객체지향 설계는 상속 및 은닉과 같은 개념이 도입되어 소프트웨어 개발 생산성 및 품질 향상을 가져다 주었다. 하지만 소프트웨어의 크기가 커지게 되면 이를 구성하는 객체의 수가 증가하고 이에 비례하여 상속 또는 호출과 같은 객체간 결합관계가 증가한다. 또한 이러한 객체간 결합관계는 객체지향 소프트웨어의 복잡도와 밀접한 관계를 갖고 있는데 다수의 결합관계는 소프트웨어의 복잡도를 높이어 결국에는 소프트웨어 품질저하로 이어지게 된다. 그래서 소프트웨어 개발 분야에서는 컴포넌트 기반의 설계와 같은 방법을 통하여 객체간 결합관계를 명확히 함으로써 소프트웨어의 품질을 높이려는 노력이 진행되고 있다. 또한 객체 품질 메트릭을 정의, 산출하여 소프트웨어의 품질을 측정하고 이를 활용하여 높은 품질의 소프트웨어가 될 수 있는 방법들을 찾는 연구가 함께 진행되고 있다. 이러한 연구의 일환으로 본 연구는 컴포넌트와 같은 시스템 분해 관점에서 객체 상호간 결합링크 속성의 분석을 통하여 서브시스템 분해를 위한 기초자료를 구축하고자 한다. 이전까지의 연구들이 개별객체를 평가하고 수치화하여 이를 누적하는 방식이었다면 이번 연구는 소프트웨어 복잡도와 밀접한 관계가 있는 객체간 상호간의 링크결합관계를 분석 대상으로 선정하고 객체간 링크의 속성분석 및 결합강도 예측에 기계학습을 활용한 새로운 관점에서의 소프트웨어 분석 방법을 제안한다.
소프트웨어 개발 기술이 발전하고 소프트웨어 정량화의 중요성이 커지면서 많은 메트릭들이 여러 시스템 개체의 정량화를 위해 제안되었다. 이들은 크게 스칼라 메트릭 형태나 벡터 형태를 취한다. 최근에 몇몇 연구들에서 스칼라 메트릭의 조합 형태에서 오는 위험성을 지적하였지만 아직도 유용성 등의 큰 이점 때문에 많은 스칼라 메트릭들이 사용되고 있다. 본 논문은 기존 메트릭 연구들의 분석 과정을 통해 스칼라 메트릭 형태는 외부 복잡도에 가중을 둔 혼성 메트릭 형태가 가장 적당하다는 결론을 얻었으며 이를 토대로 개발 방법론과 개발 시스템 형태에 의존하지 않는 일반적인 혼성 복잡도 메트릭 제작 프레임워크를 제안한다. 제안 프레임워크는 구조적 방법론의 분석 단계와 객체지향 실시간 시스템 설계 단계의 정량화 프로젝트에 사용되었으며 두 프로젝트 모두 만족할만한 결과를 얻었다. 정량화 목적을 갖는 개발 집단은 제안 프레임워크를 이용하여 단시간 내에 여러 종류의 시스템 개체를 정량화할 수 있다.
검증과 확인을 통한 소프트웨어의 효율적인 관리를 지원하기 위하여 객체지향 메트릭 기반의 결함 예측 모형이 많이 제안되고 있다. 제안된 모형은 주로 로지스틱 회귀분석으로 개발하였다. 그리고 개발된 모형의 결함 예측 정확도는 60${\sim}$70%이었다. 본 논문에서는 기존 결함 예측 모형의 효과를 확인하기 위하여 이클립스 3.3을 대상으로 개발된 모형과 유사한 방법으로 실험을 하였다. 실험 결과 모형의 정확성은 약 40%이었다. 이는 주장된 예측력보다 많이 낮은 수치이었다. 또한 단순 로지스틱 회귀분석이 다중 로지스틱 회귀분석보다 높은 예측력을 보였다.
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.
객체지향 프로그램의 효율성과 설계의 품질을 평가하기 위해서는 필수적으로 정량적 메커니즘을 사용해야 한다. 특히, 개발비용을 예측하기 위한 요구가 커질수록 소프트웨어 개발 생명주기의 초기에 측량해야 하는 필요성은 더욱 강해진다. 따라서, 분석단계 산출물에 대하여 이루어지는 측량은 나머지 개발 주기 단계에서 발견될 수 있는 결함에 대한 예측이나, 시스템의 개발에 소요될 노력과 비용을 예측하는데 사용될 수 있으므로 그 중요성이 더욱 강조되고 있다. 본 논문에서는 클래스 기반(class-driven)의 분석 모델링 절차에 따라 작성되는 모델을 사용하여, 클래스의 책임과 협력 관계에 대한 정보가 주어진 클래스에 대한 복잡도를 측량하기 위한 메트릭을 제안한다. 제안된 메트릭은 클래스들 사이의 상호작용으로 나타나는 협력의 복잡도와 인터페이스 복잡도를 포함하며, 개별 클래스의 복잡도를 사용하여 전테 시스템의 복잡도를 계산하도록 확장할 수 있다. 개발 생명주기의 가장 초기 단계인 분석단계에서 클래스를 어떻게 분할할 것인지에 대한 선택적 직면했을 때, 올바른 클래스 분할을 선택하도록 도와줌으로써, 나머지 개발 단계에서 개발에 요구되는 노력과 시간을 예측하고 관리하는데 사용될 수 있다.
