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클래스 상속구조에 대한 경험적 복잡성 척도
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  • 클래스 상속구조에 대한 경험적 복잡성 척도
저자명
정홍,김태식,Chung. Hong,Kim. Tae-Sik
간행물명
퍼지 및 지능시스템학회 논문지
권/호정보
2002년|12권 4호|pp.328-333 (6 pages)
발행정보
한국지능시스템학회
파일정보
정기간행물|
PDF텍스트
주제분야
기타
이 논문은 한국과학기술정보연구원과 논문 연계를 통해 무료로 제공되는 원문입니다.
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기타언어초록

상속구조의 계층이 깊어질수록 재사용성은 좋으나 이해하기가 어려워지고 유지보수가 힘들어 진다. 반대로 계층이 얕을수록 추상성이 부족하나 이해성과 수정성이 좋아진다. 따라서 시스템의 유지보수성을 위해서는 깊은 상속구조를 분리하여 얕은 상속구조로 만드는 것이 바람직하다. 본 연구에서 제안한 복잡성 척도는 Chidamber and Kemerer의 상속구조에 관한 척도인 DIT(Depth of Inheritance Tree)와 NOC(Number Of Children)를 기초로 Li가 지적한 Chidamber and Kemerer 척도의 모호성을 해결한 통합적 척도로서, 클래스 상속구조의 복잡성 측정에 있어서 조상 클래스 수, 자손 클래스 수, 상속구조의 깊이를 고려한 간단하고 휴리스틱한 척도이다. 이는 상속구조의 분리에 있어서 복잡도를 정량적으로 평가할 수 있는 정보를 제공한다.

기타언어초록

The deeper the hierarchy of a inheritance structure is, the better the reusability of the structure is, but the more difficult the understandability and the maintainability of it is. On the contrary, the shallower the hierarchy is, the worse the abstraction of the inheritance structure is, but the better the understandability and modifiability of it is. Therefore, it is to be desired that a deep hierarchy of a inheritance structure should be split to be shallow for the maintainability of a system. This paper proposed a complexity metric that is based on DIT and NOC of Chidamber and Kemerer, and solved the ambiguity of the metrics of them, which was pointed out by Li. The metric is a simple and heuristic one for measuring the complexity of class inheritance structures by considering the number of ancestor classes and descendant classes and the depth of inheritance hierarchy. This provides a quantitative information for assessing the complexity of a inheritance structure in splitting it.