• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 춘계학술발표대회
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• pp.312-315
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• 2012

이 논문은 한 대의 모바일 로봇의 모션 계획 알고리즘인 Bug1과 Bug2를 개선한 알고리즘을 제안한다. 장애물이 있는 환경에서 목표지점까지 도달하기 위한 경로 계획 알고리즘으로 Bug1과 Bug2가 제안되었지만, 이 두 알고리즘은 모두 장애물 형태에 따라 탐사 시간이 오래 걸릴 수 있다는 단점이 있다. Bug2 알고리즘은 Bug1 알고리즘을 개선한 형태로 제안되었지만 심지어 극적적인 경우에는 무한 루프에 빠진다는 단점이 있다. 이 논문에서는 이러한 단점을 해결하기 위해 한 쌍의 모바일 로봇을 이용한 병렬 탐색 PBug1, PBug2 알고리즘을 제안한다. 제안된 PBug1과 PBug2 알고리즘은 각각 Bug1과 Bug2의 속도를 보장하며 일반적으로 빠른 탐사시간을 보인다. 측히 PBug2 알고리즘은 Bug2와 달리 무한루프에 빠지는 경우가 없다. 제안된 알고리즘의 성능을 평가하기 위해 PBug1, PBug2 알고리즘을 구현하여 Bug1, Bug2 알고리즘과 비교하였다. 실험결과 PBug1 알고리즘은 Bug1 알고리즘보다 탐사 시간이 64.9%로 감소하였고 PBug2 알고리즘은 Bug1 알고리즘과 비슷한 탐사 시간을 보였다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제15권4호
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• pp.967-985
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• 2019

Bug report processing is a key element of bug fixing in modern software maintenance. Bug reports are not processed immediately after submission and involve several processes such as bug report deduplication and bug report triage before bug fixing is initiated; however, this method of bug fixing is very inefficient because all these processes are performed manually. Software engineers have persistently highlighted the need to automate these processes, and as a result, many automation techniques have been proposed for bug report processing; however, the accuracy of the existing methods is not satisfactory. Therefore, this study focuses on surveying to improve the accuracy of existing techniques for bug report processing. Reviews of each method proposed in this study consist of a description, used techniques, experiments, and comparison results. The results of this study indicate that research in the field of bug deduplication still lacks and therefore requires numerous studies that integrate clustering and natural language processing. This study further indicates that although all studies in the field of triage are based on machine learning, results of studies on deep learning are still insufficient.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권3호
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• pp.1583-1598
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• 2019

Recently, software has increased in complexity and been applied in various industrial fields. As a result, the presence of software bugs cannot be avoided. Various bug severity prediction methodologies have been proposed, but their performance needs to be further improved. In this study, we propose a novel technique for bug severity prediction in cross projects such as Eclipse, Mozilla, WireShark, and Xamarin by using topic modeling and similarity (i.e., KL-divergence). First, we construct topic models from bug repositories in cross projects using Latent Dirichlet Allocation (LDA). Then, we find topics in each project that contain the most numerous similar bug reports by using a new bug report. Next, we extract the bug reports belonging to the selected topics and input them to a Naïve Bayes Multinomial (NBM) algorithm. Finally, we predict the bug severity in the new bug report. In order to evaluate the performance of our approach and to verify the difference between cross projects and single project, we compare it with the Naïve Bayes Multinomial approach; the Lamkanfi methodology, which is a well-known bug severity prediction approach; and an emotional similarity-based bug severity prediction approach. Our approach exhibits a better performance than the compared methods.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제22권5호
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• pp.235-239
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• 2016

