리팩토링을 위한 소프트웨어 메트릭의 베이지안 네트워크 기반 확률적 관리 


43권  12호, pp. 1334-1341, 12월  2016


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  요약

최근 지능형 스마트 디바이스의 눈부신 발전과 사용으로 개발 단계의 소프트웨어 결함 관리의 중요성이 부각되고 있다. 효과적 결함 관리를 위해 소프트웨어 메트릭을 토대로 많은 결함 예측 모델 연구가 수행되고 있지만, 결함 예측 모델 연구 성과가 널리 확산되지는 못하고 있다. 본 논문에서는 결함 존재 유무에 관한 이진적 결함 예측 모델의 제약을 극복할 수 있도록, 베이지안 네트워크 기반 확률적 소프트웨어 메트릭 관리 방법을 제안한다. 제안 모델은 소프트웨어 메트릭을 활용하여 베이지안 네트워크를 구성하고, 이를 토대로 베이지안 추론을 수행하여 리팩토링을 위한 개선점을 식별할 수 있는 모델이다. 코드리팩토링을 통해 소스 코드가 개선되면 관련 메트릭 측정값 또한 변하게 된다. 제안 모델은 리팩토링을 통한 메트릭의 개선으로 얻을 수 있는 결함 제거 효과를 확률 값으로 제시해준다. 따라서 이진 값 형태의 확정성을 극복할 수 있으며, 불확정적인 확률 값으로 의사결정의 유연성을 확보할 수 있을 것이다.


  통계
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  논문 참조

[IEEE Style]

S. Choi and G. Y. Lee, "Bayesian Network-based Probabilistic Management of Software Metrics for Refactoring," Journal of KIISE, JOK, vol. 43, no. 12, pp. 1334-1341, 2016. DOI: .


[ACM Style]

Seunghee Choi and Goo Yeon Lee. 2016. Bayesian Network-based Probabilistic Management of Software Metrics for Refactoring. Journal of KIISE, JOK, 43, 12, (2016), 1334-1341. DOI: .


[KCI Style]

최승희, 이구연, "리팩토링을 위한 소프트웨어 메트릭의 베이지안 네트워크 기반 확률적 관리," 한국정보과학회 논문지, 제43권, 제12호, 1334~1341쪽, 2016. DOI: .


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