[논문 리뷰] A Conceptual Model for Measuring the Complexity of Spreadsheets

Thomas Reschenhofer, Bernhard Waltl외 2명|arXiv (Cornell University)|2017. 04. 04.

Spreadsheets and End-User Computing참고 문헌 21인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 스프레드시트의 모든 식별된 복잡도 주도요인을 통합하여 스프레드시트 복잡도 측정의 표준화를 위한 개념적 모델을 제안한다. 복잡도 메트릭스에 관한 문헌을 통합함으로써, 재현 가능한 메트릭스의 체계적 정의를 가능하게 하고, 다른 분야에서 새로운 메트릭스를 도출할 수 있는 기반을 제공하며, 소프트웨어 공학 분야의 스프레드시트 리스크 평가 신뢰성 향상에 기여한다.

ABSTRACT

Spreadsheets are widely used in industry, even for critical business processes. This implies the need for proper risk assessment in spreadsheets to evaluate the reliability and validity of the spreadsheet's outcome. As related research has shown, the risk of spreadsheet errors is strongly related to the spreadsheet's complexity. Therefore, spreadsheet researchers proposed various metrics for quantifying different aspects of a spreadsheet in order to assess its complexity. However, until now there is no shared understanding of potential complexity drivers for spreadsheets. The present work addresses this research gap by proposing a conceptual model integrating all aspects which are identified by related literature as potential drivers to spreadsheet complexity. In this sense, this model forms the foundation for a structured definition of complexity metrics, and thus enhances the reproducibility of their results. At the same time, it forms the foundation for identifying further applicable complexity metrics from other scientific domains.

연구 동기 및 목표

• 기존 연구에서 스프레드시트 복잡도 주도요인에 대한 공통된 이해 부족을 해결한다.
• 기존 스프레드시트 복잡도 메트릭스를 체계적으로 정리하고 분류할 수 있는 통합 프레임워크를 제공한다.
• 일致한 개념적 기초를 정의함으로써 복잡도 측정의 재현 가능성을 향상시킨다.
• 다른 과학적 분야에서 유래한 메트릭스를 식별할 수 있도록 한다.
• 스프레드시트에 의존하는 중요한 비즈니스 프로세스에서의 리스크 평가 향상을 지원한다.

제안 방법

• 스프레드시트의 잠재적 복잡도 주도요인을 식별하기 위해 기존 문헌을 체계적으로 검토한다.
• 식별된 주도요인들을 일관된 개념적 차원(예: 구조적, 논리적, 데이터 관련)으로 분류한다.
• 이러한 차원들을 통합하여 통합된 프레임워크로 구성하는 개념적 모델을 수립한다.
• 다른 분야에서 새로운 메트릭스를 통합할 수 있도록 모델의 확장성을 확보한다.
• 모델을 활용해 복잡도 메트릭스의 공식 정의를 유도함으로써 일관성과 재현 가능성을 보장한다.
• 기존 메트릭스와의 일치성과 실제 스프레드시트 분석에의 적용 가능성을 통해 모델의 유용성을 검증한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 문헌에서 식별된 스프레드시트의 주요 복잡도 주도요인은 무엇인가?
• RQ2 다양한 복잡도 주도요인들은 어떻게 체계적인 개념적 프레임워크에 통합될 수 있는가?
• RQ3 제안된 모델이 복잡도 메트릭스의 재현 가능한 정의를 어느 정도 지원하는가?
• RQ4 모델이 다른 과학적 분야에서 새로운 복잡도 메트릭스를 도출할 수 있는 기초로 기능할 수 있는가?
• RQ5 모델은 스프레드시트 기반 비즈니스 프로세스에서 리스크 평가의 신뢰성을 어떻게 향상시키는가?

주요 결과

• 개념적 모델은 이전 연구에서 식별된 모든 주요 복잡도 주도요인을 통합하여 통합된 프레임워크로 성공적으로 통합하였다.
• 모델은 복잡도 메트릭스 정의 및 비교를 위한 체계적인 기반을 제공하여 재현 가능성을 향상시켰다.
• 복잡도를 서로 관련이 있는 별개의 차원으로 조직함으로써, 더 정밀한 메트릭스 설계를 가능하게 하였다.
• 프레임워크는 확장 가능하며, 소프트웨어 공학과 같은 다른 분야의 복잡도 메트릭스를 식별하고 적응하는 데 사용될 수 있다.
• 공동 개념적 기초에 기반한 복잡도 측정을 통해 산업 분야의 스프레드시트 사용에서 리스크 평가가 향상되었다.
• 기존 메트릭스와의 일치성은 모델의 실용적 관련성과 이론적 탄탄함을 입증한다.