4차 산업혁명시대를 맞이하여 학생들에 대한 프로그래밍 교육이 더욱 중요시되고 있다. 그러나, 학생들이 프로그래밍 능력을 습득하는 데에는 많은 시간과 연습이 필요하다. 특히, 산업현장에서 널리 사용되고 있는 JAVA, C++와 같은 객체지향언어를 학습하는데 있어서 학생들은 더욱 많은 어려움을 느낀다. 본 논문에서는 객체지향프로그래밍 개념을 교육하고, 기능을 이해하며, 소스코드 분석 및 이해향상에 도움을 줄 수 있는 객체 상호작용 시각화 방법을 제안한다. 제안된 시각화 방법은 기존 소스코드를 자동적으로 변경하여 프로그램 실행과 동시에 객체들이 동작하는 모습을 시각적으로 보인다.
웹어플리케이션의 발전에 따라 자바스크립트 런타임 플랫폼인 Node.js 의 사용도 증가하고 있다. 개발자들은 Node.js 의 다양한 모듈을 활용하여 프로그래밍을 하게 되는데, Node.js 모듈 보안의 중요성에 비하여 모듈 취약점 분석은 충분히 이루어지지 않고 있다. 본 논문에서는 소스코드의 구조를 트리 형태로 표현하는 Abstract Syntax Tree 와 소스코드의 실행 흐름 및 변수의 흐름을 그래프로 나타내는 Control Flow Graph/Data Flow Graph 가 Node.js 모듈 취약점 분석에 효율적으로 활용될 수 있음을 서술하고자 한다. Node.js 모듈은 여러 스크립트 파일로 나누어져 있다는 점과 사용자의 입력이 분명하다는 특징이 있다. 또한 자바스크립트 언어를 사용하므로 선언된 변수들의 타입에 따라 적용되는 범위인 scope 가 다르게 적용된다는 특징이 있다. 본 논문에서는 이러한 Node.js 모듈의 특징을 고려하여 Abstract Syntax Tree 및 Control Flow Graph/Data Flow Graph 을 어떻게 생성하고 취약점 분석에 활용할 것인지에 대한 방법론을 제안하고, 실제 분석에 활용할 수 있는 코드 구현을 통하여 구체화시키고자 한다.
본 논문에서는 모니터링 에이전트를 통한 웹 서비스 선정 과정의 자동화를 위해 프록시 클라이언트 코드를 자동 생성하는 방안을 제안한다. 본 논문의 기법은 템플릿 룰에 따라 WSDL 문서의 특정 엘리먼트의 속성 값을 가져옴으로써 서비스 사용자에게 프록시 클라이언트의 소스 코드를 제공할 수 있게 해 준다. 즉 XSLT 스크립트 파일은 클라이언트 코드 생성시 필요한 동적 호출 인터페이스 모델의 코드 골격을 제공한다. 이러한 코드 자동생성 기법은 이동 에이전트 기술과 더불어 선정 아키텍처에서의 기아 상태를 해결하기 위해 필요하다. 선정 서비스를 제외하더라도 검색 결과상의 모든 서비스들에 대한 요청 HTTP 메시지를 발생시키기 위해서는 코드 자동 생성 기법이 필요하다. 생성된 프록시 클라이언트 프로그램 코드는 검색된 서비스들에 대한 더미 메시지를 발생시킨다. 본 논문에서 제시한 클라이언트 코드 생성 방안은 자동 생성 프로그래밍 영역에서의 적용 가능성을 보여준다.