커밋-버그 링크는 커밋히스토리(commit history)와 버그 리포트(bug report) 간의 연결(Link)을 뜻한다. 커밋-버그 링크는 소프트웨어 유지보수와 결함 예측, 버그 추적 시스템(Bug Tracking System)에 이용이 되며, 특히 결함 예측 측면에서는 성능면에서의 기반이 된다. 일반적으로 링크를 자동으로 연결하는 방식은 텍스트 유사도(text similarity)나 시간 간격(time interval), 키워드(keyword) 등을 통해서 추출하였다. 하지만 기존 방식은 커밋히스토리(commit history)의 질적인 부분에 의존적이기 때문에 다수의 링크를 놓치게 된다는 단점이 존재한다. 본 논문에서는 커밋히스토리의 메시지(message)부분에만 의존하지 않고, 버그리포트에서 연결된 커밋히스토리의 파일간의 유사도를 이용하여 링크를 연결할 수 있는 방식을 제안하고 실험을 통하여 본 기법의 적용성을 보인다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제21권9호
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• pp.616-621
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• 2015

최근 개발된 소프트웨어들은 많은 수의 컴포넌트들을 가지고 있으며, 복잡성 또한 증가하고 있다. 지난 해 오픈소스 프로젝트 (Eclipse, Mozilla)에서는 하루에 약 375건의 버그 리포트가 제출되었다. 이렇게 증가된 버그 리포트들로 인해 개발자들의 시간과 노력이 불필요하게 증가하고 있다. 또 버그 심각도는 품질 보증 담당자, 프로젝트 매니저 또는 개발자에 의해 직접 판단되므로 그들에 의해 주관적으로 결정된다. 또한 많은 수의 버그 리포트 때문에 심각도 판단에서 실수할 수도 있다. 따라서 본 논문에서는 버그 심각도 예측 방법을 제안한다. 먼저, 새로운 버그 리포트가 제출되면, 유사한 토픽을 찾아내고 버그 리포트의 메타 필드를 이용하여 후보 버그 리포트의 범위를 줄인다. 추출된 버그 리포트를 Naive Bayes Multinomial 기법에 훈련하여 새로운 버그 리포트의 심각성을 예측한다. 오픈소스 프로젝트에 본 방법을 적용하여 본 방법이 버그 심각도 예측에 효과적이라는 것을 보인다.

• 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.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
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• pp.866-869
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• 2020

소프트웨어 개발 환경이 빠르게 변화함에 따라 시스템의 복잡성이 증가하고 있다. 이에 따라 크고 작은 소프트웨어의 버그를 피할 수 없게 되며 이를 효율적으로 처리하기 위해 Bug report 를 사용한다. 하지만, Bug report 에서 개발자가 해당 Bug report 의 우선순위를 결정하는 과정은 노력과 비용 그리고 시간을 많이 소모하게 만든다. 따라서, 본 논문에서는 Bug report 내의 Stack trace 를 기반으로 Bug 의 우선순위를 자동적으로 추천하는 기법을 제안한다. 이를 위해 본 연구에서는 첫 번째로 Bug report 로부터 Stack trace 를 추출하였으며 Stack trace 의 3 가지 요소(Exception, Reason 그리고 Stack frame)에 TF-IDF, Word2Vec 그리고 Stack overflow 를 사용하여 특징 벡터를 정의하였다. 그리고 Bug 의 우선순위 추천 모델을 생성하기 위해 4 가지의 Classification 알고리즘을(Random Forest, Decision Tree, XGBoost, SVM)을 적용하였다. 평가에서는 266,292 개의 JDK library 의 Bug report 데이터를 수집하였고 그중 Stack trace 를 가진 Bug report 로부터 68%의 정확도를 산출하였다.

