소프트웨어의 결함 경향 모듈 예측을 위해 SVM 분류기가 우수한 성능을 보인다는 연구들이 많지만, SVM에서 필요한 파라미터 선정 시매 커널마다 다르게 선정해야 하고, 파라미터의 변경에 따른 결과예측을 위해 알고리즘을 반복적으로 수행해야 하는 불편함이 있다. 따라서 본논문에서는 SVM의 파라미터 선정 시 유전알고리즘을 이용하여 스스로 찾게 하는 GA-SVM 모델을 구현하였다. 그리고 분류 성능 비교를 위해 신경망의 역전파알고리즘을 이용하여 분류했던 기존 논문과 비교 분석한 결과, GA-SVM 모델의 성능이 더 우수함을 확인하였다.
본논문에서는 SVM의 파라미터 선정 시 유전알고리즘을 이용하여 스스로 찾게 하는 GA-SVM 모델을 구현하였다.