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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제30권 제2호
- 발행연도
- 2024.2
- 수록면
- 77 - 83 (7page)
- DOI
- 10.5626/KTCP.2024.30.2.077
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소프트웨어의 성능을 평가하기 위해 모델이 적용될 실제 조건과 부합한 데이터셋을 활용한 테스팅 과정이 필요하다. 본 논문은 이점에 착안하여 이미지 분류 모델에 대해 복합 변형규칙을 이용한 메타모픽 테스팅을 제안한다. 제안한 테스팅은 먼저 원본 테스트셋에 단일 변형규칙과 복합 변형규칙을 적용한다. 이후 변형규칙이 적용된 테스트셋을 모델에 입력하여 도출한 모델 정확도를 원본 테스트셋의 정확도와 비교해 메타모픽 관게를 위반하는지 확인한다. 제안한 테스팅을 이용한 결과 노이즈와 확대 및 축소의 변형규칙을 복합적으로 적용한 테스트셋이 메타모픽 관계를 만족하였다. 이를 통해 다양한 변수가 복합적으로 반영된 조건에서도 이미지 분류 모델은 성능을 유지함을 알 수 있다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 관련연구
3. 변형규칙 생성
4. 실험 및 평가
5. 결론 및 향후 연구
References
참고문헌 (9)
참고문헌 신청
Dongsu Kang, "Bridging Fuzz Testing and Metamorphic Testing for Classification of Machine Learning," 40th IEEE International Conference on Consumer Electronics (ICCE), Las Vegas, USA, pp. 1-2, 2022.
M. Bojarski, D. Testa, D. Dworakowski, B. Firner, B. Flepp, et al, "End to End Learning for Self-Driving Cars," arXiv preprint arXiv:1604.07316, 2016.
L. Gao, H. Li, Z. Lu, G. Lin, "Rotation-Equivariant Convolutional Neural Network Ensembles in Image Processing," In Adjunct Proceedings of the 2019 ACM International Joint Conference on Pervasive and Ubiquitous Computing and Proceedings of the 2019 ACM International Symposium on Wearable Computers, pp. 551-557, 2019.
K. He, X. Zhang, S. Ren, and J. Sun, "Deep residual learning for image recognition," In Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 770-778, 2016.
L. Li, W. Jin, Y. Huang, "Few-shot contrastive learning for image classification and its application to insulator identification," Applied Intelligence, vol. 52, no. 6, pp. 6148-6163, 2022.
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