Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference (한국정보처리학회:학술대회논문집)

  • 2010.11a
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  • Pages.330-331
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  • 2010
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  • 2005-0011(pISSN)
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  • 2671-7298(eISSN)
Korea Information Processing Society (한국정보처리학회)
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Quality Evaluation of Architecture Tactics using Bayesian Belief Network

Bayesian Belief Network를 이용한 아키텍처 전술 품질 평가 방법

  • Lee, Jung-Been (Dept of Computer Science & Engineering, Korea University) ;
  • Lee, Dong-Hyun (Dept of Computer Science & Engineering, Korea University) ;
  • Kim, Neung-Hoe (Dept of Computer Science & Engineering, Korea University) ;
  • In, Hoh Peter (Dept of Computer Science & Engineering, Korea University)
  • 이정빈 (고려대학교 정보통신대학 컴퓨터학과) ;
  • 이동현 (고려대학교 정보통신대학 컴퓨터학과) ;
  • 김능회 (고려대학교 정보통신대학 컴퓨터학과) ;
  • 인호 (고려대학교 정보통신대학 컴퓨터학과)
  • Published : 2010.11.12
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Abstract

소프트웨어 아키텍처는 소프트웨어의 품질에 지대한 영향을 미치는 요소 중 하나이다. 소프트웨어 개발 생명주기 초기에 아키텍처를 분석하고 평가하지 않으면, 점점 품질결함을 발견하고 수정하는 비용이 증가한다. 기존 소프트웨어 아키텍처 분석 및 평가 방법은 아키텍처라는 상당히 추상화된 수준에서 분석 및 평가가 이루어지기 때문에 평가기준이 주관적이며, 선택된 아키텍처 후보들만으로 서로에게 미치는 품질속성의 영향을 파악하기 힘들다. 따라서 품질 속성 시나리오나 아키텍처 전략을 구현하기 위한 세부적인 아키텍처 전술들의 품질평가가 필요하다. 본 연구는 이러한 아키텍처 전술의 품질 평가를 위해, Q-SIG(Quantified Softgoal Interdependency Graph)을 이용한 품질속성과 이를 달성하기 위한 아키텍처 전술의 관계를 정성적, 정량적으로 표현한다. 또한 Bayesian Belief Network(BBN) 모델 구축을 통해 Q-SIG에서 표현할 수 없는 다수의 품질속성을 만족하는 아키텍처 전술들 간의 조합에 대해 분석하고, 평가하여 아키텍트가 소프트웨어 디자인 단계에서 높은 품질속성을 달성할 수 있는 아키텍처 전술들의 조합을 선택할 수 있는 방법을 제시한다.

Keywords