본 논문에서는 대학생들의 프로그래밍 과제물이나 프로그래밍 경진대회에 제출된 프로그램과 같이 동일한 기능을 요구받는 프로그램 소스 집합들에서 표절 행위가 있었는지를 탐색하는 새로운 알고리즘을 제시한다. 본 논문에서는 프로그램의 소스 집합에서 추출된 키워드들의 빈도수에 기반한 로그 확률값을 가중치로 하는 적응적(adaptive) 유사도 행렬을 만들어 이를 기반으로 주어진 프로그램의 유사구간을 탐색하는 지역정렬(local alignment) 방법을 소개한다. 우리는 10여개 이상의 프로그래밍 대회에 제출된 실제 프로그램으로 본 방법론을 실험하였다. 실험결과 이 방법은 이전의 고정적 유사도 행렬(일치 +1, 불일치 -1, 갭(gap)을 이용한 일치 -2)에 의한 유사구간 탐색에 비하여 여러 장점이 있음을 알 수 있었으며, 보다 다양한 표절탐색 목적으로 제시한 적응적 유사도 행렬이 응용될 수 있음을 알 수 있었다.
본 논문에서는 대학생들의 프로그래밍 과제물이나 프로그래밍 경진대회에 제출된 프로그램과 같이 동일한 기능을 요구받는 프로그램 소스 집합들에서 표절행위가 있었는지를 탐색하는 새로운 알고리즘을 제시하고 있다. 지금까지 보편적으로 사용되어 온 대표적인 알고리즘은 부분 스트링간의 완전 일치를 통한 Greedy-String-Tiling이나 두 스트링간의 지역정렬(local alignment)을 이용한 유사도 분석이 주된 방법론이었다. 본 논문에서는 해당 프로그램 소스의 집합에서 추출된 키워드들의 빈도수에 기반한 로그 확률값을 가중치로 하는 적응적(adaptive) 유사도 행렬을 만들어 이를 기반으로 주어진 프로그램의 유사구간을 탐색하는 새로운 방법을 소개한다. 우리는 10여개 이상의 프로그래밍 대회에서 제출된 실제 프로그램으로 본 방법론을 실험해 보았다. 실험결과 이 방법은 이전의 고정적 유사도 행렬(match이면 +1, mismatch이면 -1, gap이면 -2)에 의한 유사구간 탐색에 비하여 여러 장점이 있음을 알 수 있었으며, 제시한 적응적 유사도 행렬을 보다 다양한 표절탐색 목적으로 사용할 수 있음을 알 수 있었다.
소프트웨어의 지적 재산권 보호 및 인증에 대한 관심과 중요성이 커지면서 소프트웨어에 대한 표절 탐색 및 보호, 판단에 대한 연구가 활발 하게 진행되고 있다. 지금까지 표절에 대한 연구는 주로 속성 계산, 토큰 패턴, 프로그램 파스트리, 유사도 측정 알고리즘 등을 이용해 두 프로 그램을 비교하는데 초점을 두었다. 이와 더불어, 표절과 협동(collaboration)을 구분하는 것은 표절연구에서 매우 중요하다. 본 논문에서는 극단 치 분포 확률 모델을 이용한 소스코드 클러스터링을 위한 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서는 먼저 두 프로그램 먼저 두 프로그램 $P_a$와 $P_b$ 의 유사도를 측정하는 비대칭거리측정함수 pdist($P_a$, $P_b$)를 제안하고, 모든 소스코드 쌍에 대해 pdist($P_a$, $P_b$)를 통해 측정된 유사도를 간선무게로 하는 표절방 향그래프(PDG)를 생성한다. 그리고 본 논문에서는 표절방향그래프를 굼벨거리그래프(GDG)로 변환한다. pdist($P_a$, $P_b$) 점수 분포는 극단치 확률 분포로 잘 알려진 굼벨분포(Gumbel distribution)와 매우 유사하다. 또한, 본 논문에서는 의사표절(pseudo- plagiarism)을 새롭게 정의한다. 의사표절은 프로그램의 강한 기능적 제약사항으로 인해 발생하는 가상 표절의 한 종류이다. 본 논문에서는 ICPC(International Collegiate Programming Contest)와 KOI(Korean Olympiad for Informatics) 대회에 제출된 18개 프로그램 그룹의 700개 이상의 소스코드에 대해 실험을 진행하였다. 실험결과 프로그램 그룹에 포함된 표절 프로그램들을 찾았으며, 소스코드 클러스터링 알고리즘은 의사표절과 실제표절 프로그램 그룹을 효과적으로 구분하였다.
