• Journal of Software Assessment and Valuation
• /
• v.16 no.1
• /
• pp.13-19
• /
• 2020

It can be seen that the infringement of copyright cases is increasing as the society becomes more complex and advanced. During the software copyright dispute, there may be a dispute over whether the software is duplicated and made into upgraded software. In this paper, we intend to propose an analysis method for determining whether to upgrade software. For the software upgrade analysis, a software similarity analysis technique was used. The analysis program covers servers, management programs, and Raspberry PC programs. The first analysis confirms the correspondence between program creation information and content. In addition, it analyzes the similarity of functions and screen composition between the submitted program and the program installed in the field. The second comparative analysis compares and analyzes similarities by operating two programs in the same environment. As a result of comparative analysis, it was confirmed that the operation and configuration screens of the two programs were identical. Thus, minor differences were found in a few files, but it was confirmed that the two programs were mostly made using the same or almost similar source code. Therefore, this program can be judged as an upgrade program.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2011.11a
• /
• pp.868-871
• /
• 2011

소프트웨어 버스마크는 모든 프로그램에 이미 포함되어 있으며 서로 다른 프로그램을 식별하는데 사용될 수 있는 프로그램의 고유한 특징을 말한다. 본 논문에서는 소프트웨어 버스마크를 이용하여 안드로이드 앱 사이의 유사도를 측정하고 코드 도용 탐지에 활용하는 방법을 제안하였고, 다양한 카테고리의 안드로이드 앱에 대한 유사도 비교 실험을 하였다. 먼저, 같은 개발사에서 만든 유사한 프로그램을 대상으로 버스마크 유사도를 측정한 결과 유사도가 매우 높다는 것을 확인하였다. 또한, 서로 다른 개발사에서 만든 유사한 카테고리의 프로그램을 비교하였고 비슷한 프로그램이라도 서로 다른 개발사에서 만든 앱이기 때문에 유사도가 낮다는 것을 확인하였다. 마지막으로, 서로 다른 개발사의 유사한 프로그램들 중에서 유사도가 높게 측정된 경우를 탐지한 실험 결과를 제시하였다. 이러한 유사 앱들은 실제로 공통 클래스를 함께 포함하고 있었다. 실험 결과들을 바탕으로 소프트웨어 버스마크가 안드로이드 앱 사이의 공통 클래스를 탐지하는데 활용될 수 있음을 확인하였고, 더 나아가 안드로이드 앱에서의 코드 도용을 탐지하는 목적으로도 활용될 수 있음을 보여주었다.

• Journal of Software Assessment and Valuation
• /
• v.14 no.2
• /
• pp.35-44
• /
• 2018

Tools for detecting cross-language clones usually compare abstract-syntax-tree representations of source code, which lacks scalability. In order to compare large source code to a practical level, we need a similarity checking technique that works on a token level basis. In this paper, we define common tokens that represent all tokens commonly used in programming languages of different paradigms. Each source code of different language is then transformed into the list of common tokens that are compared. Experimental results using exEyes show that our proposed method using common tokens is effective in detecting cross-language clones.

• Journal of Software Assessment and Valuation
• /
• v.12 no.2
• /
• pp.1-8
• /
• 2016

In this paper, we study abstracting and identifying license file from a package to prevent unintentional intellectual property infringement because of lost/modified/confliction of license information when redistributing open source software. To invest character of the license files, we analyzed 322 licenses by n-gram and TF-IDF methods, and abstract license files from the packages. We identified license information with a similarity of the registered licenses by cosine measurement.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2023.05a
• /
• pp.694-695
• /
• 2023

최근 ChatGPT 를 각 분야에 활용하는 연구가 활발하게 이루어지고 있다. ChatGPT 는 최신 자연어 처리 모델로, 텍스트를 통해 입출력을 진행한다. 본 논문에서는 이러한 ChatGPT 를 활용하여 영상을 효과적으로 요약할 수 있는 새로운 접근 방식을 제시한다. STT 기술을 사용하여 영상의 자막에 대한 텍스트 파일을 추출하고 이를 ChatGPT 로 요약한다. 최종적으로 기존 텍스트와의 유사도 분석을 통해 유사도가 높은 부분을 선택하여 영상을 편집하고 요약한다.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
• /
• v.16 no.4
• /
• pp.497-501
• /
• 2010

