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대용량 소스코드 시각화기법 연구
Visualization Techniques for Massive Source Code 원문보기

컴퓨터교육학회논문지 = The Journal of Korean Association of Computer Education, v.18 no.4, 2015년, pp.63 - 70  

서동수 (성신여자대학교)

초록
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프로그램 소스코드는 텍스트를 기반으로 하는 정보이며 동시에 논리 구조를 포함하고 있는 복잡한 구문의 집합체이다. 특히 소스코드의 규모가 수만 라인에 이르는 경우 구조적, 논리적인 복잡함으로 인해 기존의 빅데이터 시각화 기법이 잘 적용되기 힘들다는 문제가 발생한다. 본 논문은 소스코드가 갖는 구조적인 특징을 시각화하는데 있어 필요한 절차를 제안한다. 이를 위해 본 논문은 파싱 과정을 거쳐 생성된 추상구문트리를 대상으로 프로그램의 구조특징을 표현하기 위한 자료형의 정의, 함수간 호출관계를 표현한다. 이들 정보를 바탕으로 제어 정보를 네트워크 형태로 시각화함으로써 모듈의 구조적인 특징을 개괄적으로 살펴볼 수 있는 방법을 제시한다. 본 연구의 결과는 대규모 소프트웨어의 구조적 특징을 이해하거나 변경을 관리하는 효과적인 수단으로 활용할 수 있다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

Program source code is a set of complex syntactic information which are expressed in text forms, and contains complex logical structures. Structural and logical complexity inside source code become barriers in applying visualization techniques shown in traditional big-data approaches when the volume...

주제어

#정보시각화   #소스코드 시각화   #소스코드 복잡도  

AI 본문요약
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* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • 본 논문에서는 프로그램 소스코드를 대상으로 이를 시각화하는 과정에서 고려 사항은 무엇인지, 그리고 소스코드를 시각화하는 절차가 기존의 시각과 방법과 비교하여 어떤 차이점을 가져야 하는지에 관해 논한다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
정보시각화는 무엇인가? 빅 데이터 활성화와 함께 주목받는 기술이 정보시각화다. 정보시각화는 그래픽 요소를 활용하여 사용자에게 더욱 유용한 정보를 추출해내고 표현 되도록 형상화 하는 과정이라 정의된다[3][8]. 정보시각화 기술은 이용하면 사용자는 많은 데이터를 동시에 차별화할 수 있고, 지각적 추론을 가능도록 하며, 감성적 표현을 통해 정보처리 능력을 확장할 수 있다.
소스코드만의 특수성으로 인해 일반 텍스트 정보의 처리방법이 그대로 적용될 수 없는 몇 가지 문제는 무엇인가? 첫째, 빅 데이터는 전통적으로 정형 혹은 비정형 형태의 텍스트 데이터를 대상으로 한다. 소스 코드의 경우는 일반적으로 정형적인 범주의 텍스트 정보와는 비교될 수 없을 정도의 복잡한 구문 구조를 가진다. 이러한 이유로 정보 해석을 위해서는 구문 분석, 혹은 파싱이라는 별도의 처리를 필요로 한다. 둘째, 프로그램 정보는 구문분석을 통해 얻을 수 도 있지만 다른 부류의 정보, 예를 들면, 제어 흐름 정보나 자료흐름 정보와 같은 것은 의미 분석을 통해야만 획득할 수 있다. 이러한 정보는 기존의 통계적 분석, 기계학습을 통한 분석 등의 전통적인 빅 테이터 분석 기법으로는 접근할 수 없는 종류의 정보이다.
정보처리 시스템의 과거와 현재는 어디에 무게가 실려 있는가? IDC는 2020년 1인당 평균 보유 데이터양이 130테라바이트까지 증가할 것으로 예상한 바가 있다[1]. 과거의 정보처리 시스템이 한정된 분량의 데이터를 빠른 시간에 정교하게 처리할 수 있도록 개발된 것이라면 지금의 처리방식은 대규모의 정형 혹은 비정형 데이터를 대상으로 유용한 정보를 추출하는데 무게가 실려 있다[2].
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참고문헌 (15)

  1. 이진형(2012). 데이터 빅뱅, 빅 데이터(BIG DATA)의 동향. 방송통신전파저널 (47). 43-55 

  2. 한국정보화진흥원(2013). 새로운 미래를 여는 빅데이터 시대. 한국정보화진흥원 빅데이타 연구센터 

  3. 신화숙, 임정묵, 박준석(2013). 정보 시각화 기술과 시각장애인을 위한 정보표현 기술. 전자통신동향분석. 한국전자통신연구원. 28(1). 81-91 

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  4. Servant, F, Jones, J.(2013). Chronos: Visualizing Slice of Source Code History. IEEE Working Conference on Software Visualization (VISSOFT 2013). 1-4 

  5. Kastner C. et al (2008) Visualizing Software Product Line Variability in Source Code. Proc. SPLC Workshop on Visualization in Software Product Line Engineering, 303- 313 

  6. Briand, C. et al(2006). Toward the Reverse Engineering of UML Sequence Diagrams for Distributed Java Software. IEEE Trans on Software Engineering 32(9). 642-663 

    상세보기 crossref

  7. Milanova, A, Rountev A, Ryder B(2004), Precise and Efficient Call Graph Construction for C programs with Function Pointers. Automated Software Engineering 11(1), 7-26 

    상세보기 crossref

  8. Chen, F et al,(2015), Discovering and Visualizing Operations Processes with POD-Discovery and POD-Viz. International Conference on Dependable Systems and Networks (DSN), Rio de Janeiro 

  9. Ware, C(2013), Information Visualization: Perception for Design. Morgan Kaufmann Press 

  10. Kim, H., Park, J, Seo D (2014), Readability Visualization for Massive Text Data, International Journal of Multimedia and Ubiquitous Engineering. 9(9). 241-248 

  11. Silic A.(2010), Basic Visualization of Text Streams: A Survey. 14th International Conference, KES, Cardiff, UK, 

  12. Chess, B., West, J.(2007), Secure Programming with Static Analysis, Addison Wesley 

  13. Khedker, U., Sanyal, A., Karkare, B.(2009) Data Flow Analysis: Theory and Practice. CRC Press 

  14. Bastian, M., Heymann, S., Jacomy, M.(2009) Gephi: An Open Source Software for Exploring and Manipulation Networks. ICWSM, (8) 361-362 

  15. Ball, T, Eick, S.(1996). Software Visualization in the Large. Computer, 29(4) 33-43 

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