• 한국IT서비스학회지
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• 제18권5호
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• pp.53-70
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• 2019

As information security becomes more important as the fourth industrial revolution gradually emerges, an efficient and effective way to find vulnerabilities in information systems is becoming an essential requirement of information security. As the point of the protection of current information and the protection of the future industry, the Korean government has paid attention to the bug bounty, which has been recognized for its efficiency and effectiveness and has implemented through the Korea Internet Security Agency's S/W vulnerability bug bounty program. However, there are growing problems about the S/W vulnerability bug bounty program of the Korea Internet Security Agency, which has been operating for about 7 years. The purpose of this study is to identify the problems in Korean bug bounty policies through the characteristics of the bug bounty program, and to suggest the direction of the government's policy to activate the bug bounty like changes in the government's approach utilizing the market.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제3권12호
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• pp.511-522
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• 2014

소프트웨어 개발 및 유지보수 과정에서 여러 종류의 버그가 발생된다. 버그는 소프트웨어의 개발 및 유지 보수 시간을 증가시키는 주요원인으로 소프트웨어의 품질 저하를 초래한다. 버그의 발생을 사전에 완벽하게 방지하는 것은 불가능하다. 대신 버그 질라(Bugzilla), 멘티스BT(MantisGBT), 트랙 (Trac), 질라 (JIRA)와 같은 버그 트래킹 시스템을 이용하여 버그를 효과적으로 관리하는 것이 가능하다. 개발자 또는 사용자가 발생된 버그를 버그 트래킹 시스템에 보고하면, 프로젝트 매니저에 의해서 보고된 버그는 버그 해결에 적합한 개발자에게 전달되어 해결될 때까지 버그 트래킹 시스템에 의해서 추척된다. 여기서 프로젝트 매니저가 버그 해결에 적합한 개발자를 선별하는 것을 버그 분류 작업 (Bug triaging)이라고 하며, 대량으로 발생되는 버그 리포트들을 수동으로 분류하는 것은 프로젝트 매니저에게 있어서 매우 어려운 문제가 된다. 본 논문에서는 버그 트래킹 시스템에 저장된 과거에 해결된 버그 리포트에서 개발자 별 버그 해결 유형을 추출하고, 이를 활용한 버그 분류 작업, 즉 개발자 추천 방법을 제안한다. 먼저 버그 트래킹 시스템에서 각 개발자가 해결한 버그 리포트들을 분류한 후, 자연 언어 처리 알고리즘과 TF-IDF (Term frequency-Inverse document frequency)를 활용하여 각 개발자 별 단어 리스트를 생성한다. 그 후, 새로운 버그가 발생되었을 때 코사인 유사도를 통해서 생성된 개발자 별 단어 리스트와 새로운 버그 리포트의 단어 리스트를 비교하여 가장 유사한 단어 리스트를 가지는 개발자를 추천하는 방법이다. 두 오픈 소스 프로젝트인 이클립스 JDT.UI와 CDT.CORE를 대상으로 수행한 개발자 추천 실험에서 기계 학습 모델 기반의 추천 방법보다 제안하는 방법이 더 우수한 결과를 얻은 것을 확인하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제41권8호
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• pp.557-568
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• 2014

최근 소프트웨어 규모가 더욱 커지고 복잡해지고 있다. 하루에도 수많은 버그 리포트들이 버그저장소에 전송 되어 개발자들의 업무가 늘어나고 있다. 이러한 버그 리포트들을 적절한 개발자에게 전달하여 빠르고 정확하게 소프트웨어의 결함이 수정되어야 하는데, 많은 버그 리포트들이 적절하지 않는 개발자에게 배정되어 다른 개발자에게 다시 재배정 되는 경우가 빈번하게 일어나고 있다. 이것은 배정자가 전송받은 버그 리포트들을 정확히 이해하지 못했거나, 또는 모든 개발자들의 능력을 바르게 파악하지 못해 발생한다. 이것은 소프트웨어 유지보수에 개발자의 시간과 노력을 많이 필요하게 한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 버그 리포트와 관련된 토픽을 찾아내고, 토픽 내 개발자들의 소셜 네트워크 관계를 분석해서 적절한 개발자를 추천하는 기법을 제안한다. 그리고 공개 소스 프로젝트를 이용한 개발자 추천에 대한 성능비교 실험을 통하여 본 연구에서 제안한 방법이 효과적이라는 것을 보인다.