트리 기반 컨볼루션 신경망을 이용한 BigCloneBench 개선

Abstract

기계 학습을 이용하여 의미가 유사한 코드 클론을 탐지하는 도구의 성능 평가에 빅클론벤치를 많이 활용한다. 하지만 빅클론벤치는 기계 학습에 최적화된 벤치마크가 아니기 때문에 그대로 기계 학습에 사용하면 잘못된 학습 데이터가 만들어질 수 있다. 본 연구에서는 빅클론벤치에서 제공하고 있는 코드 클론 데이터에서 누락된 타입-4 클론을 기계 학습을 이용하여 추가로 찾아 보완함으로써 빅클론벤치를 개선할 수 있음을 실험적으로 밝힌다. 트리 기반 컨볼루션 신경망을 이용한 기계 학습 모델을 사용해서 개선된 데이터를 학습했을 때, 기존의 데이터를 학습했을 때에 비해 기계 학습의 정확도 및 성능이 향상되었음을 확인하였다.