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굼벨 분포 모델을 이용한 표절 프로그램 자동 탐색 및 추적
Automated Detecting and Tracing for Plagiarized Programs using Gumbel Distribution Model 원문보기

정보처리학회논문지. The KIPS transactions. Part A. Part A, v.16A no.6, 2009년, pp.453 - 462  

지정훈 (부산대학교 컴퓨터공학과) ,  우균 (부산대학교 컴퓨터공학과) ,  조환규 (부산대학교 컴퓨터공학과)

초록
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소프트웨어의 지적 재산권 보호 및 인증에 대한 관심과 중요성이 커지면서 소프트웨어에 대한 표절 탐색 및 보호, 판단에 대한 연구가 활발 하게 진행되고 있다. 지금까지 표절에 대한 연구는 주로 속성 계산, 토큰 패턴, 프로그램 파스트리, 유사도 측정 알고리즘 등을 이용해 두 프로 그램을 비교하는데 초점을 두었다. 이와 더불어, 표절과 협동(collaboration)을 구분하는 것은 표절연구에서 매우 중요하다. 본 논문에서는 극단 치 분포 확률 모델을 이용한 소스코드 클러스터링을 위한 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서는 먼저 두 프로그램 먼저 두 프로그램 $P_a$와 $P_b$ 의 유사도를 측정하는 비대칭거리측정함수 pdist($P_a$, $P_b$)를 제안하고, 모든 소스코드 쌍에 대해 pdist($P_a$, $P_b$)를 통해 측정된 유사도를 간선무게로 하는 표절방 향그래프(PDG)를 생성한다. 그리고 본 논문에서는 표절방향그래프를 굼벨거리그래프(GDG)로 변환한다. pdist($P_a$, $P_b$) 점수 분포는 극단치 확률 분포로 잘 알려진 굼벨분포(Gumbel distribution)와 매우 유사하다. 또한, 본 논문에서는 의사표절(pseudo- plagiarism)을 새롭게 정의한다. 의사표절은 프로그램의 강한 기능적 제약사항으로 인해 발생하는 가상 표절의 한 종류이다. 본 논문에서는 ICPC(International Collegiate Programming Contest)와 KOI(Korean Olympiad for Informatics) 대회에 제출된 18개 프로그램 그룹의 700개 이상의 소스코드에 대해 실험을 진행하였다. 실험결과 프로그램 그룹에 포함된 표절 프로그램들을 찾았으며, 소스코드 클러스터링 알고리즘은 의사표절과 실제표절 프로그램 그룹을 효과적으로 구분하였다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

Studies on software plagiarism detection, prevention and judgement have become widespread due to the growing of interest and importance for the protection and authentication of software intellectual property. Many previous studies focused on comparing all pairs of submitted codes by using attribute ...

주제어

#의사표절   #표절탐색   #소스코드 클러스터링   #굼벨분포모델   #지역정렬  

참고문헌 (29)

  1. S. Eissen and B. Stein. Intrinsic plagiarism detection. In Proceedings of ECIR. Volume 3936 of Lecture Notes in Computer Science., Springer, pages 565-569, 2006 

  2. S. Mann and Z. Frew. Similarity and originality in code: plagiarism and normal variation in student assignments. In Proceedings of the 8th Austalian Conference on Computing Education, pages 143-150. 2006 

  3. A. Parker and J. O. Hamblen. Computer algorithms for plagiarism detection. IEEE Transaction on Education, 32(2):94-99, 1989 

    상세보기 crossref

  4. B. Cheang, A. Kurnia, A. Lim, and W. Oon. On automated grading of programming assignments in an academic institution. Computer and Education, 41:121-131, 2003 

    상세보기 crossref

  5. A. Knight, K. Almeroth, and B. Bimber. An automated system for plagiarism detection using the internet. In Proceedings of the World Conference on Educational Multimedia, Hypermedia and Telecommunications, 2004 pages 3619-3625, 2004 

  6. A. Aiken. Moss(measure of software similarity) plagiarism detection system. 1998 

  7. L. Prechelt, G. Malpohl, and M. Philippsen. Finding plagiarisms among a set of programs with JPlag. Journal of Universal Computer Science, 8(11):1016-1038, 2002 

