인터넷을 기반으로 실세계에 존재하는 여러 사물들과 가상 세계에 있는 사물들이 연결되어 서비스를 제공하는 사물인터넷(IoT) 기술이 4차 산업혁명 시대의 초연결 사회를 가능하게 하는 기술로 부각되고 있다. 사물 인터넷 기술은 디바이스, 네트워크, 플랫폼, 서비스를 아우르는 융합 기술이기 때문에 여러 다양한 연구들이 진행되고 있다. 이러한 연구들 중에 IoT 소프트웨어가 제공하는 서비스 품질을 측정할 수 있는 척도들에 관한 연구는 아직 많이 미흡한 실정이다. IoT 소프트웨어는 사물인터넷이 가지는 하드웨어 부분과 이를 바탕으로 하는 기술, 임베디드 소프트웨어가 가지는 특징, 네트워크의 특징 들을 가지고 있다. 이러한 특징들은 IoT 소프트웨어 품질 측정 메트릭을 정의하는 요소로 활용된다. 그러나 현재까지의 IoT 소프트웨어 품질 측정 관련 메트릭들에서는 이러한 특징들을 고려하고 있지 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 요소들을 고려하여 IoT 소프트웨어의 여러 가지 품질 요소 가운데 재사용성 측정을 위한 메트릭을 제시한다. 특히 IoT 소프트웨어는 사물인터넷 디바이스를 통해 활용되기 때문에 IoT 소프트웨어 내 서비스가 변경이나 교체 또는 확장이 가능하도록 설계되어야 하며, 이를 측정할 수 있는 메트릭이 매우 필요하다. 따라서, 본 논문에서는 IoT 소프트웨어의 서비스들에 대한 재사용성을 측정 및 평가할 수 있는 변경성, 교체성, 확장성이라는 3가지 메트릭을 제시하고, 사례연구를 통해 제시한 메트릭에 대한 검증을 하였다. 본 논문에서 제시한 메트릭을 통해 IoT 소프트웨어의 서비스 품질 검증이 이루어짐으로써 사용자들의 서비스 만족도 향상에 기여할 수 있을 것이라 기대한다.
We introduce a novel high-level security metrics objective taxonomization model for software- intensive systems. The model systematizes and organizes security metrics development activities. It focuses on the security level and security performance of technical systems while taking into account the alignment of metrics objectives with different business and other management goals. The model emphasizes the roles of security-enforcing mechanisms, the overall security quality of the system under investigation, and secure system lifecycle, project and business management. Security correctness, effectiveness and efficiency are seen as the fundamental measurement objectives, determining the directions for more detailed security metrics development. Integration of the proposed model with riskdriven security metrics development approaches is also discussed.
There has been a need for predicting development efforts and costs of the system during the early stage of the software process and hundreds of metrics have been proposed for computer software, but not all provide practical support to the software engineer. Some demand measurement that is too complex, others are so esoteric that few real-world professionals have any hope of understanding them, and others violate the basic intuitive notions of what high-quality software really is. It is worthwhile that metrics should be tailored to best accommodate specific products and processes after grasping their good and no good point. This paper describes two size estimation techniques, the Karner technique and the Marchesi technique, and compares and analyzes them with proposed evaluation criteria. Both techniques are to estimate software size analyzed by use case that is mainly described during the object-oriented analysis phase. We also present an empirical comparison of them, both are applied in the Internet Medicine Prescription System. We also propose some guidance for experiments based on our analysis. We believe that it should be facilitating project management more effective by adjusting software metrics properly.
