프로그램 내의 코드클론을 찾아주는 도구나 기술들을 평가하기 위해서는 해당 도구가 탐지하는 못하는 클론이 있는지 확인해야 한다. 이를 위해서 샘플 소스코드에 대해서 코드클론을 모두 모아놓은 표준 표본 집합체가 필요하다. 그런데 기존의 코드클론 표본 집합체는 여러 클론탐지 도구의 결과들을 참조해 수작업으로 구축하지만 평가 기준으로 사용하기에는 빠져있는 표본이 많다. 본 연구에서는 자동으로 코드클론 표본 집합체를 생성하는 방법을 제안하고 도구를 구현하였다. 이 도구는 프로그램 소스를 핵심구문트리로 변환한 뒤, 트리를 샅샅이 비교하여 클론 패턴을 찾아낸다. 본 도구는 오탐이 없으며, 특정한 패턴을 제외하고 미탐도 없어서 코드클론 표본 집합체를 자동으로 생성하기 적합하다. 실험결과 상용도구인 CloneDR에서 찾아낸 클론을 모두 포함하면서 2-3배 더 많은 클론들을 찾아내었고, Bellon의 기존 표본 집합체의 클론들을 거의 대부분 포함(93-100%)하면서 자동 구축한 표본 집합체의 크기가 훨씬 크다.
본 연구에서는 트리패턴 기반으로 코드클론을 탐지하는 도구인 CCR(Code Clone Ransacker)를 제안하고 구현하였다. CCR은 프로그램 트리의 모든 하위트리 쌍을 비교하여 중복된 부분인 트리패턴을 찾고 동일한 모양의 패턴들을 하나로 묶어 프로그램에 존재하는 클론들을 샅샅이 탐지한다. 이때 이미 찾은 패턴 내부의 클론 패턴을 비교대상에서 제외하여 중복계산을 하지 않아 불필요한 예산을 최대한 줄인다. 실험으로 CCR의 성능을 평가한 결과, CCR의 정확성과 탐지성은 높다. 프로그램의 구조를 비교하는 기존의 트리패턴 기반의 코드클론 탐지 도구들의 정확성과 탐지성은 이미 좋은 것으로 알려져 있지만, CCR은 높은 정확성을 유지하면서 탐지성은 기존의 Asta보다는 최대 5배, CloneDigger보다는 약 1.9배 높다. 그리고 CCR이 찾은 코드클론은 기존의 코드클론 표본 집합체의 클론을 대부분 포함한다.
서로 다른 언어로 작성된 소스코드의 유사성 검사는 주로 요약구문트리를 기반으로 비교를 수행한다. 하지만 대규모의 소스코드를 실용적인 수준으로 비교하려면 토큰수준 기반에서 작동하는 유사성 검사 기술이 필요하다. 본 연구에서는 서로 다른 언어에서 생성되었지만 같은 의미를 지닌 토큰을 표현할 수 있는 공통 토큰을 정의하고, 소스코드에서 언어별 처리 과정을 거쳐 생성한 공통 토큰의 나열을 입력으로 소스코드의 유사성 검사를 수행하는 방법을 제안한다. 한국저작권위원회의 표절검사 도구 exEyes를 사용해서 서로 다른 언어로 작성된 동일한 코드를 대상으로 실험한 결과, 제안한 방법을 사용했을 때, 유사성 평가 성능이 향상됨을 보였다.
이동에이전트는 독립된 객체로서 자율성을 가지고 컴퓨터를 이동하며 부연된 임무를 수행하는 프로그램이다. 이동에이전트는 코드와 데이터로 구성된 프로그램이므로 쉽게 복제될 수 있다. 이렇게 복제된 이동에이전트를 이동에이전트 클론이라 한다. 복제된 클론은 원본과 구별이 불가능하다. 이것은 에이전트의 인증을 불가능하게 만들고 예상되지 않은 에이전트의 중복 수행을 야기하며 에이전트의 내부정보 유출 공격을 위한 수단으로 사용된다. 본 논문에서는 이동에이전트 클론에 의한 이러한 문제점을 고찰하고 온라인 상에서 클론의 존재를 탐지하고 실행을 방지하며 클론을 생성한 서버를 확인하는 프로토콜을 설계한다.
기계 학습을 이용하여 의미가 유사한 코드 클론을 탐지하는 도구의 성능 평가에 빅클론벤치를 많이 활용한다. 하지만 빅클론벤치는 기계 학습에 최적화된 벤치마크가 아니기 때문에 그대로 기계 학습에 사용하면 잘못된 학습 데이터가 만들어질 수 있다. 본 연구에서는 빅클론벤치에서 제공하고 있는 코드 클론 데이터에서 누락된 타입-4 클론을 기계 학습을 이용하여 추가로 찾아 보완함으로써 빅클론벤치를 개선할 수 있음을 실험적으로 밝힌다. 트리 기반 컨볼루션 신경망을 이용한 기계 학습 모델을 사용해서 개선된 데이터를 학습했을 때, 기존의 데이터를 학습했을 때에 비해 기계 학습의 정확도 및 성능이 향상되었음을 확인하였다.