자바는 썬 마이크로시스템즈사의 제임스 고슬링(James Gosling)에 의해 고안된 언어로 운영체제 및 하드웨어 플랫폼에 독립적인 차세대 언어로 최근에 가장 널리 사용하는 범용 프로그래밍 언어 중 하나이다. 자바 프로그램은 컴파일러에 의해 각 플랫폼에 독립적인 중간 코드 형태의 바이트코드로 변환된 클래스 파일로 생성되면 JVM(Java Virtual Machine)에 의해 실행된다. 마이크로소프트사의 .NET 플랫폼과 C# 언어는 프로그래머들의 요구를 충족시키고 썬사의 JVM 환경과 자바 언어에 대응하기 위해서 개발된 플랫폼과 언어이다. C#과 같은 .NET 언어는 컴파일러에 의해 MSIL(MicroSoft Intermediate Language) 코드로 번역되며 번역된 MSIL 코드는 .NET 플랫폼 환경에서 런타임 엔진인 CLR(Common Language Runtime)에 의해 실행이 된다. 자바로 작성된 프로그램은 JVM 플랫폼에서는 실행이 되지만 .NET 플랫폼에서 실행이 되지 않고, 반대로 C#과 같은 .NET 언어로 작성된 프로그램은 .NET 플랫폼에서는 실행이 되지만 JVM 플랫폼에서 실행이 되지 않는다. 이런 이유로 본 논문에서는 자바소스를 컴파일하여 생성된 클래스 파일에서 Oolong 코드를 생성하고 생성된 Oolong 코드를 .NET의 MSIL 코드로 변환하여 자바로 구현된 프로그램이 .NET 환경에서 실행되도록 하는 Bytecode-to-MSIL 번역기 시스템을 구현하였다. 따라서, 자바 프로그래머는 JVM이나 .NET 플랫폼 환경에 관계없이 프로그램을 작성하여 실행시킬 수 있다. 번역기 시스템의 구현을 정형화하기 위해 Oolong 코드의 명령어들을 문법으로 작성하였으며, PGS를 통해 생성된 어휘 정보를 가지고 스캐너를 구성하였으며, 파싱테이블을 가지고 파서를 설계하였다. 파서의 출력으로 AST가 생성되면 번역기는 AST를 탐색하면서 의미적으로 동등한 MSIL 코드를 생성하도록 시스템을 컴파일러 기법을 이용하여 모듈별로 구성하였다.
본 논문에서는 센서 네트워크에서 다양한 운영체제 플랫폼을 위한 노드 소프트웨어를 효율적으로 개발하기 위한 개발 도구를 제안한다. 제안하는 도구는 그래픽 모델 다이어그램 작성, PIM 및 PSM 설계, 코드 자동 생성, 배포 파일 자동 생성 등을 위한 모듈로 구성된다. 제안하는 도구를 통하여 사용자들이 전체적인 센서 네트워크 모델을 작성하고, 속성값을 설정함으로써 각 노드 소프트웨어에 대한 PIM과 타겟 플랫폼에 대한 PSM을 설계하면, PSM에 대한 정보와 타겟 플랫폼에 대한 코드 템플릿을 바탕으로 소스코드가 자동으로 생성된다. 그리고, 응용 소프트웨어 코드를 바탕으로 각 노드에 설치할 수 있는 배포파일을 자동으로 생성할 수 있다. 제안하는 도구는 사용자들이 센서 네트워크에 대한 low-level의 정보를 상세히 알지 못하더라도 손쉽게 다양한 플랫폼에 대한 노드 소프트웨어를 생성할 수 있도록 해준다.
Dynamic Programming (DP)을 이용한 서열 비교 알고리즘은 DNA, RNA, 단백질 서열의 비교와 프로그래밍 소스 코드 유사도를 측정하는 곳 등에 널리 사용되어 왔다. 이 알고리즘은 DP를 이용하여 행렬을 구성한 후, 행렬의 가장 마지막 생성 값을 이용해 두 서열의 유사도를 측정하는 방법이다. 그러나 이 알고리즘에서 사용하는 마지막 생성 값은 비교 서열이 길이에 따라 크게 좌우되기 때문에 다양한 서열들의 유사도를 알아내기에는 부적합하다. 본 논문에서는 서열의 길이에 무관한 유사도 측정 (S2) 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘을 이용하면 비교 서열의 길이에 영향을 받지 않고 정당한 서열 비교를 할 수 있다. 제안된 알고리즘의 검증을 위해 본 논문에서는 프로그램 소스 코드의 유사도 측정을 수행한다.
