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교차 프로젝트 결함 예측을 위한 최단 이웃점을 이용한 하이브리드 인스턴스 선택 방법

  • 기술번호 : KST2019023920
  • 담당센터 : 대전기술혁신센터
  • 전화번호 : 042-610-2279
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요약, Int. CL, CPC, 출원번호/일자, 출원인, 등록번호/일자, 공개번호/일자, 공고번호/일자, 국제출원번호/일자, 국제공개번호/일자, 우선권정보, 법적상태, 심사진행상태, 심판사항, 구분, 원출원번호/일자, 관련 출원번호, 기술이전 희망, 심사청구여부/일자, 심사청구항수의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 서지정보 표입니다.
요약 분류기를 학습시키는 학습 방법 및 장치, 학습된 분류기를 이용하여 소프트웨어 결함 예측 장치가 개시된다. 일 실시예에 따른 학습 방법은 소스 인스턴스와 타겟 인스턴스 간의 유사도에 기초하여 소스 인스턴스들 중에서 제1 트레이닝 인스턴스를 결정하는 단계, 상기 소스 인스턴스들의 분포 특징에 기초하여 상기 소스 인스턴스들 중에서 제2 트레이닝 인스턴스를 결정하는 단계, 상기 제1 트레이닝 인스턴스 및 상기 제2 트레이닝 인스턴스를 이용하여 분류기를 학습시키는 단계를 포함할 수 있다.
Int. CL G06F 11/36 (2006.01.01) G06F 11/07 (2006.01.01) G06F 11/34 (2006.01.01) G06N 20/00 (2019.01.01)
CPC G06F 11/3604(2013.01) G06F 11/3604(2013.01) G06F 11/3604(2013.01) G06F 11/3604(2013.01) G06F 11/3604(2013.01)
출원번호/일자 1020160011231 (2016.01.29)
출원인 한국과학기술원
등록번호/일자 10-1746328-0000 (2017.06.05)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20170612) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2016.01.29)
심사청구항수 16

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국과학기술원 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 류덕산 대한민국 대전광역시 유성구
2 장종인 대한민국 대전광역시 유성구
3 백종문 대한민국 대전광역시 유성구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인 무한 대한민국 서울특별시 강남구 언주로 ***, *층(역삼동,화물재단빌딩)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 한국과학기술원 대한민국 대전광역시 유성구
번호, 서류명, 접수/발송일자, 처리상태, 접수/발송일자의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 행정처리 표입니다.
번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2016.01.29 수리 (Accepted) 1-1-2016-0098379-52
2 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2017.02.16 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2017-0117962-33
3 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2017.03.30 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2017-0314035-19
4 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2017.03.30 수리 (Accepted) 1-1-2017-0314033-17
5 등록결정서
Decision to grant		 2017.05.16 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2017-0341435-37
6 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.04.24 수리 (Accepted) 4-1-2019-5081392-49
7 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2020.05.15 수리 (Accepted) 4-1-2020-5108396-12
8 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2020.06.12 수리 (Accepted) 4-1-2020-5131486-63
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
분류기를 학습시키는 학습 방법에 있어서,소스 인스턴스와 타겟 인스턴스 간의 유사도에 기초하여 소스 인스턴스들 중에서 제1 트레이닝 인스턴스를 결정하는 단계;상기 소스 인스턴스들의 분포 특징에 기초하여 상기 소스 인스턴스들 중에서 제2 트레이닝 인스턴스를 결정하는 단계;상기 제1 트레이닝 인스턴스 및 상기 제2 트레이닝 인스턴스를 이용하여 상기 분류기를 학습시키는 단계를 포함하고,상기 제1 트레이닝 인스턴스를 결정하는 단계는,해밍 공간(Hamming space)에서 상기 타겟 인스턴스를 중심으로 하는 제1 탐색 링(search ring)을 결정하는 단계; 및상기 제1 탐색 링에 기초하여 상기 제1 트레이닝 인스턴스를 결정하는 단계를 포함하는 학습 방법
2 2
삭제
