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굼벨 분포 모델을 이용한 표절 프로그램 자동 탐색 및 추적
지정훈,우균,조환규,Ji, Jeong-Hoon,Woo, Gyun,Cho, Hwan-Gue 한국정보처리학회 2009 정보처리학회논문지 A Vol.16 No.6
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. Studies on software plagiarism detection, prevention and judgement have become widespread due to the growing of interest and importance for the protection and authentication of software intellectual property. Many previous studies focused on comparing all pairs of submitted codes by using attribute counting, token pattern, program parse tree, and similarity measuring algorithm. It is important to provide a clear-cut model for distinguishing plagiarism and collaboration. This paper proposes a source code clustering algorithm using a probability model on extreme value distribution. First, we propose an asymmetric distance measure pdist($P_a$, $P_b$) to measure the similarity of $P_a$ and $P_b$ Then, we construct the Plagiarism Direction Graph (PDG) for a given program set using pdist($P_a$, $P_b$) as edge weights. And, we transform the PDG into a Gumbel Distance Graph (GDG) model, since we found that the pdist($P_a$, $P_b$) score distribution is similar to a well-known Gumbel distribution. Second, we newly define pseudo-plagiarism which is a sort of virtual plagiarism forced by a very strong functional requirement in the specification. We conducted experiments with 18 groups of programs (more than 700 source codes) collected from the ICPC (International Collegiate Programming Contest) and KOI (Korean Olympiad for Informatics) programming contests. The experiments showed that most plagiarized codes could be detected with high sensitivity and that our algorithm successfully separated real plagiarism from pseudo plagiarism.
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방효근,차태원,정태명,Bahng, Hyo-Keun,Cha, Tae-Own,Chung, Tai-Myoung 한국정보처리학회 2006 정보처리학회논문지D Vol.13 No.6
소프트웨어(SW) 복제도 감정의 목적은 두 프로그램 사이의 동일 또는 유사성 정도를 판단하는 것으로, 컴퓨터프로그림 저작권 관련 분쟁해결의 주요한 기술적 판단근거를 제시하는 제도라 할 수 있다. SW감정을 진행함에 있어서 중요한 점은 감정인의 주관적 판단에 편중되지 않도록 하고, 신속 객관적인 감정의 수행으로 정확한 감정결과를 도출해내는 것이다. 그러나 현재까지 체계적인 감정기법의 표준화 연구 및 개발은 미비한 상태이며, SW감정 분야별(유형별) 감정기법 조차 전문 감정인들에 따라 그 접근방법이 천차만별이어서 뚜렷한 표준안이 제시되지 못하고 있다. 또한, 기 수행되었던 감정사례에 대한 실증적 분석 결과, 기존 감정 절차 및 기법의 오류 또는 감정인의 전문지식 결여 등의 문제가 잠재하여 일부 감정결과에 대한 객관성 및 정확성에 손상이 있음을 알 수 있다. 본 논문에서는 감정인에 따라 동일한 평가 항목에 대하여 서로 다른 결과가 도출될 수 있는 오차의 허용치를 감소시키기 위한 객관적인 평가 방법과 정형화된 SW복제도 감정기법의 표준화 모델을 제시한다. 특히, 기존 감정기법의 문제점 해결 및 보완 연구를 기반으로 감정범위의 설정, 감정기준 및 방법, 단위작업 프로세스 기준의 감정영역 및 감정항목 설정, 가중치 부여, 논리적 복제도와 물리적 복제도 산출 등에 초점을 맞추어 감정기법을 분석 평가한다. 따라서 SW복제도 감정 기법의 표준화 모델은 감정인의 주관적 판단에 의한 오류의 가능성을 최소화하고, 감정결과의 객관성 및 신뢰성을 한층 제고하기 위한 도구를 제공할 것이다. The Purpose of Similarity(Reproduction) Degree Appraisal is to determine the equality or similarity between two programs and it is a system that presents the technical grounds of judgment which is necessary to support the resolution of software intellectual property rights through expert eyes. The most important things in proceeding software appraisal are not to make too much of expert's own subjective judgment and to acquire the accurate-appraisal results. However, up to now standard research and development for its systematic techniques are not properly made out and as different expert as each one could approach in a thousand different ways, even the techniques for software appraisal types have not exactly been presented yet. Moreover, in the analyzing results of all the appraisal cases finished before, through a practical way, we blow that there are some damages on objectivity and accuracy in some parts of the appraisal results owing to the problems of existing appraisal procedures and techniques or lack of expert's professional knowledge. In this paper we present the model for the standardization of software-similarity-appraisal techniques and objective-evaluation methods for decreasing a tolerance that could make different results according to each expert in the same-evaluation points. Especially, it analyzes and evaluates the techniques from various points of view concerning the standard appraisal process, setting a range of appraisal, setting appraisal domains and items in detail, based on unit processes, setting the weight of each object to be appraised, and the degree of logical and physical similarity, based on effective solutions to practical problems of existing appraisal techniques and their objective and quantitative standardization. Consequently, we believe that the model for the standardization of software-similarity-appraisal techniques will minimizes the possibility of mistakes due to an expert's subjective judgment as well as it will offer a tool for improving objectivity and reliability of the appraisal results.
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홍성문,김현하,이제형,박성우,모지환,도경구 한국소프트웨어감정평가학회 2018 한국소프트웨어감정평가학회 논문지 Vol.14 No.2
Tools for detecting cross-language clones usually compare abstract-syntax-tree representations of source code, which lacks scalability. In order to compare large source code to a practical level, we need a similarity checking technique that works on a token level basis. In this paper, we define common tokens that represent all tokens commonly used in programming languages of different paradigms. Each source code of different language is then transformed into the list of common tokens that are compared. Experimental results using exEyes show that our proposed method using common tokens is effective in detecting cross-language clones.
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