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저자정보
김지성 (서울시립대학교) 아슬란 압디나비예프 (서울시립대학교) 이병정 (서울시립대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제29권 제8호
발행연도
2023.8
수록면
371 - 377 (7page)
DOI
10.5626/KTCP.2023.29.8.371

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2023

멀티 청크 버그 정정을 위한 버기 블록 대상 프로그램 정정 최적화 적용
김지성 ,  아슬란 압디나비예프 ,  이병정 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 2023.08 학술저널

2022

멀티 청크 프로그램 정정을 위한 패치 최적화를 버기 블록에 적용
김지성 ,  아슬란 압디나비예프 ,  이병정 한국정보과학회 학술발표논문집 2022.12 학술대회자료

초록· 키워드

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APR(Automated Program Repair)은 프로그램 내 버그를 자동으로 정정하는 기술이며, 버그는 연속되는 버기 라인 개수에 따라 싱글 청크 버그와 멀티 청크 버그로 분류된다. 그런데 멀티 청크 버그를 정정하기 위해서 생성된 후보 패치들을 조합할 때 패치 공간(Patch Space)이 기하급수적으로 증가하거나 너무 작아지는 문제가 발생한다. 그래서 본 논문에서는 멀티 청크 버그를 효과적인 조합을 통해 적절한 크기의 패치 공간을 만드는 프로그램 정정 최적화 기법을 제안한다. 먼저 버기 필드 또는 버기 메소드를 포함한 하나 이상의 버기 청크를 전처리하여 버기 블록을 얻는다. 다음에 미세조정한 CodeBERT 모델에 버기 블록을 입력하여 후보 패치 집합을 생성하고, 패치 필터링, 패치 순위화, 패치 조합을 수행하는 정정 최적화를 적용한다. Bugs2Fix와 Defects4J 데이터 집합을 사용한 실험을 통하여, 본 연구와 베이스라인 연구를 비교하여 우수함을 보인다.
#프로그램 자동 정정 #멀티 청크 버그 #프로그램 정정 최적화 #버기 블록 #automated program repair #multi-chunk bugs #program repair optimization #buggy block

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 멀티 청크 버그를 위한 프로그램 정정 최적화
4. 실험
5. 토의
6. 결론
References

참고문헌 (10)

참고문헌 신청
J. Kim, H. Hu, and B. Lee, "Utilizing CodeBERT Based on Buggy Block for Multi-Line Program Repair,” KIISE Transactions on Computing Practices (KTCP), Vol. 28, No. 10, pp. 512-518, 2022. (in Korean) google schola Z. Feng, D. Guo, D. Tang, ..., and M. Zhou, "CodeBERT: A Pre-Trained Model for Programming and Natural Languages,” Findings of the Association for Computational Linguistics: EMNLP 2020, pp. 1536-1547, 2020. google schola J. Kim, A.S. Abdinabiev, and B. Lee, "Harnessing Patch Optimization to Buggy Block for Multi-Chunk Program Repair,” Proc. of the KIISE Korea Software Congress: KSC 2022, pp. 274-276, 2022. (in Korean) google schola Q. Zhu, Z. Sun, Y.A. Xiao, ..., and L. Zhang, “A syntax-guided edit decoder for neural program repair,” Proc. of the 29th ACM Joint Meeting on European Software Engineering Conference and Symposium on the Foundations of Software Engineering (ESEC/FSE), pp google schola T. Lutellier, H.V. Pham, L. Pang, ..., 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, google schola

이 논문의 저자 정보

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김지성 ,  이병정 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 2022 .10

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