• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제2권3호
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• pp.407-416
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• 2001

본 논문에서는 C++ 프로그램을 측정하기 위하여 제안된 척도 $\pi_{java}$ c++/를 기반으로 Java 프로그램 복잡도를 측정하기 위한 척도 $\pi_{java}$ Java/을 제안한다. C++를 측정하기 위해 많은 척도들이 제안되어 왔으나 이들은 Java 프로그램만이 가지는 특성들을 고려하지 않았기 때문에 C++ 프로그램과 다른 성질을 가지고 있는 Java프로그램에 이들을 그대로 적용하는 것은 어렵다. 따라서, 본 논문에서는C++와 Java 언어의 공통점과 차이점을 분석한 결과와 본 연구팀이 C++ 프로그램의 복잡도를 측정하기 위해 제안했던 척도 $\pi_{java}$ c++/을 바탕으로 Java 프로그램의 복잡도를 측정하기 위한 새로운 척도 $\prod$$_{Java}$을 제안한다. 마지막으로 제안한 척도를 Weyuker의 성질에 적용하여 분석하며, 기존의 척도들과도 비교한다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제2권1호
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• pp.70-77
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• 2002

This paper describes a design driven approach to drive intelligent test plan generation based on adaptive use case (3,5). Its foundation is an object-oriented software design approach which partitions design schema into design architecture of functional components called “design component”. A use case software development methodology of adaptive use case approach developed in I.I .T is employed which preserves this unit architecture on through to the actual code structure. Based on the partition design schema produced during the design phase of this methodology, a test plan is generated which includes a set of component and scenario based test. A software metric is introduced which produces an ordering of this set to enhance productivity and both promote and capitalize on test case reusability, This paper contains an application that illustrates the proposed approach.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제2권2호
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• pp.185-198
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• 1995

본 연구는 소프테워어의 품질을 평가하기 위한 소프트웨어 품질평가 도구의 개발 에 관한 것으로 소프트웨어 품질을 평가하기 위한 체계를 구축하고 소프트웨어 품질 평가 활동을 지원하는 소프트웨어 품질평가도구를 개발하는 것을 목적으로 한다. 소 프트웨어 품질평가 체계는 GQM(Goal-Question-Metrics) 방법론에 의거하여 프로그램의 기능성, 유지보수성, 복잡성 및 객체지향성에 대한 부분을 포함하는 체계로 구성한다. 또한 소프트웨어 품질평가 도구는 개발자, 구매자 및 이용자간의 주관적인 요소를 배 제한 형태로 자동화된 평가를 행하는 것으로 소프트웨어 분석 시스템과 분석 과정을 일관성있게 지원하는 사용자 인터페이스에 대한 부분으로 구분된다. 본 논문의 목적은 소프트웨어 품질을 소프트웨어 개발 중이나 개발 완료후에 평가하여 소프트웨어 개발 비용과 유지보수 비용을 감소함으로써 소프트웨어의 생산성을 향상시키는 것이다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제5권10호
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• pp.2533-2545
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• 1998

객체지향 소프트웨어척도는 객체들의 규모와 구성 및 객체들간의 관계를 고려하면서, 전반적인 객체지향 특성을 반영하여야 한다. 본 논문에서는 객체지향 소프트웨어의 규모 및 복잡도에 영향을 주는 4가지의 객체지향 패러다임 관련 특성(요인)들을 정하고, 객체지향 설계 스타일 지침들을 기반으로 객체지향 소프트웨어의 품질 측정을 위한 객체점수 척도를 제안한다. 그 지침들은 기존의 지침들에 하나의 새로운 지침을 추가한 것으로서 인지 심리학에서의 청크 이론을 기반으로 제시 된 것들이다. 제안된 객체점수 척도의 타당성 검증을 위해서 실험적 분석을 행하였는데, 이는 제안 척도가 전반적으로 객체 지향 개념 및 특성을 잘 반영하는지를 평가하기 위한 것으로 같은 출력을 갖는 두 C++ 프로그램을 제안된 척도로 측정하여 비교하였다. 이러한 실험 결과 제안한 객체점수 유용성이 입증되었다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권4호
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• pp.932-940
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• 1999

객체 지향 기법은 일반적으로 소프트웨어의 재사용성을 향상시킨다고 알려져 있다. 그러나 실제 객체 지향 소프트웨어를 재사용하기 위해서는 재구조화 과정이 필요하다는 사실이 점차 인식되고 있다. Refactoring은 객체 지향 소프트웨어의 재사용성과 유연성을 향상시키기 위하여 소프트웨어 시스템의 구조를 정제하는 과정이다. 본 논문에서는 이러한 Refactoring 기법을 기존에 구현된 바 있는 객체 지향 CASE(Computer Aided Software engineering) 도구인 OODesigner 버전 1.x에 적용한 연구 결과를 제시한다. 버전 1.x는 Rumbaugh의 OMT(Object Modeling Technique) 모델 중에서 객체 모델을 지원하며, 객체도표 작성, 클래스 자원에 대한 문서화, 자동적인 C++ 코드생성, 클래스 재사용을 위한 정보 저장소, C++코드의 역공학 기능들을 지원한다. 비로 버전 1.x가 요구되는 기능과 신뢰성에 문제가 없었으나 구조적인 관저에서 문제를 가지고 있었기 때문에 새로운 기능을 추가하고 유지 보수하는데 많은 어려움이 있었다. 그러므로 본 연구에서는 기존의 버전 1.x를 재구조화하여 보수 유지가 용이한 시스템 구조로 만들었다 본 논문에서는 재구조화의 필요성, 재구조화 과정, 재구조화 내용 그리고 재구조화 효과에 대해 기술하고, 기존의 OODesigner 버전 1.x 와 재구조화된 OODesigner 버전2.x를 소프트웨어 메트릭(metric)를 통해 비교 분석한 결과와 이 과정에서 얻은 경험들을 제시한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제28권2호
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• pp.104-112
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• 2001

