뉴로-퍼지 소프트웨어 신뢰성 예측에 대한 최적의 데이터 분할비율에 관한 연구 = A Study of Optimal Ratio of Data Partition for Neuro-Fuzzy-Based Software Reliability Prediction

국문 초록 (Abstract)

본 논문은 미래의 소프크웨어 공장 수나 고장시간 예측 정확성을 얻기 위해, 뉴로-피지 시스템을 이용할 경우 최적의 검증 데이터 할당 비율에 대한 연구이다. 훈련 데이터가 주어졌을 때, 과소 적합과 과잉 적합을 회피하면서 최적의 일반화 능력을 얻기 취해 Early Stopping 방법이 일반적으로 사용되고 있다. 그러나 훈련과 검증 데이터로 얼마나 많은 데이터를 할당갈 것인가는 시행착오법을 이용해 경험적으로 해를 구해야만 하며, 과다한 시간이 소요된다. 최적의 검증 데이터 양을 구하기 위해 규칙 수를 증가시키면서 다양한 검증 데이터 양을 할당하였다. 실험결과 최소의 검증 데이터로도 좋은 예측 능력을 보였다. 이 결과는 뉴로-퍼지 시스템을 소프트웨어 신뢰성 분야에 적용시 실질직언 지침을 제공할 수 있는 것이다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This paper presents the optimal fraction of validation set to obtain a prediction accuracy of software failure count or failure time in the future by a neuro-fuzzy system. Given a fixed amount of training data, the most popular effective approach to avoiding underfitting and overfitting is early stopping, and hence getting optimal generalization. But there is unresolved practical issues : How many data do you assign to the training and validation set\ulcorner Rules of thumb abound, the solution is acquired by trial-and-error and we spend long time in this method. For the sake of optimal fraction of validation set, the variant specific fraction for the validation set be provided. It shows that minimal fraction of the validation data set is sufficient to achieve good next-step prediction. This result can be considered as a practical guideline in a prediction of software reliability by neuro-fuzzy system.