임베디드 소프트웨어는 하드웨어 플랫폼에 탑재하기 전, 소스 코드에 대한 품질을 검증하는 작업이 매우 중요하다. 임베디드 소프트웨어의 코드 품질을 향상시키기 위해서는 분석 및 설계 단계의 모델에 대한 품질과 생성된 코드에 대한 품질이 관리되어야 한다. 본 연구에서는 임베디드 소프트웨어의 소스 코드 품질을 향상시키기 위한 방법으로 Practice Pattern을 제안한다. 이는 모델링 과정이나 코딩 과정에서 개발자를 가이드 하는 절차 패턴으로써, 모델의 품질과 소스 코드 품질을 향상시키는 방법으로 사용될 수 있다. 제시하는 패턴의 적용은 기능의 정확성뿐만 아니라 성능, 모듈화, 재사용성 및 이식성 등과 같은 품질 요소들을 향상시킬 수 있을 것으로 보인다.
앞으로 4 차 산업혁명 시대에 많은 인공지능 관련 소프트웨어 및 데이터 기반 소프트웨어가 개발이 필수적이다. 문제는 이런 소프트웨어 관련 품질을 고려하지 않고 있다. 또한 많은 Python 관련 공개 소프트웨어에 대해 품질 보장이 불가능하다. 이를 위해, 코드 가시화 메커니즘, 인공지능 관련 코드 품질을 높이기 위해 AI 관련 Python 코드 복잡도 기반 고품질화 및 코드 가시화 메커니즘을 제안한다. 또한 기존의 복잡도를 측정하는 품질 메트릭스 중 하나인 McCabe's Cyclomatic 복잡도의 개선을 제안한다. 기존의 복잡도 공식에 응집도, 결합도를 가중치로 적용하여 개선된 복잡도를 계산한다. 소프트웨어의 내부 구조 및 관계와 복잡도 정보를 가시화하여 소프트웨어의 품질 향상에 기여한다.
고품질 코드를 위한 정적 분석은 아직도 매우 필요한 영역이며, 또한 코드의 가시화는 개발자들에게 코드의 복잡한 모듈에 대한 가이드에 필요하다. 기존의 코드 가시화는 정적 분석의 코드 내부 정보들을 DB 테이블화 및 품질 지표(CK Metrics, Coupling, # function Calls, Bed smell) 질의어화, 그리고 추출된 정보를 가시화하는 것에만 초점을 두었다. 문제는 코드 내부 정보(Class, method, parameters, etc) 테이블들에 대한 join 연산 시 엄청난 시간과 리소스가 소모된다. 이 문제를 해결하기 위해, 우리는 테이블 설계의 정규화를 제안한다. 또한 필요한 품질 지표의 질의를 통해 코드 내부 정보 추출하여 데이터 및 제어 복잡 모듈을 식별하여 refactoring 를 가이드 한다. 앞으로는 이 부분의 AI learning 을 통해 bad/good program 을 식별을 기대한다.
기존의 소프트웨어 개발은 SW품질을 중요시 하지만, 고품질에 대한 문제가 아직도 존재한다. 또한 기존 레가시 시스템는 개발자나 설계의 부재 경우가 많고, 코드의 내부 복잡도와 모듈간의 결합도가 높을 가능성이 높다. 따라서 코드 가시화를 통한 복잡도 개선은 고품질화과 더불어 코드 모듈의 재사용과 유지보수등과 직접적 관련성이 있다. 본 논문은 기존 SW가시화용 자동 Tool Chain 기반에서 여러 리펙토링 방법 절차 적용으로 복잡도 개선을 제안 한다. 이런 코드 가시화가 결과적으로 타깃의 결합도를 줄일 수 있다. 기존의 레가시 코드에 자동 Tool chain적용은 고품질 적용이 충분히 예상된다.
오늘날 소프트웨어는 규모가 크고 시장 출하 기간의 단축 상황에서도 고품질 이슈가 중요하다. 그리고 산업 현장에서는 빠른 개발을 위해 아직도 코드 중심 개발에 초점을 두고 있다. 따라서 1) 개발자의 나쁜 코드 개발 습관의 개선 측면 그리고 2) 소프트웨어 비설계화, 비문서화 및 코드 내부 구조 비가시화의 유지보수 측면 등을 해결해야 한다. 이에 코드 가시화의 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 객체지향 코드의 내부 구조 시각화 방법을 위해 Tool-Chain을 이용한 내부 구조 가시화 방법과 품질 개선 절차를 제안한다. 사례로써 NIPA의 SW Visualization 기법을 실제 객체 코드에 적용한다. 먼저 객체지향 코드의 모듈 단위를 클래스로 정의하고, 코드의 정량적 분석 및 가시화를 통해 코드의 복잡도(Code Complexity)를 줄이고자 하였다.
