소프트웨어 개발의 높은 생산성을 향상시키기 위한 재사용 기술로 컴포넌트 기반 개발 방법론은 널리 사용되게 되었다. 컴포넌트의 재사용을 향상시키기 위해서는 설계된 컴포넌트가 측정가능 해야 하므로 컴포넌트의 품질을 정량적으로 평가할 메트릭스가 필요하다. 따라서 본 논문에서는 컴포넌트의 특성을 반영한 컴포넌트의 결합도 메트릭을 제안한다. 또한 제안된 결합도 메트릭의 정확성을 검증하기 위해 사례연구를 제시하고 기존 결합도 메트릭스와의 비교 분석 결과를 제시한다. 제안된 결합도 메트릭은 좀 더 정확하게 컴포넌트의 품질을 평가하고 Briand이 제시한 결합도 메트릭의 필요조건을 만족한다.
컴포넌트 아키텍쳐 설계를 위하여 재사용 가능한 독립적인 비즈니스 컴포넌트의 식별은 컴포넌트 기반 시스템 구축을 위하여 가장 중요한 작업이다. 그러나 기존 컴포넌트 기반 개발 방법론들의 컴포넌트 시별 방법은 대다수 개발자의 직관과 경험에 의존하고 있다. 또한 개발자들에 의해서 식별된 컴포넌트가 보다 독립적으로 잘 정의되었는지 평가할 기준이 없다. 따라서 본 논문에서는 개발자의 직관과 경험에 의존하는 비즈니스 컴포넌트 식별의 어려운 점을 보완하기 위하여 비즈니스 컴포넌트 식별의 평가 기준이 되는 메트릭을 컴포넌트의 특성을 부여하여 정의한다. 즉, 비즈니스 컴포넌트 식별을 위하여 컴포넌트 내의 응집도는 높고 컴포넌트 간의 결합도는 낮아야 하는 컴포넌트 특성을 적용한 응집척도와 결합척도를 제안한다. 또한 컴포넌트의 응집도와 결함도의 비율에 의하여 비즈니스 컴포넌트의 독립의 정도를 평가할 수 있는 독립척도를 제안한다. 본 논문에서 제안한 응집척도, 결합척도 그리고 독립척도를 사례에 적용하여 그 효율성을 평가한다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제20권6호
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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.
최근 서비스 지향 시스템이 시스템 기능적 단위인 서비스들을 재사용함으로 해서 개발 시간과 노력을 줄이는 특성 때문에 더욱 중요하게 부각되고 있다. 서비스의 재사용은 서비스들 간의 느슨한 결합에 의하여 효과적으로 이루어질 수 있고 서비스의 느슨한 결합은 컴포넌트 기반 시스템에 의존된다. 즉, 컴포넌트 기반 시스템은 클래스 간의 상호 의존이 강한 클래스들을 그룹화 하여 도출하고 서비스 지향 시스템의 서비스는 컴포넌트 기반 시스템에 의존되어 설계된다. 따라서 효율적인 컴포넌트 기반 시스템 및 서비스 지향 시스템 설계를 위해서는 클래스 간의 결합도를 좀 더 정확히 측정할 수 있는 메트릭이 요구된다. 본 논문에서, 우리는 클래스 간의 구조적 특성, 동적 특성 그리고 미 사이로 정규화된 값을 적용한 클래스 간의 결합 척도를 제안한다. 우리는 Briand이 제안한 공리에 의해서 제안된 메트릭이 이론적으로 타당함을 증명하고 사례 연구를 통하여 정확성과 실용성을 제시한다. 우리는 기존 메트릭스와의 비교 분석을 통해서 제안된 메트릭의 평가 결과를 제시한다.
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.
