As software based digital I&C (Instrumentation and Control) systems are used more prevalently in nuclear plants, enhancement of software dependability has become an important issue in the area of nuclear I&C systems. Critical attributes of software dependability are safety and reliability. These attributes are tightly related to software failures caused by faults. Software testing and V&V (Verification and Validation) activities are hence important for enhancing software dependability. If the risky modules of safety-critical software can be predicted, it will be possible to focus on testing and V&V activities more efficiently and effectively. It should also make it possible to better allocate resources for regulation activities. We propose a prediction technique to estimate risky software modules by adopting machine learning models based on software complexity metrics. An empirical study with various machine learning algorithms was executed for comparing the prediction performance. Experimental results show SVMs (Support Vector Machines) perform as well or better than the other methods.
Over the last decade, numerous complexity measurement techniques for Object-Oriented (OO) software system have been proposed for managing the effects of OO codes. These techniques may be based on source code analysis such as WMC (Weighted Methods per Class) and LCOM (Lack of Cohesion in Methods). The techniques are limited to count the number of functions (C++). However. we suggested a new weighted method that checks the number of parameters, the return value and its data type. Then we addressed an effective complexity measurement technique based on the weight of class interfaces to provide guidelines for measuring the class complexity of OO codes in reverse engineering. The results of this research show that the proposed complexity measurement technique ECC(Enhanced Class Complexity) is consistent and accurate in C++ environment.
Recently. component-based software development is getting accepted in industry as a new effective software development paradigm, Since an introduction of component-based software engineering(CBSE) at later 90's, the CBSD research has focused largely on component modeling, methodology, architecture and platform, However. as the number of components available on the market increases, it becomes more important to make metrics to measure the various characteristics of components. In this paper. we propose metrics for measuring the complexity, customizability, and resuability of software components, Complexity of metrics can be used to evaluate the complexity of components Customizability is used to measure how efficiently and widely the components can be customized for specific requirements organization, Resuability can be used to measure the degree of features that is reused in building applications.
Use Case Point(UCP) is a measure of a software project size for software effort estimation based on use case. UCP measures the size of the software project based on the use case model. Because UCP is based on the use case model, it is intuitive and easy to obtain. Also, it does not require extra artifacts. On the other hand, UCP has some problems. UCP assumes every transaction has the same complexity. But, the number of operations and complexity of operations may affect complexity of transaction. In addition, UCP uses simple rating scale of complexity, but it may be inadequate for detailed estimates. To solve these problems, we suggest "Transaction Point(TP)", a size measure based on use case transaction. TP considers actors and operations in transaction. Complexity of transaction is based on the number of operations and complexity of operation, so it can support detailed estimation.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.11
no.3
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pp.281-289
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2006
Even though software developing environment has been changing to Web basis very fast, there are just few studies of quality metric or estimation model for Web software. In this study after analyzing the correlation between the risk level and property of objects using linear regression, six middle sized industrial system has been used to propose the correlation model of size and Number of Classes(NOC), size and Number of Methods(NOM), complexity and NOC, and complexity and NOM. Among of six systems 5 systems(except S06) have high correlation between size(LOC) and NOM, and four systems(except S04 & S06) have high correlation between complexity and NOC / NOM. As Web software architecture with three sides of Server, Client and HTML, complexity of each sides has been compared, two system(S04, S06) has big differences of each sides compleity values and one system(S06) has very higher complexity value of HTML, So the risk level could be estimated through NOM to improve maintenance in case of that the system has no big differences of each sides complexity.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.23
no.12
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pp.187-193
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2023
Large software systems are being produced with a noticeably higher level of quality with component-based software engineering (CBSE), which places a strong emphasis on breaking down engineered systems into logical or functional components with clearly defined interfaces for inter-component communication. The component-based software engineering is applicable for the commercial products of open-source software. Software metrics play a major role in application development which improves the quantitative measurement of analyzing, scheduling, and reiterating the software module. This methodology will provide an improved result in the process, of better quality and higher usage of software development. The major concern is about the software complexity which is focused on the development and deployment of software. Software metrics will provide an accurate result of software quality, risk, reliability, functionality, and reusability of the component. The proposed metrics are used to assess many aspects of the process, including efficiency, reusability, product interaction, and process complexity. The details description of the various software quality metrics that may be found in the literature on software engineering. In this study, it is explored the advantages and disadvantages of the various software metrics. The topic of component-based software engineering is discussed in this paper along with metrics for software quality, object-oriented metrics, and improved performance.
Although frame-based MPEG-4 video services have been successfully deployed since 2000, MPEG-4 video coding is now facing great competition in becoming a dominant player in the market. Object-based coding is one of the key functionalities of MPEG-4 video coding. Real-time object-based video encoding is also important for multimedia broadcasting for the near future. Object-based video services using MPEG-4 have not yet made a successful debut due to several reasons. One of the critical problems is the coding complexity of object-based video coding over frame-based video coding. Since a video object is described with an arbitrary shape, the bitstream contains not only motion and texture data but also shape data. This has introduced additional complexity to the decoder side as well as to the encoder side. In this paper, we have analyzed the current MPEG-4 video encoding tools and proposed efficient coding technologies that reduce the complexity of the encoder. Using the proposed coding schemes, we have obtained a 56 percent reduction in shape-coding complexity over the MPEG-4 video reference software (Microsoft version, 2000 edition).
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2016.06a
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pp.264-266
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2016
During the $2^{nd}$ JVET (Joint Group on Future Video Coding Technology Exploration) meeting, up to 22 coding tools focusing on Future Video Coding (FVC) were proposed. Despite that the application of proposed coding tools has a considerable performance enhancement, however, the encoding time of Joint Exploration Model (JEM) software is over 20 times for All Intra coding mode, 6 times for Random Access coding mode, of HEVC reference model (HM), and decoding time is 1.6 times for All Intra coding mode, 7.9 times for Random Access coding mode, of HM. This paper focuses on analyzing the complexity of the JEM software compared with HM.
The software complexity model makes an estimated of the product software. For a practice of software managed, need to guideline of the static analysis. Especially, Software complexity model introduced for the estimation of software quantity. In case of measurement the software matrices, its need for us to analysis of software qualify and products. In this paper, we represent that the analysis of function point, control structure and interface, volume matrices in various aspect of switching software. Others, their results utilized similar of project and system development.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers P
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v.65
no.4
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pp.242-249
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2016
The railway system is being converted to the computer system from the existing mechanical device, and the dependency on software is being increased rapidly. Though the size and degree of complexity of software for railway system are slower than the development speed of hardware, it is expected that the size will be grown bigger gradually and the degree of complexity will be increased also. Accordingly, the validation of reliability and safety of embedded software for railway system was started to become influential as the important issue. Accordingly, various software test and validation activities are highly recommended in the international standards related railway software. In this paper, we presented a software coding analysis tool using symbolic execution for railway system, and presented its result of implementation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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