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소프트웨어 유지 보수가 소스 코드를 변경하게 될 때, 변경은 종종 규율 없이 이루어져 본래 유지 보수가 더 어려운 소스 코드로 이어진다. 이러한 장기적인 효과는 사실상 '유지 보수가 불가능한' 코드로 귀결되는 하향 나선으로 생각될 수 있으며, 이 경우 다시 시작하는 것이 비용 효과적일 수 있다. 너무 자주 소프트웨어 인력과 관리자들은 코드의 유지 보수가 점점 어려워짐을 알고 있음에도 불구하고 유지 보수성이 얼마나 감소했는지를 유용하게 추정할 수 없었다. 그 결과, 그들은 본질적으로 유지 보수가 불가능한 코드를 계속해서 유지 보수하는데 시간과 돈을 낭비하거나, 망가질까 두려워 나쁜 코드로 보이는 상태를 그대로 받아들이게 된다. 이러한 상황을 피하기 위해 소프트웨어 개발자는 현재 소프트웨어 유지 보수성의 수준과 특정 변경의 영향 측정을 가능하게 해야 한다. 본 문서는 코드 유지 보수를 정량화하는 도구로 소프트웨어 메트릭의 적용에 대해 논의하며, 이를 통해 의사 결정을 지원하는 것에 대해 설명한다. 논의의 첫 번째 부분은 쉽게 계산할 수 있는 메트릭의 최소 집합을 도출하는 데 초점을 맞추며, 이들 메트릭을 결합할 경우 코드 유지 보수성을 단일 값으로 정량화(또는 지표화)할 수 있다. 이어지는 사례 연구는 소프트웨어가 시간이 지남에 따라 얼마나 열화될 수 있는지를 보여줄 뿐만 아니라, 이 '유지 보수성 지표'(MI)를 사용하여 유지 보수성을 정량화하고 의사 결정을 지원하는 방법에 대해 설명한다. 마지막으로, 메트릭 평가를 소프트웨어 인력이 쉽게 이용할 수 있도록 하는 방법론을 제시하여 이들이 유지 보수(및 개발) 과정에 유지 보수성 메트릭을 쉽게 통합할 수 있도록 한다. 그 결과 코드의 열화 하향 나선은 최소한 인식 가능해지고, 희망컨대 덜 급격해지며, 아마도 완전히 피할 수 있을 것이다. © 1997 John Wiley & Sons, Ltd.
Welker et al. (Thu,)는 이 질문을 연구했다.