The component-based development methodology becomes famous as the reuse technology to improve the high productivity of software development. It is necessary component metrics for component-based systems, because the designed components should be measurable to improve the quality of the software. Therefore this paper propose a coupling metric for component design which is reflected in characteristics of component. This paper suggest a case study and comparative analysis result about conventional metrics to verify the accuracy of our coupling metric. The Uoposed coupling metric measure the quality of components accurately and satisfies necessary conditions of coupling metric suggested by Briand and others.
When constructing a component based system, It is understood that identifying reusable and independent business components is of utmost importance. However, according to conventional component based developing methodologies, most of developers depend on their experience and/or intuition for identification of business components. Furthermore, there are no criteria to evaluate whether the identified business components are more independently defined or not. Therefore, we propose a component identification metrics to apply to component properties In order to complement the difficulties of identifying business components through developers' experience and/or intuition. The metrics defined are the criteria for identifying the business Components and/or for evaluating the Identified components. We propose both a cohesion metric, and a coupling metric, to which component properties are applied, wherein those properties can be understood by high cohesion in, and low coupling between, components. Moreover, we propose an independence metric that can evaluate the degree of independence for a particular component by ratio of the cohesion and coupling of components. The metrics that we propose are applied to case study which demonstrates the identification of more independent business components and the validity of our metrics.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.20
no.6
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pp.467-474
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2013
It is common to measure multiple coverage metrics during software testing. Software reliability growth models and coverage growth functions have been applied to each coverage metric to evaluate software reliability; however, analysis results for the individual coverage metrics may conflict with each other. This paper proposes the virtual coverage metric of a normalized first principal component in order to avoid conflicting cases. The use of the virtual coverage metric causes a negligible loss of information.
Recently, service-oriented systems have been issued by their properties of reducing software development time and effort by reusing functional service units. The reusability of services can effectively promote through loose coupling between services and loose coupling between services depends on component-based system. That is, the component-based system is designed by grouping the tightly coupled classes of the object-oriented system and the service-oriented system is designed by the component-based system. Therefore, to design the component-based system and service-oriented system efficiently, a metric to measure the coupling between classes accurately needs. In this paper, we propose a coupling metric between classes applying a structural property, a dynamic property, and the normalized value by 0-1. We prove the theoretical soundness of the proposed metric by the axioms of briand et al, and suggest the accuracy and practicality through a case study. We suggest the evaluation results of the proposed metric through a comparison with the conventional metrics.
Because of rapid evolution of software technique, numerous software professionals have been concerned with component based development methodologies. However, it is hard to find out a systematic technique for the selection of COTS (Commercial Off The Shelf) component in consumer position. Up to date, the major of component quality evaluation is object-oriented metric based evaluation methodology. But this paper present four step process and evaluation criteria based on MCDM (Multiple Criteria Decision Making) technique for optimal COTS component selection in consumer position. Weconsidered funtionality, efficiency, usability based on ISO/IEC 9126 for quality measurement and executed practical analysis about commercial EJB component in internet. This paper show that the proposed selection technique is applicable to optimal COTS component selection.
Because of rapid development of software technology, a number of software professionals have been concerned with component-based development methodologies. Up to date, the evaluation of component quality has been focused on object-oriented metric based methodology. But this paper presents the selection process and evaluation criteria based on an MCDM(Multiple Criteria Decision Making) technique for the selection of optimal COTS component from consumers' viewpoints. We considered functionality, efficiency and usability based on ISO/IEC 9126 for quality measurement and conducted practical analysis into commercial EJB component in internet. This paper shows that the proposed selection technique is applicable for the selection of the optimal COTS component.
We need a component-based system to reflect software changes in user's requirements, to implement a system at a rapid speed as well as to efficiently manage the system in a maintenance phase and to easily change software. Moreover, the component-based system has a merit in development cost. However, existing component development methodology for implement of component-based system is inefficient in object identification for component identification. Moreover, the existing component development methodology also fails to provide any method to identify system component. It merely provides procedures and methods to identify business component focused on a whole system domain. In addition, it has another problem that it considerably relies on developer's experiences and intuitions for component identification. Therefore, according to this paper, RUP (Rational Unified Process) is applied from a requirement analysis phase to an object identification phase in order to improve the inefficiency of object identification. In addition, this paper procedures and methods for system component identification, and identifies business components based on the identified system component, rather than on the whole system domain. This paper also provides and applies cohesion metric and coupling metric so as to overcome the problem that component identification depends on developer's intuitions and experiences. Accordingly, the component identification method proposed in this paper, may identify components more effectively based on facility of object identification, functional reusability of components, traceability, and independence of components.
The component-based development methodology aims at the high state of abstraction and the reusability with components larger than classes. It is indispensible to measure the component so as to improve the quality of the component-based system and the individual component. And, the quality of the component should be improved through putting the results into the process of the development. So, it is necessary to study the component metric which can be applied in the stage of the component analysis and design. Hence, in this paper, we propose component cohesion, coupling, independence metrics reflecting the information extracted in the step of component analysis and design. The proposed component metric bases on the similarity information about behavior patterns of operations to offer the component's service. Also, we propose the redesigning process for the improvement of component design. That process uses the techniques of clustering and is for the thing that makes the component as the independent functional unit having the low complexity and easy maintenance. And, we examine that the component design model can be improved by the component metrics and the component redesigning process.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.10
no.12
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pp.3715-3724
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2009
Recently, component-based software development is getting accepted in industry as a new effective software development paradigm. Since the introduction of component-based software engineering (CBSE) in later 90's, the CBSD research has focused largely on component modeling, methodology, architecture and component platform. However, as the number of components available on the market increases, it becomes more important to devise metrics to quantify the various characteristics of components. In this Paper, we propose metrics for measuring the complexity, customizability, and reusability of software components. Complexity metric can be used to evaluate the complexity of components. Customizability is used to measure how efficiently and widely the components can be customized for organization specific requirement. Reusability can be used to measure the degree of features that are reused in building applications. We expect that these metrics can be effectively used to quantify the characteristics of components.
The contrast enhancement is great challenge in the image processing when images are suffering from poor contrast problem. Therefore, in order to overcome this problem an automatic method is proposed for contrast enhancement of natural color images. The proposed method consist of two stages: in first stage lightness component in YIQ color space is normalized by sigmoid function after the adaptive histogram equalization is applied on Y component and in second stage automatic color contrast enhancement algorithm is applied on output of the first stage. The proposed algorithm is tested on different NASA color images, hyperspectral color images and other types of natural color images. The performance of proposed algorithm is evaluated and compared with the other existing contrast enhancement algorithms in terms of colorfulness metric and color enhancement factor. The higher values of colorfulness metric and color enhancement factor imply that the visual quality of the enhanced image is good. Simulation results demonstrate that proposed algorithm provides higher values of colorfulness metric and color enhancement factor as compared to other existing contrast enhancement algorithms. The proposed algorithm also provides better visual enhancement results as compared with the other existing contrast enhancement algorithms.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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