배포된 소프트웨어는 고객의 새로운 요구사항을 반영하면서 기능을 추가하거나 수정한다. 수정된 소프트웨어는 문제없이 동작하지만, 내부의 구조는 점점 더 복잡해지면서 유지보수가 어려워지고, 수정 시 버그 발생 확률이 높아지게 된다. 이에 따라 잘못된 코드 구조를 개선하고, 소프트웨어의 품질을 향상시켜야한다. 본 논문에서는 개발된 ERP 근태관리 시스템이 지속적인 요구사항을 반영하면서 발생한 잘못된 코드 구조인 코드 스멜을 탐지하고 분석하는 연구를 진행하였다.
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.
대부분의 전자제품은 날로 다양한 소비자의 니즈로 인해 수많은 라인업을 보유하고 있다. 이에 대응하기 위해 보통 '베이스 모델'이라 불리는 초기 개발모델에서 각 상품화 과제의 특정 요구사항을 반영하여 파생개발을 한다. 제품 라인업에 기반한 소프트웨어 라인 업이 형성되는 개발환경에서 '베이스 코드'의 구조와 그 구성요소의 품질은 향후 파생되는 여러 많은 제품의 생산성과 품질의 근간이 된다. '베이스코드'는 최초 개발 후 여러 상품화를 거치면서 그 구조와 코드 자체에 수많은 변경이 가해진다. 상품화 과제의 요구사양에 따라 변경되거나 추가되는 기능의 구현은 필수적 활동이며, 성능 개선 및 문제점 해결을 위한 구조 및 코드의 변경 역시 상품화를 통해 지속적으로 발생하는 유지관리 활동이다. 하지만 위와 같은 변경은 최초 설계 시 의도된 구조가 깨지거나 코드의 복잡도가 증가하는 등의 노쇠화 징후(Ageing symptom)로 나타나 유지관리에 어려움을 준다. 본 논문은 노쇠화 된 베이스 코드의 상품화 적용 효율을 높이기 위해 재사용성, 유지보수성, 확장성 등의 비기능적 요소(quality attribute)의 개선을 위한 절차와 기법으로 리엔지니어링 프레임워크를 제안한다.
국내의 소프트웨어 산업계는 고품질 소프트웨어를 위해, 개발/테스트 프로세스, 성숙도 측정등에 초점을 두고 있다. 그러나 실제 중소기업의 산업현장에서는 코드중심으로 개발되고 있다. 그리고 대부분의 기존 레거시 시스템은 설계의 부재 그리고 코드 패칭으로 코드 내부의 복잡도가 매우 높은 현실이다. 이를 해결하고자, 코드의 가시화(visualization)를 적용하였다. 이 가시화는 모듈간의 복잡도를 줄이려는 목적을 가지고 있다. 이를 위해 기존 공개 도구로 툴 체인 구성 방법을 제안한다. 제안한 방법은 NIPA의 SW Visualization 기법을 적용 확장하였다. 또한 코드 가시화내의 품질지표 중에 결합도 요소 중의 나쁜 지표에 대한 리팩토링 시도이다. 결과적으로 레가시 코드에 대해 역 공학 기법(from programming via model to architecture)적용과 이를 통한 소프트웨어 고품질화이다.
높은 사양이 필요한 하드웨어 기반의 모바일 및 IoT 임베디드 시스템은 저전력과 성능에 중요한 이슈를 갖고 있다. 이는 전력 소비로 발열량 증가 및 기기의 수명 단축 문제가 발생된다. 이러한 환경에서 소프트웨어도 제한된 전력, 메모리 등에서 안정적인 동작을 수행해야하므로 디바이스의 소비전력이 증가한다. 이를 해결하고자, 코드 관점에서 성능을 저하시키는 모듈을 식별하고, 그 모듈의 전력 최소화를 통한 성능 개선 가시화 방법을 제안한다. 이는 코드 가시화를 통해 복잡한 모듈(특히 Cyclomatic complexity, Coupling & Cohesion)을 식별하고, 저전력 코드 패턴화와 성능 코드를 간결화 한다. 이런 코드로 소비전력을 감소 및 성능 개선 함으로써 코드의 품질을 최적화 할 수 있다.
복제 및 소유(Clone-and-own) 재사용은 기존의 소프트웨어 제품을 복사하고 수정하여 새로운 소프트웨어를 개발하는 방법이다. 복제 및 소유 재사용으로 개발된 레거시 소프트웨어 제품군은 일반적으로 리팩토링 없이 패치 업 되고 구조적으로 저하되기 때문에 높은 유지보수 비용을 필요로 하고 오류가 발생하기 쉬운 경향이 있다. 기존에 복제 및 소유 재사용 방법을 사용했던 많은 회사들이 이러한 문제를 해결하고 소프트웨어 자산을 더 체계적으로 재사용하고 관리하기 위하여 레거시 제품들을 소프트웨어 제품라인으로 전환하려고 하고 있다. 하지만 대부분의 기존 방법들은 가변점(Variation points)을 디자인과 코드로부터 분리해서 모델링하고 관리하지 않고 디자인과 코드에 바로 임베드시킨다. 즉, 가변점이 가변성 모델을 기반으로 체계적으로 생성되고 관리되지 않는다. 이러한 기존 방법들은 다음의 문제를 야기한다. 기존 방법에서는 가변점 간 관계를 이해하기가 어렵기 때문에 가변점이 임베드 된 코드를 유지보수하기가 어렵고 코드가 변경 및 진화될 때 오류가 생기기 쉽다. 또한 소프트웨어 제품라인이 진화할 때 디자인/코드 자산이 적합한 리팩토링을 적용하여 체계적으로 변경되는 것이 아니라, 애드 혹(Ad-hoc) 방식으로 직접적으로 변경되는 경향이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 레거시 어플리케이션 제품군으로부터 소프트웨어 제품라인 자산을 구축하는 휘처 기반의 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 가변점과 가변점 간 관계를 식별하고 이들을 구현으로부터 분리하여 휘처 모델로 모델링한다. 그리고 휘처 모델을 기반으로 레거시 어플리케이션으로부터 소프트웨어 제품라인 자산을 추출하고 관리한다. 제안하는 방법을 레거시 Notepad++ 제품군에 적용을 하여 방법의 실행가능성을 검증하였다.
본 논문은 역공학 기반 소프트웨어 가시화를 통해 설계 개선 실현과 고품질화에 초점을 두고 있다. 앞으로의 4차 산업의 다양한 영역에서 새로운 기술과 복잡한 소프트웨어가 대두됨에 따라 안정성과 신뢰성을 겸비한 소프트웨어 검증이 이슈화되고 있다. 간단한 연산 소프트웨어부터 기계 학습기반의 데이터 지향 소프트웨어까지 다양한 소프트웨어 고품질화를 위한 역공학 기반 UML 설계 추출 및 가시화 방법을 제안한다. 이를 기반으로 목표 설계에 대한 정확도를 확인하고 코드 내부 복잡도 식별을 이용하여 설계 개선을 통한 소프트웨어 품질 향상을 기대한다.
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.
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.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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