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Purpose: The purpose of this study is to identify the object-oriented metrics which have strong impact on the reliability and fault-proneness of software products. The reliability and fault-proneness of software product is closely related to the design properties of class diagrams such as coupling between objects and depth of inheritance tree.
Methods: This study has empirically validated the object-oriented metrics to determine which metrics are the best to predict fault-proneness. We have tested the metrics using logistic regressions and artificial neural networks. The results are then compared and validated by ROC curves.
Results: The artificial neural network models show better results in sensitivity, specificity and correctness than logistic regression models. Among object-oriented metrics, several metrics can estimate the fault-proneness better. The metrics are CBO (coupling between objects), DIT (depth of inheritance), LCOM (lack of cohesive methods), RFC (response for class). In addition to the object-oriented metrics, LOC (lines of code) metric has also proven to be a good factor for determining fault-proneness of software products.
Conclusion: In order to develop fault-free and reliable software products on time and within budget, assuring quality of initial phases of software development processes is crucial. Since object-oriented metrics can be measured in the early phases, it is important to make sure the key metrics of software design as good as possible.
Methods: This study has empirically validated the object-oriented metrics to determine which metrics are the best to predict fault-proneness. We have tested the metrics using logistic regressions and artificial neural networks. The results are then compared and validated by ROC curves.
Results: The artificial neural network models show better results in sensitivity, specificity and correctness than logistic regression models. Among object-oriented metrics, several metrics can estimate the fault-proneness better. The metrics are CBO (coupling between objects), DIT (depth of inheritance), LCOM (lack of cohesive methods), RFC (response for class). In addition to the object-oriented metrics, LOC (lines of code) metric has also proven to be a good factor for determining fault-proneness of software products.
Conclusion: In order to develop fault-free and reliable software products on time and within budget, assuring quality of initial phases of software development processes is crucial. Since object-oriented metrics can be measured in the early phases, it is important to make sure the key metrics of software design as good as possible.
목차
1. 서론
2. 관련 연구
3. 객체지향 척도 분석
4. 결론
References
참고문헌 (12)
참고문헌 신청
Boehm, B. W. (1981). “Software engineering economics”. Prentice-Hall.
Chidamber, S. R. and Kemerer, C. F. (1994). “A metrics suite for object oriented design”. Software Engineering, IEEE Transactions on, Vol. 20, No. 6, pp. 476-493.
Daly, J., Brooks, A., Miller, J., Roper, M. and Wood, M. (1995). “An empirical study evaluating depth of inheritance on the maintainability of object-oriented software”. Empirical Software Engineering: An International Journal. Vol. 1, No. 2, pp. 109-132.
Briand, L. C., Morasca, S. and Basili, V. R. (1996). “Property-based software engineering measurement”. Software Engineering, IEEE Transactions on, Vol. 22, No. 1, pp. 68-86.
Cartwright, M. (1998). “An empirical view of inheritance”. Information and Software Technology, Vol. 40, No. 14, pp. 795-799.
Chidamber, S. R. and Kemerer, C. F. (1994). “A metrics suite for object oriented design”. Software Engineering, IEEE Transactions on, Vol. 20, No. 6, pp. 476-493.
Daly, J., Brooks, A., Miller, J., Roper, M. and Wood, M. (1995). “An empirical study evaluating depth of inheritance on the maintainability of object-oriented software”. Empirical Software Engineering: An International Journal. Vol. 1, No. 2, pp. 109-132.
Briand, L. C., Morasca, S. and Basili, V. R. (1996). “Property-based software engineering measurement”. Software Engineering, IEEE Transactions on, Vol. 22, No. 1, pp. 68-86.
Cartwright, M. (1998). “An empirical view of inheritance”. Information and Software Technology, Vol. 40, No. 14, pp. 795-799.
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