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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제31권 제7호
- 발행연도
- 2025.7
- 수록면
- 331 - 339 (9page)
- DOI
- 10.5626/KTCP.2025.31.7.331
이용수
초록· 키워드
최근 무기체계 첨단화에 따라 SW의 비중이 크게 증가하고 있어 SW 신뢰성 확보가 중요시 되고 있다. 국방 분야에서는 무기체계 SW 개발 시 SW의 신뢰성 확보를 위해 정적시험과 동적시험으로구성된 SW 신뢰성 시험을 필수적으로 수행하고 있다. 하지만 정적시험시 발생하는 오탐(거짓경보) 문제로 인해 개발자는 많은 시간과 노력을 할애해 오탐의 진위여부를 분석해야 한다. 이 문제를 완화하기 위해 최근 AI기반의 모델을 활용해 효율적으로 오탐을 분류하는 연구가 진행되었지만 이를 개발자가 효율적으로 활용할 수 있도록 지원하는 SW는 제한적이었다. 본 논문에서는 오탐 분류를 위한 AI기반 모델을 효율적이고 체계적으로 학습할 수 있도록 지원하고 학습된 모델을 활용할 수 있도록 다양한 기능을 제공하는 정적분석경보필터링 SW를 소개한다. 개발자는 정적분석경보필터링 SW를 통해 정적시험시 발생하는 오탐을 효율적으로 분류하고 관리할 수 있도록 하여 신뢰성 시험 과정의 효율성을 높일 수 있다.
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목차
- 요약
- Abstract
- 1. 서론
- 2. 관련 연구
- 3. 정적분석경보필터링 SW 기능
- 4. 정적분석경보필터링 SW을 이용한 오탐 분류 사례
- 5. 결론 및 향후 계획
- References
참고문헌
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UCI(KEPA) : I410-151-25-02-093739344
