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업무단위 코드 분석을 통한 소프트웨어 품질관리 방안 연구

A Study on the Software Quality Management Method through Code Analysis in Task Unit

초록/요약

본 논문에서는 업무단위 코드 분석을 통한 소프트웨어 품질 관리 방안을 제안한다. 소프트웨어 유지 보수가 하자 유지 보수 개념에서 서비스 중심의 유지 보수로 패러다임이 변화함에 따라 SI 프로젝트에서만 적용되던 소프트웨어 품질관리가 유지 보수 환경에도 적용되고 있다. SI 프로젝트에서의 소프트웨어 품질관리는 조속한 프로젝트 성공을 위해서 파일 단위로 진행하여 왔으며 유지 보수 환경에서도 그 방식을 적용하여 왔다. 그러나 유지 보수 환경에서는 매주 수많은 새로운 소프트웨어 개발 요청 업무를 처리해야 하고 안정적인 시스템 운영이 목표이기 때문에 파일 단위로는 유지 보수의 품질을 높이기 어려웠다. 이를 위해서 본 논문에서는 유지 보수 품질 향상을 위해 코드 분석을 파일 단위가 아닌 업무 단위로 분석하는 것을 제안한다. 제안한 방안을 검증하기 위해 A, B, C 시스템을 선정하여 B 시스템 운영 조직에만 업무 단위 분석 방법을 적용하였고 A, C 시스템 운영 조직에는 기존과 같이 파일 단위 분석 방법을 적용한 결과 업무 단위 분석 방법을 적용한 B 시스템 장애률이 A 시스템 장애률 대비 87%, C 시스템 장애률 대비 91.9%가 낮았다. 또한, 업무 단위 분석 방법을 적용한 B 시스템 운영 조직의 15년 1월부터 4월까지에 평균 업무 대비 장애률과 과거 파일 단위 분석 방법을 사용했던 12년 1월부터 14년 12월까지에 3년간 평균 업무 대비 장애률을 비교해본 결과 장애률이 87.9%가 감소 되었다.

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초록/요약

This thesis suggests a way of software quality management that is suitable for maintenance environment through the code analysis on each task as a unit. As the paradigm of software maintenance changes from the ‘error correcting maintenance’ to ‘service oriented maintenance’, the software quality control that is mainly used for SI projects is now being applied in maintenance environment. The software maintenance of SI projects has used a file as a basic analysis unit for a fast project success, and maintenance environment has also followed the same method. However, it is difficult keep the quality of maintenance as a file unit under maintenance environment. This is because a number of new soft developments should be processed every single week for maintenance while the maintenance environment aims at a stable system. For troubleshooting the above mentioned problem, a code analysis based on task unit instead of file unit was proposed for the quality improving the maintenance quality. To verity the suggested method, we have made an experiment a task unit analysis was only applied for system B whereas an existing method, a file unit analysis, was applied for both A and C on after system A, B and C had been selected. As a result, the error rate in system B applied by a task unit analysis decreased by 87% and 91.9% respectively compared to system A and C. Moreover, there was significant difference in error occurrence of analysis methods between a previously used file unit and suggested task unit. The error rate in system B applied by the task unit analysis decreased by 87.9% from January to April in 2015 compared to the average error rate for 3 years from 2012 January to 2014 December.

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