이 논문은 소프트웨어 테스팅의 핵심 단계인 결함 위치 파악에 대한 새로운 베이지안 프레임워크인 BayesFLo를 제안한다.
기존 결함 위치 파악 방법은 주로 결정론적이어서 잠재적 근본 원인의 확률적 위험을 평가하는 데 한계가 있었다. BayesFLo는 이를 해결하기 위해 유연한 베이지안 모델을 활용한다.
BayesFLo의 핵심 특징은 조합 계층성과 유전성 원칙을 모델에 통합하는 것이다. 이를 통해 제한된 테스트 케이스에서도 효과적인 결함 위치 파악이 가능하다.
그러나 잠재적 근본 원인 시나리오의 수가 매우 많아 계산이 어려운 문제가 있다. 이를 해결하기 위해 정수 계획법과 그래프 표현 기법을 활용한 새로운 알고리즘을 개발했다.
수치 실험과 JMP XGBoost 인터페이스 사례 연구를 통해 BayesFLo의 실용적 장점을 입증했다. BayesFLo는 기존 방법에 비해 제한된 테스트 케이스에서도 효과적으로 결함 위치를 파악할 수 있다.
翻译成其他语言
从原文生成
arxiv.org
更深入的查询