• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제15권12호
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• pp.943-947
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• 2009

소프트웨어의 결함을 예측하고 검증과 확인 활동을 통하여 효율적인 자원을 관리하기 위하여 많은 연구에서 결함 예측 모형을 제안하고 있다. 하지만 기존의 연구는 예측율이 최대 효과를 보이는 임계치에 결함 예측 모형의 예측율을 평가하고 있다. 이는 측정 시스템의 결함 정보를 알고 있는 가정하에서 평가가 이루어지는 것이기 때문에 실제 결함 정보를 알 수 없는 시스템에서는 최적의 임계치를 결정할 수 없다. 그러므로 임계치 선정의 중요성을 확인하기 위하여 본 연구에서는 결함 예측 모형으로 타 시스템의 결함을 예측하는 비교 실험을 하였다. 실험은 기존에 제안된 3개의 결함 예측 모형과 4개의 시스템을 대상으로 하였고 결함 예측 모형의 임계치별 예측의 정확성을 비교하였다. 실험결과에서 임계치는 모형의 예측율과 높은 관련이 있었지만 실제 결함 정보가 확인 안 되는 시스템에 대하여 결함을 예측하는 경우에는 임계치를 선정할 수 없음을 확인하였다. 따라서 결함 예측 모형을 타 시스템에 적용하기 위하석 임계치 선정에 관한 추후 연구가 필요함을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제16D권3호
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• pp.407-416
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• 2009

검증과 확인을 통한 소프트웨어의 효율적인 관리를 지원하기 위하여 많은 연구들이 개발 초기 단계에 예측하기 위한 목적으로 연구를 하고 있다. 기존의 많은 연구들이 결함을 예측하기 위한 모형들을 제시했지만 기존의 연구에서는 결함 예측 모형을 다른 시스템에 범용적으로 적용이 가능한지에 대한 충분한 연구가 없었다. 또한 대부분의 결함 예측 모형은 모형 개발 당시와 같은 동일 시스템에서 예측력을 평가하였다. 그러므로 본 연구에서는 결함 예측 모형이 개발 당시와 다른 시스템에 범용적으로 적용될 수 있는지에 관하여 실험하였다. 실험은 3개의 실험 대상 시스템에 3개의 결함 예측 모형을 적용하여 예측력을 평가하였다. 실험 결과에서는 모형의 범용성에 대하여 찾을 수 없었다. 이는 모형의 개발 당시 시스템의 메트릭 분포가 실험 대상 시스템과 다르기 때문으로 분석된다. 따라서 결함 예측 모형을 타 시스템에도 적용할 수 있도록 결함 예측 능력의 범용성을 높이기 위한 추후 연구가 필요함을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제63차 동계학술대회논문집 29권1호
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• pp.245-247
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• 2021

최근 코로나 19로 인하여 온라인 강의가 증가하고 있으며 이를 활용한 학습 분석에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 학습 분석 중 학습 결과에 영향을 미칠 수 있는 학습 활동 데이터를 수집하여 학습 결과를 예측하는 모델을 설계하고자 한다. 예측 모델은 기계학습을 이용하며 이전 학기의 학습 결과 데이터를 학습시켜 학습 결과에 영향을 미치는 학습 활동 데이터를 도출한다. 도출된 데이터를 이용하여 차후 학습자의 학습 결과를 예측한다. 학습 결과를 예측하기 위한 모델로 딥러닝의 DNN을 활용한다. 향후 연구로는 예측한 결과를 바탕으로 학습자의 학습 동기 부여와 학습 지도 방향을 정하는 것이다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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• pp.211-211
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• 2018

