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한국자동차공학회 한국자동차공학회 추계학술대회 및 전시회 2020년 한국자동차공학회 추계학술대회 및 전시회
발행연도
2020.11
수록면
552 - 559 (8page)

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The complexity of automotive software has rapidly been increased with vehicular intelligence. Software fault prediction (SFP) can be helpful for improving the software quality and efficiently managing limited testing resources with early identification of faulty module. Many papers have been proposed to predict the potential software fault. Most of them are only considering source code attributes, as a result, it has been remained a challenge for industrial area to adopt which method is fit, robust, and provide most accurate model. In this paper, the framework is presented for SFP model design of the automotive steering system software obtained by mining historical repositories. For best performance model, we have additionally chosen engineering features like difficult level of requirements, competence of engineer, complexity of ports, test coverage with code metrics. Our model is evaluated with AUROC which is a performance measurement for classification problem. The Random Forest Classifier shows the best performance with 92.31%.
#Software fault prediction(소프트웨어 고장 예측) #Classification model(분류 모델) #Engineering metrics(공학메트릭) #Steering system(조향 시스템) #Embedded software(임베디드 소프트웨어)

목차

Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 연구 기술
4. 연구 결과
5. 결론
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