웹 어플리케이션 재구조화를 위한 클러스터링에 사용되는 결합도 메트릭

Coupling Metrics for Web Pages Clustering in Restructuring of Web Applications

웹 어플리케이션의 복잡도는 증가하고 생명주기는 점차 짧아지는 추세이다. 따라서 웹 어플리케이션의 유연성과 확장성을 향상시키는 재구조화가 필요하며, 클러스터링을 통해 시스템을 이해하고 재구조화하는 접근법이 사용되고 있다. 본 논문에서는 웹 페이지들을 클러스터링하기 위한 결합도 메트릭을 제안한다. 이를 위하여 웹 어플리케이션 모델을 정의하였으며 이 모델에는 웹 페이지 사이의 관계 유형 및 파라미터의 개수 정보가 포함된다. 이를 기반으로 결합도 메트릭은 웹 페이지 사이의 직접적인 연결 강도와 간접적인 연결 강도를 고려하여 정의되었다. 두 페이지 사이에 직접적인 관계가 다수 존재하고 파라미터의 개수가 많을수록 직접적인 연결 강도는 높아지며, 두 페이지가 각각 다른 페이지들에 대해 가지는 연결 패턴이 유사할수록 간접적 연결 강도는 높아진다. 제안한 메트릭을 메트릭 검증 프레임웍을 이용하여 검증하고, 예제에 적용하여 기존 메트릭과의 비교 분석을 통하여 기존 메트릭의 단점을 보완하였음을 보인다.

Due to the increasing complexity and shorter life cycle of web applications, web applications need to be restructured to improve flexibility and extensibility. These days approaches are being used where systems are understood and restructured through clustering techniques. In this paper, the coupling metrics are proposed for clustering web pages more effectively. To achieve this, web application models are defined, where the relationship between web pages and the numbers of parameters are included. Considering direct and indirect coupling strength based on these models, coupling metrics are defined. The more direct relations between two pages and the more parameters they have, the stronger direct coupling is. The higher indirect connectivity strength between two pages is, the more similar the patterns of relationships among other web pages are. We verify the suggested metrics according to the well known verification framework and provide a case study to show that our metrics complements some existing metrics.