추상 구문 트리를 기반으로 소스코드를 임베딩하여 소프트웨어 버그를 예측하는 방법 및 시스템

초록

본 발명은 소스코드를 대상으로 서로 다른 두 개의 벡터를 생성하고, 두 벡터의 조합을 머신러닝으로 분석하여 버그 포함 여부를 분류하는 시스템 및 방법에 관한 기술로서, 진단 대상 소스코드를 입력받는 코드입력부와, 코드입력부가 입력받은 소스코드를 추상 구문 트리(Abstract Syntax Tree)로 변환하는 계층화부와, 구문트리 변환부에서 변환된 추상 구문 트리를 부모 노드 및 부모 노드와 연결된 자식 노드를 그룹지어 배열하는 것으로 제1벡터를 생성하는 직렬배치부와, 추상 구문 트리에서 특징정보를 포함하는 노드의 이름정보를 추출한 후, 이름정보를 GloVE 모델을 이용하여 제2벡터로 변환하는 명칭추출부와, 제1벡터와 제2벡터를 병합하는 병합부와, 병합부에서 병합된 벡터데이터 및 머신러닝을 이용하여 소스코드의 버그 포함 여부를 분류하는 버그진단부를 포함한다.