A Study on Class Extraction Based on Multiply-Selectable Stochastic Refinement Decision and Semantic Modeling for Re-engineering of Procedural S/W

절차중심 S/W의 재공학을 위한 다중선택 확률론적인 정제 결정의 모델링에 기반한 클래스 추출에 관한 연구

기존의 절차 지향 프로그램을 이해하고 유지.보수하기 위해서는 많은 비용이 필요하다. 이러한 절차 지향 프로그램에서 객체/클래스를 추출한다면 프로그램을 이해하고 유지.보수하는데 많은 비용을 절감할 수 있을 뿐 아니라, 객체 지향 프로그램으로 변환하는데 많은 도움이 된다. 본 논문에서는 객체/클래스를 추출하기 위한 절차와 구조를 제시하였다. 객체/클래스 추출기는 Clustering Engine, Stochastic Refinement and Decision Engine, Domain Modelling와 Comparison and Intergration Engine의 4부분으로 구성된다. 이러한 과정을 거치면서 기존의 연구 방법과는 다르게 가중치 주는 기준, 다중 객체 후보, 통계적 방법으로의 정재와 결정, 요구사항의 의미적 관점에 기초한 방법을 사용하였다.