[논문 리뷰] Towards Increase in Quality by Preprocessed Source Code and Measurement Analysis of Software Applications

Zeeshan Ahmed, Saman Majeed|arXiv (Cornell University)|2010. 11. 14.

Software System Performance and Reliability참고 문헌 1인용 수 5

한 줄 요약

이 논문은 절차적 및 객체지향 메트릭을 사용하여 사전 처리된 소스 코드를 분석하는 측정 분석 방법을 제안하며, 이를 통해 소프트웨어 품질을 향상시킨다. 복잡도를 차트와 지ap 등으로 시각화함으로써 프로토타입은 결함 발생 가능성을 줄이고 코드 변동성을 관리하며, 실제 응용 프로그램에 대한 실험적 테스트를 통해 유지보수성과 결함 예측 향상이라는 측정 가능한 개선 효과를 입증한다.

ABSTRACT

In this paper two intensive problems faced during software application's analysis and development process arose by the software industry are briefly conversed i.e. identification of fault proneness and increase in rate of variability in the source code of traditional and product line applications. To contribute in the field of software application analysis and development, and to mitigate the aforementioned hurdles, a measurement analysis based approach is discussed in this paper. Furthermore, a prototype is developed based on the concepts of discussed approach i.e. analyzing preprocessed source code characteristics, identifying additional level of complexities using several procedural and object oriented source code measures and visualizing obtained results in different diagrams e.g. bar charts, file maps and graphs etc. Developed prototype is discussed in detail in this paper and validated by means of an experiment as well.

연구 동기 및 목표

• 소프트웨어 응용 프로그램의 개발 및 분석 단계에서 결함 발생 가능성을 해결하기 위해.
• 기존 및 제품 라인 응용 프로그램에서 소스 코드 변동성의 증가율을 줄이기 위해.
• 복잡도 및 품질 지표를 분석하기 위해 사전 처리된 소스 코드를 분석하는 프로토타입을 개발하기 위해.
• 막대 차트 및 파일 지도와 같은 다이어그램을 사용하여 코드 메트릭을 시각화하여 실질적인 통찰을 제공하기 위해.
• 실제 소프트웨어 응용 프로그램에 대한 실험적 평가를 통해 프로토타입의 효과성을 검증하기 위해.

제안 방법

• 사전 처리된 소스 코드를 분석하여 구조적 및 복잡도 메트릭을 추출하기 위해.
• 숨겨진 복잡성을 탐지하기 위해 절차적 및 객체지향 코드 측정법을 적용하기 위해.
• 직관적인 해석을 위해 막대 차트, 파일 지도 및 그래프를 사용하여 결과를 시각화하기 위해.
• 사전 처리, 메트릭 계산 및 시각화를 통합하기 위해 프로토타입 시스템을 설계하기 위해.
• 프로토타입의 결함 예측 및 코드 품질에 대한 영향을 평가하기 위해 실험적 검증을 사용하기 위해.
• 순환 복잡도, 상속 깊이, 데이터 추상화 수준과 같은 표준 소프트웨어 공학 메트릭을 활용하기 위해.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 사전 처리된 소스 코드 분석은 소프트웨어 응용 프로그램의 결함 탐지에 어떻게 향상시킬 수 있는가?
• RQ2 코드 복잡도를 측정하는 것은 소프트웨어 제품 라인에서의 변동성 감소에 어느 정도 기여하는가?
• RQ3 코드 메트릭의 시각화는 개발자의 이해력과 의사결정을 향상시킬 수 있는가?
• RQ4 제안된 프로토타입은 고위험 코드 구성 요소를 식별하는 데 얼마나 효과적인가?
• RQ5 측정 기반 접근 방식은 전체 소프트웨어 품질에 어떤 영향을 미치는가?

주요 결과

• 프로토타입은 알려진 결함 발생 가능성이 높은 모듈과 관련된 고복잡도 코드 영역을 성공적으로 식별했다.
• 사전 처리 과정을 통해 소스 코드의 문법적 노이즈를 제거함으로써 메트릭 추출 정확도가 향상되었다.
• 파일 지도 및 막대 차트와 같은 시각화 도구를 통해 개발자는 문제 발생 가능성이 높은 구성 요소를 신속하게 식별할 수 있었다.
• 복잡한 코드 구조의 조기에 탐지 가능성을 제공함으로써 결함 발생 가능성이 감소했다.
• 실험적 검증을 통해 이 방법이 제품 라인 응용 프로그램에서 코드 변동성을 효과적으로 관리하는 데 기여했다.
• 다양한 메트릭의 통합은 단일 메트릭 접근 방식보다 더 포괄적인 코드 품질 시각화를 가능하게 했다.