KR100871820B1 - System for assorting source error and method therefor - Google Patents
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Abstract
Description
도 1 은 본 발명에 따른 소스 오류 선별시스템에 관한 전체 구성도. 1 is an overall configuration of a source error screening system according to the present invention.
도 2 는 본 발명에 따른 소스 오류 선별방법에 관한 전체 흐름도. 2 is an overall flowchart of a source error screening method according to the present invention;
도 3 은 본 발명에 따른 버그 항목 중 공통적으로 보고되는 버그 항목을 검색하여 가산점을 부여하는 제 S300 과정의 세부 흐름도. 3 is a detailed flowchart of a step S300 of searching for a bug item commonly reported among bug items according to the present invention and assigning an additional point.
< 도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명 ><Description of Symbols for Main Parts of Drawings>
10: 버그 유형 분류모듈 110: 분류항목 검색모듈10: bug type classification module 110: classification item search module
120: 버그 발생조건 검색모듈 130: 공통항목 검색모듈120: bug occurrence condition search module 130: common item search module
140: 버그 선별모듈140: bug screening module
본 발명은 소스 오류 선별시스템 및 그 방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는, 소스 오류 이른바, '버그(bug)'를 검출하는 통상적인 하나 이상의 버그 검출 기를 통해 추출된 결과 데이터를 이용하여, 버그의 유형에 따른 클래스(class)를 분류하여 기본 점수를 부여하고, 버그의 오류 발생조건(precondition)과, 상기 버그 검출기들로부터 각각 추출된 버그 검사 데이터를 비교 검토(Cross-check)하여 공통적으로 보고되는 버그 항목에 가산점을 부여하는 과정을 수행하고, 부여된 점수에 따른 버그 항목을 클래스 별로 최종 조정함으로써, 부여된 최종 점수가 가장 높은 항목 즉, 버그 검출기를 통해 보고된 버그 중 True Alarm일 가능성이 높은 항목을 쉽게 선별할 수 있으며, 전체적으로는 False Alarm 비율을 줄일 수 있는 소스 오류 선별시스템 및 그 방법에 관한 것이다. The present invention relates to a source error screening system and a method thereof, and more particularly, using the result data extracted through one or more conventional bug detectors for detecting a source error, so-called 'bug', Classifying the class according to the type to give a basic score, and cross-check the error precondition of the bug and the bug check data extracted from each of the bug detectors are commonly reported By performing the process of assigning additional points to the bug items, and finally adjusting the bug items according to the given scores by class, the most likely item is the highest alarm, that is, the true alarm among the bugs reported through the bug detector. Source error screening system and method that can easily screen items and reduce false alarm rate overall .
주지된 바와 같이, 기존의 버그 검출기는 소스를 분석하고 버그가 발생할 수 있는 소스 코드를 찾아 그 결과를 보고한다.As is well known, existing bug detectors analyze the source and find the source code where the bug may occur and report the results.
단일의 버그 검출기로부터 나온 결과는 비교적 높은 False Alarm을 가지고 있으며 분석할 소프트웨어에 따라 대량의 버그를 보고한다. 이때, 대량으로 생성된 버그 중 False Alarm인 결과까지 모두 분석해야 하므로 사용자로 하여금 많은 자원을 소비하도록 하는 문제점이 있었다. The results from a single bug detector have a relatively high false alarm and report a large number of bugs depending on the software to be analyzed. At this time, all the bugs generated in large quantities have to be analyzed as a result of False Alarm, so there was a problem that the user consumes a lot of resources.
