| 항목 | 내용 |
|---|---|
| 사업명 | 원천기술개발사업 > 차세대정보컴퓨팅기술개발사업 |
| 지원기관 | 과학기술정보통신부 > 한국연구재단 |
| 과제번호 | 2017M3C4A706817923 |
| 과제명 | 지능형 자동화를 통한 풀스택 SW 디버깅 |
| 총괄 연구책임자 | KAIST 김문주 moonzoo@cs.kaist.ac.kr |
| 세부과제명 | (3세부) 지능형 자동화를 통한 출스택 SW의 다중언어 검증 및 디버깅 |
| 세부과제 연구책임자 | KAIST 유신 shin.yoo@kaist.ac.kr |
| 본 실적의 교신저자 | KAIST 유신 shin.yoo@kaist.ac.kr |
- 1단계 1차년도(2017.07 ~ 2018.05)
- 2단계 1차년도(2018.06 ~ 2019.05)
- 2단계 2차년도(2019.06 ~ 2020.03)
- 2단계 3차년도(2020.04 ~ 2021.03)
- 다중 언어 분석 효율을 향상시킬 수 있는 언어 모델 기반 분석 기법 3종 개발 (VSM-ORBS, LDA-ORBS, MOBS)
- 최대 80KLOC (guava)로 작성된 C, python, Java 등 3종 이상의 언어를 포함하는 SW를 대상으로 실험 (다중 언어 SW 포함)
- 세계 최고 수준 대비: 최대 316.3% (제안: 13.84 sec/LoC, 세계 최고 수준: 43.78 sec/LoC), 평균 200.2% (제안: 11.21 sec/LoC, 세계 최고 수준: 22.45 sec/LoC) 향상으로 목표 달성
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jss.2019.110459
@article{Lee2019aa,
author = {Lee, Seongmin and Binkley, David and Gold, Nicolas and Islam, Syed and Krinke, Jens and Yoo, Shin},
journal = {Journal of Systems and Software},
keywords = {ORBS, Program slicing, Lexical analysis},
pages = {110459},
title = {Evaluating lexical approximation of program dependence},
volume = {160},
year = {2020}
}
- 다중언어 결함 위치 식별 세계 최고 수준의 정확도를 가진 Museum에 SBFL 스코어를 추가한 유전 프로그래밍 모델을 이용해 분석한 결함 8개를 모두 정확하게 식별함 (100%)
- PDF: K-1-2 Genetic Programming for Museum Fault Localisation
- Python과 C 두 개 언어로 이루어진 오픈소스 프로젝트 (TensorFlow, Numpy)로부터 다중언어 결함 10개 조사 발굴
- PDF: [K-1-3 Multilingual Fault Benchmark.pdf](https://github.com/coinse/NGICDP_Div3_KAIST/blob/main/stage1year1/K-1-3 Multilingual Fault Benchmark.pdf)
- 뮤테이션 기반 의존성 예측 모델 3종 개발 (Once Success, Logistic, Bayesian)
- 개발된 모델을 바탕으로 기존 의존성 분석 모델 대비 18%만의 데이터를 사용하여 의존성을 예측 (accuracy: 약 89%), 분석 속도 기준 456% 향상으로 목표 달성
- DOI: https://doi.ieeecomputersociety.org/10.1109/SCAM.2019.00011
@inproceedings{Lee2019pl,
author = {Lee, Seongmin and Binkley, David and Feldt, Robert and Gold, Nicolas and Yoo, Shin},
booktitle = {19th IEEE International Working Conference on Source Code Analysis and Manipulation},
series = {SCAM 2019},
title = {{MOAD}: Modeling Observation-based Approximate Dependency},
year = {2019}
}
- 과거 뮤테이션 데이터를 분석하여 현재 발생한 결함의 위치를 예측하는 랭킹 모델 4종을 개발 (Exact Match, Partial Match, Logistic Regression, MLP).
- 357개의 오픈소스 결함에 평가함.
- arXiv preprint: https://arxiv.org/abs/1902.09729, PDF: K-2-2 Amortising the Cost of Mutation Based Localisation using Statistical Inference
- 다중언어 환경 구성 요소로 새롭게 등장한 심층신경망 모델에 대해, 기존에 트레이닝된 모델을 시드로 이용해 추가적인 데이터 없이 수정할 수 있는 휴리스틱 2종 개발 (각각 PSO, DE 기반)
- arXiv preprint: https://arxiv.org/abs/1912.12463, PDF: K-3-1 Search Based Repair of Deep Neural Networks
- Java, Python C에 모두 적용 가능한 자동 결함 수정 프레임워크 PyGGI 2.0 개발, QuixBugs 벤치마크 33개 결함 중 20개 패치 (60%)
- PyGGI 오픈소스 버전을 이용해 영국 UCL 연구진은 최대 70K+ 이상의 다중 언어 소프트웨어 최적화 성공 (https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9392013)
- DOI: http://doi.acm.org/10.1145/3338906.3341184
@inproceedings{An2019aa,
author = {An, Gabin and Blot, Aymeric and Petke, Justyna and Yoo, Shin},
booktitle = {Proceedings of the 2019 27th ACM Joint Meeting on European Software Engineering Conference and Symposium on the Foundations of Software Engineering},
doi = {10.1145/3338906.3341184},
pages = {1100--1104},
series = {ESEC/FSE 2019},
title = {PyGGI 2.0: Language Independent Genetic Improvement Framework},
url = {http://doi.acm.org/10.1145/3338906.3341184},
year = {2019}
}
K-4-1. Human-in-the-Loop Fault Localisation Using Efficient Test Prioritisation of Generated Tests (보고서)
- 결함 위치 식별의 정확도를 높이는 데에 필요한 테스트를 자동 생성 및 선별하는 휴리스틱 3종 개발 (K-4-1)
- arXiv preprint: https://arxiv.org/abs/2104.06641, PDF: K-4-1 Human-in-the-Loop Fault Localisation Using Efficient Test Prioritisation of Generated Tests
- 인과 추론 기계학습 기법을 이용, 다중 언어 환경에 적용 가능한 새로운 형태의 의존성 분석 기술 개발 (Causal Program Dependence Analysis): 의존성을 참/거짓이 아닌 특정 입력 집합에 대한 상대적 강도값으로 표현하여 프로그램의 의미적 행위를 좀 더 정확하게 담아낼 수 있음
- 인과적 프로그램 의존성 분석을 이용한 결함 위치 식별 기술 개발: 기존 의존성 기반 결함 위치 식별이 구분할 수 없는 의미적 차이를 구분하여 더 정확한 위치 식별 가능
- arXiv preprint:, PDF:,