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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이민수 (중앙대학교) 이찬근 (중앙대학교)
저널정보
한국정보과학회 소프트웨어공학 소사이어티 소프트웨어공학 소사이어티 논문지 소프트웨어공학소사이어티 논문지 제28권 제1호(통권 102호)
발행연도
2019.6
수록면
23 - 28 (6page)

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최근 이미지 처리 응용을 위한 심층 신경망 모델의 효과적 테스팅을 위해 해당 모델이 올바르게 예측하지 못하는 코너 케이스에 해당하는 행동을 보이는 데이터를 자동 생성하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문은 문장 분류 심층 신경망 모델에 기반하고 있는 버그 담당자 자동 배정 시스템의 테스트를 위해 입력 데이터인 버그 리포트의 내용에서 임의의 단어를 선택해 동의어로 변형하는 테스트 데이터 생성기법을 제안한다. 그리고 제안하는 테스트 데이터 생성 기법을 사용한 경우와 기존의 차이 유발 테스트 데이터 생성 기법을 사용했을 경우를 다양한 뉴런 기반 커버리지를 중심으로 비교 평가한다.
#심층 신경망 #테스팅 #코너 케이스 #테스트 데이터 생성 #Deep Neural Network #testing #corner-case #test data generation

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 배경 지식
4. 접근 방법
5. 평가 방법 및 실험 결과
6. 결론
참고문헌

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