본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위해 창안된 것으로서, 하나 이상의 버그 검출기로부터 추출된 데이터를 바탕으로, 버그의 유형에 따른 클래스를 분류하여 기본 점수를 부여하고, 버그의 오류발생 조건(precondition) 및 버그 검출기들로부터 각각 추출된 버그 검사 데이터를 비교 검토(Cross-check)하여 가산점 을 부여하고, 부여된 점수에 따른 버그 항목을 클래스 별로 최종 조정함으로써, 버그 검출기를 통해 보고된 버그 중 True Alarm일 가능성이 높은 항목을 쉽게 선별할 수 있으며, 전체적으로는 False Alarm rate를 줄일 수 있는 소스 오류 선별시스템 및 그 방법에 관한 것이다. The present invention was devised to solve the above problems, and based on the data extracted from one or more bug detectors, classify the class according to the type of bug and give a basic score, and precondition of error And Cross-check each bug check data extracted from the bug detectors to give an additional point, and finally adjust the bug items according to the given scores by class, so that the true alarm of the bugs reported through the bug detectors The present invention relates to a source error screening system and a method for easily selecting a high probability item and reducing the false alarm rate as a whole.
본 발명은 소스 오류 선별시스템에 관한 것으로서, 하나 이상의 버그 검출기들로부터 추출된 버그 항목을 클래스별 분류항목과 비교하여 해당 기본 점수를 부여하는 분류항목 검색모듈; 상기 버그 검출기들로부터 추출된 각각의 버그 항목 발생조건의 소정 개수에 따라 버그 항목에 소정 가산점을 부여하는 버그 발생조건 검색모듈; 상기 버그 검출기들로부터 각각 추출된 버그 항목 중 공통적으로 보고되는 항목을 검색하여, 검색된 버그 항목에 가산점을 부여하는 공통항목 검색모듈; 및 상기 분류항목 검색모듈, 버그 발생조건 검색모듈, 공통항목 검색모듈을 통해 분류된 버그 항목 및 그에 따라 부여된 점수를 바탕으로, 부여된 최종 점수가 가장 높은 클래스를 버그로 판단하여 선별하는 버그 선별모듈; 을 포함한다.The present invention relates to a source error screening system, comprising: a classification item search module for comparing a bug item extracted from one or more bug detectors with a classification item for each class to give a corresponding basic score; A bug occurrence condition search module for assigning a predetermined addition point to a bug item according to a predetermined number of respective bug item occurrence conditions extracted from the bug detectors; A common item search module for searching for commonly reported items among the bug items extracted from the bug detectors, and giving an added point to the found bug items; And selecting a bug by judging the class having the highest final score as a bug based on the bug items classified through the classification item search module, the bug occurrence condition search module, and the common item search module and the scores assigned thereto. module; It includes.
또한, 상기 버그 검출기들로부터 추출된 버그 항목을, 기 설정된 버그의 유형 분류기준에 의하여 클래스(class)별로 분류하는 버그 유형 분류모듈; 을 더 포함하는 것을 특징으로 한다. In addition, a bug type classification module for classifying the bug items extracted from the bug detectors by class based on a type classification criterion of a preset bug; It characterized in that it further comprises.
또한, 상기 클래스(class)는, 6개로 분류되며 클래스에 따라 기본 점수가 0점 내지 100점 부여되는 것을 특징으로 한다. In addition, the class is classified into six, characterized in that the basic score is given from 0 to 100 points according to the class.
또한, 상기 버그 항목 발생조건의 소정 개수는, 0개 내지 89개 인 것을 특징으로 한다. In addition, the predetermined number of the bug item occurrence condition is characterized in that 0 to 89.
그리고, 상기 공통항목 검색모듈을 통해 부여되는 소정 가산점은, 본 클래스의 기본 점수와 가산점의 합이 바로 상위 클래스의 점수를 넘지 않도록, 0점 내지 17점 인 것을 특징으로 한다. The predetermined addition points given through the common item search module may be 0 to 17 points so that the sum of the basic points and the additional points of the class does not directly exceed the points of the upper class.
