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학술저널
저자정보
박지현 (이화여자대학교) 김연희 (이화여자대학교) 최병주 (이화여자대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제28권 제4호
발행연도
2022.4
수록면
239 - 249 (11page)
DOI
10.5626/KTCP.2022.28.4.239

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소프트웨어의 품질을 향상시키기 위해서는 결함을 빠르게 찾아내고 해결해야 한다. 그러나 임베디드 시스템에서는 하드웨어와 소프트웨어가 밀접하게 연관되어 동작하므로 결함이 발생하였을 때 그 결함이 하드웨어 결함인지 소프트웨어 결함인지를 구분하기가 어렵다. 결함을 구분해주기 위한 연구가 진행되었으나, 결함을 구분할 때 네트워크의 상태나 SW의 실행 상황 등을 고려하지 않아 시스템에 따라 결함 구분의 정확도가 떨어지게 된다. 본 논문에서는 결함을 구분할 때 딥러닝을 이용하여 결함 구분에 사용하는 메트릭을 조절하고 이를 결함 구분에 활용함으로써 결함 구분의 정확성을 높여주는 자동화 방안을 제안한다. 제안하는 방안은 기존의 결함 구분 방안의 결함 구분율 94.85%보다 높은 98.38%의 결함 구분율을 보여주었다. 이러한 결과는 딥러닝을 이용하여 메트릭을 변경함으로써 결함 구분에 시스템의 특성을 반영한 것이 결함 구분 성능에 효과적인 영향을 미치는 것을 보여준다.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 딥러닝을 이용한 HWSW 결함 구분
4. 실험
5. 결론
References

참고문헌 (14)

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