객체지향 프로그램에서 클래스는 수정한 후 재사용하는 화이트박스 재사용과 수정없이 재사용하는 블랙박스 재사용으로 나눌 수 있다. 컴포넌트 기반 소프트웨어 개발 방법론에서의 컴포넌트는 블랙박스 재사용 형태를 띤다. 클래스와 컴포넌트는 절차적인 특성과 객체지향적인 특성을 모두 가지고 있으므로 이를 고려하여 재사용성을 측정해야 한다. 이 논문에서는 클래스와 컴포넌트의 재사용성 측정 모델과 측정 기준을 제안한다. 제안된 모델을 사용하여 측정된 클래스는 화이트박스 재사용이 유리한지 블랙박스 재사용이 유리한지를 판단할 수 있다. 아울러 총평가점수를 산정하여 비교하므로 어느 클래스가 재사용성이 높은지를 알 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (1)
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• pp.460-462
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• 1998

객체 지향 방법론을 이용한 소프트웨어의 개발은 최근에 대중적인 개념으로 자리를 잡고 있다. 이러한 객체 지향 개념은 전통적인 구조화 개발 방법론과 많은 차이점을 가지고 있다. 따라서 소프트웨어의 품질 특성을 평가하는 메트릭스도 객체 지향 개념에 맞게 재정의되는 연구들이 많이 이루어지고 있다. 이 논문에서는 이러한 메트릭스를 품질 측정 척도의 관점에서 객체 지향의 핵심 개념으로 평가하였다. 그리고 이를 바탕으로 품질 척도로서의 기능을 잘 발휘하는 메트릭스를 선별 적용하고, 적용한 결과를 사용자에게 해석하여주며, 코딩 스타일도 함께 검증하여서 사용자에게 실질적인 도움이 될 수 있도록 도구를 설계 및 구현하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제28권6호
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• pp.414-428
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• 2001

객체 지향 설계를 재구조화하기 위해서는 메소드와 속성들 사이의 관계를 파악해야 한다. 메소드와 속성들이 동일한 클래스에 속하는지를 추론하는 과정은 클래스 자료 참조 분석과 메소드 호출 분석에 의존한다. 최근의 많은 소프트웨어들은 규모가 방대하고 복잡하여 개발자가 도구를 사용하지 않고 수작업으로 설계를 재구조화기 어려우며 또한 너무 많은 시간과 노력이 요구된다. 본 논문에서는 메트릭을 이용하여 객체 지향 설계를 자동적으로 재구조화하는 방법을 기술한다. 먼저 메소드, 속성, 클래스, 그리고 그들의 관계츨 추상화된 모델로 표시한다. 이 모델을 기반으로 객체 지향 설계를 정량적으로 측정할 응집도와 결합도 메트릭을 정의한다. 본 논문의 메크릭은 재고조화 과정 동안에 여러 다른 설계들을 효율적으로 비교하기 위한 유용한 기준을 제공한다. 기본 재구조화 행위들과 그 의미(semantics)를 정의하고 메트릭과 행위들을 사용하여 설계를 자동적으로 재구조화한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 춘계학술발표대회
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• pp.998-1003
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• 2013

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.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제13권4호
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• pp.778-804
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• 2017

Software today has become an inseparable part of our life. In order to achieve the ever demanding needs of customers, it has to rapidly evolve and include a number of changes. In this paper, our aim is to study the relationship of object oriented metrics with change proneness attribute of a class. Prediction models based on this study can help us in identifying change prone classes of a software. We can then focus our efforts on these change prone classes during testing to yield a better quality software. Previously, researchers have used statistical methods for predicting change prone classes. But machine learning methods are rarely used for identification of change prone classes. In our study, we evaluate and compare the performances of ten machine learning methods with the statistical method. This evaluation is based on two open source software systems developed in Java language. We also validated the developed prediction models using other software data set in the same domain (3D modelling). The performance of the predicted models was evaluated using receiver operating characteristic analysis. The results indicate that the machine learning methods are at par with the statistical method for prediction of change prone classes. Another analysis showed that the models constructed for a software can also be used to predict change prone nature of classes of another software in the same domain. This study would help developers in performing effective regression testing at low cost and effort. It will also help the developers to design an effective model that results in less change prone classes, hence better maintenance.