Improving crash classification with crash image and deep clustering

크래시된 이미지와 딥 클러스터링을 통한 크래시 분류 개선

소프트웨어 크래시 분류를 개선하기 위해 호출 스택 정보를 기반한 많은 연구들이 있다. 본 연구에서는 크래시 직전 이미지를 수집하여, 기존 호출 스택 기반의 분류에서 발생하는 문제를 개선하고자 한다. 또한 이미지 자체의 직관성으로 개발자뿐만 아니라 개발 지식이 없는 실무자도 크래시 정보를 활용할 수 있고, 문제 해결을 위한 재현 루트 파악, 위변조 여부와 같은 추가 정보를 확인할 수 있을 것으로 기대한다. 비지도 학습 기반인 딥러닝 클러스터링 N2D 알고리즘을 통하여 이미지를 자동 분류하고 순위화하는 시스템을 구축하여, 특정 소프트웨어에 특화되지 않고 다양한 소프트웨어의 크래시 이미지 자동 분류에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.