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정적/동적 분석 기반의 재사용 메트릭과 가시화 구축
Constructing A Visualization & Reusable Metrics based on Static/Dynamic Analysis 원문보기

한국정보처리학회 2017년도 춘계학술발표대회, 2017 Apr. 27, 2017년, pp.621 - 624  

변은영 (홍익대학교 소프트웨어공학연구실) ,  손현승 (홍익대학교 소프트웨어공학연구실) ,  문소영 (홍익대학교 소프트웨어공학연구실) ,  장우성 (홍익대학교 소프트웨어공학연구실) ,  박보경 (홍익대학교 소프트웨어공학연구실) ,  김영철 (홍익대학교 소프트웨어공학연구실)

초록
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소프트웨어의 적용 분야가 다양화되면서 시장 환경의 변화와 사용자 요구사항의 다양화가 급속도로 진행되고 있다. 하지만 부족한 시간, 예산, 인력 문제로 고품질의 소프트웨어 개발은 더 어려워졌다. 이런 문제의 해결을 위해 레거시 시스템의 모듈을 재사용하여 고품질화하고자 한다. 기존에는 정적 분석 기반의 재사용 모듈/덩어리 식별만 이루어졌지만, 실제 실행 환경에서 적용되는 동적 분석 기반의 재사용 식별이 더욱 중요하다. 이를 위해, 재사용 메트릭을 정의하고 재사용 모듈/덩어리 자동식별 및 가시화를 제안한다. 이는 새로운 프로젝트 개발의 재사용성을 높여, 신뢰성과 생산성 향상시키고 품질 개선에 기여한다.

AI 본문요약
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* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • 본 논문은 객체 지향 프로그램에서 재사용 메트릭을 통해 재사용 객체/덩어리 자동식별 및 가시화 시스템 제안한다. 정의된 재사용 메트릭은 응집도와 결합도를 기반으로 하고 추가적으로 동적 분석의 객체 메모리 할당 크기와 빈도를 적용한다.
  • 이 논문은 소프트웨어 내의 재사용 모듈을 자동식별하여 재사용성을 높이고자 한다. 품질 지표인 응집도와 결합도를 측정하여 해당 모듈의 모듈화를 확인하고, 객체 할당 크기와 빈도를 기반으로 재사용에 적합한지 식별 및 가시화한다.

가설 설정

  • 각 응집도, 결합도의 평균을 구하고 평균값을 0~1사이로 표준화시킨다. 중간수치인 0.5보다 점수가 높을 경우 재사용에 적합하다고 가정하여 연구를 진행한다[8].
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