[논문 리뷰] Generation of Pseudo Code from the Python Source Code using Rule-Based Machine Translation

Sawan Rai, Atul Gupta|arXiv (Cornell University)|2019. 06. 14.

Software Engineering Research참고 문헌 7인용 수 6

한 줄 요약

이 논문은 파이썬 소스 코드에서 자동으로 의사 코드를 생성하기 위해 규칙 기반 기계 번역 접근법을 제안한다. 파이썬 코드를 구조적 정보 추출을 위해 XML로 변환하고 사전 정의된 의사 코드 템플릿을 적용함으로써, 인간이 읽을 수 있는 의사 코드를 효율적이고 확장 가능하게 생성할 수 있게 하며, 이러한 자료를 수작업으로 생성하는 데 드는 노동력 문제를 해결한다.

ABSTRACT

Pseudo code is one of the valuable artifacts to comprehending the complex program codes. Most of the source code still has no equivalent pseudo code, due to the time-consuming process of writing pseudo codes. In this work, we have developed an approach to generate pseudo code from the python source code. In the first step, we convert python code into XML code for better code information extraction. Next, Important information extracted from the XML code, which later on used to generate actual pseudo code with the help of pseudo code templates. Initial performance results have been discussed in this paper.

연구 동기 및 목표

• 수작업이 매우 오래 걸리는 과정으로 인해 대부분의 기존 파이썬 소스 코드에 사용 가능한 의사 코드가 부족한 문제를 해결하기 위해.
• 파이썬 코드를 등가이면서 인간이 읽을 수 있는 의사 코드로 변환하는 자동화된 방법을 개발하기 위해.
• 논리적 구조와 제어 흐름을 유지하는 표준화된 의사 코드를 생성함으로써 프로그램 이해도 향상시키기 위해.
• 규칙 기반 접근법을 통한 의사 코드 생성의 타당성과 初기 성능을 평가하기 위해.

제안 방법

• 입력된 파이썬 소스 코드를 구조적 파싱과 정보 추출을 가능하게 하기 위해 XML 형식으로 변환하기 위해.
• XML 표현으로부터 변수, 제어 구조, 함수 정의와 같은 핵심 프로그램 요소를 추출하기 위해.
• 규칙 기반 매핑 논리에 의해 추출된 문법적 및 의미적 요소를 사전 정의된 의사 코드 템플릿에 매핑하기 위해.
• 추출된 코드 요소를 인간이 읽을 수 있는 형식으로 템플릿의 빈 칸에 치환하여 최종 의사 코드를 생성하기 위해.
• 출력 의사 코드의 일관성과 가독성을 보장하기 위해 수작업으로 작성된 규칙 및 템플릿 세트를 사용하기 위해.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 규칙 기반 시스템이 파이썬 소스 코드를 등가의 의사 코드로 효과적으로 번역할 수 있는가?
• RQ2 생성된 의사 코드가 원본 파이썬 코드의 논리적 구조와 제어 흐름을 얼마나 정확하게 유지하는가?
• RQ3 제안된 방법의 확장성과 유지보수성 측면에서 성능은 어떠한가?
• RQ4 XML 기반 파싱은 의사 코드 생성을 위한 정보 추출에 얼마나 향상시키는가?

주요 결과

• 제안된 방법은 XML 기반 파싱과 규칙 기반 템플릿 매핑을 통해 파이썬 코드를 가독성이 높은 의사 코드로 성공적으로 변환한다.
• 이 방법은 번역 과정을 자동화함으로써 의사 코드 생성에 필요한 수작업을 줄인다.
• 초기 성능 결과에 따르면, 이 방법은 기본적이고 중간 수준의 제어 구조에 대해 타당하며 의미적으로 정확한 의사 코드를 생성할 수 있다.
• XML 사용은 코드 요소의 구조적 추출을 가능하게 하여 직접 문자열 처리보다 파싱 신뢰도를 향상시킨다.