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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Jungho Kim (ONYCOM Inc.) Joung Woo Ryu (ONYCOM Inc.) Hyun-Jeong Shin (Shinhan University) Jin-Hee Song (Shinhan University)
저널정보
한국콘텐츠학회(IJOC) International JOURNAL OF CONTENTS International JOURNAL OF CONTENTS Vol.13 No.1
발행연도
2017.3
수록면
38 - 44 (7page)

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Increased use of software and complexity of software functions, as well as shortened software quality evaluation periods, have increased the importance and necessity for automation of software testing. Automating software testing by using machine learning not only minimizes errors in manual testing, but also allows a speedier evaluation. Research on machine learning in automated software testing has so far focused on solving special problems with algorithms, leading to difficulties for the software developers and testers, in applying machine learning to software testing automation. This paper, proposes a new machine learning framework for software testing automation through related studies. To maximize the performance of software testing, we analyzed and categorized the machine learning algorithms applicable to each software test phase, including the diverse data that can be used in the algorithms. We believe that our framework allows software developers or testers to choose a machine learning algorithm suitable for their purpose.
#Software Testing #Machine Learning #Testing Automation #Software Testing Tool

목차

ABSTRACT
1. INTRODUCTION
2. MACHINE LEARNING-BASED SOFTWARE TEST TECHNOLOGY
3. ANALYSIS OF SOFTWARE TESTING TECHNOLOGY FOR APPLICATION OF MACHINE LEARNING
4. CONCLUSION
REFERENCES

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