다단계 프로그램 분석을 통한 자동 클리쉐이 인식

Abstract

기존의 프로그래밍 언어 교육용 시스템에서 디버거 분야는 지식 기반 접근법(knowledge based approach)으로 구축되었는데, 이는 지식 베이스가 구문 중심으로 구축되어 프로그램 분석이 구문 변화에 민감하며 거대한 지식 베이스를 필요로 하게 되어 매치 시간에도 큰 영향을 끼친다. 그리고 반드시 프로그램 명세(program specification)가 입력되어야 원시 프로그램을 분석할 수 있다. 본 연구에서는 위 문제점을 그래프 파싱(graph parsing)을 이용한 프로그램 인식(program recognition) 방법에서의 클리쉐이(cliche') 문법 정의와 그에 따른 파싱 개념을 도입하며 기존의 클리쉐이 정의에서 한 단계 나아가서 정적 클리쉐이(static cliche')와 동적 클리쉐이(dynamic cliche')를 분리하여 정의하므로 그래프 파싱의 문제점을 해결하였다. 정적 클리쉐이를 인식하기 위해 입력 프로그램을 본 논문에서 제안한 MDL(MoDel Language) 프로그램으로 변환하는 변환기를 구축하였다. 변환된 MDL 프로그램을 정적 클리쉐이를 정의한 MDL 문법 규칙에 따라 파싱하므로 인식하는 정적 클리쉐이 인식기를 구축하였고 프로그램의 실행 시간 분석과 동적 클리쉐이 정의를 바탕으로 동적 클리쉐이 인식기를 구축하였다. 본 시스템은 프로그램의 다양한 구문 변화를 수용하므로 기존의 지식 기반 시스템의 한계를 극복하며 프로그램의 정적 정보와 동적 정보를 모두 이용하여 클리쉐이를 인식하므로 인식 가능한 클리쉐이의 범위를 넓혔다.;The debugging process of traditional Intelligent Tutoring Systems (ITS) for programming languages has been developed by knowledge based approach. Knowledge base systems depend on the program codes, which are sensitive to syntactic variations. Therefore, there must be large knowledge bases to be a flexible and powerful system, and this effects matching time. And it must be provided with a program description as input to analyze a source program. In this thesis, we develop the cliches recognition approach that is based on the flow graph parsing to understand the tasks of program. In order to overcome the limitations of the graph parsing approach, we propose dynamic cliches in addition to static cliches which are used in the conventional recognition approaches. We translate a input program to a MDL program which is proposed by this thesis, and then analyze it With the static cliches recognizer and the dynamic cliches recognizer. This cliches recognition approach can overcome the difficulties of syntactic variation, and extends the range of recognizable cliches using both the static and dynamic information of program.