AI 연관 규칙을 위한 모바일 플랫폼 Apriori 모델 적용에 관한 연구 (A Study on Apriori model to mobile platforms for AI association rules)

서지정보

· 발행기관 : 한국소프트웨어감정평가학회
· 수록지 정보 : 한국소프트웨어감정평가학회 논문지 / 21권 / 1호 / 109 ~ 116페이지
· 저자명 : 최재준

초록

본 연구는 AI 추론을 통해 모바일 플랫폼에 알고리즘을 적용하고 각 개발 항목 우선순위를 파악하여 인공지능 모델을 적용하고자 하였다. 기존 모바일 개발에서 개발 단위의 프로세스를 준수하지 않는 문제점이 있고, AI연관 단위를 통해 이를 개선해 나갈 필요성이 있다. 따라서 모바일 플랫폼 개발 항목을 Apriori 알고리즘의 산출값을 적용하고, 연관 규칙으로 개발 단위에 AI 적용이 가능하도록 하는데 우선적인 목적을 갖는다.
배포 완료된 모바일 개발자의 개발 항목 분석을 통해 알고리즘 값을 산출하고 이에 따른 각 개발 항목 함께상관관계 분석을 실시하였다.. 분석값의 연관 비율을 통해 모바일 개발의 단계와 함께 품질 프로세스를 개선하고, 이러한 AI 추론을 적용하면 모바일 플랫폼 전반의 제외되는 개발 항목을 가이드 할 수 있음을 확인하였다. 이 연구 결과로 개발단계의 항목으로 알고리즘을 분석하였고, AI 추론을 통한 개발 항목 개선 비율을도출하고 이를 지속적 확장하는데 의미를 가진다.

영어초록

This study aims to apply AI models by applying algorithms to mobile platforms through AI reasoning and identifying the priority of each development item. In existing mobile development, there is a problem of non-compliance with the process of development units, and there is a need to improve it through AI association units. Therefore, the primary purpose is to apply the output of the Apriori algorithm to mobile platform development items and apply AI to development units with association rules. The algorithm value was calculated by analysing the development items of mobile developers who have completed the deployment, and correlation analysis was conducted with each development item. The correlation ratios of the analysed values confirm that the quality process can be improved along with the stages of mobile development, and that AI inference can be applied to guide the exclusion of development items across mobile platforms. The results of this study have implications for analysing the algorithm with items in the development stage, deriving the improvement rate of development items through AI inference, and continuously expanding it.

참고자료

· 없음