Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference (한국정보처리학회:학술대회논문집)

  • 2020.11a
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  • Pages.866-869
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  • 2020
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  • 2005-0011(pISSN)
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  • 2671-7298(eISSN)
Korea Information Processing Society (한국정보처리학회)
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An Automatic Approach for the Recommendation of Bug Report Priority Based on the Stack Trace

Stack Trace 기반 Bug report 우선순위 자동 추천 접근 방안

  • Lee, JeongHoon (Dept. of Software Engineering, Jeon-Buk National University) ;
  • kim, Taeyoung (Dept. of Software Engineering, Jeon-Buk National University) ;
  • Choi, Jiwon (Dept. of Software Engineering, Jeon-Buk National University) ;
  • Kim, SunTae (Dept. of Software Engineering, Jeon-Buk National University) ;
  • Ryu, Duksan (Dept. of Software Engineering, Jeon-Buk National University)
  • 이정훈 (전북대학교 소프트웨어공학과) ;
  • 김태영 (전북대학교 소프트웨어공학과) ;
  • 최지원 (전북대학교 소프트웨어공학과) ;
  • 김순태 (전북대학교 소프트웨어공학과) ;
  • 류덕산 (전북대학교 소프트웨어공학과)
  • Published : 2020.11.05
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Abstract

소프트웨어 개발 환경이 빠르게 변화함에 따라 시스템의 복잡성이 증가하고 있다. 이에 따라 크고 작은 소프트웨어의 버그를 피할 수 없게 되며 이를 효율적으로 처리하기 위해 Bug report 를 사용한다. 하지만, Bug report 에서 개발자가 해당 Bug report 의 우선순위를 결정하는 과정은 노력과 비용 그리고 시간을 많이 소모하게 만든다. 따라서, 본 논문에서는 Bug report 내의 Stack trace 를 기반으로 Bug 의 우선순위를 자동적으로 추천하는 기법을 제안한다. 이를 위해 본 연구에서는 첫 번째로 Bug report 로부터 Stack trace 를 추출하였으며 Stack trace 의 3 가지 요소(Exception, Reason 그리고 Stack frame)에 TF-IDF, Word2Vec 그리고 Stack overflow 를 사용하여 특징 벡터를 정의하였다. 그리고 Bug 의 우선순위 추천 모델을 생성하기 위해 4 가지의 Classification 알고리즘을(Random Forest, Decision Tree, XGBoost, SVM)을 적용하였다. 평가에서는 266,292 개의 JDK library 의 Bug report 데이터를 수집하였고 그중 Stack trace 를 가진 Bug report 로부터 68%의 정확도를 산출하였다.

Keywords

Acknowledgement

이 성과는 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행된 연구임.(NO.2020R1F1A1072039)