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최근 인터넷 기술이 급격히 발전하면서 컴퓨터 관련 기술이 함께 발달하면서 컴퓨터와 스마트 디바이스를 둘러싼 소프트웨어 분쟁이 심화 되고 있고 또한 각국의 정책적으로 소프트웨어 개발에 소리 없는 전쟁이 진행되고 있는 상태이다. 특히 최근 빅데이터와 사물인터넷 IoT (Internet of Things) 인터넷 기반의 관련 산업이 급격히 발전하고 있으며 여기에 사용된 java 와 C 언어,xcode의 오픈소스 기반의 소스프로그램을 만들고 개발하기 위하여 수많은 시간을 투자하여 개발이 이루어지고 있다. 기본적으로 소프트웨어의 침해를 방지하고자 보안 방법이 존재 하지만 생각보다 쉽게 복제되는 것이 현실 이다. 이런 상황일수록 소스프로그램의 라이센스에 대한 원천 권리자의 권리보호 매우 중요한 사항이다. 물론 제작자의 원천 기술을 당연히 보호되어야 함이 마땅하나 너무 지나친 보호는 프로그램으로 인한 산업발전과 문화발전에 저해 될 수 있는 소지가 존재한다. 따라서 본 연구는 IoT 응용프로그램에 대한 유사표절을 데이터 마이닝 기법으로 연구하였으며 이는 프로 그램 복제로 인한 창작자의 프로그램을 보호하고 나아가 프로그램으로 인한 개인정보유출과 침해에 대한 방안을 제안하였다.

Recent dramatical development of computer technology related to internet technology intensifies the dispute over software of computer or smart device. Research on software has been flourished with political issuing of fierce competition among nations for software development. Particularly industrial growth in ethernet based big data and IoT (Internet of Things) has promoted to build and develop open source programs based on java, xcode and C. On these circumstances, issue on software piracy has been confronted despite the basic security policy protecting intellectual property rights of software and thus it is of substantial importance to protect the rights of originality of source program license. However, the other issue on source technology protection of developer is the possibility of hindrance to advancement in industry and culture by developing programs. This study discuss the way of enhancing legal stability of IoT application program development and reinforcing precision in inspection of program plagiarism by analyzing the source programs with newly introducing text mining technique, thus suggests an alternative protective way of infringement of personal information due to duplicating program.

표절이란 원작자의 허락 없이 저작물의 일부분 혹은 전체를 사용하는 것이다. 이는 특히 대학의 프로그래밍 코스에서 심각한 문제가 된다. 이를 해결하기 위해 많은 표절 검출 시스템이 연구되어 왔으나 복사된 소스코드에 필요 없는 코드를 첨가할 경우, 성능이 낮아지는 문제가 있었다. 이 문제는 기존 시스템이 소스코드의 구조적인 정보를 효율적으로 다루지 않았기 때문이다. 본 논문에서는 Parse Tree Kernels를 이용한 소스 코드 표절 검출 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 Parse Tree Kernels를 이용하여 소스코드의 구조적 정보를 효과적으로 다룬다. 이를 보이기 위한 실험에서는 기존의 표절 검출 시스템인 SID, JPlag와 비교하여 제안한 시스템이 소스 코드의 구조적 정보를 기존 시스템에 비해 효율적으로 이용하고 있음을 보였다.

코드 이동성이 증가함에 따라 코드 도용이 문제가 되고 있으며 이를 대처하기 위해 프로그램 비교를 위한 연구가 많이 진행되고 있다. 이 논문은 클래스 구조를 이용하여 Java 프로그램의 표절을 검사하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 멤버 변수와 메소드 간의 참조 관계를 나타내는 그래프를 생성한다. 변수 참조 관계는 이분 그래프 형태로 나타나는데 이렇게 생성된 그래프를 대상으로 그래프 동형 검사를 적용하여 프로그램 간의 유사도를 측정한다. 이 논문에서는 제안 방법의 효과를 입증하기 위해 2012년 부산대학교 객체지향 프로그래밍 과제로 제출된 Java 프로그램을 대상으로 실험하였다. 그리고 제안 방법의 정확도를 평가하기 위해 기존 유사도 검사 프로그램인 JPlag와 Stigmata를 대상으로 F-measure 지표를 이용해 비교하였다. 그 결과 제안 방법의 F-measure가 JPlag보다 0.17, Stigmata보다 0.34 높은 것으로 나타났다.

