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논문 기본 정보
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초록·키워드
전체 소프트웨어의 품질 향상을 위해 소스코드 내에 존재하는 결함을 찾고 제거하는 디버깅 작업은 매우 중요하다. 특히, 결함 위치 식별 작업은 전체 개발 비용의 50-80%를 차지할 정도로 가장 중요한 단계이며, 이 작업의 비용을 줄이기 위한 많은 연구가 최근까지도 활발하게 수행되고 있다. 본 논문에서는 최근 각광받고 있는 기계학습 기반 결함 위치 식별 기법 중 하나인 방사 기저 함수(RBF, Radial Basis Function) 인공신경망 기반 결함 위치 식별 기법을 기반으로 한다. 기존의 인공신경망 기반 결함 위치 식별 기법은 소스코드 내 스테이트먼트의 상호 작용을 고려하지 않으며, 모든 스테이트먼트와 테스트케이스의 가중치를 동일하게 부여한 ... 전체 초록 보기
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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2018-569-003144515