미해양대기청 기후예측센터(Climate Prediction Center, NOAA)에서 제공하고 있는 기후지수(climate indices)를 예측인자로 하고 금강유역의 5~6월의 강우량을 예측대상으로 하는 원격상관기반 통계모형을 구축하였다. 1988년부터 2017년까지의 30년 자료에 대해 예측인자와 예측대상간의 시간지연상관분석을 수행한 결과 NAO(North Atlantic Oscillation), EP/NP(East Pacific/North Pacific Oscillation), EA(East Atlantic Pattern), WP(Western Pacific Index) 등과 상관성이 높은 것으로 분석되었으며, 이러한 시간지연 기후지수를 이용하여 4개월전에 5,6월 강수량을 예측할 수 있는 다중회귀모형을 개발하였다. 관측 강우량 아노말리가 큰 경우에는 다소 과소 예측되고, 아노말리가 작은 경우에는 다소 과다 예측되는 경향을 보였지만 관측 강우량과 예측 강우량간의 상관계수가 0.75로서 비교적 우수한 예측 결과를 나타내었다. 5~6월 강우량 아노말리의 3분위 예측성을 평가한 결과 평년이상 적중률은 77.8%, 평년수준은 81.8%로서 예측 성공률이 높았으며, 5, 6월 누적강우량이 매우 작았던 92년과 95년을 제외하고는 강우량이 적은 해에도 예측성이 우수하여 평년이하 적중률이 70.0%를 나타내었다. 따라서 본 개발모형은 최소 4개월 이전 선행시간을 가지고 늦봄, 초여름강우량을 예측할 수 있는 저비용의 가뭄 예측 도구로 유용하게 활용될 수 있을 것이다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2008년도 학술대회 2부
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• pp.475-481
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• 2008

본 연구는 어떤 사건에 대한 예측 정확성 여부와 기억을 회상할 때의 정서 상태가 후견지명 편향 (hindsight bias)에 미치는 영향을 알아보고자 하였다. 이에 valence 축에 따라 긍정적 정서와 부정적 정서를 일으키는 두 가지 음악을 제시하고 두 조건에 대하여 기억에 대한 과잉 확신이 얼마나 달라지는가를 분석하였다. 예측 정확성 여부에 대해서는 실험 결과 데이터 중 예측 일치 조건과 불일치 조건으로 나누어 후견지명 편향에 끼치는 영향과 정서와의 상호작용이 있는가를 분석하였다. 사람들은 예측과 반대되는 결과를 접했을 때 결과에 anchoring하여 기억을 회상하려는 편향이 더욱 커졌으며 부정적인 정서보다 긍정적 정서 상태일 때 후견지명 편향이 더욱 커졌음을 밝혔다. 특히 예측과 상이한 결과 피드백을 받고 긍정적 정서 상태일 때 가장 많은 왜곡 현상을 보였으며, 예측 불일치/ 부정적 정서 조건, 예측 일치/ 긍정적 정서 조건, 예측 일치/ 부정적 정서 조건 순으로 후견지명 편향을 보였다. 이 결과는 정서 상태보다 어떤 사건에 대한 예측 정확성 여부가 후견지명 편향에 더 큰 영향을 준다는 것을 시사한다. 본 연구의 실험실 상황을 통하여 자기와 관련이 없는 중립적 과제를 통해서도 후견지명 편향이 나타남을 알 수 있었다. 특히 그 동안 거의 이루어지지 않았던 정서와 후견지명 편향의 관계를 밝히고, 기존의 예측 정확성에 따른 편향을 설명하는 모델간 논쟁이 많았으나 실험 결과가 motivational model을 지지함을 밝혔음에 의의가 있다.

• 정보처리학회 논문지
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• 제13권5호
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• pp.236-242
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• 2024

소프트웨어 결함 예측(SDP)은 오류가 발생할 가능성이 있는 모듈을 사전에 식별하여 소프트웨어 개발의 효율을 높이고 있다. SDP에서의 주과제는 예측 성능을 향상시키는것에 있다. 최근 연구에서는 딥러닝 기법이 소프트웨어 결함 예측(SDP) 분야에 적용되어 있으며, 특히 구조화된 데이터를 분석하는 데 뛰어난 성능을 보이고 있는 SAINT 모델이 주목받고 있다. 본 연구는 SAINT 모델을 다른 주요 모델(XGBoost, Random Forest, CatBoost)과 비교하여 SDP에 적용 가능한 최신 딥러닝 기법을 조사하였다. SAINT는 일관되게 우수한 성능을 보여주며 결함 예측 정확도 향상에 효과적임을 입증하였다. 이 연구 결과는 실용적인 소프트웨어 개발 상황에서 결함 예측 방법론을 발전시킬 수 있는 SAINT의 잠재력을 강조하며, 교차 검증, 특성 스케일링, 비교 분석 등을 포함한 철저한 방법론을 통해 수행되었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (1)
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• pp.682-684
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• 2002

