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저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지(B) 정보과학회논문지(B) 제25권 제11호
발행연도
1998.11
수록면
1,657 - 1,666 (10page)

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인터넷의 급속한 보급으로 보다 많은 객체지향 어플리케이션들이 클라이언트/서버 및 분산 아키텍쳐를 채택하고 있다. 이러한 객체지향 분산 어플리케이션에는 객체들의 클러스터링 상태가 시스템 전체의 성능에 큰 영향을 미친다. 즉, 결합도(Coupling)가 높은 객체들을 한 클러스터에 그룹화하고, 각 클러스터는 높은 응집도(Cohesion)를 가지도록 설계하여야 노드간의 메시지 전송을 최소화 할 수 있다.[1]. 또한, CORBA 분산 환경하에서는 클라이언트 프로그램의 수정 없이도 노드간의 객체 이주(Object Migration)가 가능하기 때문에 객체들의 클러스터링 상태가 동적으로 변할 수 있다. 따라서, 동적 결합도를 이용한 메시지 트래픽 측정을 통하여 실행시의 시스템 성능 튜닝에 적용하여야 한다.
지금까지 연구된 객체지향 설계 메트릭들은 정적 결합도와 응집도에 국한되어 있으며, 클래서 다이어그램상에서의 Association, Inheritance, Composition의 정적인 관계 정보만을 기반으로 제안되어 있어 전체 시스템 성능에 큰 영향을 미치는 객체간의 메시지 전송 부하를 효과적으로 예측, 측정하지 못하고 있다.[2,3,3]. 본 논문에서는 클래스의 기본 관계정보에 의미적 가중치를 정의하고, 각 클래스의 멤버 함수들의 메시지 전송 부하를 예측할 수 있는 수준의 결합도와 응집도 메트릭을 제시한다. OMT나 UML을 이용하여 객체지향 분석 및 설계시 이러한 메트릭을 이용하면 보다 정확하고 체계적인 객체 클러스터링을 할 수 있고, 그 결과 성능이 높은 분산 어플리케이션 개발이 가능하게 된다.

목차

요약

Abstract

1. 서론

2. 관련 연구

3. 아키텍쳐 제안/검증을 위한 메트릭 정의

4. 사례 연구

5. 결론 및 향후 연구과제

참고문헌

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2009-569-017750577