• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2006년도 춘계학술발표대회
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• pp.147-150
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• 2006

본 논문에서는 각종 언어로 구현된 프로그램의 소스 코드를 표절 하였을 경우 이를 효과적으로 탐지하는 방법과 이론을 제시하고자 한다. 기존에 사용되고 있는 프로그램 표절(plagiarism) 검사 소프트웨어의 장단점을 분석하고, 특히 단점을 극복하기 위한 방법으로 Pattern Matching을 이용한 표절 검출방법을 소개한다. 그리고 기존의 Pattern Matching을 이용한 방법에서 나타나는 문제점을 극복하여 좀 더 발전된 방식의 자동 표절 검출 시스템을 소개하고자 한다.

• 한국발생생물학회지:발생과생식
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• 제15권1호
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• pp.71-76
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• 2011

연구윤리(혹은 연구진실성)는 과학 사회의 건강성을 유지시키는 역할 때문에 학계, 정부는 물론 과학계에 종사하지 않는 일반인들로부터 주목 받고 있다. 이 논문에서는 대표적인 연구부정인 표절을 다룬 유용한 논문들을 소개하고자 한다. 일반적으로, 연구 결과는 독창성(originality), 정확성(accuracy), 재현성(reproducibility), 정밀성(precision) 그리고 연구윤리(research ethics)가 보장되어야 한다. 표절의 정의는 "적절한 언급이나 인정 없이 다른 사람의 말이나 글, 또는 아이디어를 도용하는 것이다." 표절은 간혹 데이터의 위조와 변조보다는 경미한 연구부정으로 고려되기도 하지만, 본질적으로 그 속성은 지적 산물의 절도에 해당한다. 표절은 논문 출판 단계에만 국한해서 일어나는 것이 아니라, 연구제안과 연구수행 그리고 종설 논문 작성과정으로 확장될 수 있다. 표절의 정의를 확대하면, 중복 출판은 자기표절로 간주할 수 있다. 표절을 방지하기 위해서는 과학 사회 모든 구성원들의 정직한 노력이 요구된다. 먼저, 연구자들은 자신들의 과학적인 작업수행에 있어서 투명성(transparency)과 진실성 내지 고결성(integrity)을 유지해야 한다. 편집위원회 구성원들과 심사자들은 임무 수행과정에서 공평함과 충분한 자격을 유지해야 한다. 정부와 연구 재단들은 과학 사회에 표절 방지를 위한 재정적, 정책적 지원을 아낌없이 해야 한다. 향상된 편집 서비스, 표절 방지 프로그램 활용, 그리고 정직한 과학논문을 쓰는 방법에 대한 철저한 교육은 과학 사회의 건전한 기반을 구축하는데 기여할 것이다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제33권12호
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• pp.1090-1102
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• 2006

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.

• 한국소프트웨어감정평가학회 논문지
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• 제17권1호
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• pp.31-40
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• 2021

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.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제13권11호
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• pp.37-47
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• 2013

코드 이동성이 증가함에 따라 코드 도용이 문제가 되고 있으며 이를 대처하기 위해 프로그램 비교를 위한 연구가 많이 진행되고 있다. 이 논문은 클래스 구조를 이용하여 Java 프로그램의 표절을 검사하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 멤버 변수와 메소드 간의 참조 관계를 나타내는 그래프를 생성한다. 변수 참조 관계는 이분 그래프 형태로 나타나는데 이렇게 생성된 그래프를 대상으로 그래프 동형 검사를 적용하여 프로그램 간의 유사도를 측정한다. 이 논문에서는 제안 방법의 효과를 입증하기 위해 2012년 부산대학교 객체지향 프로그래밍 과제로 제출된 Java 프로그램을 대상으로 실험하였다. 그리고 제안 방법의 정확도를 평가하기 위해 기존 유사도 검사 프로그램인 JPlag와 Stigmata를 대상으로 F-measure 지표를 이용해 비교하였다. 그 결과 제안 방법의 F-measure가 JPlag보다 0.17, Stigmata보다 0.34 높은 것으로 나타났다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 가을 학술발표논문집 Vol.34 No.2 (A)
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• pp.271-272
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• 2007

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제23권8호
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• pp.459-465
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• 2017

