논문 제목: 복잡도 다양성을 고려한 C 프로그램의 시험 용이성 예측 모형 구축 방법

논문 요약 (abstract)

시험 용이성 예측은 소프트웨어 품질 확보를 위해 많은 노력이 필요한 소프트웨어 구성 요소를 식별하고, 시험을 계획하며, 시험 노력을 줄이기 위한 리팩토링 필요성을 인식하는데 활용될 수 있다. 시험 용이성 예측을 위해 소프트웨어 메트릭을 이용한 연구들이 수행되었다. 그러나 기존 연구들은 주로 단순한 구조의 소스 코드들로 구성된 가진 객체 지향 소프트웨어를 사용하였다. C 언어를 사용하여 개발된 산업용 소프트웨어는 기존 연구에서 사용한 객체 지향 소프트웨어보다 복잡한 경우가 더 많이 존재할 수 있다. 복잡도가 낮은 학습 데이터를 주로 이용해 모형을 학습할 경우 복잡도가 높은 경우에 대해서는 학습이 부족할 수 있다. 본 연구에서는 복잡도 다양성을 고려하여 C 프로그램에 대한 시험 용이성 예측 모형을 개발하고 학습/시험 데이터의 복잡도가 시험 용이성 예측에 미치는 영향을 분석하였다.

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