최근 여러 논문에서 실 데이터 종속을 제거하기 위하여 결과 값 예상 기법을 제안하였다. 결과 값 예상 기법 중 혼합형 결과 값 예측기는 다양한 패턴을 갖는 명령어를 모두 예측함으로써 높은 예상 정확도를 얻을 수 있지만 하나의 명령어가 여러 개의 예측기 테이블에 중복 저장되어 높은 하드웨어 비용을 요구한다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 단점을 극복하기 위하여 프로파일링으로 얻어진 정적 분류 정보를 사용하여, 명령어률 예상 정확도가 높은 예측기에만 할당하여 예상 테이블 크기를 감소 시켰다. 또한 동적으로 적절한 예측기를 선택하도록 함으로써 예상 정확도를 더욱 향상 시켰다. 본 논문에서는 SPECint95 벤치마크 프로그램에 대해 SimpleScalar/PISA 3.0 툴셋을 사용하여 실험하였다. 정적-동적 분류 정보를 모두 사용하였을 경우 87.9%, VHT 크기를 4K로 축소한 경우 87.5%로 비슷한 예상정확도를 얻으면서 예상 테이블의 크기는 50%로 감소하였다. 또한 실행 패턴의 유형 비율에 따라 각 예측기의 VHT를 구성한 경우 예상 테이블 크기를 25%로 줄일 수 있었다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제3권3호
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• pp.303-310
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• 1996

1987년도와 1992년도에 한국 갤럽에서 대통령 선거 결과를 예측하기 위하여 실시한 바 있는 여론 조사 결과를 그래픽으로 분석하였다. 1987년도에는 각 후보에 대한 직접적인 지지도보다 종교별 후보 지지도 예측에 발표의 촛점이 맞춰져 있었으므로 이 발표 결과를 다각적으로 분석하였고, 1992년도에는 각 후보의 직접적인 지지도 분석에 촛점을 두었다.

• 한국경영정보학회:학술대회논문집
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• 한국경영정보학회 2008년도 춘계학술대회
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• pp.141-148
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• 2008

각종 인공지능 기법들을 활용하여, 주식시장의 흐름을 예측하려는 연구가 지금까지 많은 인공지능 및 금융공학의 연구자들에 의해 시도되어 왔으며, 그 결과 다양한 인공지능 기법들이 예측 방법론으로 제시되어 왔다. 이런 가운데 서로 다른 예측모형들이 산출하는 예측결과를 종합 - 보완하는 결합기법에 관련된 연구가 90년대 후반부터 오늘날까지 꾸준하게 발표되고 있다. 본 연구 역시 유전자 알고리즘 기반의 새로 인공지능 예측모형간 결합기법을 제시하고 있다. 다만, 기존의 연구모형들이 각 개별모형 결과의 상대적 가중치에 초점을 맞추고 있었다면, 본 연구의 제안모형은 등락을 판단하는데 활용되는 임계치까지 유전자 알고리즘을 이용해 동시에 최적화하도록 설계되어 있다는 점에서 차별화된다. 제안모형의 유용성을 검증하기 위해, 본 연구에서는 지난 1998년부터 2007년까지의 KOSPI 지수 등락 예측을 위해 구축된 로지스틱 회귀모형, 인공신경망, SVM모형의 결과들을 제안모형을 이용해 결합하였다. 그 결과, 예측력 향상에 본 연구의 제안모형이 기여 할 수 있음을 확인 할 수 있었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2009년도 학술발표회 초록집
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• pp.1524-1527
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• 2009

본 연구는 주요지천 홍수예측에 적용된 통계적 모형을 개선하여 예측 결과의 정확성 향상을 도모하는 데 목적이 있다. 중랑천, 탄천, 왕숙천 등 한강수계 주요 지천은 홍수예보 지점으로 유역면적이 작고 도달 시간이 짧아 기존의 대하천 홍수예보에 이용되고 있는 수문학적 홍수예측 모형을 적용하기에는 한계가 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 주요 지천 홍수예측에 통계적 모형인 다중선형 회귀모형을 이용하는 방법이 제안되어 활용되었다. 본 연구에서는 지천홍수예측에 기 적용된 다중선형 회귀 모형의 다중공선성 문제를 해결하기 위해 독립변수를 조정하고, 10분 단위 관측 자료를 활용한 예측 결과를 얻기 위해 매개변수를 재산정하였다. 그 결과 기존 모형에 비해 적은 수의 독립변수와 재 산정된 매개변수를 이용한 통계적 모형으로 예측 수위의 오차를 줄일 수 있었다.