매니코어 기술에 힘입어 컴퓨터 하드웨어의 성능이 향상되고 있지만 그에 비례한 소프트웨어 성능 증가는 다소 미미한 실정이다. 함수형 언어는 병렬 프로그램의 성능을 향상시키는 대안 중 하나이다. 이러한 언어는 부수효과가 없는 순수한 수식을 통해 내재된 병렬성을 지원하기 때문이다. 함수형 언어인 Haskell은 모나드를 기반으로 하는 다양하고 쉬운 병렬 구조를 제공하기 때문에 병렬 프로그래밍에서 널리 사용된다. 하지만 Haskell로 작성된 병렬 프로그램의 성능 확장성은 코어 수가 증가함에 따라 변동이 큰 경향이 있다. 이는 프로그램 실행에 있어 가비지 컬렉션이 공간과 시간에 모두 영향을 미치는데 Haskell은 이러한 가비지 컬렉션을 사용하는 가상머신 위에서 실행되기 때문이라고 추정된다. 따라서 본 논문에서는 GC-Tune이라는 메모리 튜닝 도구를 사용하여 이 추정이 맞는지 검증하고 Haskell 병렬 프로그램의 성능 확장성을 높이는 방법을 모색한다. 병렬 Haskell 표절 검사 프로그램을 대상으로 실험한 결과 성능 확장성이 향상되었다. 특히 메모리 튜닝을 하지 않은 프로그램에 비해 속도 향상의 변동 범위가 39% 감소하였다.

• 한국소프트웨어감정평가학회 논문지
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• 제16권2호
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• pp.1-8
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• 2020

컴퓨터 프로그램의 표절 또는 복제에 대한 유사도 검출은 구현에 사용된 프로그래밍 언어, 분석 대상 코드의 종류에 따라 각기 다른 감정 방법과 도구가 필요하다. 최근 들어 증가하고 있는 내장형 시스템의 목적 코드에 대한 유사도 감정은 원시 코드와 비교해 더욱 복잡한 과정 및 고도의 기술과 함께 상당한 자원을 요구하고 있다. 본 연구에서는 목적 코드를 대상으로 역 어셈블리 기법의 적용과 같은 역공학 방법을 이용하여, 목적 코드의 어셈블리어 변환을 통한 어셈블리어 레벨에서의 함수 단위 유사도 감정 방법에 관하여 연구하였다. 그리고, 어셈블리어 레벨에서의 유사도 비교를 위해 코드의 구문분석을 통한 명령어 및 오퍼랜드 테이블을 생성하고, 이를 대상으로 유사도를 검출할 수 있는 도구의 설계에 관하여 기술하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권8호
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• pp.2101-2123
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• 2023

Recent studies have shown that the neural network-based binary code similarity detection technology performs well in vulnerability mining, plagiarism detection, and malicious code analysis. However, existing cross-architecture methods still suffer from insufficient feature characterization and low discrimination accuracy. To address these issues, this paper proposes a cross-architecture binary function similarity detection method based on composite feature model (SDCFM). Firstly, the binary function is converted into vector representation according to the proposed composite feature model, which is composed of instruction statistical features, control flow graph structural features, and application program interface calling behavioral features. Then, the composite features are embedded by the proposed hierarchical embedding network based on a graph neural network. In which, the block-level features and the function-level features are processed separately and finally fused into the embedding. In addition, to make the trained model more accurate and stable, our method utilizes the embeddings of predecessor nodes to modify the node embedding in the iterative updating process of the graph neural network. To assess the effectiveness of composite feature model, we contrast SDCFM with the state of art method on benchmark datasets. The experimental results show that SDCFM has good performance both on the area under the curve in the binary function similarity detection task and the vulnerable candidate function ranking in vulnerability search task.

• 정보과학회 논문지
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• 제44권8호
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• pp.791-802
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• 2017

최근 CPU 시장은 단일 코어의 속도 상승에서 코어의 수를 늘려가는 방향으로 변하고 있다. 이러한 상황에서 매니코어 프로세서의 자원을 최대한 사용할 수 있는 병렬 프로그래밍에 관한 관심이 높아지고 있다. 이 논문에서는 병렬 프로그래밍에 적합한 Haskell을 이용하여 매니코어 환경에 적합한 병렬 프로그래밍 모델을 확인하고자 한다. 이를 위해 이 논문에서는 Eval 모나드와 Cloud Haskell을 이용하여 표절 검사 병렬 프로그램과 K-평균 병렬 프로그램을 개발하였다. 그리고 개발된 프로그램을 대상으로 32코어 환경, 120코어 환경에서 성능을 측정하였다. 측정 결과 적은 코어 수에서는 Eval 모나드가 유리한 것으로 나타났다. 하지만 코어 수가 늘어남에 따라 Cloud Haskell이 실행 시간 기준으로 37%, 확장성 기준으로 134% 더 우수한 것으로 나타났다.