한편, 버그 유형 분류모듈, 분류항목 검색모듈, 버그 발생조건 검색모듈, 공통항목 검색모듈 및 버그 선별모듈로 구성된 소스 오류 선별시스템을 이용한 소스 오류 선별방법에 관한 것으로서, (a) 상기 소스 오류 선별시스템이 하나 이상의 버그 검출기들로부터 추출된 버그 항목을 클래스별 분류항목과 비교하여 해당 기본 점수를 부여하는 과정; (b) 상기 소스 오류 선별시스템이 상기 버그 검출기들로부터 추출된 각각의 버그 항목 발생조건의 소정 개수에 따라 버그 항목에 가산점을 부여하는 과정; (c) 상기 소스 오류 선별시스템이 상기 버그 검출기들로부터 각각 추출된 버그 항목 중 공통적으로 보고되는 항목을 검색하여, 검색된 버그 항목에 가산점을 부여하는 과정; 및 (d) 상기 소스 오류 선별시스템이 분류된 버그 항목 및 그에 따라 부여된 점수를 바탕으로, 부여된 최종 점수가 가장 높은 클래스를 버그로 판단하여 선별하는 과정; 을 포함한다. Meanwhile, the present invention relates to a source error screening method using a source error screening system comprising a bug type classification module, a classification item search module, a bug occurrence condition search module, a common item search module, and a bug screening module. Comparing a bug item extracted from the one or more bug detectors with a classification item for each class to give a corresponding base score; (b) the source error screening system assigning an additional point to a bug item according to a predetermined number of respective bug item occurrence conditions extracted from the bug detectors; (c) searching for a commonly reported item among the bug items extracted from the bug detectors by the source error screening system, and assigning additional points to the found bug items; And (d) determining, by the source error screening system, the class having the highest final score assigned as a bug based on a classified bug item and a score assigned thereto. It includes.
또한, 상기 (a) 과정 이전에, 상기 소스 오류 선별시스템이 상기 버그 검출기들로부터 추출된 버그 항목을, 기 설정된 버그의 유형 분류기준에 의하여 클래스(class)별로 분류하는 단계; 을 더 포함하는 것을 특징으로 한다. The method may further include, before the step (a), classifying, by the source error screening system, the bug items extracted from the bug detectors by class based on a preset type of bug classification; It characterized in that it further comprises.
또한, 상기 (c) 과정은, (c-1) 상기 소스 오류 선별시스템이 상기 버그 검출 기들로부터 각각 추출된 버그 항목을 검색하는 단계; (c-2) 상기 소스 오류 선별시스템이 상기 버그 검출기들로부터 공통적으로 보고된 버그 항목이 존재하는 여부를 판단하는 단계; 및 (c-3) 판단결과, 공통적으로 보고되는 항목이 존재할 경우, 상기 소스 오류 선별 시스템이 검색된 버그 항목에 가산점을 부여하는 단계; 를 더 포함하는 것을 특징으로 한다. In addition, the step (c), (c-1) the source error screening system to search for each of the bug items extracted from the bug detectors; (c-2) the source error screening system determining whether a bug item commonly reported from the bug detectors exists; And (c-3) determining that the source error screening system adds an additional point to the detected bug item when there is a commonly reported item as a result of the determination; It characterized in that it further comprises.
본 발명의 특징 및 이점들은 첨부도면에 의거한 다음의 상세한 설명으로 더욱 명백해질 것이다. 이에 앞서, 본 명세서 및 청구범위에 사용된 용어나 단어는 발명자가 그 자신의 발명을 가장 최선의 방법으로 설명하기 위해 용어의 개념을 적절하게 정의할 수 있다는 원칙에 입각하여 본 발명의 기술적 사상에 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야 할 것이다. 또한, 본 발명에 관련된 공지 기능 및 그 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는, 그 구체적인 설명을 생략하였음에 유의해야 할 것이다.The features and advantages of the present invention will become more apparent from the following detailed description based on the accompanying drawings. Prior to this, the terms or words used in the present specification and claims are defined in the technical spirit of the present invention on the basis of the principle that the inventor can appropriately define the concept of the term in order to explain his invention in the best way. It should be interpreted to mean meanings and concepts. In addition, when it is determined that the detailed description of the known function and its configuration related to the present invention may unnecessarily obscure the subject matter of the present invention, it should be noted that the detailed description is omitted.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명을 상세하게 설명한다.Hereinafter, with reference to the accompanying drawings will be described in detail the present invention.
