소스코드의 정적분석 기술은 소스코드 자체에 내재된 취약성을 찾는데 활용되는 중요한 기술로 인식되고 있다. 본 논문은 정보시스템의 소스코드 보안성 수준을 평가하는 방법으로 정적분석 결과인 소스코드의 취약성 정보와 프로그램이 처리하는 정보의 중요도를 활용하는 평가 메트릭의 설계 및 활용을 소개한다. 소스코드 보안성 메트릭은 소스코드의 취약점 수준을 개발 과정에서 미리 파악할 수 있도록 도움을 준다는 측면에서 평가자와 개발자 모두가 활용할 수 있다. 특히 평가자는 보안 메트릭을 통해 소스코드의 성격과 요구되는 정보의 보안수준에 따라 소스코드의 보안 수준을 점검하며, 코드 검수에 활용할 수 있다.
본 논문은 기존에 작성된 자바 프로그램이나 현재 구현 중인 자바 프로그램을 대상으로 메트릭 정보를 측정하는 자동화 도구의 설계 및 구현 결과를 논한다. 이러한 도구의 구현을 위해 필요한 가장 핵심적인 기능은 자바코드에 대한 분석 기능이다. 본 논문의 내용은 한국전자통신연구원의 컴포넌트 공학 연구팀 주관으로 EJB(Enterprise Java Beans) 기술을 기반으로 컴포넌트를 개발하기 위한 환경인 COBALT(Component Based Application devlopment Tool) 시스템의 부 시스템으로 구현된 자바코드 메트릭 측정 도구의 설계 및 구현 결과를 다룬다. 본 논문에서 구현된 자바 코드 메트릭 측정 도구을 통하여 클래스의 적절한 분할, 클래스 멤버 자원의 적절한 배치, 상속 트리의 적절한 조직 등을 이룰 수 있다.
코드 스멜은 Kent Beck에 의해 사용된 개념으로, 잠재적인 품질 문제를 나타내며 리팩토링의 필요성을 제시한다. 본 논문은 LEA 코드베이스에서 코드 스멜을 평가하며, 분류와 관련된 메트릭에 중점을 둔다. 연구에서는 LEA_core.c와 LEA.cpp를 분석하여 코드 품질과 복잡성의 차이를 강조한다. 또한 연구에서는 LOC, NOM, NOA, CYCLO, MAXNESTING, FANOUT와 같은 메트릭을 사용하여 크기, 복잡성, 결합도, 캡슐화, 상속, 응집도를 평가한다. 연구 결과에서는 LEA_core.c가 LEA.cpp에 비해 더 복잡하고 유지보수가 어려운 것으로 나타났다. 우리는 향후 연구에서 실시간 코드 스멜 탐지 및 리팩토링 제안을 위한 자동화 도구를 개발할 것이다.
최근 지능형 스마트 디바이스의 눈부신 발전과 사용으로 개발 단계의 소프트웨어 결함 관리의 중요성이 부각되고 있다. 효과적 결함 관리를 위해 소프트웨어 메트릭을 토대로 많은 결함 예측 모델 연구가 수행되고 있지만, 결함 예측 모델 연구 성과가 널리 확산되지는 못하고 있다. 본 논문에서는 결함 존재 유무에 관한 이진적 결함 예측 모델의 제약을 극복할 수 있도록, 베이지안 네트워크 기반 확률적 소프트웨어 메트릭 관리 방법을 제안한다. 제안 모델은 소프트웨어 메트릭을 활용하여 베이지안 네트워크를 구성하고, 이를 토대로 베이지안 추론을 수행하여 리팩토링을 위한 개선점을 식별할 수 있는 모델이다. 코드 리팩토링을 통해 소스 코드가 개선되면 관련 메트릭 측정값 또한 변하게 된다. 제안 모델은 리팩토링을 통한 메트릭의 개선으로 얻을 수 있는 결함 제거 효과를 확률 값으로 제시해준다. 따라서 이진 값 형태의 확정성을 극복할 수 있으며, 불확정적인 확률 값으로 의사결정의 유연성을 확보할 수 있을 것이다.
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.
