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돌연변이 소프트웨어 테스팅 기반의 심층 신경망 테스트 데이터 평가Evaluating Test Data for Deep Learning Using Mutation Software Testing
- Issue Date
- Mar-2020
- Publisher
- 한국정보과학회
- Keywords
- 심층 신경망; 심층 신경망 테스팅; 데이터 생성; 돌연변이 소프트웨어 테스팅; deep-neural-network; deep-neural-network testing; data generation; mutation software testing
- Citation
- 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지, v.26, no.3, pp 173 - 177
- Pages
- 5
- Journal Title
- 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
- Volume
- 26
- Number
- 3
- Start Page
- 173
- End Page
- 177
- ISSN
- 2383-6318
2383-6326
- Abstract
- 최근 효과적인 심층신경망 테스팅을 위해 심층 신경망 모델이 잘못 동작하게 유발하는 테스트데이터를 자동 생성하는 다양한 연구가 활발히 진행되었다. 특히 심층 신경망 모델의 데이터 셋의 다양성과 품질에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문은 심층 신경망에 기반한 버그 담당자 추천 시스템의 품질 좋은 테스트 데이터를 자동적으로 생성하는 방법을 제안하고 돌연변이 소프트웨어 테스팅을 활용하여 자동 생성된 데이터의 품질을 평가 및 분석한다. 그리고 이 데이터가 심층 신경망에 어떤 영향을 미치는지 실제 오류 사례를 이용하여 분석한다.
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