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논문 기본 정보

자료유형
학위논문
저자정보

김정민 (중앙대학교, 중앙대학교 대학원)

지도교수
이찬근 허준범
발행연도
2015
저작권
중앙대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

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소프트웨어 모듈-뷰 복원 기법은 복원율을 충분히 높이지 못하였기 때문에 실제 산업에 적용시키기 힘들었다. 이 기법의 실용성을 높이기 위하여, 본 연구에서 우리는 소프트웨어 모듈-뷰의 복원율을 개선하기 위하여, 저자 엔트로피 정보를 이용한 소프트웨어 클러스터링 이전 기법을 제안한다. 해당 기법은 우선 구조적 및 논리적 의존관계 정보를 기준으로 소프트웨어 모듈을 클러스터링한 후, 모듈 별 저자 엔트로피를 이용하여 일부 선택된 모듈을 클러스터 결과로부터 이전(migration)한다. 제안된 기법의 평가를 위해 참(grond-truth) 모듈-뷰가 알려진 오픈소스 프로젝트들에 적용하여 MoJoFM 값을 구하였다. 이와 함께 기존에 연구된 모듈-뷰 복원 기법들의 MoJoFM값과 비교하여, 제안된 기법이 소프트웨어 모듈-뷰 복원에 보다 효과적임을 보였으며 실험에 대한 분석을 제시하였다.

목차

1 Introduction. 1
2 Basic Concept 3
2.1 Software dependency 3
2.2 Evolutionary dependency network 5
2.3 Author entropy 6
3 Related Work 7
4 Methodology 9
4.1 Outline 9
4.2 Tool and Data Set 10
4.3 Evolutionary Dependency Network creating 11
4.3.1 TimeWindow design 11
4.3.2 DSM extracting and Network creating 13
4.4 Clustering 15
4.5 Cluster Migration 18
4.6 Estimation of Module View Recovery Ratio 23
5 Experimental Results 24
5.1 Empirical Results of Module View Recovery Ratio 24
5.2 Analysis : Total data 26
5.3 Analysis : Dependence complex network 27
5.4 Analysis : Clustering Migration Technique Using Author Entropy 28
5.5 Analysis : Performance 29
6 Result and Future Work 30
References. 32
국문초록. 35

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