이 연구는 그래프 신경망 기반 결함 위치 추정 기법인 DepGraph를 제안한다. DepGraph는 다음과 같은 특징을 가진다:
메서드 간 호출 관계를 반영한 Dependency-Enhanced Coverage Graph 표현을 사용하여 기존 기법들의 한계를 극복한다. 이를 통해 불필요한 노드와 간선을 제거하여 그래프 크기를 70% 줄이고, GPU 메모리 사용량을 44% 감소시킬 수 있다.
코드 변경 정보(코드 청크, 메서드 수정 횟수)를 그래프 노드 속성으로 추가하여 결함 위치 추정 성능을 향상시킨다. 이를 통해 Top-1 정확도를 7% 더 높일 수 있다.
실험 결과, DepGraph는 기존 최신 기법인 Grace 대비 Top-1에서 20%, MFR과 MAR에서 각각 55%, 52% 향상된 성능을 보였다. 또한 교차 프로젝트 환경에서도 Grace 대비 Top-1 정확도가 42% 높았다. 이를 통해 DepGraph의 강력한 성능과 확장성을 확인할 수 있다.
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by Md Nakhla Ra... às arxiv.org 04-09-2024
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