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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.51 No.7
- 발행연도
- 2024.7
- 수록면
- 620 - 626 (7page)
- DOI
- 10.5626/JOK.2024.51.7.620
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최근 무기체계에서 소프트웨어의 규모와 복잡도가 커짐에 따라 소프트웨어의 신뢰성 및 안정성 확보가 요구되고 있다. 이를 위해 개발자는 정적 및 동적 신뢰성 시험을 수행해야한다. 하지만 정적시험 과정에서 많은 거짓경보들이 발생하여 이를 분석하고 처리하는데 많은 시간과 자원을 할애하고 있다. 기존 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 SVM, LSTM 등의 모델을 활용하여 거짓 경보를 분류한다. 하지만 연구들에서 사용된 모델의 입력값은 코드 관련 정보이거나, Word2Vec기반 코드 임베딩이므로 결함 발생 부분과 연관된 코드 간의 관계를 표현하지 못한다는 한계점이 존재한다. BERT기반의 모델은 양방향 트랜스포머의 적용을 통해 문장 간 앞뒤 관계를 학습하므로 코드 간 관계를 분석하는데 용이하다. 따라서 이를 거짓 경보 분류 문제에 활용하면 위 한계점을 극복할 수 있다. 본 논문에서는 정적시험 결과를 효율적으로 분석하기 위해 BERT기반의 모델을 활용한 거짓경보 분류 모델 개발 방법을 제안한다. 개발 환경에서 데이터셋을 구축하는 방법을 설명하고, 실험을 통해 분류 모델의 성능이 우수함을 보인다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. BERT기반의 무기체계 소프트웨어 정적시험 거짓경보 분류 모델 개발 방법
4. 실험 및 결과
5. 결론 및 향후 과제
References
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