'소나무언어' 기술 발전시키기

2022.04.05 회의를 통해 '소나무언어' 기술에 머신러닝기술을 접목시킬 수 있지 않을까하는 얘기가 나와 꼭 머신러닝기술이 아니더라도 '소나무언어'를 개발하고 나서 접목시킬 수 있는 기술이 뭐가 있을까 생각해 보았다.

 

우선 회의때 교수님이 말씀하셨던 '깃허브 코파일럿' 을 더 알아보았다.

- 깃허브 코파일럿

깃허브 코파일럿은 쉽게 말해 개발자가 코드를 작성할때 자동완성기능처럼 프로그래밍언어로 작성된 코드를 제안하는 것이다. 깃허브에 수많은 코드들을 AI로 학습하고 이 학습된 코드들로 코드를 제안하는 것이다. 

이와 비슷하게 우리 연구에도 어떤 접목을 시킬 수 있을까 생각해보았다. 하지만 '소나무언어'로 이루어진 코드가 아직 없기때문에 솔리디티코드를 학습하거나 우리의 기술이 완성되고 솔리디티코드들을 소나무언어로 변환한 후 이를 학습시켜야 할 것 같다고 생각하였다.

이 밖의 현재 스마트컨트랙트, solidity언어에 접목되어 있는 기술중에 스마트컨트랙트의 취약점을 찾아내는 기술이 있었다.

 

머신러닝으로 접목시킬 기능에 대해서 다양하게 생각해 보았다. 계약서를 작성하는것에 의미가 있는 만큼 solidity코드를 소나무언어로 변환한후 이 코드들을 학습시키고 계약서의 종류에 따라 계약서의 양식처럼 코드를 제안하는 것이 가능할까 하는 생각을 했다.

- 계약서 양식제공

머신러닝에 대해서 완벽하게 몰라 그저 생각만 해보았는데 solidity코드를 소나무언어로 변환하고 이 코드들을 학습시키면 '자동차계약', '고용계약', '집계약' 등 계약의 종류에 따라 학습한 코드들을 바탕으로 주요한 계약서의 요소들을 이용해 일종의 계약서양식을 제공할 수 있지않을까 생각했다. 

그저 계약서의 양식을 코드로 딱 제시하고자 하면 너무나 많은 계약서의 종류가 있기에 사람이 지정해놓는 것이 한계가 있을것같아 머신러닝으로 학습시켜 깃허브 코파일럿 처럼 '자동차계약서' 를 입력하면 어느정도 필수 코드들을 제공해주는 것이 가능하지않을까 생각해보았다.

 

또한 소나무언어에는 이번주 요구사항명세서를 작성하면서 '맞춤법검사' 기능을 추가해보기로 하였다. 키워드들의 맞춤법 뿐아니라 한글언어의 특성상 '맞춤법검사'기능을 사용하면 오타를 줄여 오류를 줄이는 것에 효과적일것같다.