소프트웨어 척도는 소프트웨어를 특징화하기 위한 효율적인 방법을 제공한다. 척도들은 전통적으로 식의 정의를 통해 구성되었지만 이러한 접근은 소프트웨어를 특징화해주는 모든 매개변수사이의 모든 관계를 완전하게 이해할 수 있을 때만 적용 가능하다는 한계가 있다. 이 논문은 비선형 함수를 매우 정교하게 근사화 시키고, 인지 심리 이론을 결합할 수 있는 퍼지 논리 시스템을 사용하였다. 우선, Java 프로그램으로부터 수집된 12개 척도들의 인자들로부터 다중 회귀식을 추출하였다. 또한 그 중에서 프로그램 볼륨 인자에 인지 심리 이론을 적용하고 퍼지 학습을 수행하여 프로그램 볼륨 복잡도를 측정하였다. 이 연구는 소프트웨어 척도의 분석과 설계의 더 나은 조사를 위한 토대가 될 수 있을 것이다.
Software metrics provide effective methods for characterizing software. Metrics have traditionally been composed through the definition of an equation, but this approach restricted within a full understanding of every interrelationships among the parameters. This paper use fuzzy logic system that is capable of uniformly approximating any nonlinear function and applying cognitive psychology theory. First of all, we extract multiple regression equation from the factors of 12 software complexity metrics collected from Java programs. We apply cognitive psychology theory in program volume factor, and then measure program volume complexity to execute fuzzy learning. This approach is sound, thus serving as the groundwork for further exploration into the analysis and design of software metrics.