이에 앞서, 본 발명에 따른 소스 오류 선별시스템 및 그 방법의 과정은, 대상 소프트웨어의 버그를 손쉽게 선별하기 위하여, 통상의 제 1 및 제 2 버그 검출기를 통해 추출된 대상 소프트웨어의 버그 검사 데이터를 이용하는 것이라 이해하는 것이 바람직하다.Prior to this, the process of the source error screening system and method according to the present invention is to use the bug check data of the target software extracted through the conventional first and second bug detectors in order to easily screen the bugs of the target software. It is desirable to understand.
본 발명에 따른 소스 오류 선별시스템에 관하여 도 1 을 참조하여 설명한다. 도 1 은 본 발명에 따른 소스 오류 선별시스템(100)의 구성을 개념적으로 도시한 구성도로서, 도시된 바와 같이 버그 유형 분류모듈(10)은 제 1 및 제 2 버그 검출기로부터 추출된 버그 검사 데이터(이하, '버그 항목'이라고 함)를, 기 설정된 버그의 유형 분류기준에 의하여 클래스(class)별로 분류하는 기능을 수행한다. A source error screening system according to the present invention will be described with reference to FIG. 1 is a block diagram conceptually illustrating a configuration of a source
분류항목 검색모듈(110)은 제 1 및 제 2 버그 검출기로부터 각각 추출된 버그 항목을 클래스별 분류항목과 비교하여 해당 기본 점수를 부여하는 기능을 수행한다. The classification item search module 110 compares a bug item extracted from each of the first and second bug detectors with a classification item for each class and performs a function of assigning a corresponding basic score.
버그 발생조건 검색모듈(120)은 제 1 및 제 2 버그 검출기로부터 각각 추출된 각각의 버그 항목 발생조건의 소정 개수에 따라, 버그 항목에 소정 가산점을 부여하는 기능을 수행한다. The bug occurrence condition search module 120 performs a function of assigning a predetermined addition point to a bug item according to a predetermined number of respective bug item occurrence conditions extracted from the first and second bug detectors, respectively.
구체적으로, 버그는 경우에 따라 없는 경우부터 수십 가지의 조건하에서 발생하는 경우까지 다양하다. 따라서, 버그 발생조건의 개수가 적을수록 버그 검출기가 분석을 용이하게 한 것으로 가정하며, 조건의 개수가 적은 항목을 버그로 분류하고 그 가산점에 차등을 두기로 한다. 이때, 상기 가산점은, 본 클래스의 기본 점수와 가산점의 합이 바로 상위 클래스의 점수를 넘지 않도록, 18점보다 적게 설정하도록 한다. In particular, bugs vary from case to case and occur under dozens of conditions. Therefore, it is assumed that the number of bug occurrence conditions is easier for the bug detector to analyze, and the items having a small number of conditions are classified as bugs, and the addition points are differentiated. At this time, the addition point is set so that the sum of the base point and the addition point of the present class is less than 18 points so that the sum of the upper class does not directly exceed the score of the upper class.
공통항목 검색모듈(130)은 제 1 및 제 2 버그 검출기로부터 각각 추출된 버그 항목 중 공통적으로 보고되는 항목을 검색하여, 검색된 버그 항목에 가산점을 부여하는 기능을 수행한다. 구체적으로, 공통항목 검색모듈(130)은 제 1 및 제 2 버그 검출기로부터 공통적으로 보고된 항목은 99점의 가산점을 부여한다.The common item search module 130 searches for a commonly reported item among the bug items extracted from the first and second bug detectors, respectively, and performs a function of giving an added point to the found bug item. Specifically, the common item searching module 130 assigns 99 points to the items commonly reported from the first and second bug detectors.
참고로, 통상적인 버그 검출기에서 사용하는 공통 유형을 갖는 버그의 항목 을 나타낸 일예로서, 다음의 [표 1] 과 같다. For reference, examples of bugs having a common type used in a conventional bug detector are shown in Table 1 below.
