Today, as most software projects are being larger and more complex to support fastchanging business environment, it became more important to make decisions based on objective information rather than several experts’ knowledge. Recently, many researches have been conducted to understand software from the evolutionary point of view based on the information reside in software configuration management system. In this paper, we present a method for classifying software classes using two metrics - Activity, and Instability. Activity represents the frequencies of new use-relation between the target class and the others, and Instability represents that how many times the class has been changed. With the Activity metric, we can infer how each class influences software quality from the project management point of view. We conducted case study with game software development industry project, and validated the result with the technical report made by the project manager. Also, we suggest guidelines that can be helpful for deciding quality-improvement job for each type of class.
오늘날 대부분의 소프트웨어 프로젝트는 빠르게 변화하는 비즈니스 환경을 지원하기 위하여 규모가 커지고, 복잡해지고 있다. 따라서 소수의 전문가 지식에 의존한 결정을 내리는 것보다는 객관적인 정보를 바탕으로 결정을 내리는 것이 더욱 중요해 지고 있는 실정이다. 최근, 소프트웨어 형상관리 시스템에 저장되어 있는 소프트웨어 이력을 바탕으로 진화의 측면에서 소프트웨어를 이해하고자 하는 연구들이 이루어져 왔다. 본 논문에서 우리는 두 가지 메트릭 - 활동성과 불안정성 - 을 이용하여 클래스를 분류하는 방법을 제안한다. 활동성은 클래스들 사이의 참조가 얼마나 자주 이루어졌는지를 나타내고 불안정성은 클래스가 얼마나 많이 변화했는지를 나타낸다. 활동성 메트릭을 이용하여 우리는 소프트웨어 프로젝트 관리의 관점에서 각 클래스들이 소프트웨어의 품질에 얼마나 영향을 미치는지를 유추할 수 있고, 불안정성 메트릭을 이용하여 각 클래스들의 영향이 얼마나 중요한지에 대한 유추를 할 수 있다. 우리는 산업체의 게임개발 프로젝트를 이용하여 사례 연구를 수행하고 검증하였다. 또한 프로젝트 개발자들과의 인터뷰를 통하여 각 타입의 클래스들에 대하여 어떤 품질활동을 수행하는 것이 좋은가에 대한 가이드라인을 제공한다.
