• Journal of Information Processing Systems
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• 제16권4호
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• pp.915-934
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• 2020

Software refactoring is a process to restructure an existing software code while keeping its external behavior the same. Currently, various refactoring techniques are being used to develop more readable and less complex codes by improving the non-functional attributes of software. Refactoring can further improve code maintainability by applying various techniques to the source code, which in turn preserves the behavior of code. Refactoring facilitates bug removal and extends the capabilities of the program. In this paper, an exhaustive review is conducted regarding bad smells present in source code, applications of specific refactoring methods to remove that bad smell and its effect on software quality. A total of 68 studies belonging to 32 journals, 31 conferences, and 5 other sources that were published between the years 2001 and 2019 were shortlisted. The studies were analyzed based on of bad smells identified, refactoring techniques used, and their effects on software metrics. We found that "long method", "feature envy", and "data class" bad smells were identified or corrected in the majority of studies. "Feature envy" smell was detected in 36.66% of the total shortlisted studies. Extract class refactoring approach was used in 38.77% of the total studies, followed by the move method and extract method techniques that were used in 34.69% and 30.61% of the total studies, respectively. The effects of refactoring on complexity and coupling metrics of software were also analyzed in the majority of studies, i.e., 29 studies each. Interestingly, the majority of selected studies (41%) used large open source datasets written in Java language instead of proprietary software. At the end, this study provides future guidelines for conducting research in the field of code refactoring.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제3권3호
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• pp.109-118
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• 2014

코드 리팩토링은 소프트웨어의 수명을 연장하기 위한 목적을 가지고, 유지보수성을 증진하는데 초점이 있다. 그러나 최근 소프트웨어의 유용성이 높아지고 활용 범위가 방대해지면서, 성능 및 신뢰성 등의 다양한 품질 속성을 코드 리팩토링을 통해 향상시키고자 하는 노력이 있었다. 최근 스마트 폰과 같은 모바일 기기에서 저전력 소프트웨어의 중요성이 강조됨에 따라, 전력 효율성을 보장하는 코드 리팩토링 기법들도 필요하게 되었다. 본 연구에서는 코드 리팩토링이 소모 전력의 절감 효과를 가져 올 수 있는지를 확인하고자 하였다. 즉 기존에 제시되었던 코드 리팩토링 기법들이 소모 전력에 대한 충분한 고려가 이루어지지 못했기 때문에 코드의 유지보수성은 향상시키지만, 전력 효율성이 감소하는 결과를 초래할 수 있다는 것이다. 따라서 본 연구에서는 M. Fowler가 개발한 코드 리팩토링 기법들을 대상으로 전력 효율성을 분석한다. 제시된 연구 결과를 통해 개발자들은 어떠한 리팩토링 기법이 전력 효율성을 제공하는지 판단할 수 있으며, 이를 통해 유지보수성이 높은 전력 효율적인 소프트웨어를 개발할 수 있을 것이다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권10호
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• pp.754-764
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• 2022

코드 리팩토링은 소프트웨어 시스템의 코드를 변경함으로써 새로운 요구사항 반영, 버그 수정, 코드 구조화 등을 달성하기 위한 유지보수 활동이다. 리팩토링 유형, 리팩토링 효과, 지원 도구 등에 관한 다양한 연구가 진행 중이다. 하지만, 많은 연구들이 자바 응용들을 대상으로 하고 있으며 파이썬 응용에 관한 리팩토링 연구는 사례가 많지 않다. 본 논문은 파이썬으로 개발된 딥러닝 시스템을 대상으로 단일 리팩토링과 복합 리팩토링을 식별하고 특성을 분석하였다. 또한, 딥러닝 응용과 일반 파이썬 응용 두 그룹에서 단일 및 복합 리팩토링 연산의 발생 빈도에 있어 통계학적 유의미한 차이가 있음을 확인하였다. 또한, 커밋 메시지의 키워드를 분석하여 소프트웨어 개발자들의 리팩토링 의도가 커밋 메시지에 반영되었는지를 분석하였다.

• 융합정보논문지
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• 제8권2호
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• pp.91-103
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• 2018

리팩토링은 기존 레거시 코드에 대한 품질을 확보하기 위한 공학적 기술로서, 프로그램의 기능은 변하지 않으면서 내부 구조를 개선하는 작업이다. 다양한 오픈 소스 소프트웨어가 재사용되면서, 기술적 이유 또는 시장 요구로 인하여 프로그래밍 언어 변환을 통한 소스 코드 재사용이 점진적으로 요구되고 있다. 이러한 상황에서 에너지 효율성을 고려하는 언어 변환 리팩토링 기법은 임베디드 소프트웨어 개발의 생산성은 물론 품질 향상을 위한 중요한 수단으로 여겨지고 있다. 본 논문에서는 기존에 제시된 에너지 절감형 리팩토링 기법에 추가하여 프로그래밍 언어의 문법 및 구조의 비교와 매핑을 통해 다른 언어로 변환하는 코드 리팩토링 기법을 제시하였다. 제안하는 리팩토링 기법의 활용은 소프트웨어 개발 언어의 환경변화에 대처하고, 기존 코드의 재사용을 높임으로써 신속한 소프트웨어 개발 및 품질 향상을 통한 제품의 경쟁력 향상을 기대할 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (2)
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• pp.55-57
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• 2002

