Software Code를 Data Mining을 통하여 분석하여 신뢰성과 품질을 개선하는 방법에 대한 소개자료

소개글

최근에 소프트웨어 경쟁력이 주목받고 있습니다. 이 시점에 소프트웨어의 신뢰성과 품질을 개선하기 위해서는 소프트웨어 공학적으로 다양한 방법이 나와 있습니다. 여러 방법중에 구체적으로 소프트웨어의 코드를 분석하여 여러가지 오류를 찾아내는 방법으로 MSR(Mining Software Repositories)이 주목을 받고 있습니다. 본 레포트는 최근에 주목받고 있지만 아직 국내에서는 소개되지 않은 Mining Software Repositories에 대한 필요성 및 무엇인지에 대한 조사를 수행하여 소개하는 자료입니다. 향후에 본건에 대한 상세 적용사례에 대해서도 여러 레포트를 올리고자 하오니 좋은 참고자료로 활용부탁드립니다.

목차

1.1 Mining SE Data 3
1.2 Overview of Mining SE Data 4
1.3 Why Reliability? 5
1.4 S/W Reliability Methods 5
1.5 Why Mining for Soft Reliability? 6

본문내용

1. Mining SE Data의 Architecture는 아래와 같이 3개의 Layer로 구분할 수 있다.
1) S/W Engineering Data Layer
- S/W개발과정에서 발생하는 다양한 Data(Code bases, Change History, Program States, Structural Entitles, Bug, Reports 등)를 체계적이며 일관성있게 관리

2) Data Mining Layer
- 쌓여진 개발관련 Data를 분석(분류, 연관성 분석, 군집분석 등)함으로써 의미있는 정보를 생성

3) S/W Engineering Tasks Layer
- Data 분석을 통하여 발견한 내용을 활용하여 개발업무(Programming, Defect detection, Testing, Debugging, Maintenance 등)를 수행함으로써 S/W의 Reliability를 개선

참고 자료

1) Chao Liu, Tao Xie, Jiawei Han , An ICDM 2007 Tutorial on Mining for Software Reliability