표제지
요약
목차
제1장 서론 10
1.1. 연구 배경 및 목적 10
1.2. 연구 범위 및 방법 12
제2장 관련연구 13
2.1. 인공지능 소프트웨어 테스팅 13
2.2. 메타모픽 테스팅(Metamorphic Testing) 16
2.3. CNN(Convolutional Neural Network) 20
제3장 이미지 분류 모델을 위한 테스트 케이스 생성 기법 24
3.1. 메타모픽 테스트 케이스 표현 25
3.2. 테스트 케이스 생성 27
제4장 실험 및 분석 29
4.1. 실험 모델 생성 31
4.2. 테스트 케이스 생성 33
4.3. 분석 및 평가 37
제5장 결론 43
참고문헌 44
Abstract 48
부록 1. 메타모픽 테스팅 실험 결과 49
〈표 2-1〉 머신러닝에 적용된 메타모픽 테스팅 19
〈표 3-1〉 테스트 케이스 구성 요소 25
〈표 4-1〉 실험환경 29
〈표 4-2〉 모델 특성 요약 32
〈표 4-3〉 제안한 기법을 적용한 테스트 케이스 34
〈표 4-4〉 변형규칙을 적용하여 생성한 MNIST 테스트셋의 샘플 35
〈표 4-5〉 변형규칙을 적용하여 생성한 CIFAR-10 테스트셋의 샘플 36
〈표 4-6〉 모델별 메타모픽 테스팅 결과 42
〈그림 2-1〉 머신러닝 기술 분류 13
〈그림 2-2〉 메타모픽 테스팅 개념 16
〈그림 2-3〉 sin 함수의 메타모픽 관계 17
〈그림 2-4〉 검색 엔진에 대한 메타모픽 테스팅 18
〈그림 2-5〉 메타모픽 테스팅이 적용된 도메인의 타임라인 18
〈그림 2-6〉 LeNet-5 구조 20
〈그림 2-7〉 컨볼루션 연산 21
〈그림 2-8〉 풀링 레이어의 동작 22
〈그림 2-9〉 ResNet 구조 23
〈그림 2-10〉 DenseNet 구조 23
〈그림 3-1〉 제안하는 메타모픽 테스팅 절차 24
〈그림 4-1〉 학습횟수 증가에 따른 정확도 그래프(MNIST와 LeNet-5) 31
〈그림 4-2〉 학습횟수 증가에 따른 정확도 그래프(CIFAR-10과 ResNet) 31
〈그림 4-3〉 학습횟수 증가에 따른 정확도 그래프(CIFAR-10과 DenseNet) 32
〈그림 4-4〉 f1 변형규칙을 적용한 테스트셋의 분류 결과(M1) 37
〈그림 4-5〉 f1 변형규칙을 적용한 테스트셋의 분류 결과(M2~M7) 38
〈그림 4-6〉 f3 변형규칙을 적용한 테스트셋의 분류 결과(M1) 39
〈그림 4-7〉 f3 변형규칙을 적용한 테스트셋의 분류 결과(M2~M7) 40
〈그림 부록 1-1〉 f2 변형규칙을 적용한 테스트셋의 분류 결과(M1) 49
〈그림 부록 1-2〉 f2 변형규칙을 적용한 테스트셋의 분류 결과(M2~M7) 50
〈그림 부록 1-3〉 f4 변형규칙을 적용한 테스트셋의 분류 결과(M2~M7) 51
〈그림 부록 1-4〉 f5 변형규칙을 적용한 테스트셋의 분류 결과(M1) 52
〈그림 부록 1-5〉 f5 변형규칙을 적용한 테스트셋의 분류 결과(M2~M7) 53
〈그림 부록 1-6〉 f6 변형규칙을 적용한 테스트셋의 분류 결과(M1) 54
〈그림 부록 1-7〉 f6 변형규칙을 적용한 테스트셋의 분류 결과(M2~M7) 55