Software measurement plays an important role in managing and improving software products and processes. Defining software measures clearly is essential to ensure that software data are trustworthy. Without appropriate definitions, it is easy to collect invalid or incomparable measures from different data collectors. Based on that issue, there are existing approaches that propose data models for software measurement. These approaches focus on resolving data validation and data storage problems. But a software data model should also support features for data analysis, because data analysis is affected by data collected and their structure. In the paper, we introduce two concepts that should be considered for data analysis: multidimensionality of software data and hierarchy of dimensions. With these concepts, we identify five requirements to software measurement data model. Finally we present a multidimensional software measurement data model(M-SDM), which addresses these requirements. M-SDM supports many-to-many relationships between measures and dimensions, separation of quantitative measures from category measures, hierarchical structures of dimensions, summarizability condition check, and measurement aspects(actual, estimate, target). M-SDM can be used for defining and modeling complex software data sets.
소프트웨어 측정은 소프트웨어 산출물 및 프로세스를 관리하고 향상시키기 위해 중요한 역할을 수행한다. 신뢰할 수 있는 소프트웨어 데이터의 측정을 위해서는 소프트웨어 측정에 대한 명확한 정의가 필수적이다. 측정이 명확하게 정의되지 않은 경우, 서로 다른 수집 담당자가 비교 불가능한 또는 적절하지 않은 데이터를 수집할 가능성이 높다. 이러한 이슈를 해결하기 위해, 소프트웨어 측정을 위한 데이터 모델을 제안한 기존 연구들이 존재한다. 기존 연구들은 데이터의 유효성을 검증하고 저장하는데 있어서 발생 가능한 문제를 해결하는데 초점을 맞추고 있다. 그러나 데이터 분석 또한 수집된 데이터 또는 데이터의 구조에 많은 영향을 받기 때문에, 소프트웨어 데이터 모델이 분석에 필요한 사항을 정의할 수 있도록 지원하여야 한다. 본 논문에서는 분석을 위한 두 개념-소프트웨어 데이터의 다차원성, 차원의 계층구조-을 소개하고, 이를 기반으로 소프트웨어 측정 데이터 모델에 반영할 다섯 가지 요구사항을 식별하고 있다. 또한 이러한 요구사항을 반영한 다차원적 소프트웨어 측정 데이터 모델, M-SDM을 제안하고 있다. M-SDM은 측정과 차원의 다대다 관계, 정량측정과분류측정의 구분, 차원의 계층적 구조, 데이터 통합 조건 검증, 측정의 관점(실제, 추정, 목표)별 구분을 정의할 수 있도록 지원한다. M-SDM은 복잡한 소프트웨어 데이터의 정의 및 모델링을 수해하는데 사용될 수 있다.
