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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
김지성 (서울시립대학교) 이병정 (서울시립대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제28권 제10호
발행연도
2022.10
수록면
512 - 518 (7page)
DOI
10.5626/KTCP.2022.28.10.512

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2022

멀티 라인 프로그램 정정을 위하여 버기 블록 기반 CodeBERT 활용
김지성 ,  이병정 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 2022.10 학술저널

2021

멀티 라인 버그 정정을 위하여 버기 블록에 CodeBERT 활용
김지성 ,  호혜민 ,  이병정 한국정보과학회 학술발표논문집 2021.12 학술대회자료

초록· 키워드

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APR(Automated Program Repair)은 프로그램 정정을 자동화하는 기술이며, 버기 라인을 식별하는 버그 로컬라이제이션(bug localization)과 식별된 버기 라인을 정정하는 버그 정정(bug repair)을 수행한다. 버기 라인 개수에 따라 싱글 라인 버그와 멀티 라인 버그로 나눈다. 본 논문에서는 버기 블록과 CodeBERT 모델을 활용하여 멀티 라인 버그 정정을 수행하는 APR 기법을 제안한다. 먼저 버기 라인들이 속해 있는 버기 메소드를 전처리하여 학습과 검증을 위한 버기 블록을 만든다. 이렇게 만든 버기 블록을 사용하여 CodeBERT 모델을 미세 조정한다. 미세 조정된 CodeBERT 모델에 테스트용 버기 블록을 입력하면, 후보 패치 집합을 생성한다. 그리고 생성된 후보 패치의 컴파일 가능성, 적합성, 논리적 정확성을 확인한다. Bugs2Fix와 Defects4J 데이터 집합을 사용한 실험에서 베이스라인 연구와 성능을 비교하여 우수함을 보였다.
#프로그램 자동 정정 #멀티 라인 버그 #버그 정정 #버기 블록 #automated program repair #multi-line bug #bug repair #buggy block #CodeBERT

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 버기 블록과 CodeBERT를 활용한 APR
4. 실험
5. 토의
6. 결론 및 향후 연구
References

참고문헌 (11)

참고문헌 신청
Z. Chen, S.J. Kommrusch, M. Tufano, L.N. Pouchet, D. Poshyvanyk, and M. Monperrus, "SequenceR: Sequence-to-Sequence Learning for End-to-End Program Repair," IEEE Transactions on Software Engineering, Vol. 47, No. 9, pp. 1943-1959, 2019. google schola E. Mashhadi and H. Hemmati, "Applying Code-BERT for Automated Program Repair of Java Simple Bugs," Proc. of the IEEE/ACM 18th International Conference on Mining Software Repositories (MSR), pp. 505-509, 2021. google schola Z. Feng, D. Guo, D. Tang, N. Duan, X. Feng, M. Gong, and M. Zhou, "CodeBERT: A Pre-Trained Model for Programming and Natural Languages," Proc. of the 2020 Findings of the Association for Computational Linguistics (EMNLP), pp. 1536-1547, 2020. google schola Y. Li, S. Wang, and T.N. Nguyen, "DLFix: Context-based code transformation learning for automated program repair," Proc. of the ACM/IEEE 42nd International Conference on Software Engineering (ICSE), pp. 602-614, 2020. google schola T. Lutellier, H.V. Pham, L. Pang, Y. Li, M. Wei, and L. Tan, "CoCoNuT: combining context-aware neural translation models using ensemble for program repair," Proc. of the 29th ACM SIGSOFT international symposium on software testing and analysis (ISSTA), pp. 101-114, 2020. google schola

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