지역정렬(local alignment)과 전체정렬(global alignment)로 대표되는 정렬 문제는 전산학 분야의 전형적인 문제로, 두 서열의 전체적인 또는 부문적인 유사성(similarity)을 찾아 주기 위한 방법이다. 특히 정렬은 두 문자열에서 유사하게 나타나는 유사 서브스트링을 찾아내는 문제라든가 근래의 생물정보학에서 두 DNA시퀀스간의 유사도를 판별하는 문제 등에서 매우 중요란 기법이다. 본 논문에서는 두 서열들을 유사하게 매칭 시켜 주는 기존의 정렬 방법을 응용, 변형하여 C, C++. JAVA등으로 짜여진 프로그램 소스들의 유사도를 측정하는 방법을 제시하였다. 실제로 이런 프로그램 소스의 표절은 대학교육 수업과정 등에서 빈번하게 발생되는 문제점으로서 본 논문에서는 프로그램 소스표절을 검사, 탐지할 수 있는 방법론 및 구체적인 프로그램과 그 결과를 제시하고 있다. 아울러 두 프로그램간의 유사성을 비교하기 위해 기존의 지역정렬 방법을 보다 효율적으로 적절히 변형시키는 방법을 제시하고 있다.
프로그램 소스코드 표절 검사에 대한 기존 방법은 크게 지문(finger-print)법과 구조기반 검사법으로 나뉘며, 주로 단어의 유사성이나 발생빈도를 사용하거나 소스코드 구조상의 특징으로 두 소스간의 유사성을 비교한다. 본 연구에서는 프로그래밍 언어의 예약어 시퀀스를 사용하여 소스코드들 간의 유사성을 비교하고, 이 결과를 FCA(Formal Concept Analysis)를 통해 해석하고 시각화 하는 방법을 제시한다. 일반적인 VSM(Vector Space Model)과 같은 단일 단어 분석으로는 단어의 인접성을 구분할 수 없으므로 단어의 시퀀스 분석이 가능하도록 알고리즘을 구성하였으며 이러한 방식은 지문법의 단점인 소스코드의 부분적인 표절 탐지의 난점을 해결할 수 있고 함수의 호출 순서나 수행 순서에 상관없이 표절을 탐지할 수 있는 장점을 가진다. 마지막으로 유사도 측정결과는 FCA를 이용하여 격자(lattice)로 시각화됨으로써 이용자의 이해도를 높일 수 있다.
자바스크립트는 현재 웹 사이트, 웹 어플리케이션에서 가장 많이 사용되는 스크립트 언어 중 하나이다. 자바스크립트로 작성된 프로그램은 원본 프로그램 형태로 클라이언트에게 전송되므로 무단 복제, 도용에 쉽게 노출된다. 때문에 자바스크립트 프로그램의 도용을 탐지하기 위한 연구가 필요하다. 현재 일반적으로 프로그램 표절 탐지를 위해 사용되는 자동화 도구들의 경우 고수준의 표절 기법에 적절히 대응하지 못한다. 반면에 프로그램 종속성 그래프에 기반을 둔 기존 연구들의 경우 자바스크립트의 동적인 특징을 적절히 반영하지 못한다. 또한 지나친 일반화로 인해 일부 틀린 판정(false positive)을 보이며 대상 프로그램의 크기가 클 경우 탐지 속도에 문제를 보이고 있다. 본 논문에서는 자바스크립트에 특화된 프로그램 종속성 그래프(이하 JS PDG)와 이를 사용한 도용 탐지 기법을 제안하여 이러한 문제를 해결하고자 한다. 본 논문에서 제안하는 JS PDG는 세분화된 노드 타입을 가지고 있어 기존 PDG와 비교해 보다 정확한 그래프 간 비교를 할 수 있도록 하며 포함하고 있는 노드 타입에 따라 정의되는 JS PDG의 타입은 탐색 범위를 분할을 가능하게 해 전체 도용 탐지 속도가 개선 될 수 있도록 한다. 실험 결과 기존 PDG에서 나타나는 틀린 판정을 확인할 수 있었으며 PDG간 비교 횟수가 줄어들어 도용 탐지 속도가 개선됨을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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