컴퓨터학과 오학주 교수 연구팀
APR 기술 한계 극복
![[서울=뉴시스] (왼쪽부터) 고려대 송도원 석박통합과정(제1저자), 고려대 컴퓨터학과 오학주 교수(공동저자). (사진=고려대 제공) 2025.10.15. photo@newsis.com *재판매 및 DB 금지](https://img1.newsis.com/2025/10/15/NISI20251015_0001966108_web.jpg?rnd=20251015101951)
[서울=뉴시스] (왼쪽부터) 고려대 송도원 석박통합과정(제1저자), 고려대 컴퓨터학과 오학주 교수(공동저자). (사진=고려대 제공) 2025.10.15. [email protected] *재판매 및 DB 금지
[서울=뉴시스]전수현 인턴 기자 = 고려대 컴퓨터학과 오학주 교수 연구팀은 자동 프로그램 수정(Automated Program Repair, APR) 과정에서 발생하는 '과적합 패치(overfitting patch)' 문제를 효과적으로 탐지·제거할 수 있는 기술 '프리즘(PRISM)'을 개발했다고 15일 밝혔다.
이번 연구 결과는 소프트웨어 공학 및 프로그래밍 언어 분야의 최고 권위 국제학술대회 'OOPSLA 2025(ACM SIGPLAN Conference on Object-Oriented Programming, Systems, Languages, and Applications)'에 채택돼 16일 발표될 예정이다.
APR 기술은 소프트웨어 버그를 자동으로 고치는 첨단 기술로, 차세대 소프트웨어 엔지니어링의 핵심 분야다.
기존 APR 기술은 자동 검증 테스트를 통과했더라도 실제 버그를 고치지 못하는 '과적합 패치'를 대량 생산한다는 한계가 있었다.
기존의 자동 패치 정확성 분류(Automatic Patch Correctness Classification, APCC) 기법들은 정확도는 높으나 실제로는 정상적으로 버그를 고친 패치까지 잘못 걸러내는 경우가 있어 자동 프로그램 수정의 성능을 낮췄다.
이에 연구팀은 패치가 프로그램의 의미를 어떻게 바꾸는지를 정밀하게 분석할 수 있는 66가지 새로운 기준을 만들었다. 더해 잘못된 패치는 걸러내되 제대로 고친 패치는 유지하는 전용 학습 알고리즘을 결합한 PRISM 기법을 고안했다.
이번 연구 결과는 소프트웨어 공학 및 프로그래밍 언어 분야의 최고 권위 국제학술대회 'OOPSLA 2025(ACM SIGPLAN Conference on Object-Oriented Programming, Systems, Languages, and Applications)'에 채택돼 16일 발표될 예정이다.
APR 기술은 소프트웨어 버그를 자동으로 고치는 첨단 기술로, 차세대 소프트웨어 엔지니어링의 핵심 분야다.
기존 APR 기술은 자동 검증 테스트를 통과했더라도 실제 버그를 고치지 못하는 '과적합 패치'를 대량 생산한다는 한계가 있었다.
기존의 자동 패치 정확성 분류(Automatic Patch Correctness Classification, APCC) 기법들은 정확도는 높으나 실제로는 정상적으로 버그를 고친 패치까지 잘못 걸러내는 경우가 있어 자동 프로그램 수정의 성능을 낮췄다.
이에 연구팀은 패치가 프로그램의 의미를 어떻게 바꾸는지를 정밀하게 분석할 수 있는 66가지 새로운 기준을 만들었다. 더해 잘못된 패치는 걸러내되 제대로 고친 패치는 유지하는 전용 학습 알고리즘을 결합한 PRISM 기법을 고안했다.
![[서울=뉴시스] PRISM이 과적합 패치를 자동으로 탐지하여 프로그램 자동 수정 기술의 정확도를 높이는 과정 이미지. (사진=고려대 제공) 2025.10.15. photo@newsis.com *재판매 및 DB 금지](https://img1.newsis.com/2025/10/15/NISI20251015_0001966111_web.jpg?rnd=20251015102052)
[서울=뉴시스] PRISM이 과적합 패치를 자동으로 탐지하여 프로그램 자동 수정 기술의 정확도를 높이는 과정 이미지. (사진=고려대 제공) 2025.10.15. [email protected] *재판매 및 DB 금지
대규모 실험 결과 PRISM은 검토해야 할 패치 수를 크게 줄이면서도 APR의 실제 버그 수정 성공률을 향상시키는 유일한 기술임이 입증됐다.
또한 연구팀은 결과를 직관적으로 설명하는 '해석 가능한(interpretable) 학습 모델'을 사용해, 적은 검증 비용으로 더 많은 올바른 패치를 확보할 수 있게 됐다.
한편 이번 연구는 과학기술정보통신부 SW컴퓨팅산업원천기술개발사업(SW스타랩), 명품인재양성사업, 선도연구센터(ERC)의 지원을 받아 수행됐다.
◎공감언론 뉴시스 [email protected]
또한 연구팀은 결과를 직관적으로 설명하는 '해석 가능한(interpretable) 학습 모델'을 사용해, 적은 검증 비용으로 더 많은 올바른 패치를 확보할 수 있게 됐다.
한편 이번 연구는 과학기술정보통신부 SW컴퓨팅산업원천기술개발사업(SW스타랩), 명품인재양성사업, 선도연구센터(ERC)의 지원을 받아 수행됐다.
◎공감언론 뉴시스 [email protected]
