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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제28권 제1호
- 발행연도
- 2022.1
- 수록면
- 33 - 41 (9page)
- DOI
- 10.5626/KTCP.2022.28.1.33
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머신러닝은 우리의 생활 전반에 걸쳐 과거 인간이 하던 일을 대신하여 수행하고 있다. 머신러닝을 평가하는 지표는 여러 가지가 있지만 실제 입력 환경에서도 성능을 유지할 것인가에 대해서는 알기가 어렵다. 머신러닝 모델이 CNN의 특성에 따라 학습되었다면 실제 입력 환경에서도 모델의 성능을 유지할 것이다. 본 연구는 이러한 점에 착안하여 CNN 기반의 이미지 분류 모델에 대해서 메타모픽 관계를 이용한 테스트 케이스 생성 기법을 제안한다. 제안한 기법은 주어진 테스트셋을 일정한 규칙을 이용하여 변형시킨 후 모델에 입력하고 그에 따른 출력 결과와 기존의 출력 결과가 메타모픽 관계를 위반하는지 확인하는 방법이다. 제안하는 기법을 이용하면 실제 입력 환경에서 모델의 성능이 유지될 수 있는지 확인할 수 있다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 관련연구
3. 테스트 케이스 생성 기법
4. 실험 및 평가
5. 결론 및 향후연구
References
참고문헌 (20)
참고문헌 신청
J. Gao, C. Tao, D. Jie, and S. Lu, "Invited Paper: What is AI Software Testing? and Why," 2019 IEEE International Conference on Service-Oriented System Engineering (SOSE), pp. 27-36, May. 2019.
K. Pei, Y. Cao, J. Yang, and Suman Jana, "Deep-Xplore: Automated Whitebox Testing of Deep Learning Systems," Proc. of the 26th Symposium on Operating Systems Principles (SOSP '17), Association for Computing Machinery, NY, USA, pp. 1-18. Oct. 2017.
C. Chen, A. Seff, A. Kornhauser, and J. Xiao, "Deepdriving: Learning affordance for direct perception in autonomous driving," Proc. of the IEEE International Conference on Computer Vision, pp. 2722-2730, 2015.
G. Litjens, T. Kooi, B. Bejnordi, A. Setio, F. Ciompi, M. Ghafoorian, J. Laak, B. Ginneken, and C. Sánchez, "A survey on deep learning in medical image analysis," Medical Image Analysis, Vol. 42, pp. 60-88, Dec. 2017.
E. T. Barr, M. Harman, P. McMinn, M. Shahbaz, and S. Yoo, "The oracle problem in software testing: A survey," IEEE transactions on software engineering, Vol. 41, No. 5, pp. 507-525, May. 2015.
K. Pei, Y. Cao, J. Yang, and Suman Jana, "Deep-Xplore: Automated Whitebox Testing of Deep Learning Systems," Proc. of the 26th Symposium on Operating Systems Principles (SOSP '17), Association for Computing Machinery, NY, USA, pp. 1-18. Oct. 2017.
C. Chen, A. Seff, A. Kornhauser, and J. Xiao, "Deepdriving: Learning affordance for direct perception in autonomous driving," Proc. of the IEEE International Conference on Computer Vision, pp. 2722-2730, 2015.
G. Litjens, T. Kooi, B. Bejnordi, A. Setio, F. Ciompi, M. Ghafoorian, J. Laak, B. Ginneken, and C. Sánchez, "A survey on deep learning in medical image analysis," Medical Image Analysis, Vol. 42, pp. 60-88, Dec. 2017.
E. T. Barr, M. Harman, P. McMinn, M. Shahbaz, and S. Yoo, "The oracle problem in software testing: A survey," IEEE transactions on software engineering, Vol. 41, No. 5, pp. 507-525, May. 2015.
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