Study on Automatic Bug Triage using Deep Learning

이선로; 김혜민; 이찬근; 이기성

doi:10.5626/JOK.2017.44.11.1156

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자료유형: 학술저널

저자정보: 이선로 (중앙대학교) 김혜민 (중앙대학교) 이찬근 (중앙대학교) 이기성 (중앙대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.44 No.11

발행연도: 2017.11

수록면: 1,156 - 1,164 (9page)

DOI: 10.5626/JOK.2017.44.11.1156

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기존의 버그 담당자 자동 배정 연구들은 대부분 기계학습 알고리즘을 기반으로 예측 시스템을 구축하는 방식이었다. 따라서, 고성능의 기계학습 모델을 적용하는 것이 담당자 자동 배정 시스템 성능의 핵심이 된다고 할 수 있으며 관련 연구에서는 높은 성능을 보이는 SVM, Naive Bayes 등의 기계학습 모델들이 주로 사용되고 있다. 본 논문에서는 기계학습 분야에서 최근 좋은 성능을 보이고 있는 딥 러닝을 버그 담당자 자동 배정에 적용하고 그 성능을 평가한다. 실험 결과, 딥 러닝 기반 Bug Triage 시스템이 활성 개발자 대상 실험에서 48%의 정확도를 달성했으며 이는 기존의 기계학습 대비 최대 69%향상된 결과이다.

#버그 담당자 배정 #딥 러닝 #기계학습 #문서 분류 #bug triage #deep learning #machine learning #text categorization

참고문헌 (18)

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Anvik, J., Hiew, L., Murphy, G. C., Who should fix this bug?, Proc. of the 28th International Conference on Software Engineering, pp. 361-370, 2006. Shokripour, R., Anvik, J., Kasirun, Z. M., Zamani, S., A time-based approach to automatic bug report assignment, The Journal of Systems and Software, Vol. 102, pp. 109-122, 2015. Ahsan, S. N., Ferzund, J., Wotawa, F., Automatic Software Bug Triage System(BTS) Based on Latent Semantic Indexing and Support Vector Machine, Proc. of the International Conferences on Software Engineering Advances, pp. 216-221, 2009. Bhattacharya, P., Neamtiu, I., Shelton, C. R. Automated, highly-accurate, bug assignment using machine learning and tossing graphs, Journal of Systems and Software, Vol. 85, No. 10, pp. 2275-2292, 2012. Xuan, J., Jiang, H., Ren, Z., Yan, J., Luo, Z. Automatic Bug Triage using Semi-Supervised Text Classification, Proc. of the International Conference on Software Engineering & Knowledge Engineering, pp. 209-214, 2010.

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