A software montage means information that can be extracted quickly from software and includes inherent characteristics. If a montage is made from well-known programs, we can filter candidates of similar programs among the group of programs based on the montage. In this paper, we suggest software montages based on two characteristics: API calls and strings. To evaluate the proposed montages, we performed experiments to filter candidates of some similar programs to instant messenger programs. From the experiments, we confirmed that the proposed montages can be used as a forensic tool that filters a group of similar programs even when their functions are not known in advance.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2000.10a
• /
• pp.394-396
• /
• 2000

소프트웨어 재사용은 이전의 개발 경험을 새로운 소프트웨어 개발 과정에서 재적용 하는 것으로, 소프트웨어 개발 환경 및 관리 과정에서 생산성 향상에 기여할 수 있다. 본 논문에서는 객체지향 언어로 개발된 프로그램에서, 하나의 클래스에 있는 여러 메소드들 안에 중복된 코드가 있는 경우 이러한 중복된 코드의 검출을 통해 재사용의 근거로 제시하고자 한다. 그 방법으로 McCabe의 유사도 분석 기법을 이용하였고, 그 과정에서 나타난 문제점을 해결하고자, 새로운 검색 요소로 구성된 최적의 유사도 분석 기법을 제안하였다. 그리고 분석 결과를 재사용하기 위한 문서와 작업의 기준도 마련하였다. 기준에 맞게 작성된 문서들은 코드 수준의 재사용 가능 라이브러리로 저장하여 다음 개발에 직접 적용한다면, 비용 및 시간을 절약하는 효과를 기대할 수 있다.

• Journal of Digital Contents Society
• /
• v.19 no.7
• /
• pp.1357-1363
• /
• 2018

In addition to advances in information technology, machine learning approach is applied to a variety of applications, and is expanding to a variety of areas. In this paper, we propose a software analysis method that applies linear regression to analyse software similarity from the code distribution of the software. The characteristics of software can be expressed by instructions contained within the program, so the distribution information of instructions is used as learning data. In addition, a learning procedure with the learning data generates a linear regression model for software similarity analysis. The proposed method is evaluated with real world Java applications. The proposed method is expected to be used as a basic technique to determine similarity of software. It is also expected to be applied to various software analysis techniques through machine learning approaches.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2020.11a
• /
• pp.749-750
• /
• 2020

링크 예측은 주어진 그래프에서 가까운 미래에 발생할 가능성이 높은 새로운 링크를 예측하는 문제이다. 본 논문에서는 유사도 기반 링크 예측의 정확도를 향상시키는 전처리 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 유사도 기반으로 예측한 링크들을 그래프에 추가하고, 이 추가된 링크들을 포함하는 그래프를 기반으로 다시 새로운 링크들을 예측하여 추가하는 점진적 추가 방식을 채택한다. 실세계 데이터를 이용한 실험을 통하여, 제안하는 전처리 기법이 기존 링크 예측의 정확도를 향상시킬 수 있는 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
• /
• 2023.07a
• /
• pp.399-400
• /
• 2023

본 프로젝트는 ChatGPT와 카카오톡 채널 챗봇을 사용하여 초등학생 대상의 학교폭력 예방교육을 위한 대화형 챗봇을 개발한다. 이를 위해, 한림대학교 간호대학에서 제공받은 학교폭력 예방교육 자료를 기반으로 ChatGPT를 사용하여 데이터를 증강하였고, AWS RDS의 데이터베이스에 사용자의 예상 발화와 그에 대한 답변을 저장하였다. 그리고 AWS Lambda에 REST API를 구현하고, AWS API Gateway를 통해 카카오톡 채널 챗봇과 연결하였다. 사용자가 발화를 입력하면 발화를 포함한 요청이 AWS Lambda로 전달되고, ChatGPT를 사용해 답변을 생성하며 데이터베이스에 저장된 데이터와 코사인 유사도를 비교한다. 이때 기준치보다 유사도가 높다면 저장되어 있던 데이터를 반환하고, 낮다면 생성된 답변을 반환한다. 이후 반환된 답변을 카카오톡 채널 챗봇으로 전달해 사용자에게 출력한다.