프로그래밍 교육을 위한 알고리즘 인식

Abstract

프로그램의 문장패턴에 대한 형판정합(template matching)을 이용한 프로그래밍 플랜 인식은 일반적인 제어구조를 인식하는데에는 좋은 성능을 보인다. 그러나 정렬이나 탐색 등과 같은 알고리즘은 대개 구조가 최적화되어 있어서 작은 단위의 의미있는 플랜으로 나누기 어렵고, 이런 알고리즘을 포함하는 프로그램은 형판정합 방법만으로는 인식하기가 어렵다. 이런 사실에 근거하여 본 논문에서는 플랜인식 방법을 보완한 알고리즘인식 방법을 제안한다. 제안하는 알고리즘인식 방법은 프로그램에 대한 부분적 인식이 가능한 플로우그래프(flow graph) 파싱을 이용한다. 프로그래밍 교육에 있어서 숙제로 부과되는 문제에서 미리 알아낼 수 있는 정보를 활용하여 구현된 알고리즘을 부분적이 아니고 완전히 인식할 수 있도록 방법론을 확장하였다. 목적에 관한 정보는 두 가지 측면에서 활용된다. 첫째, 그래프 변환규칙의 역할을 확대하여 알고리즘에 고유한 정보를 표현하도록 하며, 둘째, 알고리즘 고울을 구현하기 위해 사용된 알고리즘을 알아내기 위해 각 알고리즘 플랜에 고유한 그래프 노드를 찾아낸다. 정렬이 요구되는 C 프로그램에 이 방법론을 적용한 결과 72개의 프로그램중에 55개의 프로그램이 성공적으로 인식되었다.