• KIISE Transactions on Computing Practices
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• v.24 no.1
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• pp.46-52
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• 2018

Software metrics as a way to evaluate software play a significant role in reducing software development costs and improving quality. However, the emergence of various software metrics creates the problem that the user must select the correct metric. Various strategies have been studied to solve this problem. However, existing studies still have difficulties in selecting metrics by requiring high user interventions. Therefore, in this paper, we propose a method that helps to select the right metric and the metric tools by using their various characteristics as selection criteria, instead of using weighted expressions to minimize user intervention.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.289-292
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• 2005

체계적이고 지속적인 소프트웨어 개발 프로세스 측정 및 분석 활동은 프로젝트 관리에 있어서 중요한 요소 중의 하나로 알려져 있다. 하지만 측정 및 분석 활동에 요구되는 높은 비용과 신뢰성 있는 메트릭 데이터 획득의 어려움으로 인해 측정 및 분석 활동을 수행하는 데에는 많은 어려움이 존재한다. 본 논문에서는 메트릭 자동 수집 및 분석 도구와 이 도구를 기반하여 소프트웨어 프로젝트 관련 문제 인식과 문제 해결을 할 수 있게 하는 방법을 제안한다. 도구와 방법을 통해 메트릭 수집에 대한 오버헤드를 없애 측정 및 분석 활동의 수행을 쉽게 할 수 있고 수집된 메트릭의 분석을 통해 객관적으로 이슈를 파악하고 해결 할 수 있다. 또한 프로젝트 중에 메트릭의 지속적인 수집이 가능하고 수집과 동시에 수집된 메트릭에 대한 분석을 할 수 있기 때문에 잠재적인 위험 요소의 조기 식별과 해결을 가능케 하여 소프트웨어 제품의 품질향상과 문제해결에 드는 비용의 절감 효과를 얻을 수 있다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.33 no.10
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• pp.836-850
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• 2006

Nowadays, due to the rapidly increasing number of package software products, quality test has been emphasized for package software products. When testing software products, one of the most important factors is to select metrics which form the bases for tests. In this paper, the types of package software are represented as characteristic vectors having probabilistic relationships with metrics. The characteristic vectors could be regarded as indicators of software type. To assign the metrics for each software type, the past test metrics are collected and analyzed. Using Bayesian belief network, the dependency relationship network of the characteristic vectors and metrics is constructed. The dependency relationship network is then used to find the proper metrics for the test of new package software products.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.05a
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• pp.277-280
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• 2006

소프트웨어 개발 프로젝트에서 메트릭 수집 및 분석 활동이 점차 중요하게 인식되고 있다. 메트릭 수집 및 분석 활동은 조직/프로젝트, 팀, 개인 모든 레벨에서 수행되어야 하는 중요한 활동으로 여겨져 오고 있다. Personal Software Process(PSP)[1]에서 개발자 개개인이 수행해야 되는 메트릭 수집 및 분석 활동이 제시된다. 이러한 메트릭 수집 및 분석 활동을 통해 개발자는 소프트웨어 품질 향상, 계획 단계에서 보다 정확한 예측 활동, 개인 프로세스의 정량적 관리 등의 이득을 얻을 수 있다. 이러한 이득을 얻기 위해서는 신뢰성 있는 메트릭 데이터의 수집이 무엇보다 중요하게 된다. 그러나 메트릭 수집의 오버헤드와 context switching 과 같은 문제로 인해 개발자가 신뢰성 있는 메트릭을 수집하는데 많은 어려움이 겪는다[2, 3]. 또한 PSP 가 제시하는 분석 기법만으로는 수집된 메트릭에 대하여 의미 있는 분석을 하기 어려운 문제점이 존재한다. 이러한 문제점들을 감소 시키기 위해 메트릭 수집 및 분석 도구를 개발하였고 본 논문에서는 이 개발된 도구를 설명한다. 이 도구의 핵심은 메트릭의 자동 수집과 다양한 분석 결과의 제공을 통해 신뢰성 있는 메트릭 데이터의 획득과 의미있는 분석을 가능케 하는 데 있다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.30 no.7_8
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• pp.618-641
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• 2003

