Our daily life increasingly relies on Web applications. Web applications provide us with a seemingly unlimited amount of information and abundant services to support our everyday activities. As the Web usage continues to grow, users expect that Web applications will be more mature and useful. Therefore, quality assurance for Web applications is becoming important and has gained much attention from software engineering community. In recent years, in order to enhance software quality, many software metrics have been proposed to be used as fault predictors in software fault prediction models. Such models can be applied to predict which software modules are likely to be faulty during operations. If we can predict fault-prone modules in software systems, we can raise the effectiveness of software testing activities and reduce project risks. In addition, software project managers can deliver software projects within budget with minimal schedule slippage. Although Web applications are now prevalent, so far no fault predictors are proposed for them with consideration of their particular characteristics. In this study, we try to introduce new software metrics which can be used as fault predictors for Web applications after analyzing their characteristics. The experimental analyses show that using a combination of our proposed fault predictors and popular fault predictors achieves better results than using only popular ones.
웹 어플리케이션은 일상 생활의 영위를 위한 방대한 양의 정보와 서비스를 제공해줌으로써 점차 그 중요성이 높아지고 있다. 웹의 활용이 증대됨에 따라 일반 사용자들은 보다 안정적이고 사용성이 높은 웹 어플리케이션을 원하게 되었다. 이에 따라 웹 어플리케이션의 품질 관리는 소프트웨어 공학 분야에서의 화두로 떠오르고 있다. 최근에는 소프트웨어의 품질을 향상시키기 위한 목적으로 다양한 소프트웨어 메트릭들이 제시되어 소프트웨어 결함 예측모델의 개발에 활용되어 왔으며, 해당 모델들은 소프트웨어 운용 단계에서 결함이 발생할 수 있는 모듈을 식별하는 데 이용되고 있다. 이를 활용하여 결함 발생률이 높은 모듈을 식별하게 되면 소프트웨어 테스팅 단계의 효율을 높이고 소프트웨어 개발 프로젝트의 위험을 줄일 수 있으며, 소프트웨어 개발이 정해진 예산과 일정을 준수하는 데 도움을 줄 수 있다. 하지만 현재 웹 어플리케이션이 널리 활용되고 있는데 비해, 웹 어플리케이션의 특징을 반영한 결함 예측 지표들은 제시되고 있지 못하고 있다. 따라서 본 연구에서는 웹 어플리케이션의 특징을 분석하고 이를 활용하여 웹 어플리케이션의 결함 예측에 활용될 수 있는 새로운 예측 지표들을 제시하여 웹 어플리케이션 개발의 효용성을 높이고자 한다. 이를 위해 본 연구에서 제시하는 예측 지표들과 기존에 제시된 예측 지표들을 함께 활용하는 경우, 기존에 제시된 예측 지표만을 활용하여 결함 예측 모델을 만드는 경우에 비해 보다 높은 정확도를 보임을 실험을 통해 검증한다.