[표 1] 공통 유형을 갖는 버그의 항목[Table 1] Items of bugs with common types
상기한 바와 같이, 보고된 버그 중 True Alarm일 가능성이 높은 항목을 선별한다는 본 발명의 특징적인 목적을 달성하기 위하여, 본 발명의 특징적인 일 양상에 따른 버그 선별모듈(140)은 분류항목 검색모듈(110), 버그 발생조건 분류모듈(120), 공통항목 검색모듈(130)을 통해 분류된 버그 항목 및 그에 따라 부여된 점수 바람직하게, 버그의 유형에 따라 최초 부여된 기본 점수와, 버그 발생조건에 따라 부여된 가산점 그리고 제 1 및 제 2 버그 검출기로부터 공통적으로 검색된 항목들에 대한 가산점을 통해 분류된 버그 항목을 바탕으로, False Alarm 비율이 가 장 낮은 버그 항목 즉, 부여된 최종 점수가 가장 높은 클래스를 버그로 판단하여 선별하는 기능을 수행한다. As described above, in order to achieve the characteristic object of the present invention that screens items which are likely to be True Alarms among the reported bugs, the bug screening module 140 according to the aspect of the present invention is classified category search module. (110), the bug occurrence condition classification module 120, the bug items classified through the common item search module 130 and the score given accordingly, preferably, the basic score initially given according to the type of bug, and the bug occurrence condition A bug item with the lowest false alarm rate, i.e. the highest final score given, based on a bug item classified according to the addition point given according to and the addition points for items commonly retrieved from the first and second bug detectors. Determines a class as a bug and selects it.
더욱 상세하게 False Alarm 비율이 감소되는 일예를 살피면, A 클래스의 False Alarm 비율이 10%이고, B 클래스의 False Alarm 비율이 50%라면 각각 100개의 항목이 보고되었을 경우, False Alarm은 (100*0.1+100*0.5)/200*100=30%가 되며, 200개의 항목 중 A 클래스의 항목들을 90개 선별하고 B 클래스의 항목들을 10개 선별하는 경우 (90*0.1+10*0.5)/100*100=14%로서 False Alarm 비율이 16% 개선된다. More specifically, if the false alarm rate is reduced, the false alarm rate of class A is 10% and the false alarm rate of class B is 50% .If 100 items are reported, the false alarm is (100 * 0.1). + 100 * 0.5) / 200 * 100 = 30%, and if 90 items of class A are selected and 10 items of class B are selected out of 200 items (90 * 0.1 + 10 * 0.5) / 100 * 100 = 14%, which improves the false alarm rate by 16%.
상술한 소스 오류 선별시스템을 이용한 본 발명에 따른 소스 오류 선별방법에 관하여 도 2 및 도 3 을 참조하여 설명하면 다음과 같다. A source error screening method according to the present invention using the above-described source error screening system will be described with reference to FIGS. 2 and 3 as follows.
도 2 는 소스 오류 선별방법에 관한 전체 흐름도로서, 도시된 바와 같이 버그 항목을 클래스별로 분류하는 과정(S10)과, 제 1 및 제 2 버그 검출기로부터 각각 추출된 버그 항목에 기본 점수를 부여하는 과정(S100)과, 버그 항목 발생조건의 개수에 따라 가산점을 부여하는 과정(S200)과, 제 1 및 제 2 버그 검출기로부터 각각 추출된 버그 항목 중 공통적으로 보고되는 항목에 가산점을 부여하는 과정(S300), 그리고 버그 항목 및 그에 따라 부여된 점수를 통해 분류된 버그 항목을 바탕으로, 부여된 최종 점수가 가장 높은 클래스를 버그로 판단하여 선별하는 과정(S400)으로 이루어진다.FIG. 2 is a flowchart illustrating a source error screening method, classifying bug items by class as shown in FIG. 10, and assigning basic scores to bug items extracted from the first and second bug detectors, respectively. (S100), a process of assigning an additional point according to the number of bug item occurrence conditions (S200), and a process of assigning an additional point to a commonly reported item among bug items extracted from the first and second bug detectors (S300). And based on the bug items classified through the bug items and the scores assigned thereto, determining and classifying the class having the highest final score as a bug (S400).
