귀납적 프로그램 합성 (Inductive program synthesis) 알고리즘은 특정 명세 (specification)를 충족하는 프로그램을 찾기 위해 프로그램 공간을 탐색합니다. 프로그래밍 언어의 구문 (syntax)에 따라 열거하는 방식은 의미론적 중복 (semantic duplication)으로 인해 매우 큰 탐색 공간을 형성하며, 결과적으로 합성 속도를 느리게 만듭니다. 합성기는 의미론적으로는 동일하지만 구문론적으로는 서로 다른 여러 프로그램을 평가하고 거부해야 할 수도 있으며, 이는 자원 낭비로 이어집니다. 이러한 중복을 피하기 위해, 우리는 의미론 기반 합성 (synthesis-by-semantics) 접근 방식인 NSynC를 제안합니다. 대상 언어의 의미론 (semantics)을 직접 열거함으로써, 우리는 각 후보 프로그램이 의미론적으로 고유하며 각 후보에 대한 평가가 유의미함을 보장합니다. 구체적으로, 우리는 탑다운 (top-down) 방식의 타입 유도 합성 (type-directed synthesis) 알고리즘을 사용하여 합 (sums)이 포함된 단순 타입 람다 계산법 (simply-typed lambda calculus)의 정규형 (normal forms) 공간을 탐색합니다. 우리의 예비 결과에 따르면, 합성 벤치마크 제품군에서 제한 없는 (unrestricted) 알고리즘 대비 8.93배의 기하 평균 (geomean) 속도 향상을 보여주었습니다.