메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
조영빈 (전북대학교) 유철중 (전북대학교) 이지현 (전북대학교)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제18권 제3호(JKIIT, Vol.18, No.3)
발행연도
2020.3
수록면
79 - 88 (10page)
DOI
10.14801/jkiit.2020.18.3.79

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

이 논문의 연구 히스토리 (2)

초록· 키워드

오류제보하기
소프트웨어 개발에서 코드 클론은 비용 절감과 개발 속도 증가를 가져오는 요소로 작용한다. 그러나 코드의 무분별한 복사는 코드의 품질을 낮추고, 버그 수정에 많은 비용과 시간을 필요로 한다. 코드 클론을 검출하기 위한 기존 기술들은 온전히 복사된 코드 혹은 식별자만 수정한 코드 이외의 클론은 검출하기 어렵고, 클론의 유형 분류는 사람이 직접 수행해야 한다. 본 논문은 다양한 형태의 클론 검출과 검출된 클론의 유형을 자동으로 분류하는 것을 목표로 TBCNN(Tree-Based Convolution Neural Network) 기반 클론 분류 방법을 제안한다. 제안한 방법을 코드 클론 검출 방법 검증에 많이 사용하는 BigCloneBench 데이터 셋을 이용하여 실험하였다. 그 결과, 제안한 방법은 78%의 재현율과 정밀도로 4가지 유형의 코드 클론을 분류할 수 있었다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. TBCNN 기반 클론 분류
Ⅳ. 실험
Ⅴ. 결론 및 향후 과제
References

참고문헌 (21)

참고문헌 신청

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2020-004-000423745