LEA 코드를 위한 코드 스멜 관점에서 메트릭 접근 = Metrics Approach in aspect of Code Smell for LEA Code

국문 초록 (Abstract)

코드 스멜은 Kent Beck에 의해 사용된 개념으로, 잠재적인 품질 문제를 나타내며 리팩토링의 필요성을 제시한다. 본 논문은 LEA 코드베이스에서 코드 스멜을 평가하며, 분류와 관련된 메트릭에 중점을 둔다. 연구에서는 LEA_core.c와 LEA.cpp를 분석하여 코드 품질과 복잡성의 차이를 강조한다. 또한 연구에서는 LOC, NOM, NOA, CYCLO, MAXNESTING, FANOUT와 같은 메트릭을 사용하여 크기, 복잡성, 결합도, 캡슐화, 상속, 응집도를 평가한다. 연구 결과에서는 LEA_core.c가 LEA.cpp에 비해 더 복잡하고 유지보수가 어려운 것으로 나타났다. 우리는 향후 연구에서 실시간 코드 스멜 탐지 및 리팩토링 제안을 위한 자동화 도구를 개발할 것이다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Code smells, used by Kent Beck, indicate potential quality issues and suggest the need for refactoring. This paper evaluates code smells in the LEA codebase, focusing on categorization and associated metrics. The research analyze LEA_core.c and LEA.cpp, highlighting differences in code quality and complexity. And metrics such as LOC, NOM, NOA, CYCLO, MAXNESTING, and FANOUT are used to assess size, complexity, coupling, encapsulation, inheritance, and cohesion. In the result of research, LEA_core.c is found to be more complex and challenging to maintain compared to LEA.cpp. In future work, we will develop automated tools for real-time code smell detection and refactoring suggestions