코드 속성 그래프 및 시간적 실행 그래프를 이용한 다중 관점 에이전트 기반 프로그램 복구

요약

본 논문은 코드 속성 그래프(CPG)와 시간적 실행 그래프(TEG)를 활용하여 다중 관점에서 프로그램 복구(APR)를 수행하는 에이전트 기반 프레임워크 CT-Repair를 제안합니다. 이 프레임워크는 세 개의 유한 상태 기계 가이드 에이전트를 통해 정적, 동적, 하이브리드 증거를 분석하고 독립적인 복구 전략을 생성합니다. 평가 결과, CT-Repair는 기존 모델 대비 높은 복구율과 효율성을 입증했습니다.

핵심 포인트

• CPG와 TEG를 활용하여 구조화된 증거 기반의 APR 프레임워크 제시
• 세 가지 관점(정적/동적/하이브리드) 결합이 단일 관점보다 월등한 복구 효과 제공
• 필터링 파이프라인을 통해 런타임 증거를 효율적으로 압축하고 노이즈 감소
• GPT-5.4-mini 구성에서 기존 모델 대비 높은 버그 복구 성능 입증