Acknowledgement
이 논문은 교육부 및 한국연구재단의 4 단계 두뇌한국 21 사업의 지원(F21YY8102068)과 2022 년도 정부(교육부)의 재원으로 한국연구재단의 지원(No. 2021R1I1A305040711, No. 2021R1I1A1A01044060)을 받아 수행된 연구임.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference (한국정보처리학회:학술대회논문집)
- 2022.11a
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- Pages.85-87
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- 2022
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- 2005-0011(pISSN)
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- 2671-7298(eISSN)
DOI QR Code
Effective code static analysis and visualization based on Normalization of internal code information
코드 내부 정보의 정규화 기반 효율적인 코드 정적 분석 및 가시화
- Park, Chansol (Dept. of Software and Communications Engineering, Hongik University) ;
- Jeon, Byungkook (Dept. of Com. Sci. & Eng., Gangneun-Wonju National University) ;
- Kim, R. Young Chul (Dept. of Software and Communications Engineering, Hongik University)
- Published : 2022.11.21
Abstract
고품질 코드를 위한 정적 분석은 아직도 매우 필요한 영역이며, 또한 코드의 가시화는 개발자들에게 코드의 복잡한 모듈에 대한 가이드에 필요하다. 기존의 코드 가시화는 정적 분석의 코드 내부 정보들을 DB 테이블화 및 품질 지표(CK Metrics, Coupling, # function Calls, Bed smell) 질의어화, 그리고 추출된 정보를 가시화하는 것에만 초점을 두었다. 문제는 코드 내부 정보(Class, method, parameters, etc) 테이블들에 대한 join 연산 시 엄청난 시간과 리소스가 소모된다. 이 문제를 해결하기 위해, 우리는 테이블 설계의 정규화를 제안한다. 또한 필요한 품질 지표의 질의를 통해 코드 내부 정보 추출하여 데이터 및 제어 복잡 모듈을 식별하여 refactoring 를 가이드 한다. 앞으로는 이 부분의 AI learning 을 통해 bad/good program 을 식별을 기대한다.
Keywords