Automatic Retargeting of Static Analyzers by Partial Evaluation and Large Language Model
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(유형A)
2026년
2710112027
과학기술정보통신부
한국연구재단
서울대학교
이광근
9명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2025.09.01 ~ 2028.08.31
6,365만원
6,365만원
기초연구
대학
서울특별시 관악구
정보/통신 > 정보이론 > 프로그래밍 언어/자연어 처리
연구가설을 실증한다. 제안한 방법대로, 부분실행기(partial evaluator)와 LLM을 활용해서 기존에 개발된 C프로그램 메모리오류 분석기와 디자인명세를 Rust프로그램 메모리오류 분석기와 디자인명세로 자동생성하는 과정을 보인다.
- 부분실행기(partial evaluator)로 파생되는 분석기의 정확도가 원 분석기의 정확도보다 언제 어떻게 떨어지는지 파악한다.- 대형언어모델(LLM)을 이용해서 프로그래밍언어의 실행기를 만드는 것이 효과적으로 가능하기 위한 기술을 확보한다.- 부분실행기를 활용해서기존에 개발된 C프로그램 메모리오류 분석기를 Rust프로그램 메모리오류 분석기로 자동생성...
- 누구나, 소스코드 품질 검수를 위한 프로그램 정적분석기 쉽게 만들기: AI의 도움으로 쏟아질 대량의 소스코드 때문에, 정적분석 기술을 저비용으로 신속하게 누구나 활용할 수 있는 것이 시급하다. 일반인이 AI도움으로 쏟아낼 대량의 소스코드는 품질 확인을 거치지않으면 새로운 산업혁명의 공해가 될 뿐이다. 쏟아지는 소스코드의 품질을 자동으로 확인해주는 정적...