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      객체지향 패러다임에서 저해요인에 기반한 응집도 척도 = Cohesion Measure by the Decreasing Factors for an Object-Oriented Paradigm

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      https://www.riss.kr/link?id=A105632251

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      국문 초록 (Abstract)

      객체지향 패러다임에서 응집도가 높은 클래스들은 단 하나의 데이터 요소만이 정의되고 모든 메소드(또는 연산)들이 그 데이터 요소 상에서 수행되거나, 메소드와 데이터 요소간에 최대연결이 이루어진 클래스이다. 따라서 데이터 요소의 증가와 최대연결을 저해하는 연산들은 클래스의 응집을 저해하는 주 요인들이다. 본 연구에서는 이러한 저해요인들에 근거하여, 응집도에 관한 우리의 직관과 더욱 일치하는 측정을 할 수 있는 새로운 클래스 응집도 척도인 CM(Cohesion Metric)을 제안하였다. 본 연구에서는 응집도를 저해하는 요인의 식별을 위해 참조 그래프(reference graph)를 이용하고, 참조 그래프의 분석을 기초로 하여 클래스의 응집도를 측정하였다. 또한 제한된 CM 측정값이 응집도 척도가 만족해하는 특성들을 만족함을 보였고, 기존 응집도 척도들과의 비교평가를 통해서 CM이 기존의 척도들보다 향상된 측정을 제시함을 보였다.
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      객체지향 패러다임에서 응집도가 높은 클래스들은 단 하나의 데이터 요소만이 정의되고 모든 메소드(또는 연산)들이 그 데이터 요소 상에서 수행되거나, 메소드와 데이터 요소간에 최대연...

      객체지향 패러다임에서 응집도가 높은 클래스들은 단 하나의 데이터 요소만이 정의되고 모든 메소드(또는 연산)들이 그 데이터 요소 상에서 수행되거나, 메소드와 데이터 요소간에 최대연결이 이루어진 클래스이다. 따라서 데이터 요소의 증가와 최대연결을 저해하는 연산들은 클래스의 응집을 저해하는 주 요인들이다. 본 연구에서는 이러한 저해요인들에 근거하여, 응집도에 관한 우리의 직관과 더욱 일치하는 측정을 할 수 있는 새로운 클래스 응집도 척도인 CM(Cohesion Metric)을 제안하였다. 본 연구에서는 응집도를 저해하는 요인의 식별을 위해 참조 그래프(reference graph)를 이용하고, 참조 그래프의 분석을 기초로 하여 클래스의 응집도를 측정하였다. 또한 제한된 CM 측정값이 응집도 척도가 만족해하는 특성들을 만족함을 보였고, 기존 응집도 척도들과의 비교평가를 통해서 CM이 기존의 척도들보다 향상된 측정을 제시함을 보였다.

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