IT 기술이 급격히 변화하더라도 새롭게 개발되는 대부분 소프트웨어의 핵심 부분은 기존에 존재하는 소프트웨어를 재사용하여 구현되어지는 경우가 많다. 그러나, 소프트웨어가 최초로 개발된 후 시간이 흐르고 빈번한 수정이 가해지게되면 소프트웨어는 필연적으로 최초의 형상과 많이 달라져 소프트웨어의 효과적인 재사용을 어렵게 한다. 이러한 레거시 소프트웨어를 재사용하기 위해 Refactoring을 적용하여 레거시 소프트웨어를 컴포넌트화하고 이를 재사용하고자 한다. 또한, Refactoring에 관련된 일련의 활동을 Activity로 보고 변경 관리의 대상으로 선정하여 이를 관리함으로써 Refactoring 활동을 평가하고자 한다.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제13권2호
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• pp.48-60
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• 2024

With the exponential growth of satellite data utilization, machine learning has become pivotal in enhancing innovation and cybersecurity in satellite systems. This paper investigates the role of machine learning techniques in identifying and mitigating vulnerabilities and code smells within satellite software. We explore satellite system architecture and survey applications like vulnerability analysis, source code refactoring, and security flaw detection, emphasizing feature extraction methodologies such as Abstract Syntax Trees (AST) and Control Flow Graphs (CFG). We present practical examples of feature extraction and training models using machine learning techniques like Random Forests, Support Vector Machines, and Gradient Boosting. Additionally, we review open-access satellite datasets and address prevalent code smells through systematic refactoring solutions. By integrating continuous code review and refactoring into satellite software development, this research aims to improve maintainability, scalability, and cybersecurity, providing novel insights for the advancement of satellite software development and security. The value of this paper lies in its focus on addressing the identification of vulnerabilities and resolution of code smells in satellite software. In terms of the authors' contributions, we detail methods for applying machine learning to identify potential vulnerabilities and code smells in satellite software. Furthermore, the study presents techniques for feature extraction and model training, utilizing Abstract Syntax Trees (AST) and Control Flow Graphs (CFG) to extract relevant features for machine learning training. Regarding the results, we discuss the analysis of vulnerabilities, the identification of code smells, maintenance, and security enhancement through practical examples. This underscores the significant improvement in the maintainability and scalability of satellite software through continuous code review and refactoring.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제5권5호
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• pp.209-220
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• 2016

최근 스마트폰, 태블릿과 같은 기기의 사용량이 증가하면서, 이에 탑재되는 소프트웨어는 더욱 복잡해지고 규모가 커지고 있다. 배터리의 전력으로 구동되는 모바일 기기들은 전력 공급의 한계로 인해 운용시간을 증가시키는 것이 중요한 이슈이다. 최근에는 소프트웨어 동작이 하드웨어 구동을 통해 전력 소모를 일으킨다는 점에서, 효율적인 동작 패턴을 갖는 소프트웨어 개발에 대한 연구들이 진행되고 있다. 그러나 모바일 기기에 탑재되는 소프트웨어는 그 개발 주기가 짧은 경우가 많아 최적화와 전력 소모량을 반영하기 어려운 경우가 많다. 따라서 본 연구에서는 소모전력 절감을 위한 코드 리팩토링 기법을 제안하여, 소프트웨어 개발 및 유지보수에서 보다 용이하게 저전력 요구사항을 충족시키고자 한다. 이를 위해 전력 소모량을 감소시킬 수 있는 코드 패턴에 대하여 Energy Bad Smell을 식별하고, 이를 제거하기 위한 새로운 코드 리팩토링 기법을 제안하며, 실험을 통해 그 효용성을 검증하였다.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권12호
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• pp.1334-1341
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• 2016

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.

• 한국항해항만학회지
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• 제36권5호
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• pp.363-370
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• 2012

최근 국제해사기구에서 추진하고 있는 e-navigation은 선박의 안전운항을 위한 다양한 서비스를 지향하고 있다. 이에 따라, 해양 분야에 다양한 소프트웨어 개발이 기대되고 있으며, 동시에 그 품질의 중요성이 높아지고 있다. 이 논문에서는 소프트웨어의 품질 향상의 실험을 위해, 기존 AIS중개서버 프로그램에 소프트웨어 리팩토링(refactoring) 기법을 적용하였으며, 그 효과를 분석하였다. 리팩토링은 소프트웨어를 소스 코드 수준에서 구조의 복잡성을 줄여서, 이해하기 쉽고 기능 변경이 용이한 상태로 변경하는 기법이다. 이를 통해, 겉으로 보이는 동작의 변화는 없이 내부구조가 변경된다. 리팩토링 적용 효과 분석을 위해서, IEC/ISO 9126 소프트웨어 품질표준의 유지보수성과 관련된 기존 메트릭의 산술적 측정기법을 도입했다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권12spc호
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• pp.375-382
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• 2021

The paper introduces a model for evaluating and prioritizing mobile quality attributes and refactoring techniques through the examination of their effectiveness during the mobile application development process. The astonishing evolution of software and hardware has increased the demand for techniques and best practices to overcome the many challenges related to mobile devices, such as those concerning device storage, network bandwidth, and energy consumption. A number of studies have investigated the influence of refactoring, leading to the enhancement of mobile applications and the overcoming of code issues as well as hardware issues. Furthermore, rapid and continuous mobile developments make it necessary for teams to apply effective techniques to produce reliable mobile applications and reduce time to market. Thus, we investigated the influence of various refactoring techniques on mobile applications to understand their effectiveness in terms of quality attributes. First, we extracted the most important mobile refactoring techniques and a set of quality attributes from the literature. Then, mobile application developers from nine mobile application teams were recruited to evaluate and prioritize these quality attributes and refactoring techniques for their projects. A prioritization-based model is examined that integrates the lightweight multi-criteria decision making method, called the best-worst method, with the process of refactoring within mobile applications. The results prove the applicability and suitability of adopting the model for the mobile development process in order to expedite application production while using well-defined procedures to select the best refactoring techniques. Finally, a variety of quality attributes are shown to be influenced by the adoption of various refactoring techniques.