Recently, lots of research results on program comparison have been reported since the code theft become frequent as the increase of code mobility. This paper proposes a plagiarism detection method using class structures. The proposed method constructs a graph representing the referential relationship between the member variables and the methods. This relationship is shown as a bipartite graph and the test for graph isomorphism is applied on the set of graphs to measure the similarity of the programs. In order to measure the effectiveness of this method, an experiment was conducted on the test set, the set of Java source codes submitted as solutions for the programming assignments in Object-Oriented Programming course of Pusan National University in 2012. In order to evaluate the accuracy of the proposed method, the F-measure is compared to those of JPlag and Stigmata. According to the experimental result, the F-measure of the proposed method is higher than those of JPlag and Stigmata by 0.17 and 0.34, respectively.

본 논문에서는 각종 언어로 구현된 프로그램의 소스 코드를 표절 하였을 경우 이를 효과적으로 탐지하는 방법과 이론을 제시하고자 한다. 기존에 사용되고 있는 프로그램 표절(plagiarism) 검사 소프트웨어의 장단점을 분석하고, 특히 단점을 극복하기 위한 방법으로 Pattern Matching을 이용한 표절 검출방법을 소개한다. 그리고 기존의 Pattern Matching을 이용한 방법에서 나타나는 문제점을 극복하여 좀 더 발전된 방식의 자동 표절 검출 시스템을 소개하고자 한다.

컴퓨터 소프트웨어, 디지털 콘텐츠등 디지털 정보 재산권의 보호는 현재 뿐 아니라 향후 국가의 국력을 좌우할 수 있을 정도로 대단히 중요한 과제가 아닐 수 없다. 본 논문에서는 소프트웨어 표절의 자동검출을 위하여 제작된 각종 소프트웨어 감정 도구들을 여러 각도에서 비교 분석하여 각 도구의 유용성, 제한성, 주요 적용환경 및 분야, 사용방법 등을 제시함으로써 향후 소프트웨어 복제 감정에 효과적으로 활용할 수 있도록 하고자 한다.

표절을 검사하는 방법으로는 문서 내의 특정 정보들을 추출하여 비교하는 지문법(fingerprint)과 파스트리(parse tree)와 같이 프로그램의 특정한 구조를 이용하여 문서의 구조적 유사성을 검사하는 구조적(structure metrics) 검사방법들이 있다. 본 논문에서는 표절검사를 위한 프로그램 추적 기법을 제안한다. 프로그램 추적 기법은 프로그램을 구문단계에서 정적으로 수행을 하여 그 수행되는 함수들의 순서에 따라 주요 키워드를 추출하여 새롭게 정렬하는 방법이다. 실험결과 사용하지 않는 코드 삽입, 함수 위치 변경 및 합성 등과 같은 표절 스펙트럼에서 정의한 표절 방법에 대하여 효과적으로 검출할 수 있었다.

본 논문에서는 대학생들의 프로그래밍 과제물이나 프로그래밍 경진대회에 제출된 프로그램과 같이 동일한 기능을 요구받는 프로그램 소스 집합들에서 표절 행위가 있었는지를 탐색하는 새로운 알고리즘을 제시한다. 본 논문에서는 프로그램의 소스 집합에서 추출된 키워드들의 빈도수에 기반한 로그 확률값을 가중치로 하는 적응적(adaptive) 유사도 행렬을 만들어 이를 기반으로 주어진 프로그램의 유사구간을 탐색하는 지역정렬(local alignment) 방법을 소개한다. 우리는 10여개 이상의 프로그래밍 대회에 제출된 실제 프로그램으로 본 방법론을 실험하였다. 실험결과 이 방법은 이전의 고정적 유사도 행렬(일치 +1, 불일치 -1, 갭(gap)을 이용한 일치 -2)에 의한 유사구간 탐색에 비하여 여러 장점이 있음을 알 수 있었으며, 보다 다양한 표절탐색 목적으로 제시한 적응적 유사도 행렬이 응용될 수 있음을 알 수 있었다.