데이터 구조를 고려한 소스코드 표절 검사 기법 = (A) Plagiarism Detection Technique for Source Codes Considering Data Structures

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Even the source code consists of data structures and algorithms, previous studies for plagiarism detection techniques on source codes do not consider the data structures. The data structure, however, has a resilience on plagiarism attacks, which implies that it tends not to change easily to the plagiarism attacks. In this paper, a plagiarism detection technique for source codes considering data structures is proposed. To show the usefulness of this technique, an experiment has been performed on 126 source codes submitted as homework results in an object-oriented programming course. When both the data structures and the algorithms of the source codes are considered, the precision and the F-measure score are improved 22.6% and 19.3%, respectively, than those of the case where only the algorithms are considered. This result shows that the method considering the data structures of the source code is effective to detect the plagiarized source code especially for improving the precision of the detection by reducing the number of false alarms.

목차 (Table of Contents)

• Ⅰ 서론 1
• Ⅱ 관련연구 3
• 2.1 지문법 3
• 2.2 텍스트 기반 유사도 측정 기법 3
• 2.3 토큰 기반 유사도 측정 기법 4
• 2.4 트리 기반 유사도 측정 기법 5
• Ⅲ 데이터 구조 활용 아이디어 6
• Ⅳ 데이터 구조를 고려한 표절 검사 시스템 8
• Ⅴ 시스템 설계 10
• 5.1 데이터 구조 유사도 측정 10
• 5.1.1 데이터 구조 선형화 11
• 5.1.2 지역 정렬 13
• 5.1.3 헝가리안 메소드 16
• 5.1.4 데이터 구조 유사도 정규화 18
• 5.2 프로그램 정적 추적 19
• 5.2.1 분기 구문 정규화 19
• 5.2.2 토큰 서열 생성 20
• 5.2.3 토큰 서열 유사도 정규화 22
• 5.3 유사도 가중치 계산 22
• 5.4 최종 유사도 산출 23
• Ⅵ 시스템 구현 24
• 6.1 심볼 테이블 24
• 6.2 데이터 구조 유사도 측정 모듈 25
• 6.3 프로그램 정적 추적 모듈 25
• 6.4 유사도 가중치 게산 모듈 26
• Ⅶ 시스템 성능 평가 27
• 7.1 테스트 집합과 평가 지표 27
• 7.2 실험 평가 결과 28
• 7.3 실험 결과 29
• 7.4 토의 33
• Ⅷ 결론 36