범위 분석의 지역적 계산화에 따른 성능 평가

Abstract

프로그램 분석은 실제 수행시간에 동적으로 일어나는 일들에 대한 안전하고 효율적인 근사값을 컴파일 시간에 정적으로 예측하는 기술이다. 프로그램이 생활 곳곳에 쓰이면서 프로그램의 안정성에 대한 관심도가 높아지고 있고, 안전성을 보장해 주는 오류 자동 검출 시스템에 대한 관심도도 높아지고 있다. 이러한 프로그램 분석 기술은 분석할 프로그램의 크기와 분석 기술에 따라서 분석 시간이 오래 걸리거나, 비용이 많이 드는 경우가 있다. 그 원인으로는 분석 도메인의 크기의 증가와 도메인 증가에 따른 비용 증가, 반복 계산의 회수 증가를 들 수 있다. 본 논문에서는 프로그램 분석 비용을 개선하기 위해 프로그램의 지역성을 이용하여 계산을 줄이는 방법을 개발하였으며, 프로그램 분석 방법 중 정수 범위 분석에 적용하여 성능 실험을 하였다. 결과적으로 지역성 기반의 범위 분석기가 일반적인 범위 분석기에 비해 93.6%~100.6%의 성능을 보여 주었다.; The program errors can be detected by static program analysis. How- ever, the cost of analysis can be expensive for high accuracy. Since the property domain used for program analysis should be complicated to ob-tain high accuracy, the frequency of the computation isn't only increased but also the scale of program being analyzed is increased. In this thesis, we propose a method to reduce the cost of program analy-sis by transforming them to only compute local properties. As a case study, we apply our method to the integer-range analysis. We compare the perfor-mance of the original analysis and transformed one. The experiments show that our transformation gives analysis-time reduction by 93.6%-100.6%.