본고에서는 SW 개발 R&D 프로젝트에 개발 소스 품질 검증을 위한 정적분석 실행방안을 기술한다. 정적분석 실행 방안으로 소스 코드 품질 검증 대상 SW 개발 R&D 프로젝트 범위와 정적분석 검증 기준을 기술하고, 정적분석 검증을 위한 구체적 실행 방안과 검증 프로세스 그리고 정적분석 검증을 지원 환경 체계를 제시했다. 또 제시된 정적분석 검증 실행 방안에 근간하여 수행 중인 프로젝트에서 개발한 소스 코드에 대해 시범적으로 정적분석 검증을 수행하고 이를 바탕으로 정적분석 검증 실행의 안정적인 도입 및 운영 방향을 시사점으로 기술하였다. 제시된 정적분석 검증 실행 방안은 SW 개발 R&D 프로젝트에서 개발 소스 코드 품질 관리 및 유지를 위한 방안으로 고려해 볼 수 있을 것으로 기대한다.
고품질의 소프트웨어를 개발하기 위해 정확한 소스코드의 작성은 필수과정이다. 기능의 정확성 뿐만 아니라 근래에는 보안위협을 배제한 개발이 가장 중요한 품질의 척도가 되었다. 다양한 보안성 보장기법이 사용되고 도구가 개발되고 있지만 초보적 개발자들에게는 매우 어려운 과정이다. 본 연구에서는 소스코드개발자에게 보안위협을 경고하고 그 대안을 제시할 수 있는 코드 작성기를 개발하고자 한다.
긴 파라미터 리스트(Long parameter list)는 소프트웨어 코드의 품질을 저해시키는 Bad Smell들 중 하나로써, 코드에 대한 이해도를 떨어뜨리고 코드의 변경을 어렵게 한다는 문제점이 있다. 이러한 문제를 해결하는 기법들 중 하나인 IPO(Introduce Parameter Object) 기법은 함께 사용되는 빈도가 높은 파라미터들을 하나의 클래스로 만든 후에 관련된 기능들을 해당 클래스의 메소드로 추출하여 사용하므로 코드의 중복을 막아 재사용성을 높이고 코드에 대한 이해도를 높일 수 있다. 하지만 IPO 기법의 주된 관심사는 파라미터 그룹의 발생 빈도에 초점을 두고 있으며, 커플링에 대한 고려가 충분히 이루어지지 않는다. 따라서 본 연구에서는 IPO 기법과 커플링의 관계를 분석하여 IPO 기법이 커플링까지 고려할 수 있도록 확장된 IPO기법을 제안한다. 제안된 기법은 기존의 기법에 비해 더 낮은 커플링을 달성하여 고품질의 코드를 얻을 수 있다.
IT 기술 및 비즈니스의 급속한 발전에 따라 새로운 서비스를 고객에게 제공하기 위한 노력이 증가하고 있으며, 신속한 서비스 제공을 위해 기존의 레거시 시스템에 대한 개선 및 확장이 빈번히 발생하고 있다. 이로 인하여 기존 레거시 시스템에 대한 소스 코드의 품질 확보는 서비스 요구에 신속히 대응할 수 있는 핵심적인 기술 요소가 되었다. 리팩토링은 기존 레거시 코드에 대한 품질을 확보하기 위한 공학적 기술로서, 부가가치를 제공하는 레거시 시스템의 개선 및 확장에 필수적이다. 본 논문에서는 레거시 시스템의 소스 코드 품질 향상을 위한 기존의 리팩토링 기법과 지원 도구에 대한 조사 분석을 통해 리팩토링 기법과 도구에 대한 특성을 제안한다. 제안하는 특성을 기반으로 서비스 개발자가 레거시 시스템의 소스 코드 품질 향상을 위하여 리팩토링을 수행하고자 하는 경우, 어떠한 기법과 도구를 활용할 것인가에 대한 가이드라인을 제공받을 수 있다. 이를 통해 보다 정확하고 시행착오 없는 레거시 시스템의 소스 코드 품질을 향상시킬 수 있으며, 새로운 서비스에 대한 신속한 대응도 가능하게 될 것이다.
현재 4차 산업 혁명과 가상화폐에 대한 전 세계적인 관심으로 블록체인 시스템이 급부상하고 있다. 현재 구현중심인 국내외 블록체인 시장에서 무수히 많은 블록체인 기반 플랫폼들이 등장과 함께 오류가 발생하고 있다. 하지만 블록체인 시스템의 신뢰성, 확장성, 안정성 등에 대한 검증은 누구도 하고 있지 않다. 이런 문제 해결을 위해 Go language로 구성된 블록체인 코드를 분석할 수 있는 정적분석기를 통한 품질 가시화 방법을 제안한다. 이를 통하여 Blockchain Code의 내부 복잡도를 식별하고자한다. 즉, 코드 내부를 가시화하고 개발자가 보다 쉽게 코드를 유지보수 할 수 있으며 블록체인 시스템의 소프트웨어 공학적인 고품질화가 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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