Various quality models using quality factor, quality criteria and metrics have been proposed in order to evaluate quality of software products. However, a customized quality model which is specific to the characteristics of software component is required. In this paper, we propose external quality prediction techniques enable us to predict what external quality the final software product will have by using metrics as with internal attributes of software in development. We also propose a model not only for measuring quality by using metrics but also for applying internal attributes of ISO 9126 into artifacts of software component development.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.436-438
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• 2001

소프트웨어 제품의 품질을 보증하는 일은 중요하며, 이를 위해서는 실제 소프트웨어 제품이 실행될 때 최적의 결과에 영향을 주는 데이터, 즉 데이터의 품질이 보증 되어야 한다. 그러나 대부분의 소프트웨어 품질 관련 연구에서는 소프트웨어 품질 측정에 대한 모형만을 제시할 뿐 데이터 품질에 대해서는 다루어지고 있지 있다. 본 논문에서는 데이터 품질 평가를 위하여 데이터 품질을 측정하는 메트릭을 제안한다. 제안한 메트릭은 전체 데이터베이스에서 오류 데이터가 발생한 비율과 데이터 사용 목적에 따라 데이터 항목마다 다른 가중치를 적용하여 구해진다. 본 논문에서 제안하는 데이터 품질 메트릭은 특히 데이터를 주로 처리하는 소프트웨어 시스템의 품질 측정에 기여할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.10a
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• pp.50-51
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• 2007

UML을 이용한 소프트웨어의 설계가 널리 이용되고 있으므로 개발단계 초기의 소프트웨어 산출물인 UML을 대상으로 품질을 예측하는 메트릭의 개발 및 활용요구에 대응하기 위하여 메트릭 기술 언어를 개발 하였다. MDL4UML은 UML모델에 적용 가능한 메트릭을 기존 OCL을 이용하여 기술하였을 경우 메트릭의 표현이 복잡하고 측정 대상 UML모델의 깊은 이해가 선행되어야 하는 점을 보완하기 위하여 연구된 메트릭 기술 언어이다. 본 연구에서는 OCL을 이용한 메트릭 기술의 난해함을 보완하기 위한 수단인 MDL4UML을 정의하고 이를 지원하기 위한 도구로 METOOSE를 개발하였다.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.8D no.3
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• pp.233-240
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• 2001

As software technology is in progress and software quantification is getting more important, many metrics have been proposed to quantify a variety of system entities. These metrics can be classified into two different forms : scalar metric and metric vector. Though some recent studies pointed out the composition problem of the scalar metric form, many scalar metrics are successfully used in software development organizations due to their practical applications. In this paper, it is concluded that hybrid metric form weighting external complexity is most suitable for scalar metric form. With this concept, a general framework for hybrid metrics construction independent of the development methodologies and target system type is proposed. This framework was successfully used in two projects that quantify the analysis phase of the structured methodology and the design phase of the object oriented real-time system, respectively. Any organization can quantify system entities in a short time using this framework.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.34 no.7
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• pp.603-615
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• 2007

Software changes for various kinds of reasons and they increase maintenance cost. Software metrics, as quantitative values about attributes of software, have been adopted for predicting maintenance cost and fault-proneness. This paper proposes relationship between some typical object-oriented metrics and software changes in industrial settings. We used seven metrics which are concerned with size, complexity coupling, inheritance and polymorphism, and collected data about the number of changes during the development of an Information system on .NET platform. Based on them, this paper proposes a model for predicting the number of changes from the object-oriented metrics using multiple regression analysis technique.

• Journal of KIISE
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• v.43 no.12
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• pp.1334-1341
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• 2016

In recent years, the importance of managing software defects in the implementation stage has emerged because of the rapid development and wide-range usage of intelligent smart devices. Even if not a few studies have been conducted on the prediction models for software defects, their outcomes have not been widely shared. This paper proposes an efficient probabilistic management model of software metrics based on the Bayesian network, to overcome limits such as binary defect prediction models. We expect the proposed model to configure the Bayesian network by taking advantage of various software metrics, which can help in identifying improvements for refactoring. Once the source code has improved through code refactoring, the measured related metric values will also change. The proposed model presents probability values reflecting the effects after defect removal, which can be achieved by improving metrics through refactoring. This model could cope with the conclusive binary predictions, and consequently secure flexibilities on decision making, using indeterminate probability values.