유사한 소프트웨어는 기존 산출물을 복제하고 수정하는 클론-앤-오운(clone-and-own, CAO) 방법으로 개발되곤 한다. 그러나 클론-앤-오운 방법은 복제된 제품의 수가 늘면서 유지보수를 어렵게 만들기 때문에 나쁜 프랙티스로 간주된다. 소프트웨어 제품라인 공학은 체계적인 재사용을 통해 소프트웨어 제품군을 개발하는 방법으로 클론-앤-오운 방법의 문제를 해결할 수 있다. CAO 방식으로 개발되어 온 제품패밀리를 제품라인 공학으로 마이그레이션하는 작업은 여러 소프트웨어 제품에서 클로닝된 부분들을 찾아 통합하고 재사용 가능한 자산으로 구축하는 것으로부터 시작된다. 그러나 클로닝이 디렉토리부터 코드 라인까지 다양한 수준에서 발생하고 그 과정에서 이들의 구조에 변경이 일어날 수 있어 단순하게 클로닝을 찾아내는 것만으로는 고품질의 제품라인 코드베이스를 구축하기 어렵다. 성공적인 마이그레이션을 위해서는 소스 코드들 사이의 클로닝 관계를 찾는 것 이외에도 소스 코드들의 파일 경로와 클래스 이름, 메소드 시그니처 등의 동일성을 확보는 작업이 선행되어야 한다. 이에 본 연구는 CAO 기반으로 개발된 제품들로부터 마이그레이션 대상 제품들을 선정한 후 제품들에 흩어져 있는 유사 코드 집합을 검출하여 메소드 경로의 통일이 필요한 대상을 식별하는 클러스터링 방법을 제안한다. 제안 방법의 효과를 보이기 위해 CAO 방식으로 진화해온 ApoGames 제품군에 제안 방법을 적용하여 실험을 진행하였다. 그 결과, 전처리 없이 수행된 파일의 상대 경로 기반 클러스터링 방법의 평균 정밀도는 0.91이며 식별된 공통 클러스터의 개수는 0개인 반면에 이 논문에서 제안하는 전처리와 함께 수행된 메소드 시그니처 기반 클러스터링 방법의 평균 정밀도는 0.98로 개선되었으며 식별된 공통 클러스터는 최대 15개까지 증가하였다.
소스코드 표절은 원본 자료의 출처를 분명히 밝히지 않고 자신의 것처럼 사용하는 행위를 말한다. 소스코드 표절로 인한 문제는 법적인 분쟁을 다투는 경우까지 다양한 문제를 일으킨다. 소스코드의 표절 여부는 일반적으로 비교 대상 소프트웨어 프로젝트 내의 각 소스코드를 전수 비교하여 유사도를 측정하여 결정한다. 전수 비교는 표절 가능성이 전혀 없는 코드도 비교 대상에 포함하기 때문에 그만큼의 시간을 헛되이 소모한다. 소스코드 표절로 의심되는 비교 쌍만 선별하여 비교할 수 있으면 그만큼 비교 횟수는 줄어들게 되어 탐지 도구의 실행 속도를 향상시킬 수 있을 뿐만 아니라, 표절 가능성이 높은 부분만을 대상으로 탐지의 정확도를 높이는데 집중할 수도 있다. 본 논문에서는 code2vec 이라는 기계학습 모델을 활용하여 코드 클론으로 의심되는 소스코드들을 미리 분류하여 비교 횟수를 줄임으로써 소스코드 표절 탐지의 성능을 개선할 수 있음을 보인다.
Numerical studies have been conducted to predict the solid-liquid separation efficiency of turbulent flow in a hydrocyclone using a commercial CFD code. To validate the CFD code, several preliminary numerical calculations are carried out to determine the influence of parameters such as grid systems, numerical schemes, and turbulence models. The numerical studies have been performed on the hydrocyclones with the different vortex finder geometries by changing the mass flow rate, and the results were compared with the experimental data. The results show that the CFD code can be used as a design tool to improve the performance of hydrocyclones.
기존의 어셈블러는 시각적으로 불편하고 사용자 편의를 위한 기능을 제공하지 않으며 최신의 컴퓨터와의 호환성 문제가 있었다. 이러한 문제점들의 해결책으로 나온 SIC/XE 어셈블러 시뮬레이터 오픈 소스를 GitHub에서 클론하여 분석하고 테스트하였다. 본 논문에서는 오픈 소스 SIC/XE 어셈블러 시뮬레이터의 다양한 오류를 분석하고 이를 수정하였다. 또한 리터럴 테이블, 심볼 테이블, 목적코드 및 오류 메시지의 시각화를 통해 기존의 SIC/XE 어셈블러 시뮬레이터를 개선시켜 사용자 편의를 높인 학습용 SIC/XE 어셈블러 시뮬레이터를 구현하였다.
가정에서 제조된 된장으로부터 cellulase 생산균으로 분리된 고온성 WL-12는 형태적 특성, 생화학적 성질 및 16S rRNA의 염기서열에 근거하여 Bacillus licheniformis로 동정되었다. B. licheniformis WL-12의 cellulase 유전자를 클로닝하여 그 염기서열을 결정한 결과 cellulase 유전자(celA)는 517 아미노산으로 구성된 단백질을 코드하며 1,551 뉴클레오티드로 이루어졌다. 아미노산 잔기배열을 분석한 결과 WL-12의 cellulase는 활성영역과 cellulose 결합영역으로 구성되어 있었으며, glycosyl hydrolase (GH) family 5에 속하는 B. licheniformis, B. subtilis와 B. amyloliquefaciens의 cellulase와 높은 상동성을 보였다. 클론된 celA를 발현용 vector에 도입하여 B. subtilis에서 발현시켜 cellulase 최대생산성이 7.0 units/ml에 이르렀다.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.