소프트웨어 관리 모델은 크게 소프트웨어 프로젝트 견적 모델과 소프트웨어 설계평가 모델, 소프트웨어 복잡성 모델, 소프트웨어 신뢰도 성장 모델, 소프트웨어 프로세스 개선 모델 등으로 나누어진다. 그 중에서도 개발된 소프트웨어를 정량적으로 분석하여 평가하는 모델이 소프트웨어 복잡도 모델이다. 즉, 소프트웨어를 객관적으로 관리하는데 있어서 정량적인 판단 기준이 필요하다. 그렇기 때문에 소프트웨어 복잡성 모델(software complexity model)은 소프트웨어의 복잡성에 대한 정량적인 평가에 응용할 목적으로 도입되었으며, 소프트웨어 복잡성 측정시 이 결과를 소프트웨어 관리(software management)의 기준에 이용하는데 있어서 품질이나 생산성에 대한 영향을 제공할 때 정량적이고 명확히 할 필요가 있기 때문이다. 다시 말해서 복잡한 프로그램에는 에러가 많이 포함될 가능성이 높고 또 개발비용(source cost)도 높다는 것을 경험적으로 알 수 있다. 이러한 관계가 성립되지 않는 경우에는 소프트웨어의 효과적인 관리가 곤란하다. 본 논문은 이런 관점에서 대표적인 소프트웨어 복잡성 모델에 대한 적용법에 대해 기술하고 개발중인 교환시스템의 소프트웨어에 대해 volume metrics와 process complexity metrics 방법, 제어구조 및 인터페이스 구조 방법에 대한 분석 결과와 시스템 개발을 수행하는 과정에서 발생되고 있는 문제점들에 대해 다각도로 분석을 하여 이를 유사한 시스템 연구개발 및 프로젝트 관리에 활용하고자 한다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제20권6호
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pp.467-474
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2013
It is common to measure multiple coverage metrics during software testing. Software reliability growth models and coverage growth functions have been applied to each coverage metric to evaluate software reliability; however, analysis results for the individual coverage metrics may conflict with each other. This paper proposes the virtual coverage metric of a normalized first principal component in order to avoid conflicting cases. The use of the virtual coverage metric causes a negligible loss of information.
소프트웨어 메트릭스는 개발 과정을 평가하고, 소프트웨어 개발 노력을 측정하며 소프트웨어의 질을 효과적으로 제어할 수 있도록 한다. 더욱이 현재와 같이 재사용성이 강조되고 있는 상황에서는 재사용성을 평가하는데 중요한 역할을 하는 응집도와 결합도에 대한 연구가 반드시 필요하다고 할 수 있다. 캡슐화, 상속, 다형성과 같은 개념을 이용하는 객체 지향 방법론은 기존의 절차적 방법론과는 다른 메트릭스를 요구하는데, 이에 대한 연구가 현재 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 객체 지향 시스템의 응집도와 결합도를 측정하는 메트릭스를 제안하고, 이를 Weyuker와 Briand의 복잡도 성질을 이용하여 평가하였다. 그리고 C++로 작성된 소프트웨어에 실제 적용하여 응집도와 결합도를 추출하였다.
최근 컴포넌트에 기초한 소프트웨의 발전은 효과적인 새로운 소프트웨어의 발전 시류로서 받아들여지고 있다 1990년대 후반에 컴포넌트에 기초한 소프트웨어 공학(CBSD)의 도입이래 CBSD의 연구는 주로 컴포넌트의 모델링과 방법론, 구조및 컴포넌트 플랫폼에 초점이 맞춰져 왔으나, 시장에서 필요한 컴포넌트의 수가 증가함에 따라 다양한 특성의 컴포넌트를 명시하기 위한 측정기준을 제시하는 것이 더욱 중요해졌다. 이 논문에서는 소프트웨어 컴포넌트의 복잡성. 특화성, 재사용성 등을 측정하는 기준을 제시할 것이다. 복잡성 기준(metrics)은 다양한 컴포넌트들을 비교하고 측정하는데 사용될 수 있을 것이며 특화성 기준을 컴포넌트들이 조직의 특별한 요구조건을 얼마나 효율적이고 광범위하게 맞출 수 있느냐를 측정하는데 이용되어진다. 재사용성은 애플리케이션 개발에 재사용학 수 있는 정도를 측정하는데 사용될 수 있다.
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.
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.
소프트웨어 척도는 소프트웨어를 특징화하기 위한 효율적인 방법을 제공한다. 척도들은 전통적으로 식의 정의를 통해 구성되었지만 이러한 접근은 소프트웨어를 특징화해주는 모든 매개변수사이의 모든 관계를 완전하게 이해할 수 있을 때만 적용 가능하다는 한계가 있다. 이 논문은 비선형 함수를 매우 정교하게 근사화 시키고, 인지 심리 이론을 결합할 수 있는 퍼지 논리 시스템을 사용하였다. 우선, Java 프로그램으로부터 수집된 12개 척도들의 인자들로부터 다중 회귀식을 추출하였다. 또한 그 중에서 프로그램 볼륨 인자에 인지 심리 이론을 적용하고 퍼지 학습을 수행하여 프로그램 볼륨 복잡도를 측정하였다. 이 연구는 소프트웨어 척도의 분석과 설계의 더 나은 조사를 위한 토대가 될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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