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정적 코드 내부 정보의 테이블 정규화를 통한 품질 메트릭 지표들의 가시화를 위한 추출 메커니즘
Quality Visualization of Quality Metric Indicators based on Table Normalization of Static Code Building Information 원문보기

정보처리학회논문지. KIPS transactions on software and data engineering. 소프트웨어 및 데이터 공학, v.12 no.5, 2023년, pp.199 - 206  

박찬솔 (홍익대학교 소프트웨어융합학과) ,  문소영 (홍익대학교 소프트웨어융합학과) ,  김영철 (홍익대학교 소프트웨어융합학과)

초록
AI-Helper 아이콘AI-Helper

현대 소프트웨어의 규모는 커지고 있다. 이에 따라 고품질 코드를 위한 정적 분석의 중요성이 커지고 있다. 코드에 대한 정적 분석을 통해 결함과 복잡도를 식별하는 것이 필요하다. 이를 가시화하여 개발자 및 이해 관계자가 알기 쉽게 가이드도 필요하다. 기존 코드 가시화 연구들은 정적 분석의 코드 내부 정보들을 데이터베이스 테이블에 저장하여 및 품질 지표(CK Metrics, Coupling, Number of function calls, Bed smell)에 대한 계산을 질의어화 하고 추출된 정보를 가시화하는 과정을 구현하는 것에만 초점을 두었다. 이러한 연구들은 방대한 코드로부터 추출한 정보를 이용하여 코드를 분석할 때 많은 시간과 자원이 소모된다는 한계점이 있다. 또한 각 코드 내 정보 테이블들이 정규화되지 않았기 때문에 코드 내부의 정보(클래스, 함수, 속성 등)들에 대한 테이블 조인 연산 시 메모리 공간과 시간 소비가 발생할 수 있다. 이러한 문제들을 해결하기 위해, 데이터베이스 테이블의 정규화된 설계와 이를 통한 코드 내부의 품질 메트릭 지표에 대한 추출 및 가시화 메커니즘 제안한다. 이러한 메커니즘을 통해 코드 가시화 공정이 최적화되고, 개발자가 리팩토링해야 할 모듈을 가이드 할 수 있을 것으로 기대한다. 앞으로는 부분 학습도 시도할 예정이다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

The current software becomes the huge size of source codes. Therefore it is increasing the importance and necessity of static analysis for high-quality product. With static analysis of the code, it needs to identify the defect and complexity of the code. Through visualizing these problems, we make i...

주제어

#소프트웨어 공학   #데이터베이스 정규화   #코드 메트릭   #정적 분석   #소프트웨어 가시화  

표/그림 (17)

참고문헌 (14)

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    상세보기

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  10. C. S. Park et al., "Design validation practices on design？extraction of solidity's smart contract code based on？reverse engineering," Advanced and Applied Convergence？Letters, Vol.17, pp.26-31, 2021. 

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  14. B. Henderson-Sellers, "Object-oriented metrics: Measures？of complexity," Prentice-Hall, pp.142-147, 1996. 

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