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논문 기본 정보
- 저자정보
초록·키워드
스펙트럼 기반 결함위치식별 기법은 성공 테스트케이스 대비 실패 테스트케이스에 영향을 많이 받은 스테이트먼트에 의심도를 통계적으로 부여하는 기법이다. 이 기법에서 실패 테스트케이스를 지나간 스테이트먼트에는 의심도를 부여하고 성공 테스트케이스를 지나간 스테이트먼트는 부여된 의심도 일부를 줄이는 역할을 한다. 그러므로 실패 테스트케이스의 역할이 매우 중요하며 부재 시 결함의 위치를 찾을 수 없기도 하다. 하지만 이 기법에서 실패, 성공 테스트케이스를 동시에 입력하여 의심도를 계산하기 때문에 실패 테스트케이스의 고유 특성을 반영할 수 없다는 한계점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이와 같은 한계점을 보완하여 보다 정확한 결함위치식별을 도와줄 수 있는 테스트케이스 그룹화기법을 제안한다. 또한, 테스트 효율성을 고려한 필터링 기법을 제안하고 이들을 65개의 알고리즘에 적용해 실효성을 검증한다. EXAM score기준으로 전체의 90% 기법에서 정확도 13%, 효율성이 72% 향상되었다.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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