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딥 러닝을 이용한 버그 담당자 자동 배정 연구
Study on Automatic Bug Triage using Deep Learning

정보과학회논문지 = Journal of KIISE, v.44 no.11, 2017년, pp.1156 - 1164  

이선로 (중앙대학교 컴퓨터공학과) ,  김혜민 (중앙대학교 컴퓨터공학과) ,  이찬근 (중앙대학교 컴퓨터공학부) ,  이기성 (중앙대학교 다빈치교양대학)

초록
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기존의 버그 담당자 자동 배정 연구들은 대부분 기계학습 알고리즘을 기반으로 예측 시스템을 구축하는 방식이었다. 따라서, 고성능의 기계학습 모델을 적용하는 것이 담당자 자동 배정 시스템 성능의 핵심이 된다고 할 수 있으며 관련 연구에서는 높은 성능을 보이는 SVM, Naive Bayes 등의 기계학습 모델들이 주로 사용되고 있다. 본 논문에서는 기계학습 분야에서 최근 좋은 성능을 보이고 있는 딥 러닝을 버그 담당자 자동 배정에 적용하고 그 성능을 평가한다. 실험 결과, 딥 러닝 기반 Bug Triage 시스템이 활성 개발자 대상 실험에서 48%의 정확도를 달성했으며 이는 기존의 기계학습 대비 최대 69%향상된 결과이다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

Existing studies on automatic bug triage were mostly used the method of designing the prediction system based on the machine learning algorithm. Therefore, it can be said that applying a high-performance machine learning model is the core of the performance of the automatic bug triage system. In the...

주제어

#버그 담당자 배정   #딥 러닝   #기계학습   #문서 분류  

참고문헌 (18)

  1. Anvik, J., Hiew, L., Murphy, G. C., "Who should fix this bug?," Proc. of the 28th International Conference on Software Engineering, pp. 361-370, 2006. 

  2. Shokripour, R., Anvik, J., Kasirun, Z. M., Zamani, S., "A time-based approach to automatic bug report assignment," The Journal of Systems and Software, Vol. 102, pp. 109-122, 2015. 

    상세보기 crossref

  3. Ahsan, S. N., Ferzund, J., Wotawa, F., "Automatic Software Bug Triage System(BTS) Based on Latent Semantic Indexing and Support Vector Machine," Proc. of the International Conferences on Software Engineering Advances, pp. 216-221, 2009. 

  4. Bhattacharya, P., Neamtiu, I., Shelton, C. R. "Automated, highly-accurate, bug assignment using machine learning and tossing graphs," Journal of Systems and Software, Vol. 85, No. 10, pp. 2275-2292, 2012. 

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  5. Xuan, J., Jiang, H., Ren, Z., Yan, J., Luo, Z. "Automatic Bug Triage using Semi-Supervised Text Classification," Proc. of the International Conference on Software Engineering & Knowledge Engineering, pp. 209-214, 2010. 

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  11. Dam, H. K., Tran, T., Grundy, J., Ghose, A., "Deep-Soft: A vision for a deep model of software," Proc. of the 2016 24th ACM SIGSOFT International Symposium on Foundations of Software Engineering, pp. 944-947, 2016. 

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  13. Sun, C., Lo, D., Khoo, S. C., Jiang, J., "Towards more accurate retrieval of duplicate bug reports," Proc. of the International Conference on Automated Software Engineering, pp. 253-262, 2011. 

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  15. Zhang, T., Yang, G., Lee, B., Lua, E. K., "A novel developer ranking algorithm for automatic bug triage using topic model and developer relations," Proc. Of the Asia-Pacific Software Engineering Conference, Vol. 1, pp. 223-230, 2014. 

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  17. Chen, Y., Perozzi, B., Al-Rfou, R., Skiena, S., "The expressive power of word embeddings," arXiv preprint arXiv:1301.3226., 2013. 

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