클래스에 관한 재사용 관련 정보는 기능.환경면에서 정보와 품질 메트릭 정보로 구분할 수 있다. 기능.환경면에서 정보는 재사용 부품의 기능과 구현 환경에 관한 정보이며, 품질메트릭 정보는 재상용 부품들의 재사용성을 가시적으로 측정할 수 있는 정보이다. 클래스의 재사용성을 측정하기 위해서는 클래스의 절차적이고 객체지향적인 특성들을 모두 고려하여야 한다. 그러므로 본 논문에서는 클래스에 관한 재사용성 관련 정보를 소개하고 품질 메트릭 정보를 정량화시키는 정의식들을 제안하고, 클래스 코드로부터 기능.환경면으로 정보와 품질 메트릭 정보를 추출 및 측정하였다
현대 소프트웨어의 규모는 커지고 있다. 이에 따라 고품질 코드를 위한 정적 분석의 중요성이 커지고 있다. 코드에 대한 정적 분석을 통해 결함과 복잡도를 식별하는 것이 필요하다. 이를 가시화하여 개발자 및 이해 관계자가 알기 쉽게 가이드도 필요하다. 기존 코드 가시화 연구들은 정적 분석의 코드 내부 정보들을 데이터베이스 테이블에 저장하여 및 품질 지표(CK Metrics, Coupling, Number of function calls, Bed smell)에 대한 계산을 질의어화 하고 추출된 정보를 가시화하는 과정을 구현하는 것에만 초점을 두었다. 이러한 연구들은 방대한 코드로부터 추출한 정보를 이용하여 코드를 분석할 때 많은 시간과 자원이 소모된다는 한계점이 있다. 또한 각 코드 내 정보 테이블들이 정규화되지 않았기 때문에 코드 내부의 정보(클래스, 함수, 속성 등)들에 대한 테이블 조인 연산 시 메모리 공간과 시간 소비가 발생할 수 있다. 이러한 문제들을 해결하기 위해, 데이터베이스 테이블의 정규화된 설계와 이를 통한 코드 내부의 품질 메트릭 지표에 대한 추출 및 가시화 메커니즘 제안한다. 이러한 메커니즘을 통해 코드 가시화 공정이 최적화되고, 개발자가 리팩토링해야 할 모듈을 가이드 할 수 있을 것으로 기대한다. 앞으로는 부분 학습도 시도할 예정이다.
SOA는 특정 기술이나 플랫폼에 종속되지 않고 느슨한 결합(Loosely Coupled)을 가지고 상호 연동할 수 있는 서비스들의 조합으로 어플리케이션 개발을 가능하게 하는 정보시스템 아키텍처이다. 즉, 한덩어리의 방대한 코드로 이루어진 어플리케이션들을 각각 개발하는 대신 각각의 비즈니스 기능을 수행하는 서비스를 구성하고, 이 서비스를 조합하거나 분리함으로써 비즈니스 프로세스들을 구현할 수 있게 하는 정보시스템 구축을 목표로 한다. 본 연구에서는 SOA기반 소프트웨어의 분야의 기반 기술을 조사하고 SOA기반 소프트웨어 시장과 표준화 동향을 조사하며 SOA기반 소프트웨어 기능성의 품질평가 메트릭을 개발하였다.
컴포넌트 기반 소프트웨어 개발(CBSD: Component Based Software Development)이 재사용을 통한 소프트웨어 개발의 효율적인 방법으로 인식되고 있다. CBSD의 목적은 새로운 시스템을 개발하고자 할 때 검증된 컴포넌트, 검증된 업무 로직을 재사용 함으로써 개발 기간을 단축하고 품질을 향상하고자 하는 것에 있다. 본 논문에서는 기 존재하는 객체지향 어플리케이션을 폐기하지 않고, 이를 기반으로 재사용 성이 높은 컴포넌트로 추출하기 위하여, 컴포넌트 추출을 위한 메트릭과 인터페이스 추출 방안을 제시하였다. 클래스간의 관계 정보를 이용하여 복잡도, 응집도와 결합도를 측정하고, 이의 결과를 이용하여 후보 컴포넌트를 추출한다.
SOA는 특정 기술이나 플랫폼에 종속되지 않고 느슨한 결합(Loosely Coupled)을 가지고 상호 연동할 수 있는 서비스들의 조합으로 어플리케이션 개발을 가능하게 하는 정보시스템 아키텍처이다. 즉, 한 덩어리의 방대한 코드로 이루어진 어플리케이션들을 각각 개발하는 대신 각각의 비즈니스 기능을 수행하는 서비스를 구성하고, 이 서비스를 조합하거나 분리함으로써 비즈니스 프로세스들을 구현할 수 있게 하는 정보시스템 구축을 목표로 한다. 본 연구에서는 SOA기반 소프트웨어의 분야의 기반 기술을 조사하고 SOA기반 소프트웨어 장점 및 SOA기반 소프트웨어 효율성의 품질평가 메트릭을 개발하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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