사용자의 요구사항 변경에 따른 반영, 빠른 시스템 구축, 유지 보수 단계의 효율적인 시스템 관리, 소프트웨어의 수정 용이성, 저렴한 비용 등은 컴포넌트 기반 시스템 구축이 필수적인 사항으로 여겨지고 있다. 이러한 컴포넌트 기반 시스템 구축을 위한 기존의 컴포넌트 개발 방법론은 컴포넌트 식별을 위하여 객체를 추출하는 부분이 비효율적이고 시스템 컴포넌트를 추출하기 위한 방법이 제시되어 있지 않다. 또한 시스템의 전체 도메인을 중심으로 비즈니스 컴포넌트 식별을 위한 절차와 방법만을 제시하고 있다. 그리고 컴포넌트 식별을 위하여 대부분 개발자의 직관과 경험에 의존하는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 객체를 추출하는 비효율적인 부분을 개선하기 위하여 요구 사항 분석단계부터 객체를 추출하는 단계까지 RUP(Rational Unified Process)를 적용한다. 또한 시스템 컴포넌트를 식별하기 위한 방법과 절차를 제안하고 시스템의 전체 도메인을 중심으로 비즈니스 컴포넌트를 식별하는 것이 아니라 추출된 시스템 컴포넌트를 중심으로 비즈니스 컴포넌트를 추출한다. 개발자의 직관과 경험에 의존하여 컴포넌트를 식별하는 문제점을 보완하기 위하여 응집척도와 결합철도를 제안하고 적용한다. 본 논문에서 제안하는 컴포넌트 식별 방법은 객체 식별의 용이성, 컴포넌트의 기능적 재사용성, 추적성 그리고 컴포넌트의 독립성을 중심으로 좀 더 효율적으로 컴포넌트를 식별한다.
컴포넌트 기반 개발 방법론은 클래스보다 더 큰 단위인 컴포넌트를 통해 높은 추상화와 재사용을 목표로 하는 개발 방법론이다. 컴포넌트 기반 시스템과 개별 컴포넌트의 품질 향상을 위해서는 개발 이전에 측정하고, 그 결과를 컴포넌트 개발 과정에 반영할 수 있어야 한다. 그러므로 컴포넌트 분석 및 설계 단계에 적용 가능한 컴포넌트 메트릭에 대한 연구가 필요하다. 따라서 본 논문에서는 컴포넌트 설계 정보에 기반한 컴포넌트 응집도, 결합도, 독립도 메트릭을 제안한다. 제안한 메트릭은 컴포넌트의 서비스를 제공하기 위한 오퍼레이션들의 동작 유형의 유사도에 기반 한다. 또한, 기능적으로 응집도가 높으며 복잡도가 낮고 유지 보수가 용이한 컴포넌트 설계가 되도록 하기 위한 클러스터링 기법을 사용한 컴포넌트 재설계 과정을 제안한다. 그리고 개발 이전에 컴포넌트 측정과 컴포넌트 재설계 과정을 통해 바람직한 컴포넌트 설계가 되도록 할 수 있음을 사례 연구를 통해 확인했다.
최근 들어 산업계에서 컴포넌트 기반의 소프트웨어 개발이 새로운 효율적 소프트웨어 개발 패러다임으로 받아들여지고 있다. 1990년대 후반 컴포넌트 기반 소프트웨어 공학이 소개되면서 컴포넌트기반 소프트웨어 개발 (CBSD) 관련 연구는 컴포넌트 모델링, 개발 방법론, 아키텍처, 그리고 컴포넌트 플랫폼 등에 주로 집중되어왔다. 그러나 시장에서 가용한 컴포넌트들의 수가 증가함에 따라, 컴포넌트들의 다양한 특성들을 정량화하기 위한 메트릭에 대한 개발이 점차 중요해지기 시작했다. 본 논문에서 우리는 소프트웨어 컴포넌트의 복잡도, 특화성, 재사용성을 측정할 수 있는 메트릭들을 제안한다. 복잡도 메트릭은 컴포넌트의 복잡성을 평가하는데 사용가능하고, 특화성은 해당 컴포넌트가 조직의 특화된 요구사항에 맞도록 얼마나 효율적이면서 폭넓게 커스터마이즈될 수 있는지를 측정하는데 사용된다. 재사용성은 애플리케이션을 구축할 때 해당 컴포넌트의 재사용되는 정도를 측정하는 용도로 사용된다. 제안하는 이러한 메트릭들은 컴포넌트가 갖는 특징들을 정량화하는데 보다 효율적으로 사용될 수 있으리라 기대한다.
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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