딥러닝을 활용한 국방 소프트웨어의 결함 위치 탐지 방법에 대한 연구

Q: 이 논문에서 정의한 결함 위치 탐지란 무엇인가?

소프트웨어 코드 내에서 결함이 존재하는 구체적인 부분을 찾아내는 과정을 의미한다. 본 연구에서는 특히 C/C++ 언어로 작성된 국방 소프트웨어를 대상으로 딥러닝 모델을 활용하여 결함 위치를 예측함으로써 디버깅 시간을 단축하고 소프트웨어의 신뢰성을 향상시키는 것을 목표로 한다.

Q: C/C++ 기반 국방 소프트웨어의 결함 위치 탐지 성능을 높이는 방법은 무엇인가?

연구 결과, 오픈소스 라이브러리와 국방 소프트웨어 데이터를 함께 학습시켰을 때 단일 도메인 학습보다 더 높은 성능을 보였다. 이는 다양한 도메인의 소프트웨어를 통합 학습함으로써 모델이 결함 위치를 판단하는 데 필요한 일반화 능력을 효과적으로 향상시켰기 때문이다.

박상영; 정성윤; 남효주; 김병현; 정남훈; 조규태

자료유형: 학술대회자료

저자정보: 박상영 (LIG넥스원) 정성윤 (LIG넥스원) 남효주 (LIG넥스원) 김병현 (LIG넥스원) 정남훈 (LIG넥스원) 조규태 (LIG넥스원)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2024 한국소프트웨어종합학술대회 논문집

발행연도: 2024.12

수록면: 725 - 727 (3page)

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해당 연구는 무기체계 첨단화로 인해 소프트웨어 중요성이 크게 증가하고 있는 국방 분야에 적용할 수 있는 결함 위치 탐지 방법을 제안한다. 주로 JAVA 언어에 대해 결함 위치를 탐지하는 기존 연구와 달리, 주로 C / C++ 언어를 이용하는 국방 소프트웨어 코드에 대해 학습 및 평가를 진행한다. 실제 ... 전체 초록 보기

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