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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2025.1
- 수록면
- 55 - 60 (6page)
- DOI
- 10.6109/jkiice.2025.29.1.55
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본 연구는 코드의 구조적 특성과 순차적 특성을 동시에 고려한 새로운 코드 유사도 측정 모델을 제안한다. 기존의 자연어 처리 기반 방식의 한계를 극복하고자, Abstract Syntax Tree(AST)를 활용한 그래프 임베딩과 토큰 시퀀스 임베딩을 결합하는 접근법을 채택하였다. 모델의 주요 구성 요소는 AST 생성 및 그래프 변환, node2vec을 이용한 그래프 임베딩, 노드 중요도를 반영한 가중치 적용, Gensim word2vec을 활용한 AST 토큰 시퀀스 임베딩, 그래프 기반 임베딩과 시퀀스 기반 임베딩의 통합, 그리고 코사인 유사도를 통한 최종 유사성 점수 계산이다. 성능 평가를 위해 mistral:7B 모델을 사용하여 4가지 유형의 유사 코드를 생성하고 테스트하였다. 결과적으로, 제안된 모델은 다양한 코드 변형에 대해 0.8-0.9 범위의 높은 유사도를 보이며, 서로 다른 코드들 간에는 0.5-0.7 범위의 낮은 유사도를 나타내어 효과적인 구분 능력을 입증하였다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 성능 평가 및 결과
Ⅳ. 결론
REFERENCES
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