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회귀 분석을 사용한 소스 코드 가독성 메트릭 분석

Metric Analysis of Source Code Readability using Regression Analysis

  • 최상철 (전북대학교 소프트웨어공학과) ;
  • 김순태 (전북대학교 소프트웨어공학과, CAIIT) ;
  • 이정휴 (전북대학교 소프트웨어공학과) ;
  • 유희경 (강원대학교 컴퓨터공학과)
  • 투고 : 2017.09.07
  • 심사 : 2017.12.08
  • 발행 : 2017.12.31

초록

소프트웨어 유지보수는 소프트웨어 생명주기에서 전체 비용의 많은 부분을 차지하고 있다. 소프트웨어를 유지보수하기 위해서는 코드를 읽는 것이 필수적이고, 이는 유지보수 활동에서 가장 많은 시간이 소요되는 활동이다. 코드의 가독성은 사람이 소스코드를 이해하는데 드는 어려움의 정도를 측정하는 메트릭이다. 코드의 가독성이 좋을수록 사람이 소스코드를 이해하기 쉬워진다. 본 논문에서는 소스코드의 가독성을 이분법적으로 판단하는 기존의 연구보다 향상된 기법을 사용하여, 개발 중인 소스코드의 가독성 정도를 정량적으로 측정할 수 있는 새로운 소스코드 가독성 메트릭을 제안한다. 이를 평가하기 위해, 우리는 설문조사를 수행하고 가독성을 가장 잘 설명하는 척도를 찾을 수 있도록 회귀 분석 기법을 사용해 그 결과를 분석할 것이다.

Software maintenance accounts for a large portion of the software life cycle cost. In the software maintenance phase, comprehending the legacy source code is inevitable, which takes most of the time. Source code readability is a metric of the extent of code readers' difficulty of code comprehension based on the source code itself. The better the code is readable, the easier it is for code readers to comprehend the source code. This paper proposes novel source code readability metric to quantitative measure the extent of current source code under development, which is more enhanced measurement method than previous research that dichotomously judges whether the source code was readable or not. As an evaluation, we carried out a survey and analyzed them with Regression Analysis to find best parameters of the metric.

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참고문헌

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