วิทยานิพนธ์ (วท.ม.)--จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย, 2558

ในกระบวนการประกันคุณภาพซอฟต์แวร์ จำเป็นอย่างยิ่งที่จะป้องกันไม่ให้ผลิตภัณฑ์ที่มีข้อบกพร่องส่งมอบให้กับลูกค้า เนื่องจากจะช่วยประหยัดต้นทุนในการบำรุงรักษา ทั้งยังส่งผลให้ซอฟต์แวร์มีคุณภาพและความน่าเชื่อถืออีกด้วย การตรวจจับข้อบกพร่องจึงถือเป็นกระบวนการสำคัญที่พยายามตรวจจับข้อบกพร่องที่มีโอกาสเกิดขึ้นในซอฟต์แวร์ได้โดยอัตโนมัติ โดยหลังจากพบข้อบกพร่องแล้ว จำเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องระบุระดับความรุนแรง เพื่อหลีกเลี่ยงผลกระทบที่อาจก่อให้เกิดความล้มเหลวของระบบ งานวิจัยจำนวนมากได้ประยุกต์ใช้การทำเหมืองข้อมูลสำหรับตรวจจับข้อบกพร่อง อย่างไรก็ตามประสิทธิภาพการตรวจจับยังคงไม่เป็นที่น่าพอใจ เนื่องจากปัญหาความไม่สมดุลของคลาสและจำนวนข้อมูลไม่เพียงพอ ซึ่งเป็นสาเหตุให้ประสิทธิภาพในการตรวจจับและระบุระดับความรุนแรงของข้อบกพร่องลดลง งานวิจัยนี้จึงนำเสนอกรอบงานสำหรับตรวจจับและจัดลำดับข้อบกพร่องที่เกิดขึ้นในซอฟต์แวร์ โดยมุ่งเน้นที่งานสองส่วน ส่วนแรกเป็นการตรวจจับข้อบกพร่องโดยการประยุกต์ใช้วิธีอาร์เอสวีเอ็ม ซึ่งลดไบแอสของคลาสที่เป็นเสียงข้างมากโดยใช้การปรับแก้ค่าขีดแบ่ง ในส่วนที่สองจะนำเสนอการจัดลำดับข้อบกพร่องตามระดับความรุนแรงด้วยวิธีกระบวนการลำดับชั้นเชิงวิเคราะห์ (เอเอชพี) ที่พิจารณาจากค่าความเชื่อมั่น และระดับความรุนแรงของข้อบกพร่อง นอกจากนี้ยังได้นำเสนออัลกอริทึม OS-YATSI ที่รวมกันระหว่างวิธีการเรียนรู้แบบกึ่งมีผู้สอนและเทคนิคการสุ่มเพิ่มตัวอย่างในการปรับปรุงประสิทธิภาพของการจัดลำดับข้อบกพร่องตามระดับความรุนแรง โดยทำการทดลองกับซอฟต์แวร์ภาษาจาวาจำนวน 15 โปรแกรม ซึ่งผลการทดลองพบว่า กรอบงานที่นำเสนอให้ผลดีกว่าวิธีการจำแนกประเภทแบบดั้งเดิม โดยในส่วนของการทำนายข้อบกพร่อง วิธีอาร์เอสวีเอ็มให้ผลดีกว่าวิธีการแบบดั้งเดิมอย่างมีนัยสำคัญจำนวน 6 และ 5 โปรแกรมในเทอมของมาตรวัดมัชฌิมฮาร์โมนิคและมัชฌิมเรขาคณิตตามลำดับ และในส่วนของการจัดลำดับข้อบกพร่อง วิธีเอเอชพีที่นำเสนอให้ประสิทธิภาพดีกว่าการพิจารณาระดับความรุนแรงเพียงอย่างเดียวจำนวน 10 จากทั้งหมด 15 โปรแกรม ในเทอมของมาตรวัดอัตราเฉลี่ยประสิทธิภาพ นอกจากนี้ วิธี OS-YATSI ให้ผลดีกว่าวิธีการแบบดั้งเดิมอย่างมีนัยสำคัญโดยสามารถปรับปรุงประสิทธิภาพการทำนายเฉลี่ยเพิ่มขึ้น 28.79% ในเทอมของมาตรวัดมัชฌิมฮาร์โมนิคแบบค่าเฉลี่ยมหภาค