Evaluating Test Data for Deep Learning Using Mutation Software Testing

최근 효과적인 심층신경망 테스팅을 위해 심층 신경망 모델이 잘못 동작하게 유발하는 테스트 데이터를 자동 생성하는 다양한 연구가 활발히 진행되었다. 특히 심층 신경망 모델의 데이터 셋의 다양성과 품질에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문은 심층 신경망에 기반한 버그 담당자 추천 시스템의 품질 좋은 테스트 데이터를 자동적으로 생성하는 방법을 제안하고 돌연변이 소프트웨어 테스팅을 활용하여 자동 생성된 데이터의 품질을 평가 및 분석한다. 그리고 이 데이터가 심층 신경망에 어떤 영향을 미치는지 실제 오류 사례를 이용하여 분석한다.