코드 스멜 탐지 기법 간 효과적 성능 비교 플랫폼
DC Field | Value | Language |
---|---|---|
dc.contributor.author | 주한새 | - |
dc.contributor.author | 이기찬 | - |
dc.contributor.author | Scott Uk-Jin Lee | - |
dc.date.accessioned | 2023-09-04T05:36:48Z | - |
dc.date.available | 2023-09-04T05:36:48Z | - |
dc.date.issued | 2020-12 | - |
dc.identifier.uri | https://scholarworks.bwise.kr/erica/handle/2021.sw.erica/114688 | - |
dc.description.abstract | 코드 스멜은 소프트웨어 유지 보수성에 악영향을 끼칠 수 있는 잘못된 설계 및 구현 방법의 증상이다. 최근 소프트웨어 유지 보수성에 대한 비용 및 중요성에 대한 인식이 증대되면서, 코드 스멜 및 탐지 기법에 대한 연구가 활발해지고 있다. 그러나 스멜 탐지 기법마다 성능 평가에 사용한 스멜 데이터 셋의 종류와 스멜 리뷰어가 각기 다르고, 탐지기마다 다양한 설치 및 실행 환경 설정에 시간 및 노력 비용이 많이 들어 가장 효과적인 스멜 탐지 기법을 선택하기가 쉽지 않다. 본 논문에서는 도커 컨테이너 기반의 독립된 실행환경에서 스멜 리뷰어의 전문성 정보가 포함된 스멜 데이터 셋으로 코드 스멜 탐지기 간 성능을 비교하는 플랫폼을 제안한다. 이 플랫폼을 이용하면, 앞으로의 스멜 탐지 연구에서는 보다 정확한 성능 지표를 제시할 수 있고, 자동 리팩토링 도구 등의 연구에서 적합한 탐지 기법을 선택하는 데 도움을 줄 수 있는 등 관련 분야의 지속적이고 효율적인 발전을 기대할 수 있다. | - |
dc.format.extent | 3 | - |
dc.language | 한국어 | - |
dc.language.iso | KOR | - |
dc.publisher | 한국정보과학회 | - |
dc.title | 코드 스멜 탐지 기법 간 효과적 성능 비교 플랫폼 | - |
dc.title.alternative | Effective Performance Comparison Platform for Code Smell Detection | - |
dc.type | Article | - |
dc.publisher.location | 대한민국 | - |
dc.identifier.bibliographicCitation | 2020년 한국소프트웨어종합학술대회 논문집, pp 189 - 191 | - |
dc.citation.title | 2020년 한국소프트웨어종합학술대회 논문집 | - |
dc.citation.startPage | 189 | - |
dc.citation.endPage | 191 | - |
dc.type.docType | Proceeding | - |
dc.description.isOpenAccess | N | - |
dc.description.journalRegisteredClass | other | - |
dc.identifier.url | https://www-dbpia-co-kr-ssl.access.hanyang.ac.kr:8443/journal/articleDetail?nodeId=NODE10529587 | - |
Items in ScholarWorks are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.
55 Hanyangdeahak-ro, Sangnok-gu, Ansan, Gyeonggi-do, 15588, Korea+82-31-400-4269 sweetbrain@hanyang.ac.kr
COPYRIGHT © 2021 HANYANG UNIVERSITY. ALL RIGHTS RESERVED.
Certain data included herein are derived from the © Web of Science of Clarivate Analytics. All rights reserved.
You may not copy or re-distribute this material in whole or in part without the prior written consent of Clarivate Analytics.