Earticle

현재 위치 Home

Call Graph Based Metrics To Evaluate Software Design Quality

첫 페이지 보기
  • 발행기관
    보안공학연구지원센터(IJSEIA) 바로가기
  • 간행물
    International Journal of Software Engineering and Its Applications SCOPUS 바로가기
  • 통권
    Vol.7 No.1 (2013.01)바로가기
  • 페이지
    pp.1-12
  • 저자
    Hesham Abandah, Izzat Alsmadi
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A208454

※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.

원문정보

초록

영어
Software defects prediction was introduced to support development and maintenance activities such as improving the software quality through finding errors or patterns of errors early in the software development process. Software defects prediction is playing the role of maintenance facilitation in terms of effort, time and more importantly the cost prediction for software maintenance and evolution activities. In this research, software call graph model is used to evaluate its ability to predict quality related attributes in developed software products. As a case study, the call graph model is generated for several applications in order to represent and reflect the degree of their complexity, especially in terms of understandability, testability and maintenance efforts. This call graph model is then used to collect some software product attributes, and formulate several call graph based metrics. The extracted metrics are investigated in relation or correlation with bugs collected from customers-bug reports for the evaluated applications. Those software related bugs are compiled into dataset files to be used as an input to a data miner for classification, prediction and association analysis. Finally, the results of the analysis are evaluated in terms of finding the correlation between call graph based metrics and software products’ bugs. In this research, we assert that call graph based metrics are appropriate to be used to detect and predict software defects so the activities of maintenance and testing stages after the delivery become easier to estimate or assess.

목차

Abstract
 1. Introduction
 2. Literature Review
  2.1 Call Graph Model
  2.2 Code Metrics Extraction
  2.3 Defect Prediction from Source Code Metrics and System History
 3. Methodology
 4. Analysis and Evaluation
  4.1 Evaluation Measures
  4.2 Principle Component Analysis using SPSS
  4.3 Experiments
 5. Conclusion
 References

키워드

Software testing defects prediction software metrics coupling metrics call graph software maintainability

저자

  • Hesham Abandah [ JUST University ]
  • Izzat Alsmadi [ Yarmouk University ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    보안공학연구지원센터(IJSEIA) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJSEIA)]
  • 설립연도
    2006
  • 분야
    공학>컴퓨터학
  • 소개
    1. 보안공학에 대한 각종 조사 및 연구 2. 보안공학에 대한 응용기술 연구 및 발표 3. 보안공학에 관한 각종 학술 발표회 및 전시회 개최 4. 보안공학 기술의 상호 협조 및 정보교환 5. 보안공학에 관한 표준화 사업 및 규격의 제정 6. 보안공학에 관한 산학연 협동의 증진 7. 국제적 학술 교류 및 기술 협력 8. 보안공학에 관한 논문지 발간 9. 기타 본 회 목적 달성에 필요한 사업

간행물

  • 간행물명
    International Journal of Software Engineering and Its Applications
  • 간기
    월간
  • pISSN
    1738-9984
  • 수록기간
    2008~2016
  • 등재여부
    SCOPUS
  • 십진분류
    KDC 505 DDC 605

이 권호 내 다른 논문 / International Journal of Software Engineering and Its Applications Vol.7 No.1

    피인용수 : 0건 (자료제공 : 네이버학술정보)

    함께 이용한 논문 이 논문을 다운로드한 분들이 이용한 다른 논문입니다.

      출처 : 네이버학술정보

        0개의 논문이 장바구니에 담겼습니다.

        페이지 저장
        소속기관 조회
        이용자님의 소속기관(단체)이 서비스에 가입되어 있는지 확인해 보십시오.
        기관회원에 소속되어 있는 이용자는 원문을 무료로 이용할 수 있습니다.