소프트웨어 메트릭스는 개발 과정을 평가하고, 소프트웨어 개발 노력을 측정하며 소프트웨어의 질을 효과적으로 제어할 수 있도록 한다. 더욱이 현재와 같이 재사용성이 강조되고 있는 상황에서는 재사용성을 평가하는데 중요한 역할을 하는 응집도와 결합도에 대한 연구가 반드시 필요하다고 할 수 있다. 캡슐화, 상속, 다형성과 같은 개념을 이용하는 객체 지향 방법론은 기존의 절차적 방법론과는 다른 메트릭스를 요구하는데, 이에 대한 연구가 현재 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 객체 지향 시스템의 응집도와 결합도를 측정하는 메트릭스를 제안하고, 이를 Weyuker와 Briand의 복잡도 성질을 이용하여 평가하였다. 그리고 C++로 작성된 소프트웨어에 실제 적용하여 응집도와 결합도를 추출하였다.
소프트웨어가 복잡해지고 대형화됨에 따라 다양한 소프트웨어 측정 개발에 필요한 비용이 점차 증가하게 되었지만 지금까지 시도된 측정 기법은 정형화되어 있지 않고 다양한 측정 메트릭을 통해 소프트웨어를 측정한다고 해도 측정 결과의 비교와 분석을 통해 수치적 해석 데이터를 얻기가 어려웠다. 따라서 본 논문에서는 사용자의 사용 사례를 통해 패턴을 추출하고 이를 통해 실험 데이터를 만들어 실제 소프트웨어가 동작하는 도중 내부 모듈간의 동적인 관계를 측정할 수 있는 시스템을 제안하였다.
클래스에 관한 재사용 관련 정보는 기능.환경면에서 정보와 품질 메트릭 정보로 구분할 수 있다. 기능.환경면에서 정보는 재사용 부품의 기능과 구현 환경에 관한 정보이며, 품질메트릭 정보는 재상용 부품들의 재사용성을 가시적으로 측정할 수 있는 정보이다. 클래스의 재사용성을 측정하기 위해서는 클래스의 절차적이고 객체지향적인 특성들을 모두 고려하여야 한다. 그러므로 본 논문에서는 클래스에 관한 재사용성 관련 정보를 소개하고 품질 메트릭 정보를 정량화시키는 정의식들을 제안하고, 클래스 코드로부터 기능.환경면으로 정보와 품질 메트릭 정보를 추출 및 측정하였다
검증과 확인을 통한 소프트웨어의 효율적인 관리를 지원하기 위하여 많은 연구들이 개발 초기 단계에 예측하기 위한 목적으로 연구를 하고 있다. 기존의 많은 연구들이 결함을 예측하기 위한 모형들을 제시했지만 기존의 연구에서는 결함 예측 모형을 다른 시스템에 범용적으로 적용이 가능한지에 대한 충분한 연구가 없었다. 또한 대부분의 결함 예측 모형은 모형 개발 당시와 같은 동일 시스템에서 예측력을 평가하였다. 그러므로 본 연구에서는 결함 예측 모형이 개발 당시와 다른 시스템에 범용적으로 적용될 수 있는지에 관하여 실험하였다. 실험은 3개의 실험 대상 시스템에 3개의 결함 예측 모형을 적용하여 예측력을 평가하였다. 실험 결과에서는 모형의 범용성에 대하여 찾을 수 없었다. 이는 모형의 개발 당시 시스템의 메트릭 분포가 실험 대상 시스템과 다르기 때문으로 분석된다. 따라서 결함 예측 모형을 타 시스템에도 적용할 수 있도록 결함 예측 능력의 범용성을 높이기 위한 추후 연구가 필요함을 확인하였다.
소프트웨어의 결함을 예측하고 검증과 확인 활동을 통하여 효율적인 자원을 관리하기 위하여 많은 연구에서 결함 예측 모형을 제안하고 있다. 하지만 기존의 연구는 예측율이 최대 효과를 보이는 임계치에 결함 예측 모형의 예측율을 평가하고 있다. 이는 측정 시스템의 결함 정보를 알고 있는 가정하에서 평가가 이루어지는 것이기 때문에 실제 결함 정보를 알 수 없는 시스템에서는 최적의 임계치를 결정할 수 없다. 그러므로 임계치 선정의 중요성을 확인하기 위하여 본 연구에서는 결함 예측 모형으로 타 시스템의 결함을 예측하는 비교 실험을 하였다. 실험은 기존에 제안된 3개의 결함 예측 모형과 4개의 시스템을 대상으로 하였고 결함 예측 모형의 임계치별 예측의 정확성을 비교하였다. 실험결과에서 임계치는 모형의 예측율과 높은 관련이 있었지만 실제 결함 정보가 확인 안 되는 시스템에 대하여 결함을 예측하는 경우에는 임계치를 선정할 수 없음을 확인하였다. 따라서 결함 예측 모형을 타 시스템에 적용하기 위하석 임계치 선정에 관한 추후 연구가 필요함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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