International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권7호
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pp.284-296
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2021
Quality Models are important element of the software industry to develop and implement the best quality product in the market. This type of model provides aid in describing quality measures, which directly enhance the user satisfaction and software quality. In software development, the inheritance technique is an important mechanism used in object-oriented programming that allows the developers to define new classes having all the properties of super class. This technique supports the hierarchy design for classes and makes an "is-a" association among the super and subclasses. This paper describes a standard procedure for validating the inheritance metric in Quality Model for Object-Oriented Design (QMOOD) by using a set of nine properties established by Weyuker. These properties commonly using for investigating the effectiveness of the metric. The integration of two measuring methods (i.e. QMOOD and Weyuker) will provide new way for evaluating the software quality based on the inheritance context. The output of this research shows the extent of satisfaction of the inheritance metric in QMOOD against Weyuker nine properties. Further results proved that Weyker's property number nine could not fulfilled by any inheritance metrics. This research introduces a way for measuring software that developed using object-oriented approach. The theoretical validation of the inheritance metric presented in this paper is a small step taken towards producing quality software and in providing assistance to the software industry.
소프트웨어 품질평가에 대해서는 많은 연구가 진행되어왔다. 최근에 인공지능 관련 소프트웨어들이 많이 개발되어지면서 기존 소프트웨어에 인공지능 기능을 평가하기 위한 방안에 대한 연구가 진행되어지고 있다. 소프트웨어 평가는 기능적합성(Functional suitability), 신뢰성(Reliability), 사용성(Usability), 유지보수성(Maintainability), 효율성(Performance efficiency), 이식성(Portability), 상호운영성(Compatibility), 보안성(Security)이란 8가지 품질 특성을 기반으로 평가 되어왔으나 인공지능 기능을 가지고 있는 소프트웨어의 경우는 8가지 품질 특성뿐만 아니라 인공지능 부분의 기능에 대해서 평가를 통해서 확인해야 하는 부분에 대한 연구가 진행되고 있다. 본 연구는 이 부분에서 평가 방안에 대한 내용을 소개하려 한다. 기존에 소프트웨어 품질 평가 방안과 인공지능 부분에서 고려해야 하는 부분에 대한 제시를 통해서 인공지능 소프트웨어의 품질 평가 방안을 제시하려 한다.
소프트웨어의 품질을 바라보는 관점이 다양한 특성으로 나타날 수 있으나, 소프트웨어의 내부적인 면에는 관심이 없는 엔드유저 입장에서는 소프트웨어의 사용자 인터페이스(User Interface)가 소프트웨어의 품질을 표현하는 전부일 수도 있다. 그러나 사용자 인터페이스에 기반을 둔 상세화된 평가기준은 다소 미흡한 실정이므로 소프트웨어의 사용자 인터페이스는 사용성 품질 특성의 주요 대상이라 할 수 있다. 본 논문에서는 소프트웨어의 품질평가에 관련된 국제표준의 품질특성들과 사용자 인터페이스를 구성하는 요소들과의 관련성을 명확히 분석하여 소프트웨어의 사용자 인터페이스로부터 측정할 수 있는 품질특성 요소들을 추출하고 평가하는 방법에 대한 체계를 구축하였다.
Software as a service (SaaS) is one of the most-talked about trends in IT. Unlike traditional perpetual licensing model, software applications are sold on subscription bases and services are provided over web by the vendors. It is said that SaaS can make vendors to invest more on R&D than on marketing while offering its customers better quality software applications at lower costs. By empirically comparing vendors providing their software applications either by SaaS or by traditional perpetual licensing model, we examine whether or not SaaS really increases overall customer benefits in terms of cost efficiency, software quality, and customization. We show that SaaS may not provide better quality or cost efficient software applications than perpetual licensing does. Then we provide two practical tools which are useful for customers to evaluate whether SaaS is better than perpetual licensing for the purposes of software applications they want to adopt.
소프트웨어의 중요성이 인식되면서 임베디드 소프트웨어의 품질이 제품 품질에 미치는 영향이 증가함에 따라 소프트웨어의 신뢰성 확보가 매우 중요한 문제로 떠올랐다. 따라서 본 연구에서는 임베디드 특성에 맞춰 신뢰성을 추출하여 임베디드 소프트웨어의 신뢰성 평가를 보다 쉽게 할 수 있도록 기술하였다.
