맞춤기술찾기

이전대상기술

고차 돌연변이를 이용한 소프트웨어 결함 위치 추정을 위한 컴퓨터 시스템 및 그의 방법

  • 기술번호 : KST2022008626
  • 담당센터 : 대전기술혁신센터
  • 전화번호 : 042-610-2279
요약, Int. CL, CPC, 출원번호/일자, 출원인, 등록번호/일자, 공개번호/일자, 공고번호/일자, 국제출원번호/일자, 국제공개번호/일자, 우선권정보, 법적상태, 심사진행상태, 심판사항, 구분, 원출원번호/일자, 관련 출원번호, 기술이전 희망, 심사청구여부/일자, 심사청구항수의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 서지정보 표입니다.
요약 다양한 실시예들은 고차 돌연변이를 이용한 소프트웨어 결함 위치 추정을 위한 컴퓨터 시스템 및 그의 방법에 관한 것으로, 대상 소프트웨어에 대해 복수의 일차 돌연변이들을 생성하고, 일차 돌연변이들을 기반으로, 일차 돌연변이들 보다 적은 수의 고차 돌연변이들을 생성하고, 고차 돌연변이들을 이용하여, 대상 소프트웨어 내의 결함 위치를 추정하도록 구성될 수 있다.
Int. CL G06F 11/36 (2006.01.01)
CPC G06F 11/362(2013.01) G06F 11/3696(2013.01) G06F 11/3688(2013.01) G06F 11/3692(2013.01) G06F 11/3664(2013.01)
출원번호/일자 1020200175126 (2020.12.15)
출원인 한국과학기술원
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2022-0085228 (2022.06.22) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2020.12.15)
심사청구항수 15

출원인

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 출원인 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 한국과학기술원 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 발명자 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 백종문 대전광역시 유성구
2 장종인 대전광역시 유성구

대리인

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 대리인 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 양성보 대한민국 서울특별시 강남구 선릉로***길 ** (논현동) 삼성빌딩 *층(피앤티특허법률사무소)

