소프트웨어 오류 수집 및 분류의 자동화를 통한유지보수 개선 방안
A Maintenance Improvement Method base on Automated Software Error Classificate and Collection
- 주제(키워드) 유지보수 , 오류수집 , 오류분류 , 오류분석 , 자동화
- 발행기관 서강대학교 정보통신대학원
- 지도교수 박수용
- 발행년도 2011
- 학위수여년월 2011. 8
- 학위명 석사
- 학과 및 전공 정보통신대학원 소프트웨어공학
- 실제URI http://www.dcollection.net/handler/sogang/000000046916
- 본문언어 한국어
- 저작권 서강대학교의 논문은 저작권보호를 받습니다.
초록/요약
소프트웨어 오류처리 유지보수 업무를 분석한 결과 가장 많은 시간이 소요되는 부분은 개발자가 오류를 수정하는 시간보다 고객에서 발생한 오류를 확인하기 위해 정보를 전달 받는 과정이 여러 번 중복되고, 오류의 담당자를 찾는데 많이 시간이 소요되고, 유지보수 엔지니어 혹은 개발자가 오류의 원인을 분석하는데 대부분의 시간이 소요되고 있다는 것을 확인할 수 있었다. 이러한 문제를 개선하기 위한 방안으로 고객의 PC에서 오류를 분석하는데 필요한 정보를 정리하여 고객으로부터 일관된 오류정보를 수집할 수 있는 도구를 구현하였고, 수집된 정보에서 오류의 원인을 유형별로 분류하기 위한 모델을 만들고 그 모델을 이용하여 오류분류 자동화 도구를 구현 하였다. 오류 수집정보를 분석하여 유형별로 분류하는 자동화 도구의 실험결과 100건의 실험데이터를 처리하는데 1분20초의 시간이 소요되었으며, 정확율은 60%정도로 예상하였으나 예상 보다 높은 약 80%의 정확율 성능을 얻을 수 있었다. 유지보수 업무에 적용할 경우 오류처리 유지보수에 소요되는 시간을 많이 줄일 수 있을 것으로 기대된다.
more초록/요약
There is more time spent gathering the information required to resolve customer complaints- finding a point of contact, analyzing the cause of the error, etc.- than completing the actual day-to-day business of analyzing and repairing software problems. This idea of this tool is that it will automatically classify and analyze errors by gathering information from the customer’s PC, thus improving the time spent on error analysis. The expected accuracy rate while using this tool model was 60%, however it takes one minute twenty seconds to classify error type when handling hundreds of test data with 80% accuracy. Applying this tool to a business’s software error tools will significantly reduce lost business time that is currently spent resolving software errors.
more