An understanding of quality attributes is relevant for the software organization to deliver high software reliability. An empirical assessment of metrics to predict the quality attributes is essential in order to gain insight about the quality of software in the early phases of software development and to ensure corrective actions. In this paper, we predict a model to estimate fault proneness using Object Oriented CK metrics and QMOOD metrics. We apply one statistical method and six machine learning methods to predict the models. The proposed models are validated using dataset collected from Open Source software. The results are analyzed using Area Under the Curve (AUC) obtained from Receiver Operating Characteristics (ROC) analysis. The results show that the model predicted using the random forest and bagging methods outperformed all the other models. Hence, based on these results it is reasonable to claim that quality models have a significant relevance with Object Oriented metrics and that machine learning methods have a comparable performance with statistical methods.
설계 단계에서 소프트웨어 아키텍처는 소프트웨어 품질을 좌우한다. 아키텍처 연동은 소프트웨어 품질에 영향을 주게 된다. 그 결과 소프트웨어 만족도가 낮아진다. 따라서 아키텍처에서 유연한 아키텍처와 품질을 위하여 구성요소 확인이 필요하게 된다. 본 논문에서는 아키텍처 연동의 구성 요소들을 제안하고자 한다.
본 연구는 소프테워어의 품질을 평가하기 위한 소프트웨어 품질평가 도구의 개발 에 관한 것으로 소프트웨어 품질을 평가하기 위한 체계를 구축하고 소프트웨어 품질 평가 활동을 지원하는 소프트웨어 품질평가도구를 개발하는 것을 목적으로 한다. 소 프트웨어 품질평가 체계는 GQM(Goal-Question-Metrics) 방법론에 의거하여 프로그램의 기능성, 유지보수성, 복잡성 및 객체지향성에 대한 부분을 포함하는 체계로 구성한다. 또한 소프트웨어 품질평가 도구는 개발자, 구매자 및 이용자간의 주관적인 요소를 배 제한 형태로 자동화된 평가를 행하는 것으로 소프트웨어 분석 시스템과 분석 과정을 일관성있게 지원하는 사용자 인터페이스에 대한 부분으로 구분된다. 본 논문의 목적은 소프트웨어 품질을 소프트웨어 개발 중이나 개발 완료후에 평가하여 소프트웨어 개발 비용과 유지보수 비용을 감소함으로써 소프트웨어의 생산성을 향상시키는 것이다.
최근에 ISO/IEC 9126과 ISO/IEC 14598에 기반한 소프트웨어 품질 평가는 다양한 분야에서 넓게 받아들여지고 있다. 그러나 소프트웨어 품질에 대한 이러한 표준들은 소프트웨어 제품에 대한 품질 모델과 품질 평가 프로세스의 실제적인 활용을 위한 지침을 제공하고 있지 않다. 그리고 대부분의 소프트웨어 사업에서 품질관리는 이러한 표준을 적용하기보다는 결함사항을 관리하는 방식으로 수행되고 있다. 그래서 본 논문에서는 국방 CBD 방법론의 산출물에 대한 정량적 품질 평가 방법을 제시한다. 특히, 본 논문에서 제시된 방법은 대부분의 표준 품질 평가 프로세스를 허용하면서 소프트웨어에 대한 이해관계자들에게 신중하게 작성된 설문서를 제시하여 얻어진 자료를 AHP 기법을 통하여 분석된 품질특성의 중요도를 이용하는 정량적 품질 모델을 적용한다. 또한, 소규모 소프트웨어 사업에서 얻어진 국방 CBD 방법론의 산출물에 대하여 품질평가 점검표를 적용하여 제안된 방법을 시험하였다. 결과적으로 제시된 방법은 고품질 소프트웨어를 획득하는 것이 가능함을 확인할 수 있었다.
This paper presents the interrelationship chart between software quality characteristics and engineering attributes. The software quality characteristics and their subcharacteristics are excerpted front IS0/1EC 9126 standards, and the engineering attributes are from Deutsch and Willis[4]. Based on the previous studies and subjective judgement, trisected interrelationship(strong, medium, weak) between these two groups are derived. The results are summarized in a table, and can be used as a quick reference guide to the software quality engineering applications such as quality evaluations for software products, selection of key engineering attributes for high-quality software production, and so forth.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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