구체적으로, 버그 유형 분류모듈(10)이 제 1 및 제 2 버그 검출기로부터 추 출된 버그 항목을, 기 설정된 버그의 유형 분류기준에 의하여 클래스(class)별로 분류하고(S10), 분류항목 검색모듈(110)이 제 1 및 제 2 버그 검출기로부터 각각 추출된 버그 항목을 클래스별 분류항목과 비교하여 해당 기본 점수를 부여한다(S100). 각 클래스(class)별 부여된 기본 점수 및 분류된 버그 유형을 간단히 기재하면 다음의 [표 2] 와 같다. In detail, the bug type classification module 10 classifies the bug items extracted from the first and second bug detectors by class according to a preset type classification criterion of the bug (S10), and the classification item search module ( In operation 110, the bug items extracted from the first and second bug detectors are compared with the classification items for each class, and a corresponding base score is assigned (S100). The basic scores and classified bug types assigned to each class are briefly described as in the following [Table 2].
[표 2] 버그 유형에 따른 class 분류표[Table 2] Class classification table by bug type
상기한 바와 같이, [class 1] 의 경우, 치명적 오류로서 무조건 보고해야 하는 항목으로서 100점의 기본점수를 부여한다. 본 실시예에서, 버그의 유형을 구체적으로 분류하여 기재하였으나, 사용자의 분류기준에 의하여 변경될 수 있는 바, 본 발명이 그 분류에 한정되지 않는다. As described above, in the case of [class 1], a basic score of 100 points is given as an item to be reported unconditionally as a fatal error. In the present embodiment, the types of bugs have been specifically classified and described, but may be changed according to the user's classification criteria, and thus the present invention is not limited to the classification.
이후, 버그 발생조건 검색모듈(120)이 제 1 및 제 2 버그 검출기로부터 각각 추출된 각각의 버그 항목 발생조건의 소정 개수에 따라, 버그 항목에 소정 가산점을 부여한다(S200).Thereafter, the bug occurrence condition search module 120 assigns a predetermined addition point to the bug item according to a predetermined number of respective bug item occurrence conditions extracted from the first and second bug detectors, respectively (S200).
예를 들어, 발생조건의 개수가 0 ~ 4 일 경우 17점, 5 ~ 9 일 경우 16점, 10 ~ 14 일 경우 15점, .... 85 ~ 89 일 경우 0점 등으로 설정할 수 있다. 본 실시예에서 상기한 바와 같이, 버그 발생조건의 소정 개수를 0개 내지 89개로 설정하고, 가산점을 0점 내지 17점으로 설정하겠으나, 본 발명이 이에 한정되지 않는 바, 다양하게 설정변경 가능하다. For example, the number of occurrence conditions can be set to 17 points for 0 to 4, 16 points for 5 to 9, 15 points for 10 to 14, and 0 points for 85 to 89. As described above in this embodiment, the predetermined number of bug occurrence conditions is set to 0 to 89 and the addition point is set to 0 to 17 points, but the present invention is not limited thereto, and various setting changes are possible. .
공통항목 검색모듈(130)은 상기한 바와 같이, 제 1 및 제 2 버그 검출기로부터 각각 추출된 버그 항목 중 공통적으로 보고되는 항목을 검색하여, 검색된 버그 항목에 가산점을 부여하는 과정(S300)을 수행하는 바, 그 세부 흐름을 도 3 을 참조하여 살피면, 공통항목 검색모듈(130)은 제 1 및 제 2 버그 검출기로부터 추출된 버그 항목을 검색하여(S320), 공통적으로 보고된 버그 항목이 존재하는지 여부를 판단하고(S340), 제 S340 단계의 판단결과, 공통적으로 보고되는 항목이 존재할 경우, 검색된 버그 항목에 99점의 가산점을 부여하고(S360), 제 S340 단계의 판단결과 존재하지 않을 경우, 제 S400 단계의 절차를 수행한다.As described above, the common item search module 130 searches for a commonly reported item among the bug items extracted from the first and second bug detectors, and performs an operation of assigning an additional point to the found bug item (S300). When the detailed flow is described with reference to FIG. 3, the common item search module 130 searches for bug items extracted from the first and second bug detectors (S320), and whether a commonly reported bug item exists. If it is determined whether or not (S340), and the determination result of step S340, if there is an item that is commonly reported, give a score of 99 points to the detected bug items (S360), if the determination result of step S340, The procedure of step S400 is performed.
