[論文レビュー] Maintainability Estimation Model for Object-Oriented Software in Design Phase (MEMOOD)

Syed Wajahat Abbas Rizvi, Raees Ahmad Khan|arXiv (Cornell University)|Apr 26, 2010

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ひとこと要約

本稿では、設計段階におけるオブジェクト指向ソフトウェアの保守性を、設計段階のメトリクスを用いてクラス図の理解可能性と変更可能性を定量化することで推定する多変量線形モデルであるMEMOODを提案する。統計的指標を用いて検証されたMEMOODは、実装以前に保守性の問題を早期に特定可能にし、設計者がソフトウェア品質を向上させることを可能にする。

ABSTRACT

Measuring software maintainability early in the development life cycle, especially at the design phase, may help designers to incorporate required enhancement and corrections for improving maintainability of the final software. This paper developed a multivariate linear model 'Maintainability Estimation Model for Object-Oriented software in Design phase' (MEMOOD), which estimates the maintainability of class diagrams in terms of their understandability and modifiability. While, in order to quantify class diagram's understandability and modifiability the paper further developed two more multivariate models. These two models use design level object-oriented metrics, to quantify understandability and modifiability of class diagram. Such early quantification of maintainability provides an opportunity to improve the maintainability of class diagram and consequently the maintainability of final software. All the three models have been validated through appropriate statistical measures and contextual interpretation has been drawn.

研究の動機と目的

• 開発ライフサイクルの初期段階、特に設計段階においてソフトウェア保守性を推定する課題に対処すること。
• 保守性に影響を与える主要な設計段階のオブジェクト指向メトリクスを同定すること。
• 理解可能性と変更可能性に基づいて、クラス図の保守性を推定する予測モデルを開発すること。
• コーディング開始前にソフトウェア品質を能動的に改善できる実用的なフレームワークを提供すること。
• 統計的指標と文脈的解釈を用いてモデルを検証し、信頼性と適用可能性を確保すること。

提案手法

• クラス図の理解可能性と変更可能性に基づいて、全体のソフトウェア保守性を推定する多変量線形モデルであるMEMOODを提案する。
• 理解可能性と変更可能性を別々に定量化するための2つの補助的多変量モデルを開発する。
• 結合度、凝集度、継承深さなどの関連するオブジェクト指向メトリクスを選定・適用し、設計特性を評価する。
• 重回帰分析を用いて、メトリクスと保守性指標との間の数学的関係を確立する。
• 決定係数（R-squared）、F統計量、p値などの統計的指標を用いてモデルの妥当性を検証する。
• 結果の文脈的解釈を実施し、実用的関連性とソフトウェア工学の原則との整合性を確認する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 設計段階における測定可能な設計属性を用いて、ソフトウェア保守性をどのように早期に推定できるか？
• RQ2 どの設計段階のオブジェクト指向メトリクスがクラス図の理解可能性を最もよく予測するか？
• RQ3 どのメトリクスがオブジェクト指向システムにおけるクラス図の変更可能性に最も強く影響を与えるか？
• RQ4 多変量モデルは、設計段階の特徴から全体のソフトウェア保守性をどの程度正確に予測できるか？
• RQ5 提案されたモデルは、保守性推定においてどの程度信頼性があり、統計的に有意であるか？

主な発見

• MEMOODモデルは、理解可能性と変更可能性を主な予測変数として用いて、ソフトウェア保守性を効果的に推定できた。
• 理解可能性モデルは統計的に強く有意であり、高い決定係数（R-squared）値を示し、データへの適合度が良好であった。
• 変更可能性モデルも顕著な予測力を持ち、選定された設計メトリクスの関連性を確認した。
• 全体の保守性モデルは高い精度を達成し、潜在的な保守性の問題を早期に検出可能であった。
• 統計的検証によりモデルの信頼性が確認され、有意水準未満のp値が得られた。
• 結果の文脈的解釈により、設計改善を支援する実用的有用性が裏付けられた。