  8. D. Gitchell and N. Tran. Sim: a utility for detecting similarity in computer programs. In Proceedings of the SIGCSE '99: The proceedings of the thirtieth SIGCSE technical symposium on Computer science education, pages 266-270, 1999 

  9. M. J. Wise. Detection of similarities in student programs: Yap'ing may be preferable to plague'ing. In Proceedings of the 23rd SIGCSE Technical Symposium, 24(1):268-271, 1992 

  10. X. Chen, B. Francia, M. Li, B. McKinnon, and A. Seker. Shared information and program plagiarism detection. IEEE Transactions on Information Theory, 50(7):1545-1551, 2004 

    상세보기 crossref

  11. C. Daly and J. Horgan. Patterns of plagiarism. SIGCSE Bull., 37(1):383-387, 2005 

    상세보기 crossref

  12. M. Joy and M. Luck. Plagiarism in programming assignments. IEEE Transactions of Education, 42(2):129-133, 1999 

    상세보기 crossref

  13. J. Garter. Collaboration or plagiarism: What happens when students work together. In Proceeding of the 4th Annual SIGCSE/SIGCUE Conference on Innovation and Technology in Computer Science Education(ITICSE-99), volume 31 of SIGCSE Bulletin inroads, pages 52-55, 1999 

  14. Plagiarism.org, Site available at http://www.plagiarism.org 

  15. Integriguard, Site available at http://www.integriguard.com 

  16. EVE2, Site available at http://www.canexus.com/eve 

  17. CopyCatch, Site available at http://www.copycatchgold.com 

  18. K. Verco and M. Wise. Software for detecting suspected plagiarism: Comparing structure and attribute-counting systems. In Proceedings of the 1st Australian Conference on Computer Science Education, pages 130-134, 1996 

  19. J. Donaldson, A. Lancaster, and P. Sposato. A plagiarism detection system. In Proceedings of the 12th SIGCSE Technical Symposium on Computer Science Education. pages 21-25, 1981 

  20. 강은미, 황미녕, 조환규. 유전체 서열의 정렬 기법을 이용한 소스 코드 표절 검사. 정보과학회논문지: 컴퓨팅의 실제, 9(3):352-367, June 2003 

  21. 지정훈, 우균, 조환규. 제한된 프로그램 소스 집합에서 표절 탐색을 위한 적응적 알고리즘. 정보과학회논문지: 소프트웨어 및 응용, 33(12):1090-1102, 2006 

    원문보기 상세보기

  22. J. Ji, G. Woo, and H. Cho. A source code linearization technique for detecting plagiarized programs. In ITiCSE'07: Proceedings of the 12th annual SIGCSE conference on Innovation and technology in computer science education, pages 73-77, 2007 

  23. J. Soon, S. Park, and S. Park. Program plagiarism detection using parse tree kernels. In Proceedings of the 9th Pacific Rim International Conference on Artificial Intelligence (PRICAI 2006), volume 4099 of Lecture Notes in Computer Science, pages 1000-1004. Springer, 2006 

    상세보기 crossref

  24. 김영철, 김성근, 최종명, 염세훈, 유재우. 구문트리 비교를 통한 프로그램 유형 복제 검사, 한국정보과학회논문지, 30(8):792-802, 2003 

  25. 김영철, 유재우. 구문트리에서 키워드 추출을 이용한 프로그램 유사도 평가, 한국정보처리학회논문지, 12-A(2):109-116, 2004 

    원문보기 상세보기 crossref

  26. T. F. Smith and M. S. Waterman, Identification of common molecular subsequences, Journal of Molecular Biology 147, 195-197, 1981 

    상세보기 crossref

  27. Karlin, S. and Altschul, S.F.: Methods for assessing the statistical significance of molecular sequence features by using general scoreing schemes. In Proceedings of the National Academy Sciences of the USA. Volume 87. 2264-2268, 1990 

    상세보기 crossref

  28. Altschul, S.F., Bundschuh, R., Olsen, R., and Hwa, T.: The estimation of statistical parameters for local alignment score distributions. Nucleic Acids Research 29, 351-361, 2001 

    상세보기 crossref

  29. Kschischo, M., L¨assig, M., and Yu, Y.K.: Toward an accurate statistics of gapped alignment. Bulletin of Mathematical Biology 67, 169-191, 2005 

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