초록

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리팩토링은 외부로 나타나는 행위의 변화없이 내부구조를 바꾸어 소프트웨어의 품질을 높인다. 이러한 리팩토링을 언제, 어디에 적용하는가에 대한 결정은 유지보수자(maintainer)의 주관적인 직관에 따르기 때문에 이를 체계적으로 결정하는 것은 어렵다. 본 논문에서는 메트릭을 이용하여 객체지향 시스템에서 언제, 어떤 리팩토링을 적용할 것인가를 체계적으로 결정하는 방안에 대해서 논의한다. 리팩토링의 최종 결정권은 유지 보수자가 가지고 있으므로 리팩토링에 대한 결정을 보조하는 방안에 초점을 맞추었다. 그리고 본 논문에서 제안하는 방법을 6가지 대표적인 리팩토링에 적용시켜보았다.

리팩토링은 외부로 나타나는 행위의 변화없이 내부구조를 바꾸어 소프트웨어의 품질을 높인다. 이러한 리팩토링을 언제, 어디에 적용하는가에 대한 결정은 유지보수자(maintainer)의 주관적인 직관에 따르기 때문에 이를 체계적으로 결정하는 것은 어렵다. 본 논문에서는 메트릭을 이용하여 객체지향 시스템에서 언제, 어떤 리팩토링을 적용할 것인가를 체계적으로 결정하는 방안에 대해서 논의한다. 리팩토링의 최종 결정권은 유지 보수자가 가지고 있으므로 리팩토링에 대한 결정을 보조하는 방안에 초점을 맞추었다. 그리고 본 논문에서 제안하는 방법을 6가지 대표적인 리팩토링에 적용시켜보았다.

AI 본문요약

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• 연구 방법
• 연구 결과

제안 방법

• (4) 측정값을 분석하여 적절한 리팩토링을 제안한다.
• NUM, NIM은 각각 메소드가 자신이 정의된 클래스에서 사용되어진 횟수, 다룬 클래스에서 사용되어진 횟수를 축정하고 RNM은 메소드가 사용한 기늠중 다른 클래스에서 정의되어진 기능의 비율을 측정한다. 따라서 CBMC, NUM 값이 작고, RNM 값이 크다는 것은 메소드가 자신이 정의된 클래스의 속성보다 다른 클래스의 속성을 더 많이 사용한다는 것을 의미한다.
• 본 논문에서는 리팩토링이 필요한 구조를 체계적으로 결정하기 위해 메트릭을 사용하였다. 특히 6가지 리팩토링의 결정을 보조하기 위해서 응집도 메트릭을 선택하고 이를 보조하는 다른 메트릭을 정의하였다.
• 따라서 현 시점에서는 마지막 단계에만 자동화 도구가 존재한다. 본 논문에서는 언제, 어떤 리팩토링을 적용하는가를 결정하는 문제를 체계적으로 해결하기 위한 방법으로 메트릭을사용한다. 즉, 리팩토링을 하려는 시스템에 대해 메트릭값을 측정하고 그 측정값을 분석하여 적절한 리팩토링을 제안한다.
• 본 논문에서는 언제, 어떤 리팩토링을 적용하는가를 결정하는 문제를 체계적으로 해결하기 위한 방법으로 메트릭을사용한다. 즉, 리팩토링을 하려는 시스템에 대해 메트릭값을 측정하고 그 측정값을 분석하여 적절한 리팩토링을 제안한다. 이러한 해결방법은 리팩토링의 최고 결정자가 유지보수 자라는 사실 때문에 유지보수자의 직관을 보조하는데 초점을 맞추고 있지만 보다 효율적이고 체계적으로 문제를 해결할 수 있다.

대상 데이터

• 본 논문에서는 6개의 대표적인 리팩토링들만 다룬다. 이 리팩토링들은 모두 클래스의 멤버들과 관련되어 있다.

성능/효과

• 측정한다. 따라서 CBMC, NUA 값이 작고, RNA 값이 크다는 것은 속성이 정의된 클래스에서보다 다른 클래스에서 그 속성을 더 많이 사용하고 있다는 것을 의미한다.
• 따라서 CBMC, NUM 값이 작고, RNM 값이 크다는 것은 메소드가 자신이 정의된 클래스의 속성보다 다른 클래스의 속성을 더 많이 사용한다는 것을 의미한다. 또, CBMC, NUM 값이 작고 NIM 값이 크다는 것은 그 메소드를 자신이 정의된 클레스에서보다 다른 클래스에서 더 많이 사용된다는 것을 나타낸다.

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