상기 유사도 측정부에서 측정된 유사도를 이용하여 상기 새로운 버그 리포트의 심각성을 예측하는 단계는,Smoothed UM(Unigram Model)을 사용하여 상기 유사도가 가장 높은 것을 선택하여 상기 새로운 버그 리포트의 심각성을 예측하는 개념 프로파일을 이용한 버그 심각성 예측 방법
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