• 정보과학회 논문지
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• 제42권6호
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• pp.755-763
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• 2015

버그 정정 활동은 소프트웨어 개발과 유지보수 작업에서 많은 비중을 차지하므로, 버그 정정활동에 소요되는 시간을 미리 추정할 수 있다면 소프트웨어 프로젝트 작업 계획에 큰 도움이 될 것이다. 따라서 본 연구에서는 버그 리포트를 이용하여 버그 정정 시간을 추정하는 방법을 제안한다. 본 방법에서는 먼저, 버그 리포트가 제공하는 버그 메타 필드에 k-NN 방법을 적용하여 과거 버그 리포트들을 분류한다. 다음으로, 버그 리포트의 텍스트 정보를 활용하여 과거 버그와 새로운 버그 사이의 유사도를 계산하고, 유사한 버그의 정정 시간을 활용하여 새로운 버그의 정정 시간을 추정한다. 마지막으로, 오픈 소스 프로젝트에 본 방법을 적용한 실험을 통하여 효과적으로 버그 정정 시간을 추정한다는 것을 보인다.

• 전자공학회논문지
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• 제52권5호
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• pp.235-241
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• 2015

최근 사물인터넷과 관련된 연구와 산업이 급속히 발전하고 있다. 사물인터넷과 관련된 소프트웨어 개발 및 유지보수 활동에서 버그 정정은 큰 비중을 차지하는 활동이다. 본 논문에서는 사물인터넷과 관련된 버그를 정정하는데 소요되는 시간을 분석함으로써 버그 정정 시간에 영향을 미칠 수 있는 속성이 무엇인지 분석한다. 버그 리포트가 제공하는 속성 정보에 따라 k-NN 분류 방법을 사용하여 버그 리포트를 분류하고 유사한 속성을 가진 버그 리포트를 선별한다. 유사한 버그 리포트의 버그 정정 시간을 계산하여 새로운 버그의 정정 시간을 예측한다. 예측 정확도에 따라 버그 정정 시간에 영향을 미치는 속성 중 운영체제(os), 컴포넌트, 리포터, 할당자(assignee) 속성을 사용했을 때 버그 정정 시간 예측에 가장 좋은 정확도를 나타냈다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.129-137
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• 2020

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.