3 3
제1항에 있어서,상기 제1 트레이닝 인스턴스를 결정하는 단계는,상기 제1 탐색 링 안에 위치하는 소스 인스턴스가 하나인 경우, 상기 제1 탐색 링 안에 위치하는 소스 인스턴스를 중심으로 하는 제2 탐색 링을 결정하는 단계; 및상기 제2 탐색 링에 기초하여 상기 제1 트레이닝 인스턴스를 결정하는 단계를 포함하는 학습 방법
4 4
제3항에 있어서,상기 제2 탐색 링을 결정하는 단계는,해밍 공간에서, 상기 제1 탐색 링 안에 위치하는 소스 인스턴스를 중심으로 하고, 최소 해밍 거리를 반지름으로 하는 상기 제2 탐색 링을 결정하는 것을 특징으로 하는 학습 방법
5 5
제1항에 있어서,상기 분류기를 학습시키는 단계는,상기 제1 탐색 링에 기초하여 선택된 소스 인스턴스들의 클래스가 서로 다른 경우, 나이브 베이즈(naive Bayes) 학습기를 이용하여 상기 분류기를 학습시키는 것을 특징으로 하는 학습 방법
6 6
제3항에 있어서,상기 분류기를 학습시키는 단계는,상기 제2 탐색 링 안에 하나의 소스 인스턴스가 존재하는 경우 및 상기 제2 탐색 링에 기초하여 선택된 소스 인스턴스들의 클래스가 서로 다른 경우 중 적어도 하나의 경우에, 나이브 베이즈 학습기를 이용하여 상기 분류기를 학습시키는 것을 특징으로 하는 학습 방법
7 7
제1항에 있어서,상기 유사도는,해밍 거리(Hamming distance)에 기초하여 결정되는 것을 특징으로 하는 학습 방법
8 8
제1항에 있어서,상기 제2 트레이닝 인스턴스를 결정하는 단계는,상기 소스 인스턴스의 전체 데이터 분포의 평균과 표준 편차를 이용하여 상기 소스 인스턴스들에서 상기 제2 트레이닝 인스턴스를 결정하는 것을 특징으로 하는 학습 방법
9 9
제1항에 있어서,상기 제2 트레이닝 인스턴스를 결정하는 단계는,각 소스 인스턴스의 마할라노비스 거리(Mahalanobis distance)를 이용하여 상기 소스 인스턴스들에서 상기 제2 트레이닝 인스턴스를 결정하는 것을 특징으로 하는 학습 방법
10 10
제1항에 있어서,상기 제2 트레이닝 인스턴스를 결정하는 단계는,소스 데이터세트 분포로부터 결정된 이상점 및 타겟 데이터세트 분포로부터 결정된 이상점에 기초하여 상기 제2 트레이닝 인스턴스를 결정하는 것을 특징으로 하는 학습 방법
11 11
제1항에 있어서,상기 분류기는,소프트웨어 결함 예측을 위한 분류기인 것을 특징으로 하는 학습 방법
12 12
컴퓨팅 하드웨어가 제1항의 방법을 실행하도록 하는 인스트럭션들을 저장하는 비일시적인(non-transitory) 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체
13 13
적어도 하나의 프로세서; 및상기 프로세서에 의해 실행될 인스트럭션들(instructions)을 저장하는 적어도 하나의 메모리를 포함하고, 상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 프로세서로 하여금,소스 인스턴스와 타겟 인스턴스 간의 유사도에 기초하여 소스 인스턴스들 중에서 제1 트레이닝 인스턴스를 결정하는 단계;상기 소스 인스턴스들의 분포 특징에 기초하여 상기 소스 인스턴스들 중에서 제2 트레이닝 인스턴스를 결정하는 단계;상기 제1 트레이닝 인스턴스 및 상기 제2 트레이닝 인스턴스를 이용하여 분류기를 학습시키는 단계를 실행하고,상기 제1 트레이닝 인스턴스를 결정하는 단계는,해밍 공간(Hamming space)에서 상기 타겟 인스턴스를 중심으로 하는 제1 탐색 링(search ring)을 결정하는 단계; 및상기 제1 탐색 링에 기초하여 상기 제1 트레이닝 인스턴스를 결정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 학습 장치
14 14
삭제
15 15
제13항에 있어서,상기 제1 트레이닝 인스턴스를 결정하는 단계는,상기 제1 탐색 링 안에 위치하는 소스 인스턴스가 하나인 경우, 상기 제1 탐색 링 안에 위치하는 소스 인스턴스를 중심으로 하는 제2 탐색 링을 결정하는 단계; 및상기 제2 탐색 링에 기초하여 상기 제1 트레이닝 인스턴스를 결정하는 단계를 포함하는 학습 장치
16 16
제13항에 있어서,상기 제2 트레이닝 인스턴스를 결정하는 단계는,상기 소스 인스턴스의 전체 데이터 분포의 평균과 표준 편차를 이용하여 상기 소스 인스턴스들에서 상기 제2 트레이닝 인스턴스를 결정하는 것을 특징으로 하는 학습 장치
17 17
제13항에 있어서,상기 제2 트레이닝 인스턴스를 결정하는 단계는,소스 데이터세트 분포로부터 결정된 이상점 및 타겟 데이터세트 분포로부터 결정된 이상점에 기초하여 상기 제2 트레이닝 인스턴스를 결정하는 것을 특징으로 하는 학습 장치
18 18
적어도 하나의 프로세서; 및상기 프로세서에 의해 실행될 인스트럭션들을 저장하는 적어도 하나의 메모리를 포함하고, 상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 프로세서로 하여금,타겟 소프트웨어의 소스 파일을 파싱(parsing)하는 단계; 및미리 학습된 분류기를 이용하여 상기 파싱된 소스 파일로부터 소프트웨어의 결함을 예측하는 동작을 수행하고,상기 분류기는,소스 인스턴스와 타겟 인스턴스 간의 유사도에 기초하여 결정된 제1 트레이닝 인스턴스와 상기 소스 인스턴스들 중에서 상기 인스턴스들의 분포 특징에 기초하여 결정된 제2 트레이닝 인스턴스를 이용하여 미리 학습되고,상기 제1 트레이닝 인스턴스는,해밍 공간(Hamming space)에서 상기 타겟 인스턴스를 중심으로 하여 결정된 제1 탐색 링(search ring)에 기초하여 결정되는 것을 특징으로 하는 소프트웨어 결함 예측 장치
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1 미래창조과학부 한국전자통신연구원(ETRI) SW컴퓨팅산업원천기술개발사업 (엑소브레인-4세부) 자율지능형 지식/기기 협업 프레임워크 기술 개발