The costs of software system maintenance take 40 - 80% of corporate information system expenditures. Refactoring is a well-known way of improving code clarity, reducing the complexity of the subject system, and decreasing the code duplication overhead. These effects can help in the reduction of maintenance costs. However, since refactoring consumes resources, which can be regarded as costs, managers will have to calculate the return on investment (ROI) on refactoring before committing to it.
This study defines a process to get the long-term value of the initial investment of the software refactoring on an existing code. The process uses a life cycle economics model that produces quantitative data necessary for the managers to make strategic decisions on the investment: the initial investment on the software refactoring and the long-term savings in software maintenance efforts.
The life cycle economics model used in the process is based on USC-CSE's Constructive Cost Model (COCOMO) II. Since COCOMO II has multiple sub models to cover the entire software life cycle with well calibrated multiple parameters, we propose new configurations of its reuse sub model to estimate the initial refactoring efforts and the maintenance sub model to estimate the annualized maintenance effort savings. The new configurations provide customized parameters of the sub models with refactoring-specific constant values and additional parameters to represent the cost saving goals.
Among the model parameters, we choose four parameters to analyze the sensitivity to the refactoring values. The parameters are maintenance change factor (MCF), MCF reduction, source line of code (SLOC) reduction, and maintenance adjustment factor (MAF) reduction. The first one represents the status of subject application, and the others represent the influences of refactoring on the application.
The analysis explains that the saving effects are more sensitive to the portion of the annual maintenance change traffic than other factors. Based on the analysis, we found the most and the least optimal situations of refactoring investment; it mostly depends on the application's maintenance change traffic.
소프트웨어 시스템의 유지 보수 비용은 전체 소프트웨어 비용의 40-80%에 달한다. Software Refactoring은 대상 시스템에 대한 이해도를 높이고 복잡도를 떨어뜨리며, 코드 중복을 제거하는 방법으로 잘 알려져 있는데, 이를 통해 소프트웨어 유지보수 비용 절감 효과를 기대할 수 있다. 그러나 이러한 효과를 목표로 Software Refactoring에 대한 투자를 감행할 때에는 그에 따르는 수고와 그를 통해 기대할 수 있는 효과 (ROI)를 종합적으로 판단해 결정해야 한다.
본 연구는 소스 코드에 대한 초기 Software Refactoring투자의 장기적 가치를 계산하는 과정을 정의한다. 이 과정에서는 정량적인 자료를 뽑아내기 위해 소프트웨어 생명 주기 비용 모델을 사용한다. 이를 통해 의사 결정권자가 Software Refactoring 진행에 대한 전략적 결정을 하는데 필요한 정보인 투입 비용과 그에 따른 장기적 이득을 정량적으로 계산 할 수 있도록 하였다.
이 프로세스에 사용된 소프트웨어 생명 주기 비용 모델은 USC-CSE의 Constructive Cost Model (COCOMO) II 에 기반하고 있다. COCOMO II는 전체 소프트웨어 생명 주기를 포괄하는 비용 모델을 제시하기 위해 잘 교정된 여러 인자들을 가진 하위 모델들로 이루어져 있다. 우리는 COCOMO II의 재사용 비용 모델과 유지보수 비용 모델에 관계된 인자들에 대해 Refactoring 가치 추정을 위한 새로운 설정치 구성을 제안하였다. 이러한 새로운 구성은 Software Refactoring의 특징에 따른 상수 값들과 Software Refactoring 목표를 반영한 추가적인 인자들을 제공함으로써 하위 비용 모델 인자들을 맞춤화 한다.
우리는 여러 인자들 중에서 네 개를 선택해 Software Refactoring의 가치에 대한 민감도를 분석하였다. 유지보수 변경 분량 (MCF), MCF 감소 분량, Source Code 크기 (SLOC) 감소 분량, 유지보수 조정 인자 (MAF) 감소 분량과 같은 네 개의 인자들 중 MCF는 대상 Application의 상태를 반영하고, 나머지 세 개는 Refactoring이 대상 Application에 미치는 효과를 반영한다.
분석 결과는 Software Refactoring에 의한 비용절감 효과가 년간 유지보수 발생량에 매우 민감하다는 것을 보여주었다. 우리는 이러한 결과에 기초해 가장 높은 효과가 나는 Software Refactoring 투자 상황은 유지 보수 요구량이 매우 많은 경우라는 것을 발견하였다.