본 논문은 lava로 구현한 코드작곡 프로그램에 band-in-a-box 라는 기존에 사용되고 있는 자동 반주 프로그램을 연동시킴으로써 미디라는 컴퓨터 작곡 시스템으로 일반인들도 작곡을 보다 쉽게 할 수 있는 방향이 주어졌음에도 음악을 전문적으로 배워오지 않은 사람들은 음악 작곡을 하기 힘들다는 점을 개선할 수 있는 방향을 제시한다. 즉, 작곡을 배우지 않은 사람들도 코드생성 프로그램에 단 하나의 소스코드만 입력함으로써 완벽한 한 곡의 코드작곡이 진행되고 그 작곡된 코드진행을 band-in-a-box 라는 기존의 프로그램을 통해 신디사이저와 기타 음원들로 연동되어있는 미디 시스템으로 자동 연주시킴으로써 악기를 다루지 못하는 사람들과 음악을 전공하지 않은 사람들도 코드 작곡이 완성된 연주를 듣고 멜로디 작곡을 할 수 있게 하는 것을 목적으로 한다.
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.
소프트웨어 프로덕트 라인은 핵심 소프트웨어 자산의 개발을 위한 도메인 공학과 실제 소프트웨어 부품을 조립하여 구체적인 소프트웨어 시스템을 개발하는 응용 공학을 포함한다. 소프트웨어 프로덕트 라인 구축 시 가장 중요한 점은 특정 도메인에 존재하는 가변성(variability)을 지원할 수 있어야 한다는 것으로, 재사용자의 목적에 따라 효율적으로 소프트웨어를 맞춤 생산할 수 있는 컴포넌트 재구성성(reconfigurability)이 핵심 요소라 할 수 있다. 본 논문에서는 재사용자가 선택한 특성 구성을 바탕으로 계층 구조 조립 자동화를 통해 컴포넌트 코드를 자동 생성하는 도구를 구현하였다. 이를 위하여, 컴포넌트 패밀리의 특성 모델에서 표현되는 차이점에 따라 계층 구조의 각 컴포넌트들이 조립되도록 XSLT 스크립트를 사용하였다. 특성 모델과 XML/XSLT 기술을 이용하여 컴포넌트 코드 생성 시에 재구성성을 지원하고 재사용자의 요구에 맞는 컴포넌트 소스 코드를 자동 생성함으로써 소프트웨어 프로덕트 라인 개발 생산성을 향상시킨다.
GUI 테스트의 자동화는 크게 두 가지로 분류하여 생각해 볼 수 있다. 즉, 회귀 테스트 (Regression Test) 자동화와 테스트 자동화(Automated Test)이다 전자는 테스트 케이스를 수동으로 생성하고 수행만을 자동화하는 의미를 가지는 반면, 후자는 테스트 케이스 생성 자체의 자동화도 포함한다. 점차 테스트에 소요되는 비용이 커지는 상황에서 테스트 자동화 방안을 계속적으로 모색하고 있으나 실제 적용되는 방법은 대부분 회귀 테스트에 한정되어 있다. 즉, 테스트를 처음 수행하는 단계에서는 직접 테스트 케이스를 생성하는 작업이 요구된다. 관련하여 기존의 많은 연구들이 상태 전이도를 기반으로 테스트 케이스를 자동으로 생성하는 방안을 제안하고 있으나 이 방법 역시 사람이 상태 전이도를 작성해야하는 문제를 남기게 된다. 본 논문에서는 자동화 범위를 보다 확대하여 소스코드를 기반으로 테스트 케이스를 자동으로 생성하고 수행하는 방안을 소개한다. 논문에서는 디지털 텔레비전에 탑재되는 셋탑 박스 기반의 어플리케이션 프로그램을 대상으로 연구하였으며 기존에 필요했던 수작업이 없이도 테스트 자동화를 진행하는 것이 가능하다는 것을 실제 적용 사례로 제시하였다. 물론 본 연구결과를 아직 일반화하여 적용할 수는 없을 것이다. 그러나 기존의 테스트 자동화 기법 및 연구들과 비교하여 본 연구결과는 수작업의 양을 보다 줄일 수 있었고 이후 완전한 테스트 자동화 또한 가능하다는 것을 보였다는데 그 의의가 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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