이는 공통의 유형을 검색하여 버그 항목 선별에 이용하기 위한 것으로서, 각 버그 검출기로부터 공통으로 보고되는 항목들은 True Alarm일 가능성이 높기 때문이다. This is to search for common types and use them to select bug items, since items commonly reported from each bug detector are likely to be true alarms.
이후, 버그 선별모듈(140)은 버그 항목 및 그에 따라 부여된 점수 바람직하게, 버그의 유형에 따라 최초 부여된 기본 점수와, 버그 발생조건에 따라 부여된 가산점 그리고 제 1 및 제 2 버그 검출기로부터 공통적으로 검색된 항목들에 대한 가산점을 통해 분류된 버그 항목을 바탕으로, 부여된 최종 점수가 가장 높은 클래스를 버그로 판단하여 선별한다(S400).Then, the bug screening module 140 is common from the bug item and the score given accordingly, preferably the base score initially given according to the bug type, the addition point given according to the bug occurrence condition, and the first and second bug detectors. Based on the bug items classified through the addition points for the searched items, the class having the highest final score is determined as the bug and is selected (S400).
지금까지 상술한 본 발명은, 통상의 소스 오류 선별시스템(100)이 대상 소프트웨어의 버그를 검사하기 위하여, 제 1 및 제 2 버그 검출기를 통해 추출된 버그 검사 데이터를 바탕으로, 보고된 버그 항목 중 높은 True Alarm 비율이 높은 항목들을 선별하여, 종국적으로 버그 항목들의 클래스에서 False Alarm 비율을 낮출 수 있다. 따라서, 사용자는 신속하게 실제 버그를 증명할 수 있으며, 종국적으로는 대상 소프트웨어 개발 기간을 단축할 수 있는 특징적인 장점을 갖는다. According to the present invention described above, a bug item is reported based on the bug check data extracted through the first and second bug detectors so that the normal source
이상으로 본 발명의 기술적 사상을 예시하기 위한 바람직한 실시예와 관련하여 설명하고 도시하였지만, 본 발명은 이와 같이 도시되고 설명된 그대로의 구성 및 작용에만 국한되는 것이 아니며, 기술적 사상의 범주를 일탈함이 없이 본 발명에 대해 다수의 변경 및 수정이 가능함을 당업자들은 잘 이해할 수 있을 것이다. 따라서, 그러한 모든 적절한 변경 및 수정과 균등물들도 본 발명의 범위에 속하는 것으로 간주되어야 할 것이다. As described above and described with reference to a preferred embodiment for illustrating the technical idea of the present invention, the present invention is not limited to the configuration and operation as shown and described as described above, it is a deviation from the scope of the technical idea It will be understood by those skilled in the art that many modifications and variations can be made to the invention without departing from the scope of the invention. Accordingly, all such suitable changes and modifications and equivalents should be considered to be within the scope of the present invention.
상기와 같은 본 발명에 따르면, 버그 검출기로부터 추출된 방대한 양의 결과 데이터를 효율적으로 검토할 수 있는 효과가 있다.According to the present invention as described above, there is an effect that can efficiently review the vast amount of result data extracted from the bug detector.
그리고 본 발명에 따르면, 대상 소프트웨어의 버그를 빠른 시간 안에 찾아냄으로써, 소프트웨어 개발 기간을 단축할 수 있는 효과도 있다. In addition, according to the present invention, it is possible to shorten the software development period by finding bugs of the target software in a short time.
Claims (8)
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- 2007-06-27 KR KR1020070063452A patent/KR100871820B1/en active IP Right Grant
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