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Refactoring Opportunity Identification Methodology for Removing Long Method Smells and Improving Code Analyzability 긴 메소드 냄새를 제거하고 코드 분석 가능성을 향상시키기 위한 기회 식별 방법론 리팩토링

Panita MEANANEATRA, Songsakdi RONGVIRIYAPANISH, Taweesup APIWATTANAPONG

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요약 :

소프트웨어 분석 가능성을 향상시키는 중요한 단계는 유지 관리 단계에서 리팩토링을 적용하여 악취, 특히 장기 악취를 제거하는 것입니다. 롱 메소드 악취는 가장 빈번하게 발생하며, 다른 악취의 근본 원인이기도 합니다. 그러나 소프트웨어 분석 가능성을 줄이지 않고 모든 장기 방법의 악취가 완전히 제거될 때까지 리팩토링 식별, 제안 및 적용을 반복하는 접근 방식을 제안한 연구는 없습니다. 본 논문에서는 코드 분석성을 저하시키지 않으면서 리팩토링 기회를 식별하고 롱 메소드 악취를 완벽하게 제거할 수 있는 효과적인 리팩토링 세트를 제안하는 효과적인 접근 방식을 제안합니다. LMR(Long Method Remover)이라고 하는 이 접근 방식은 프로그램 분석 및 코드 메트릭을 기반으로 한 리팩토링 활성화 조건을 사용하여 네 가지 리팩토링 기술을 식별하고 JDeodorant에 내장된 기술을 사용하여 추출 방법을 식별합니다. 효과적인 리팩토링 세트 제안을 위해 LMR은 코드 분석 수준과 리팩토링의 영향을 받는 명령문 수라는 두 가지 기준을 사용합니다. LMR은 또한 부작용 분석을 사용하여 행동 보존을 보장합니다. LMR을 평가하기 위해 실제 Java 애플리케이션의 핵심 패키지에 적용합니다. 우리의 평가 기준은 1) 코드 기능성 유지, 2) 긴 메소드 특성 제거율, 3) 분석성 향상입니다. 그 결과, 제안된 리팩토링 세트를 적용한 방법은 장기 방법의 악취를 완전히 제거할 수 있으면서도 행위 보존성을 유지하며 분석 가능성을 저하시키지 않는 것으로 나타났습니다. LMR은 거의 모든 클래스에서 목표를 달성하는 것으로 결론지어졌습니다. 또한 평가 중에 발견한 문제에 대해 교훈을 얻어 논의했습니다.

발행
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E101-D No.7 pp.1766-1779
발행일
2018/07/01
공개일
2018/04/26
온라인 ISSN
1745-1361
DOI
10.1587/transinf.2017KBP0026
원고의 종류
Special Section PAPER (Special Section on Knowledge-Based Software Engineering)
범주

작성자

Panita MEANANEATRA
  Thammasat University
Songsakdi RONGVIRIYAPANISH
  Thammasat University
Taweesup APIWATTANAPONG
  National Science and Technology Development Agency

키워드