선택한 단어 수는 입니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
선택한 단어 수는 30입니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
문제 정의
- 무브 메소드를 적용할 것인가 안할 것인가를 자동으로 결 정하는 것은 매우 중요한 일이지만 본 연구는 자동 적용 결 정보다는 메소드들을 대상으로 최적의 위치를 찾아줌으로써 소프트웨어의 안정성을 높이는데 그 목적이 있다. 본 논문 에서 제시한 방법을 통하여 무브 메소드뿐만 아니라, 멤버 변수 옮기기(Move Attribute), 클래스 추출하기(Extract Class)와 클래스 합치기(Inline Class)등에도 적용할 수 있을 것으로 여겨진다.
- 또한, 수동분석에 의존하던 리팩토링 에서 다양한 방법으로 자동화에 대한 연구가 지속되고 있다. 본 논문에서는 리팩토링을 자동화하기 위한 연구를 기반 으로, 리팩토링 기법 중 하나인 무브 메소드의 적용여부를 판단할 수 있는 세 가지 적용요인을 정의하였다. 이렇게 정 의된 적용요인들은 로지스틱 회귀분석의 독립변수들로 사용 되어 분석되었고, 그 분석결과를 통해 분석에 사용되는 적 용요인의 조합에 따라 예측확률이 달라질 수 있음을 알 수 있었다.
- 본 논문에서는 리팩토링의 기법 중 하나인 무브 메소드 기법 요인을 추출하여 그 요인을 메소드의 위치를 결정 짓 기 위한 요인으로 사용할 수 있는가에 대한 연구를 실시하였다.
- 그것이 어떤 위치에 있는가 는 프로그램의 안정성에 큰 영향을 미친다. 본 논문에서는 이 세 가지 요인이 각 객체가 포함하는 메소드의 최적의 위치를 결정짓는 요소로써 적절한가를 분석하였다.
- 확신을 가지는 것은 쉬운 일 이 아니다. 본 연구에서는 수동적 분석에 의해 리팩토링이 수행될 때 보편적으로 사용되는 요인들을 유도하였다. 무브 메소드의 적용요인 즉 메소드의 위치를 결정짓는 요인의 유 도를 위해 다음을 정의하였다.
가설 설정
- 로지스틱 회귀분석 모델은 추후확률(posteriori proba- bility)의 로지스틱 변환(transformation)이 독립 변수간이 선 형함수라는 가정을 한다. 여기서 로지스틱 변환이란 다음 (식 2)와 같이 정의된다.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.