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Convergence of Internet, Broadcasting and Communication

A Study on Test-Driven Development Method with the Aid of Generative AI in Software Engineering

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  • 발행기관
    국제인공지능학회(구 한국인터넷방송통신학회) 바로가기
  • 간행물
    International Journal of Internet, Broadcasting and Communication 바로가기
  • 통권
    Vol.16 No.4 (2024.12)바로가기
  • 페이지
    pp.194-202
  • 저자
    Woochang Shin
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A459072

※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.

원문정보

초록

영어
This study explores the integration of Generative AI into Test-Driven Development (TDD) to efficiently produce code that accurately reflects programmers' requirements in software engineering. Using the Account class as an example, we analyzed the code generation capabilities of leading Generative AI models—OpenAI's ChatGPT, GitHub's Copilot, and Google's Gemini. Our findings indicate that while Generative AI can automatically generate code, it often fails to capture programmers' intent, potentially leading to functional errors or security vulnerabilities. By applying TDD principles and providing detailed test cases to the Generative AI, we demonstrated that the generated code more closely aligns with the programmer's intentions and successfully passes specified tests. This approach reduces the need for manual code reviews and enhances development efficiency. We propose a development process that combines TDD with Generative AI, leveraging the strengths of both to efficiently produce high-quality software. Future research will focus on extending this approach to more complex systems and exploring automatic test case generation techniques.

목차

Abstract
1. Introduction
2. Related Work
3. Analysis of Generative AI's Code Generation Capabilities
4. TDD Method with the Aid of Generative AI
5. Comparative Analysis
6. Conclusion
Acknowledgement
References

키워드

TDD Generative AI Automatic Code Generation Software Development Methodology Software Testing

저자

  • Woochang Shin [ Professor Dept. of Computer Science, Seokyeong University, Korea ] Corresponding Author

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    국제인공지능학회(구 한국인터넷방송통신학회) [The International Association for Artificial Intelligence]
  • 설립연도
    2000
  • 분야
    공학>전자/정보통신공학
  • 소개
    인터넷방송, 인터넷 TV , 방송 통신 네트워크 및 관련 분야에 대한 국내는 물론 국제적인 학술, 기술의 진흥발전에 공헌하고 지식 정보화 사회에 기여하고자 한다.

간행물

  • 간행물명
    International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
  • 간기
    계간
  • pISSN
    2288-4920
  • eISSN
    2288-4939
  • 수록기간
    2009~2025
  • 십진분류
    KDC 326 DDC 380

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