The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.17
no.6
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pp.145-150
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2017
Software maintenance accounts for a large portion of the software life cycle cost. In the software maintenance phase, comprehending the legacy source code is inevitable, which takes most of the time. Source code readability is a metric of the extent of code readers' difficulty of code comprehension based on the source code itself. The better the code is readable, the easier it is for code readers to comprehend the source code. This paper proposes novel source code readability metric to quantitative measure the extent of current source code under development, which is more enhanced measurement method than previous research that dichotomously judges whether the source code was readable or not. As an evaluation, we carried out a survey and analyzed them with Regression Analysis to find best parameters of the metric.
Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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2000.05a
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pp.135-143
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2000
The COCOMO Ⅱ model is well-suited for the new software development life cycle such as non-sequential and rapid-development processes. The traditional regression approach based on the least square criterion is the most commonly used technique for empirical calibration in the COCOMO Ⅱ model. But it has a few assumptions frequently violated by software engineering data sets. It is true that the source data is also generally imprecise in reporting size, effort, and cost-driver ratings, particularly across different organizations. And that the outlier for the source data is a peculiarity and indicates a data pint To cope with difficulties, in this paper, we propose a new regression method for calibrating COCOMO Ⅱ post-architecture model based on the minimum relative erro(MRE) criterion. The characteristic of the proposed method is insensitive to the extreme values of the data in the empirical calibration. As the experimental results, It is evident that our proposed calibration method MRE was shown to be superior to the traditional regression approach for model calibration, as illustrated by the values obtained for standard deviation(^σ), and prediction at level L PRED(L) measures.
Software maintenance is an important and very expensive activity in software life cycle. To estimate the maintainability cost of software, many software metrics have been proposed. This paper presents the result of an experimental study to explore the relationship between maintainability and some software metrics. LCOM, RFC, DAC, and LOC are employed as metrics and time really spent for maintenance activity has been collected. In the experimental study, we have found that for some systems, the existing metrics may not be an indicator to maintenance effort, which is not consistent with our general knowledge on the relationship between them. Specifically speaking, we recognized that there should be more empirical study on the relationship between metrics and maintainability of softwares which have been developed using recent technologies such as software architecture and design pattern.
The defect caused by the software industry that is the source of knowledge-centric, information-centric and technology-centric affects an engine which operate a major role for operation of aircraft. Therefore, we should minimize the danger from the defect by strengthening the stability of aviation through the stability analysis of software. In this paper, we examine the laws and systems about the aircraft defects and software safety and propose the enhancement and the enactment of the law or measures to strengthen aviation safety. We should the existing law or system as items, such as the revision related to the safety analysis, standards of quality assurance including safety, application of quality assurance that you must attach the safety analysis report, assessment of detailed instructions of certification authorities. In addition, we should enact the new law and system as items such as the mandatory software evaluation and certification, continuous assessment based on the software life cycle, mandatory introduction of a standardized development methodology, strengthening of advanced workforce system. We can expect the improvement of software quality and an enhanced aviation safety by improving existing laws or systems and enacting new laws or systems.
This study was attempted to develop education programs through mobile apps to promote breastfeeding for high-risk mothers. The development of mobile apps was carried out in four stages, including analysis, design, implementation and evaluation, by referring to the software development life cycle. The subjects of this study were cesarean delivery mother, premature baby and twin delivery mother, and contents of education included difficulty in breastfeeding by high risk mother. Experts and users evaluated the program and found it appropriate as an educational mobile app. The education through mobile app is not limited by time and space. Therefore, it will help knowledge and continuous practice of breastfeeding by high risk mothers. It is necessary to directly test the effects of applying the breastfeeding app developed in this study.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.4
no.4
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pp.982-992
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1997
Almost all the software develpoment cost is especially spwnede in the test phase of kifecycle.Backtracking method and program slicing methed are often used for debugging.But these have need of abundant experience on debuggers or can't apply for large scale programs.In this paper, I used informations of design documents which is generally used, and proposed a new determination method of error positions combining backtracking method and program slcing method.I described several fundamental concepts, error classes, standard design documents and determination method of error positions to porpose a debugging method, and I explained the process of proposed method using an example program with errors.Finally, I compared and analysed the proposed method with usual slicing methods.
PDM is an integrated solution for managing various kinds of document and information for a whole life~cycle of product management. PDM system spans a huge and complex area and requires so many efforts and budgets for development. A framework has been considered a promising way to improve productivity by reusing the software architecture, not just one part of the design or just source code. This was the reaSon why we developed PDM (Product Data Management) framework. Framework can reduce the time and efforts to develop a new PDM application. However, it also requires supporting environment since a framework is a big set of classes where their interactions are so complex. With this supporting environment, it is easy to understand the framework at a glance and easy to identify what hot spots to be refined to meet new requirements. In this paper, a new framework-supporting reuse environment based on the meta-repository was constructed for easy and convenient reuse.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.28
no.7
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pp.1-9
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2023
Currently, as the demand for stops in the urban increases resulting from an increase in the supply of express trains, the development of trains capable of operating both high-floor platforms in the urban and low-floor platforms in the suburbs is required. In this paper, we studied the design and fabrication of a controller for train doors that consists of low and high steps as a plug-in type door mechanism and thus can be used on low and high platforms. This DCU H/W was designed and implemented using 32 bit MCU to control 4 motors, 33 digital inputs and 16 digital outputs. In addition, based on the software life cycle of EN50128, 2 items of operation requirements and 12 items of control requirements were derived, and then they were designed and implemented as operation SW. The implemented SW was tested for each requirement. As a result, we performed tests on 13 items that could be tested in the mock-up out of 14 total requirement items and showed that the requirements were satisfied.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.2
no.4
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pp.509-523
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1995
With the diversified and enlarged softwares, the issue of software maintenance became more complex and difficult consequently, the cost of software maintenance took up the highest portion in the software life cycle. At the same time, in order to develop or use software for general computers the development environment will be changed to incorporate user-friendly 4GL (Fourth generation Language). Therefore, it is required to take a closer look at the languages such as COBOL, C, FORTRAN, PASCAL which have source code comprised of 4GL and investigate the method of analysis and reuse for program understanding since a lot of research has been done with these languages in program maintenance. The purpose of this paper is to propose reverse engineering tool in 4GL and find an effective way of understanding and maintaining the program by transforming source code comprised of 4GL to meta language and designing and implementing Document Generator, Report Generator, Module Generator, Code Translator for program understanding.
A software system is required to change during its life cycle due to various requirements such as adding functionalities, fixing bugs, and adjusting to new computing environments. Such program code modification should be considered as carefully as a new system development becase unexpected software errors could be introduced. In addition, when reusing open source programs, we can expect higher quality software if code changes of the open source program are predicted in advance. This paper proposes a Convolutional Neural Network (CNN)-based deep learning model to predict source code changes. In this paper, the prediction of code changes is considered as a kind of a binary classification problem in deep learning and labeled datasets are used for supervised learning. Java projects and code change logs are collected from GitHub for training and testing datasets. Software metrics are computed from the collected Java source code and they are used as input data for the proposed model to detect code changes. The performance of the proposed model has been measured by using evaluation metrics such as precision, recall, F1-score, and accuracy. The experimental results show the proposed CNN model has achieved 95% in terms of F1-Score and outperformed the multilayer percept-based DNN model whose F1-Score is 92%.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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