[논문] 맞춤 로직을 API로 전환: API 교체 리팩터링 이해와 제안
개요
소프트웨어 리팩토링은 코드 품질을 유지하는 데 필수적입니다. 그러나 사용자 정의 로직을 API 호출로 교체하는 API 교체 리팩토링은 아직 충분히 탐구되지 않았습니다. 기존 리팩토링 도구는 미리 정의된 템플릿에 의존하고 복잡하고 다중 문장에 걸친 의미적 동등성을 포착하기 어려워 이러한 기회를 탐지하는 지원이 제한적입니다. 이러한 한계를 극복하기 위해, 우리는 6개의 오픈소스 Java 프로젝트에서 166,299개의 커밋을 수집하고, 그 중 선별된 1,800개의 커밋을 수동 분석하여 366개의 검증된 사례를 식별함으로써 API 교체 리팩토링에 대한 최초의 실증 연구를 수행했습니다. 이를 통해 범위, 카테고리, 반복 패턴을 규명했습니다. 이러한 통찰을 바탕으로 우리는 AKIRA(Adaptive Knowledge Discovery and Retrieval)라는 하이브리드 프레임워크를 제안합니다. AKIRA는 패턴 기반 휴리스틱과 리팩토링 인식 지식베이스를 결합해 API 교체 리팩토링을 추천하는 실용적 가능성을 평가합니다. 평가 결과, AKIRA는 수동으로 구축한 데이터셋에서 90%의 재현율과 88%의 정밀도를 달성했습니다. 또한 외부 RETIWA 데이터셋에서는 재현율을 21%에서 81%로, 정밀도를 40%에서 78%로 크게 향상시켜 현존 최고 수준을 능가했습니다. 이러한 결과는 정적 패턴 매칭과 의미 기반 추론을 결합하면 복잡한 API 교체 리팩토링을 자동으로 추천하는 데 효과적임을 보여줍니다.
주요 기여
이 논문은 다음 분야의 연구를 제시합니다.
- cs.SE
방법론
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실용적 시사점
이 연구는 cs.SE 분야의 발전에 기여합니다.
저자
- Bridget Nyirongo
- Yanjie Jiang
- Yuxia Zhang
- Hui Liu
논문 정보
- arXiv ID: 2606.06912v1
- 분류: cs.SE
- 발표일: 2026년 6월 5일
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