소프트웨어 비용산정을 위한 SVM의 파라미터 선정과 응용에 관한 연구 = A Study on the Selection of Parameters and Application of SVM for Software Cost Estimation

국문 초록 (Abstract)

소프트웨어 개발 초기 단계에서 소프트웨어 개발비용을 정확하게 예측하는 것은 프로젝트의 성패를 결정짓는 중요한 요소이다. 본 논문에서는 서포트 벡터 머신을 이용하여 소프트웨어 개발비용을 추정하고자 한다. 서포트 벡터 머신은 벡터 공간에서 선형 및 비선형의 경계면을 찾아 입력 데이터를 분류하는 방법으로서 분류 문제에 효과적이다. 하지만 사용자정의에 의한 파라미터에 의존적이어서 최적의 파라미터를 선택하는 어려움이 있다. 본 연구에서는 서포트 벡터 머신에서 사용하는 파라미터 선택을 위한 개선된 방법을 제안하고, 이러한 최적의 파라미터를 가진 서포트 벡터 머신을 이용하여 소프트웨어 개발비용을 추정하였다. 본 연구의 결과 기존 소프트웨어 비용산정 기법에 비해 향상된 결과를 나타내었다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

The accurate estimation of software development cost is important to a successful development in software engineering. This paper presents a software cost estimation method using a support vector machine. Support vector machine is one of the efficient techniques for classification, and it is the classification method of input data based on Maximum-Margin Hyperplane. But SVM has the problem of the selection of optimal parameters, because it is dependent on user's parameters. This paper selects optimized SVM parameters using advanced method, and estimates software development cost. The proposed approach outperform some recent results reported in the literature.

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