한국인터넷정보학회 논문지
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
소프트웨어 버그 정정에 SeqGAN 알고리즘을 적용 |
| 영문제목(English Title) |
Applying SeqGAN Algorithm to Software Bug Repair |
| 저자(Author) |
양근석
이병정
Geunseok Yang
Byungjeong Lee
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 21 NO. 05 PP. 0129 ~ 0137 (2020. 10) |
한글내용
(Korean Abstract) |
최근 소프트웨어가 다양한 분야에 적용되면서 소프트웨어 규모와 프로그램 코드의 복잡성이 증가하였다. 이에 따라 소프트웨어 버그의 존재가 불가피하게 발생하고, 소프트웨어 유지보수의 비용이 증가하고 있다. 오픈 소스 프로젝트에서는 개발자가 할당 받은 버그 리포트를 해결할 때 많은 디버깅 시간을 소요한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문은 SeqGAN 알고리즘을 소프트웨어 버그 정정에 적용한다. 자세히는 SeqGAN 알고리즘을 활용하여 프로그램 소스코드를 학습한다. 학습과정에서 공개된 유사 소스코드도 같이 활용한다. 생성된 후보 패치에 대한 적합성을 평가 하기 위해 적합도 함수를 적용하고, 주어진 모든 테스트 케이스를 통과하면 소프트웨어 버그 정정이 되었다고 본다. 제안한 모델의 효율성을 평가하기 위해 베이스라인과 비교하였으며, 제안한 모델이 더 잘 정정하는 것을 보였다.
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영문내용
(English Abstract) |
Recently, software size and program code complexity have increased due to application to various fields of software. Accordingly, the existence of program bugs inevitably occurs, and the cost of software maintenance is increasing. In open source projects, developers spend a lot of debugging time when solving a bug report assigned. To solve this problem, in this paper, we apply SeqGAN algorithm to software bug repair. In detail, the SeqGAN model is trained based on the source code. Open similar source codes during the learning process are also used. To evaluate the suitability for the generated candidate patch, a fitness function is applied, and if all test cases are passed, software bug correction is considered successful. To evaluate the efficiency of the proposed model, it was compared with the baseline, and the proposed model showed better repair.
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| 키워드(Keyword) |
SeqGAN 알고리즘
버그 리포트
소프트웨어 버그 정정
소프트웨어 유지보수
SeqGAN Algorithm
Bug Report
Software Bug Repair
Software Maintenance
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