소프트웨어 결함 예측은 소프트웨어 시스템 중 결함 존재할 만한 모듈을 사전에 예측하는 연구이다. 최근의 오픈 소스 프로젝트 및 공개적으로 이용 가능한 결함 정보 저장소의 증가로 인해 결함 예측 모형의 구축 및 구축된 모형의 범용성을 확인하기 위한 연구가 연구자들의 관심을 끌고 있다. 그러나 예측 모형을 새롭게 구축하는 것은 모형 구축 기술에 대한 깊이 있는 지식을 가지고 있어야 할 뿐만 아니라, 모형 구축을 위해 많은 시간이 필요한 작업이다. 모형 구축의 이러한 단점은 현실의 프로젝트에 교차 프로젝트 결함 예측 연구의 적용을 어렵게 한다. 본 논문에서는 결함 모형을 새롭게 구축하는 대신, 기 구축된 결함 예측 모형의 범용성을 확인하기 위한 연구를 수행하였다. 이를 위해 네 가지 기 구축된 결함 예측 모형을 이용하여 34가지 공개 프로젝트의 결함을 예측하는 실험을 수행하였다. 실험 결과에 따르면 기 구축된 예측 모형을 실험 대상 프로젝트의 결함 밀도에 따라서 범용성이 달라지는 것을 확인할 수 있었다. 즉, 결함 밀도가 높은 프로젝트는 상대적으로 높은 결함 예측력을 보였으며, 결함 밀도가 낮은 프로섹트는 상대적으로 낮은 결함 예측력을 보였다.
Defect prediction studies aim to predict defect-prone classes. The studies have recently focused on validating generality of prediction models because of increasing public defect information about open source projects. But constructing new prediction models is not an easy task because model developers should have specific knowledge and construction models are a time-intensive task. Such disadvantages make cross-project defect prediction study difficult for applying in the reality. In this paper, instead of constructing new prediction models, we study on validating generality of conventional prediction models. We conduct defect prediction experiments on 34 data sets using four conventional models. The results indicate that the generality of conventional models depends on defect density of a target system. That is, the models relatively predict well on high defect density projects and vice versa.
