지터벅을 통한 자기 신고 기술 부채 식별: 두 단계 접근법

자기 신고 기술 부채(SATD)를 추적하고 관리하는 것은 건강한 소프트웨어 프로젝트를 유지하는 데 중요합니다. 이를 위해 인간 전문가가 SATD를 수동으로 식별하는 데 많은 시간과 노력이 필요합니다. 현재의 자동화된 솔루션은 SATD를 식별하는 데 만족스러운 정확도와 재현율을 제공하지 않아서 프로세스를 완전히 자동화할 수 없습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 우리는 SATD를 식별하기 위한 두 단계 프레임워크인 지터벅(Jitterbug)을 제안합니다. 지터벅은 먼저 새로운 패턴 인식 기술을 사용하여 거의 100%의 정확도로 “찾기 쉬운” SATD를 자동으로 식별합니다. 이후 머신 러닝 기술을 적용하여 인간 전문가가 나머지 “찾기 어려운” SATD를 수동으로 식별하는 데 도움을 주며 인간의 노력을 줄입니다. 10개의 소프트웨어 프로젝트에 대한 우리의 시뮬레이션 연구 결과, 지터벅은 이전의 최첨단 방법보다 효율적으로(SATD 탐지 시 인간의 노력 감소) SATD를 식별할 수 있음을 보여줍니다.