소프트웨어 유지 보수 담당자는 코드 식별자를 중심으로 소프트웨어의 소스 코드를 이해한다. 그렇기 때문에 코드의 식별자를 비 일관적으로 사용하게 되면 소프트웨어를 이해하는데 어려움을 격게 되어 결국 소프트웨어의 유지보수 비용이 증가하게 된다. 이러한 비 일관적인 식별자 사용의 문제를 해결하기 위하여 개발자가 상호 검토하는 방법이 있으나 코드의 양이 많은 경우에 전체 코드를 확인하는 것은 불가능할 수 있다. 본 논문에서는 자연어 처리 기법을 사용하여 자동으로 Java 코드 내의 비 일관적인 식별자를 검출하기 위한 기법을 소개한다. 이 기법에서는 프로젝트 내의 모든 식별자를 추출 및 구문 분석하고, 구조상 유사어와 의미상 유사어를 분류한 후 최종적으로 제안된 규칙을 기반으로 비 일관적인 식별자를 검출한다. 본 논문에서는 지원 도구인 CodeAmigo를 개발하여 제안된 방법을 지원하였다. 우리는 지원 도구를 두 가지의 널리 알려진 Java기반 오픈 소스 프로젝트에 적용하고, 검출 결과의 정확도를 계산하여 제안된 접근 방법의 타당성을 확인하였다.
Software maintainers try to comprehend software source code by intensively using source code identifiers. Thus, use of inconsistent identifiers throughout entire source code causes to increase cost of software maintenance. Although participants can adopt peer reviews to handle this problem, it might be impossible to go through entire source code if the volume of code is huge. This paper introduces an approach to automatically detecting inconsistent identifiers of Java source code. This approach consists of tokenizing and POS tagging all identifiers in the source code, classifying syntactic and semantic similar terms, and finally detecting inconsistent identifiers by applying proposed rules. In addition, we have developed tool support, named CodeAmigo, to support the proposed approach. We applied it to two popular Java based open source projects in order to show feasibility of the approach by computing precision.
