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깃허브 이슈 관리 시스템을 위한 다중 레이블 분류 봇A Multi-label Classification Bot for Issue Management System in GitHub

Other Titles
A Multi-label Classification Bot for Issue Management System in GitHub
Authors
박도제양혜진최광현이선아강성원
Issue Date
2021
Publisher
한국정보과학회
Keywords
machine learning; software artifact; software maintenance; issue report; FastText; multi-label; 머신 러닝; 소프트웨어 산출물; 소프트웨어 유지보수; 이슈 보고서; FastText; 다중 레이블
Citation
정보과학회논문지, v.48, no.8, pp.928 - 939
Indexed
KCI
Journal Title
정보과학회논문지
Volume
48
Number
8
Start Page
928
End Page
939
URI
https://scholarworks.bwise.kr/gnu/handle/sw.gnu/5134
DOI
10.5626/JOK.2021.48.8.928
ISSN
2383-630X
Abstract
많은 개발자들이 오픈 소스 소프트웨어를 개발할 때 사용하는 GitHub 플랫폼은 이슈 관리 시스템을 제공한다. 이 시스템을 활용하여 관련자들은 소프트웨어 문제가 생기거나 기능적인 요청을 할 경우 이를 이슈로 보고할 수 있다. 깃허브의 이슈 관리 시스템은 이슈 보고서에 개발자들이 자유롭게 레이블을 만들어 이슈를 분류할 수 있도록 도와준다. 그러나 레이블링 작업은 수작업으로 이루어지기 때문에 많은 노력이 들어가고 부정확한 레이블링이 쉽게 발생할 수 있다. 반면 레이블링 없는 이슈들을 하나씩 읽고 피드백을 주기 위해서는 많은 시간이 필요하다 이러한 문제점들을 해결하기 위해 단일한 레이블을 붙이는 연구들이 존재한다. 그러나 실제 이슈 보고서에는 여러 개의 레이블이 붙어야 하는 이슈 보고서들도 적지 않게 존재한다. 따라서 본 연구에서는 GitHub 프로젝트 관리자들이 이슈 보고서를 읽고 피드백 주는데 들이는 노력을 줄일 수 있도록 복수개의 레이블을 자동으로 붙이는 다중 레이블링 봇을 제안한다. 제안한 봇에서 사용한 다중 레이블 분류 기법은 0.54의 정확도와 0.78의 F1-score를 보였다.
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공과대학 > Department of Aerospace and Software Engineering > Journal Articles

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공과대학 (항공우주및소프트웨어공학부)
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