최종권리자

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 최종권리자 표입니다.
번호 이름 국적 주소
최종권리자 정보가 없습니다
번호, 서류명, 접수/발송일자, 처리상태, 접수/발송일자의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 행정처리 표입니다.
번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2020.12.15 수리 (Accepted) 1-1-2020-1359554-08
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2021.12.15 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search
2022.03.18 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2022-0092562-94
4 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2022.05.27 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2022-0393348-88
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
컴퓨터 시스템의 방법에 있어서, 대상 소프트웨어에 대해 복수의 일차(first-order) 돌연변이(mutant)들을 생성하는 단계;상기 복수의 일차 돌연변이들을 기반으로, 상기 복수의 일차 돌연변이들 보다 적은 수의 고차(higher-order) 돌연변이들을 생성하는 단계; 및상기 고차 돌연변이들을 이용하여, 상기 대상 소프트웨어 내의 결함 위치를 추정하는 단계를 포함하는, 방법
2 2
제 1 항에 있어서, 상기 고차 돌연변이들은, n 개의 일차 돌연변이들을 결합함으로써 각각 생성되는 n차 돌연변이들이고, 상기 고차 돌연변이들의 개수는,상기 복수의 일차 돌연변이들의 개수의 1/n인,방법
3 3
제 1 항에 있어서, 상기 고차 돌연변이들은,하나의 (n-1)차 돌연변이와 하나의 일차 돌연변이를 결합함으로써 각각 생성되는 n차 돌연변이들이고, 상기 고차 돌연변이들의 개수는,상기 복수의 일차 돌연변이들의 개수의 1/n인,방법
4 4
제 1 항에 있어서, 상기 결함 위치를 추정하는 단계는,미리 정해진 테스트 케이스의 상기 대상 소프트웨어에 대한 실행 결과와 상기 고차 돌연변이들의 각각에 대한 실행 결과를 비교하여, 상기 고차 돌연변이들의 킬 매트릭스를 구성하는 단계;상기 킬 매트릭스를 이용하여, 상기 고차 돌연변이들에 대한 제 1 의심 점수들을 각각 계산하는 단계; 상기 제 1 의심 점수들을 기반으로, 상기 대상 소프트웨어의 스테이트먼트들에 대한 제 2 의심 점수들을 각각 계산하는 단계; 및상기 제 2 의심 점수들을 기반으로, 가장 높은 제 2 의심 점수를 갖는 스테이트먼트를 상기 결함 위치로 추정하는 단계를 포함하는, 방법
5 5
제 4 항에 있어서, 상기 제 2 의심 점수들을 계산하는 단계는, 상기 제 1 의심 점수들을 기반으로, 각 고차 돌연변이를 구성하는 일차 돌연변이들과 관련된 스테이트먼트들에 동일한 점수를 부여하여, 상기 제 2 의심 점수들을 각각 계산하는, 방법
6 6
컴퓨터 시스템에 있어서, 메모리; 및상기 메모리와 연결되고, 상기 메모리에 저장된 적어도 하나의 명령을 실행하도록 구성된 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는, 대상 소프트웨어에 대해 복수의 일차 돌연변이들을 생성하고, 상기 복수의 일차 돌연변이들을 기반으로, 상기 복수의 일차 돌연변이들 보다 적은 수의 고차 돌연변이들을 생성하고, 상기 고차 돌연변이들을 이용하여, 상기 대상 소프트웨어 내의 결함 위치를 추정하도록 구성되는, 컴퓨터 시스템
7 7
제 6 항에 있어서, 상기 고차 돌연변이들은, n 개의 일차 돌연변이들을 결합함으로써 각각 생성되는 n차 돌연변이들이고, 상기 고차 돌연변이들의 개수는,상기 복수의 일차 돌연변이들의 개수의 1/n인,컴퓨터 시스템
8 8
제 6 항에 있어서, 상기 고차 돌연변이들은,하나의 (n-1)차 돌연변이와 하나의 일차 돌연변이를 결합하으로써 각각 생성되는 n차 돌연변이들이고, 상기 고차 돌연변이들의 개수는,상기 복수의 일차 돌연변이들의 개수의 1/n인,컴퓨터 시스템
9 9
제 6 항에 있어서, 상기 프로세서는,미리 정해진 테스트 케이스의 상기 대상 소프트웨어에 대한 실행 결과와 상기 고차 돌연변이들의 각각에 대한 실행 결과를 비교하여, 상기 고차 돌연변이들의 킬 매트릭스를 구성하고, 상기 킬 매트릭스를 이용하여, 상기 고차 돌연변이들에 대한 제 1 의심 점수들을 각각 계산하고, 상기 제 1 의심 점수들을 기반으로, 상기 대상 소프트웨어의 스테이트먼트들에 대한 제 2 의심 점수들을 각각 계산하고, 상기 제 2 의심 점수들을 기반으로, 가장 높은 제 2 의심 점수를 갖는 스테이트먼트를 상기 결함 위치로 추정하도록 구성되는,컴퓨터 시스템
10 10
제 9 항에 있어서, 상기 프로세서는,상기 제 1 의심 점수들을 기반으로, 각 고차 돌연변이를 구성하는 일차 돌연변이들과 관련된 스테이트먼트들에 동일한 점수를 부여하여, 상기 제 2 의심 점수들을 각각 계산하도록 구성되는,컴퓨터 시스템
11 11
비-일시적인 컴퓨터-판독 가능 저장 매체에 있어서, 대상 소프트웨어에 대해 복수의 일차 돌연변이들을 생성하는 단계;상기 복수의 일차 돌연변이들을 기반으로, 상기 복수의 일차 돌연변이들 보다 적은 수의 고차 돌연변이들을 생성하는 단계; 및상기 고차 돌연변이들을 이용하여, 상기 대상 소프트웨어 내의 결함 위치를 추정하는 단계를 실행하기 위한 하나 이상의 프로그램들을 저장하기 위한 컴퓨터-판독 가능 저장 매체
12 12
제 11 항에 있어서, 상기 고차 돌연변이들은, n 개의 일차 돌연변이들을 결합함으로써 각각 생성되는 n차 돌연변이들이고, 상기 고차 돌연변이들의 개수는,상기 복수의 일차 돌연변이들의 개수의 1/n인,컴퓨터-판독 가능 저장 매체
13 13
제 11 항에 있어서, 상기 고차 돌연변이들은, 하나의 (n-1)차 돌연변이와 하나의 일차 돌연변이를 결합함으로써 각각 생성되는 n차 돌연변이들이고, 상기 고차 돌연변이들의 개수는,상기 복수의 일차 돌연변이들의 개수의 1/n인,를 포함하는, 컴퓨터-판독 가능 저장 매체
14 14
제 11 항에 있어서, 상기 결함 위치를 추정하는 단계는,미리 정해진 테스트 케이스의 상기 대상 소프트웨어에 대한 실행 결과와 상기 고차 돌연변이들의 각각에 대한 실행 결과를 비교하여, 상기 고차 돌연변이들의 킬 매트릭스를 구성하는 단계;상기 킬 매트릭스를 이용하여, 상기 고차 돌연변이들에 대한 제 1 의심 점수들을 각각 계산하는 단계; 상기 제 1 의심 점수들을 기반으로, 상기 대상 소프트웨어의 스테이트먼트들에 대한 제 2 의심 점수들을 각각 계산하는 단계; 및상기 제 2 의심 점수들을 기반으로, 가장 높은 제 2 의심 점수를 갖는 스테이트먼트를 상기 결함 위치로 추정하는 단계를 더 포함하는,컴퓨터-판독 가능 저장 매체
15 15
제 14 항에 있어서, 상기 제 2 의심 점수들을 계산하는 단계는, 상기 제 1 의심 점수들을 기반으로, 각 고차 돌연변이를 구성하는 일차 돌연변이들과 관련된 스테이트먼트들에 동일한 점수를 부여하여, 상기 제 2 의심 점수들을 각각 계산하는, 컴퓨터-판독 가능 저장 매체
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
순번, 연구부처, 주관기관, 연구사업, 연구과제의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 국가R&D 연구정보 정보 표입니다.
순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 한국과학기술원 정보통신.방송 연구개발사업 엣지 클라우드에서 고신뢰 고사용성 빅데이터 플랫폼 및 분석 예측 서비스 기술 개발(2020년도)