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소프트웨어 개발 단계에서는 다양한 종류의 위험 요소가 존재하며, 이러한 위험 요소를 어떻게 정의하고 처리하는 것에 따라 소프트웨어의 품질뿐 아니라 프로젝트의 성공에 큰 영향을 미친다. 특히, 소프트웨어 제품 라인 공학을 적용한 소프트웨어 개발에서는 재사용성과 다른 컴포넌트와의 정합성을 중점으로 소프트웨어 구조를 설계함으로써, 전체 소프트웨어의 안정성 및 성능 등에 품질적인 위험 요소를 잠재적으로 내포하게 된다. 
본 논문에서는 이러한 제품 라인 공학을 적용한 소프트웨어 개발 단계에서 필수적으로 기록 및 관리되는 산출물을 이용하여, 플랫폼 모델을 기반으로 파생되는 제품에 대한 소프트웨어상의 품질 및 위험 요소를 예측할 수 있는 확률적 방법론을 제안한다. 제안된 방법론은 소프트웨어 결함의 수명 주기를 그래프 모델로 정의함과 동시에 결함의 발생 빈도 및 심각도 등의 속성을 바탕으로 소프트웨어의 품질을 예측하고 위험 요소를 정의하는 방법을 제안한다. 이러한 방법론은 제품 라인 공학이 적용된 실제 소프트웨어 개발 단계에서 생성된 산출물을 이용하여 유효성을 검증하였다. 이를 통해, 소프트웨어의 품질을 예측하고 품질과 관련된 위험 요소를 재 정의 함으로써 프로젝트 관리자에게 최종 제품의 품질 및 위험 정도를 예측할 수 있는 지침을 제공한다. 


Although the factors that need to be focused on for a successful software project appear to be difficult to define, quality and risk management has become the key activities for achieving such success because critical defect and significant risk are involved in each software development phase. Software project failures are often a result of insufficient and ineffective quality and risk information regarding the future. To overcome this, software defect and risk prediction should be performed in advance to allow project managers insight into providing more valuable information for decision making, such as scope coverage, resource allocation, and schedule changes. In this dissertation, we propose defect and risk prediction model from the perspective of attributes using a software repository. We evaluated the risk threat level by mapping some defect attributes that exist in the defect life cycle, defined their risk threat transition states, and applied probabilistic approaches for predicting the potential quality and risk level. We evaluated the proposed approach using practical software product line projects. The experimental results confirm that our approach is applicable to software defect and threat risk estimation for better project management.

TABLE OF CONTENTS 
ABSTRACT 
ACKNOWLEDGEMENTS 
1. INTRODUCTION	 1
 1.1 Motivation and Problem Statements	 1
 1.2 Research Questions	 5
 1.3 Contributions and Outline of the Dissertation	 6
2. RELATED WORK	 10
 2.1 Software Defects and Risks	 10
 2.2 Software Defect Prediction	 14
 2.3 Software Risk Prediction	 17
 2.4 Limitation of the Existing Prediction Models	 19
3. BACKGROUND	 21
 3.1 Software Product Lines Overview	 21
 3.2 The Defect Life Cycle (DLC) and History log in the Software Repository	 25
 3.3 Risk Matrix Theory for Software Quality	 29
 3.4 Markov Model	 32
4. SOFTWARE DEFECT AND RISK PREDICTION MODEL	 34
 4.1 Defect Prediction Model	 34
  4.1.1 Graph Model for DLC	 37
  4.1.2 Building the Defect Prediction Model	 41
 4.2 Risk Prediction Model	 46
  4.2.1 The Risk Threat Rating	 49
  4.2.2 Building the Risk Prediction Model	 52
5. CASE STUDIES	 57
 5.1 Case Study #1: Defect Prediction	 57
 5.2 Case Study #2: Risk Prediction	 67
 5.3 Discussions	 75
6. THREATS TO VALIDITY	 77
 6.1 Human (tester) Bias for Evaluating the Severity	 77
 6.2 Non-platform Based or Small-scale Software Projects	 77
 6.3 Not Applicable to the Case of a Team Change	 78
7. CONCLUSIONS	 79
 7.1 Summary of Key Contributions	 79
 7.2 Future Work	 81
REFERENCES	 82
ABSTRACT (KOREAN)