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논문 정보​

• 제목: Information Retrieval and Spectrum Based Bug Localization: Better Together
• 저자: Tien-Duy B. Le, Richard J. Oentaryo, David Lo (Singapore Management University)
• 학회/저널: ESEC/FSE 2015
• 발행일: 2015-08-30
• DOI: http://dx.doi.org/10.1145/2786805.2786880
• 주요 연구 내용: 버그 리포트의 텍스트 정보(IR)와 테스트 케이스 실행 정보(Spectrum)를 결합한 AML(Adaptive Multi-modal Bug Localization) 기법을 제안함. 이는 버그마다 최적의 가중치를 동적으로 학습하는 적응형 모델과 실행 흔적에서 '의심스러운 단어'를 추출하는 새로운 접근법을 포함함.
• 주요 결과 및 결론: 4개의 대규모 소프트웨어 프로젝트에서 157개의 실제 버그를 대상으로 실험한 결과, 제안된 AML은 기존 최신 기법(PROMESIR, DIT 등) 대비 Top-1 정확도에서 47.62%, MAP에서 28.80% 더 우수한 성능을 보임.
• 기여점: 최초의 적응형 멀티모달 버그 위치 추정 알고리즘을 구현하고, 코드 내 '의심스러운 단어'를 정량화하여 활용하는 방법을 제시했으며, 데이터 불균형 문제를 해결하는 학습 전략을 도입함.