Predicting change-prone parts in the program is one way to support impact analysis without necessarily reducing the amount of ripple effects. Change-proneness prediction helps to reduce change impact analysis effort by analyzing important entities first which might, in turn, reduce remaining ripple effects. It also provides high chances of identifying valid impacts out of overestimated entities, which might not actually be changed. Several studies showed that coupling measures are correlated to change-prone classes in object-oriented (OO) systems. However, coupling measures are static. Since changes impact propagation could be more dependent on the behavior of the program than program's structure, the behavioral aspects are needed to be considered for more accurate change-proneness prediction.
In this paper, we present a model-based technique for measuring the behavioral dependency, Behavioral Dependency Measure (BDM), between objects to predict change-prone objects. We measure BDM on UML behavioral models, Sequence Diagrams (SD), to use earlier in software development when the UML design model of a system becomes available. This provides developers and maintainers with early insight into the system by controlling changes. We integrate BDM with weight factors such as execution rate and distance to increase the accuracy of change-proneness prediction. Based on developed measures, we construct Behavioral dependency Matrix (BDX) which helps to predict change-prone objects efficiently. We perform a case study to explain how to perform change-proneness prediction using BDM. Then, changes made on actual implemented codes will show the prediction results are fairly accurate.
소프트웨어 개발 시 변경 경향성을 예측하는 것은 리플 영향으로 인해 변경을 받을 것으로 예상되어진 범위가 너무 클 때 변경 분석을 지원하는 방법이다. 변경 경향성 예측은 중요한 부분을 미리 보고 남아있는 리플 영향을 제거함으로써 변경 분석에 대한 노력을 줄이도록 도와준다. 또한 과하게 변경을 예측함으로써 실제로는 변하지 않는데 변경될 것이라고 예측하여 필요없는 부분들에 대한 고려를 하게 하는 수고를 하지 않도록 지원한다. 앞선 많은 연구들에서, 객체지향 시스템에서의 결합도 측정이 변경 경향이 있는 클래스와 연관 관계가 있음을 보여주었다. 기존에 존재하는 결합도 측정은 객체지향 시스템 디자인의 구조만을 고려하고 있다. 그러나 실제로 변경 영향이 전이되는데 있어서 프로그램의 구조보다는 프로그램의 동작이 더욱 관련되어 있을 수 있다. 따라서 정확한 변경 경향성 예측을 위하여 구조적인 면 뿐 아니라 행위적인 면을 고려하는 것이 필요하다.
본 논문에서는, 객체들의 변경 경향을 예측하기 위하여 모델 기반에서의 행위 의존도를 측정하는 기법을 소개한다. UML 시퀀스 다이어그램에서 행위 의존도 측정 (BDM) 을 하는데 이는 소프트웨어 개발 앞 단에서 시스템에 대한 UML 디자인 모델이 나오면 사용할 수 있다는 이점을 제공한다. 또한 개발자와 보수 유지자에게 변경에 대한 관리를 용이하게 함으로써 시스템에 대한 통찰력을 제공한다. 우리는 변경 경향성 예측의 정확도를 높이기 위하여 BDM 측정 시 거리와 실행률의 비중을 고려하였다. 이렇게 구한 BDM을 바탕으로 변경 경향 객체를 효과적으로 관리하기 위한 BDX를 생성한다. 마지막으로 사례 연구를 통하여 제안된 BDM을 이용한 변경 경향성 예측을 하는 절차를 자세히 설명한 후 실제로 구현된 코드상에서 측정된 변경 결과와 예측된 결과의 비교를 통하여 우리가 제안한 BDM을 통하여 상당히 괜찮은 변경 경향성 예측을 할 수 있음을 보인다.
