The software once developed enters in to the $2^{nd}$ phase of its useful operational life, where it performs its functions for which it has been developed. This is an important phase of software life, wherein the developers and users have to assess the performance of the software to prolong its operational life with efficiency, effectiveness and economy. Performance of the software is based on the measurement of the quality characteristics to ascertain that it is meeting or exceeding the needs of customers in terms of its functionality, usability, efficiency, reliability, availability, maintainability, portability etc. These software quality attributes defined under ISO 9126 provide an overall good framework for assessing the performance of the software. This paper describes a Software Performance Assessment (SPA) model using the Goal-Question-Metric (GQM) paradigm which has been applied to the operational software in real context with successful results.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.17
no.6
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pp.145-150
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2017
Software maintenance accounts for a large portion of the software life cycle cost. In the software maintenance phase, comprehending the legacy source code is inevitable, which takes most of the time. Source code readability is a metric of the extent of code readers' difficulty of code comprehension based on the source code itself. The better the code is readable, the easier it is for code readers to comprehend the source code. This paper proposes novel source code readability metric to quantitative measure the extent of current source code under development, which is more enhanced measurement method than previous research that dichotomously judges whether the source code was readable or not. As an evaluation, we carried out a survey and analyzed them with Regression Analysis to find best parameters of the metric.
Korea augmentation satellite system (KASS) is the Korean satellite based augmentation system (SBAS) developed by ministry of land, infrastructure, and transport (MOLIT) since 2014. Since KASS is the safety critical system that can affect to the safety of airplane, the software of KASS is developed according to the DO178B software level induced from safety analysis. In case of KASS control station (KCS), most of the software of KCS get assigned software level E in DO178B. In that case, ECSS-Q-ST-80C category D is assigned as a software product assurance standard. In this paper, the software related standard ECSS-E-ST-40C, ECSS-Q-HB-80-04A are analyzed to satisfy ECSS-Q-ST-80C and as a result the software product assurance activities regarding software life cycle and the software quality model, metric is proposed for the product assurance of the KCS software.
We propose a novel metric for quantitatively comparing different clustered results generated from software clustering algorithms. A quantitative evaluation of software clustering helps understanding of architectural changes of software. The concept of split, which has been used for analysis of genetic characters in bio-informatics, is applied in the analysis of software architecture.
The component-based development methodology becomes famous as the reuse technology to improve the high productivity of software development. It is necessary component metrics for component-based systems, because the designed components should be measurable to improve the quality of the software. Therefore this paper propose a coupling metric for component design which is reflected in characteristics of component. This paper suggest a case study and comparative analysis result about conventional metrics to verify the accuracy of our coupling metric. The Uoposed coupling metric measure the quality of components accurately and satisfies necessary conditions of coupling metric suggested by Briand and others.
This paper proposes a framework for classifying metric-based software quality prediction models, especially case of software criticality, into four types. Models are classified along two vectors: input metric forms and the necessity of past project data. Each type has its own characteristics and its strength and weakness are compared with those of other types using newly defined criteria. Through this qualitative evaluation each organization can choose a proper model to suit its environment. My earlier studies of criticality prediction model implemented specific models in each type and evaluated their prediction performances. In this paper I analyze the experimental results and show that the characteristics of a model type is the another key of successful model selection.
When we estimate the parameters of software reliability models, we usually use maximum liklihood estimator(MLE). But this method is required a large data set. In particular, when we want to estimate it with small observed data such as early stages of testing, we give rise to the non-existence of MLE. Therefore, it is interesting to look into the influence of parameter estimators obtained using MLE. In this paper, we use two non-homogenous poisson process software reliability growth model: delayed S-shaped model and log power model. In this paper, we calculate the sensitivity of estimators about failure intensity function for two SRGMs respectively.
Design restructuring improves software quality by reorganizing design elements and reduces maintenance cost. Object-oriented metrics can help to detect design flaws and find transformations to reorganize design elements. Basically, the transformations must preserve the behavior of an initial system. This paper describes a metric based restructuring technique preserving the behavior of object-oriented designs, founded on set theory, and gives its validity by applying the technique to applications written in Java. This paper also compares the technique with a technique using simulated annealing algorithm to show its effectiveness.
There is a new trend of incorporating software coverage metrics into software reliability modelling. This paper proposes a coverage-based software reliability growth model. Firstly, the failure rate function in coverage is analytically derived. Then it is shown that the number of detected faults follows a Nonhomogeneous Poisson distribution of which intensity function is the failure rate function in coverage. Practical applicability of the proposed models is examined by illustrative numerical examples.
International Journal of Reliability and Applications
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v.4
no.3
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pp.131-139
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2003
There is a new trend of incorporating software coverage metrics into software modelling. This paper proposes and empirically evaluates a software reliability growth model, which relates reliability to coverage. The proposed model is derived by modifying the assumptions on which Veevers and Marshall model is based.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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