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변수의 가중치를 이용한 응집도 척도의 개선 (An Improvement of Cohesion Metrics using Weights of Variables)

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최초등록일 2025.07.11 최종저작일 2011.06
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변수의 가중치를 이용한 응집도 척도의 개선
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    서지정보

    · 발행기관 : 한국정보과학회
    · 수록지 정보 : 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 / 38권 / 6호 / 330 ~ 338페이지
    · 저자명 : 박철현, 류성태, 이은석

    초록

    소프트웨어 품질 측정은 소프트웨어 공학의 필수적인 요소이다. 소프트웨어 품질 척도 중 하나인 응집도는 모듈의 구성요소가 얼마나 강하게 연결되어있는지를 나타낸다. 응집도는 소프트웨어의 결함- 경향성, 모듈화, 재사용성, 변경-경향성 등 다양한 목적으로 사용된다. 기존의 응집도 척도들은 공유 변수를 가지는 메소드 쌍의 수에 의해서 결정되는데, 이는 변수의 가중치를 고려하지 않기 때문에 응집도를 정확히 측정 하지 못한다. 본 논문은 변수의 가중치를 측정하고, 이를 이용한 응집도 척도 개선 방법에 대해 제안한다. 본 논문의 유효성을 검증하기 위하여, 2개의 오픈 소스 프로젝트를 대상으로 기존의 방법과 개선된 방법으로 응집도 척도 4개를 측정하였다. 개선된 응집도 4개는 유지보수의 척도로 사용되는 변경-경향성(Change-Proneness)과의 상관계수가 기존의 응집도 척도에 비하여 평균적으로 20% 향상되었다. 따라서 개선된 응집도 척도는 소프트웨어 품질을 더 정확하게 측정할 수 있다.

    영어초록

    Software quality measurement in software engineering is essential. Cohesion of software quality metrics is "how tightly bound or related its internal elements are to one another". Cohesion is used for various purposes, such as modularization, reusability, fault-proneness, and change-proneness. Existing cohesion metrics only use the number of pairs of methods with shared variables, and do not consider the weight of the variables. Therefore, they cannot measure cohesion metrics accurately. In this paper, we propose a new approach to improve cohesion metrics using the measured weight of variables by PCA (Principal Component Analysis). We compare our proposed approach with existing approaches in 4 cohesion metrics applied with 2 open source projects. The correlation coefficient between change-proneness and improved cohesion metrics increased by 20% on average compared to existing cohesion metrics. Thus, improved cohesion metrics can measure software quality more accurately.

    참고자료

    · 없음
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