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이주빈 (과학기술연합대학원대학교) 김태호 (한국전자통신연구원) 마유승 (한국전자통신연구원)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.49 No.12
발행연도
2022.12
수록면
1,143 - 1,153 (11page)
DOI
10.5626/JOK.2022.49.12.1143

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차동 시험(differential testing)은 유사한 응용 프로그램이 동일한 입력에 대해 서로 다른 출력을 생성하는지를 관찰하여 오류를 감지하는 전통적인 소프트웨어 시험 기법이다. 인공지능 시스템에서도 차동 시험이 사용되고 있는데, 현존하는 연구 방법들은 시험 대상 신경망과 동일 기능을 수행하는 구조가 다른 고품질의 참조 대상 신경망을 찾는 비용을 요구한다. 본 논문에서는 인공지능 시스템의 차동 시험 시 다른 구조의 신경망을 찾을 필요 없이 시험 대상 신경망을 이용해 참조 모델을 만들어 시험을 수행하는 자가 차동 시험(self-differential testing) 기법을 제안하였다. 실험 결과 제안 기법은 다른 참조 모델을 필요로 하는 기존 방법보다 저비용으로 유사한 효과를 내는 것을 확인하였다. 본 논문은 자가 차동 시험의 응용인 자가 차동 분석을 활용해 분류 신경망의 정확도 근사 방법도 추가로 제안한다. 제안 기법을 통한 근사 정확도는 MNIST와 CIFAR10의 유사 데이터 셋을 이용한 실험에서 실제 정확도와 0.0002~0.09 정도의 낮은 차이로 성능 근사의 가능성을 확인할 수 있었다.
#딥러닝 #분류 #차동 시험 #정확도 근사 #deep-learning #classification #differential testing #accuracy approximation

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 배경
3. 관련 연구
4. 본론
5. 실험
6. 결론
References

참고문헌 (21)

참고문헌 신청
Pei, Kexin, et al. "Deepxplore: Automated whitebox testing of deep learning systems," Proceedings of the 26th Symposium on Operating Systems Principles, 2017. google schola Memon, Atif M. "Automatically repairing event sequence-based GUI test suites for regression testing," ACM Transactions on Software Engineering and Methodology (TOSEM), Vol. 18, No. 2, pp. 1-36, 2008. google schola McKeeman, William M. "Differential testing for software," Digital Technical Journal, Vol. 10, No. 1 pp. 100-107, 1998. google schola Groce, Alex, Gerard Holzmann, and Rajeev Joshi. "Randomized differential testing as a prelude to formal verification," 29th International Conference on Software Engineering (ICSE'07), IEEE, 2007. google schola A. Avizienis, "The methodology of N-version programming," Softw. Fault Tolerance, Vol. 3, pp. 23-46, 1995. google schola

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