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사회연결망 분석과 자료포락분석 기법을 이용한 소프트웨어 함수 우선순위 분석 연구
Priority Analysis for Software Functions Using Social Network Analysis and DEA(Data Envelopment Analysis) 원문보기

한국IT서비스학회지 = Journal of Information Technology Services, v.17 no.3, 2018년, pp.171 - 189  

허상무 (서울과학기술대학교 IT정책대학원 산업정보시스템) ,  김우제 (서울과학기술대학교 글로벌융합산업공학과)

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

To remove software defects and improve performance of software, many developers perform code inspections and use static analysis tools. A code inspection is an activity that is performed manually to detect software defects in the developed source. However, there is no clear criterion which source co...

주제어

#Software Defect   #Social Network Analysis   #DEA(Data Envelopment Analysis)   #Code Inspection   #Static Analysis Tool   #Cubrid Database Software  

질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
자료포락분석이란 무엇인가? 자료포락분석은 복수의 입력요소와 산출요소를 이용하여 의사결정단위들의 상대적인 효율성을 측정하는 기법이다. 사회연결망 기법의 여러 지표를 이용하여 도출된 핵심 함수에 대하여 자료포락분석기법을 이용하면, 함수간의 상대적인 효율성을 측정하여 최종적인 핵심함수를 도출할 수 있을 것이다.
사회연결망은 어떻게 구성되는가? 사회연결망(Social Network)은 노드(Node)와 노드들이 연결된 링크(Link)로 구성된다. 사회연결망 분석은 연결망의 노드와 링크 구조를 그래프 이론으로 분석하여 연결망의 특성을 파악하는 기법이다.
자료포락분석을 통해 도출한 함수 결과의 정확성을 향상하기 위하여 어떤 관점으로 결과를 정리하였는가? 도출된 함수 결과의 정확성을 향상하기 위하여두 가지 관점으로 결과를 정리하였다. 첫 번째, 소스가 10줄 이하인 함수는 결과에서 제외시켰다. 소스가 한 줄인 함수를 확인한 결과, ‘return(Function Name(Parameter));’으로 코딩되어 있었고, 함수를 연결하는 정도의 기능이므로 결과에서 제외시켰다. 또한, 10줄 이하 소스들을 확인한 결과, 결함제거나 성능향상에 관계가 없는 코드이어서 전부 제외시켰다. 두 번째, 도출된 핵심 함수가 아주 작은 값을 가지는 지표가 존재하는 경우에는 이 지표 관점으로는 전혀 중요하지 않은 함수이므로, 결함제거나 성능향상에 도움이 되지 않을 수 있으므로 결과에서 제외시켰고, [Table 14]과 같이 네 가지 그룹의 핵심함수들이 도출되었다. [Table 14]의 도출된 함수들은 모든 지표를 통합하여 도출한 함수로서 코드 인스펙션을 수행하기에 적합한 함수로 보이며, 이 함수를 검토하여 결함을 제거하고, 성능을 향상시키면, 전체 실행 결함을 줄이고 전체 성능을 개선할 수 있을 것으로 기대된다.
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참고문헌 (25)

  1. Adler, N., L. Friedman, and Z. Sinuany-Stern, "Review of ranking methods in the data envelopment analysis context", European Journal of Operational Research, Vol.140, No.2, 2002, 249-265. 

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  24. Zanetti, M.S., I. Scholtes, C.J. Tessone, and F. Schweitzer, "Categorizing bugs with social networks : A case study on four open source software communities", In Proceedings of the 2013 International Conference on Software Engineering, IEEE Press, 2013, 1032-1041. 

  25. Zimmermann, T. and N. Nagappan, "Predicting defects using network analysis on dependency graphs", Software Engineering, 2008, ICSE'08, ACM/IEEE 30th International Conference on, IEEE, 2008, 531-540. 

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