The reuse or maintenance of existing code requires understanding how the program is implemented and how the architecture is organized. Small modification of open source requests partial understanding. However, it's not easy because open source doesn't have design document which maps the feature to source code. I propose a method to find the components relevant to a feature in open source code. My solution is a static approach to recovery the traceability between requirement specification and source codes. A premise of my work is that open source follows GNU C coding standard. The coding standard suggests not to use abbreviation of identifier and to use meaningful identifiers in source code. To recover these traceability, my approach build and analyze the weighted call graph, which is built using the similarity values obtained from the vector space information retrieval(IR). Through analysis of this weighted call graph, the possibly relevant functions are finally determined. I use two analysis methods: core function analysis and weight analysis. To evaluate my idea, I do experimental study of my approach and compare and discuss the result of my approach with the existing approach.
소프트웨어 시스템을 유지보수하거나 오픈소스를 활용하여 새로운 소프트웨어 시스템을 구축하기 위해서는 우선 프로그램상에서 기능들이 어떻게 구현되었는지를 이해하는 것이 필요하다. 오픈소스의 작은 수정은 부분적인 이해만으로도 충분하지만, 오픈소스의 경우 기능과 소스 코드간의 관계를 명시한 설계문서가 없는 경우가 대부분이기 때문에 시스템의 이해가 쉽지않다. 본 논문에서는 부분적인 수정을 위해서 오픈소스에서 특정 기능에 관련된 컴포넌트를 찾는 방법을 제안한다. 이 방법은 요구사항 정의서와 소스 코드간의 추적성을 회복하는 정적인 방법이다. 이 방법은 오픈소스가 식별자로서 축약어를 사용하지 않고 의미있는 식별자를 사용하도록 정의한 GNU C 코딩 표준을 따르는 것을 전제로 한다. 이 추적성을 회복하기 위해서서 본 논문에서는 벡터 공간 정보 검색 모델로부터 얻어지는 유사성 정보를 이용하여 Weighted Call Graph 를 생성하고 분석한다. 본 논문에서는 핵심 함수 분석과 가중치 분석 방법을 결합하여 관련된 함수를 찾아내는 방법을 제시한다. 방법을 검증하기 위해서 실험을 통하여 얻은 결과를 기존의 방법과 비교하고 그 개선점을 제시한다.
