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소프트웨어 공학 실험에서 통계적 위력의 체계적 검토

전문가 제언: ○ 실험적 소프트웨어 공학 연구에서도 통계적 분석은 연구 결과의 해석과 결론의 타당성을 검증하는데 필수적이다. 이는 연구 결과를 객관적으로 평가할 수 있는 척도로 받아들여질 수 있다.

○ 이 연구에서 1993년 이후 10년간에 발표된 관련 논문들에 대한 계량 평가 결과는 이 분야의 통계적 위력이 정보 시스템 연구의 관련 분야에서 확인된 수준보다 상당히 낮았다.

○ 통계적 분석은 프로그램 설계 및 개발, 그리고 디버깅 분야에 이르기까지 다양하게 적용되고 있다. 실제 객체지향 프로그래밍이 보편화되고, 프로그램의 재사용이 범용화되어 가고 있다. 이에 통계적 분석은 기존의 프로그램을 재사용하거나 응용하여 발전시킬 수 있고, 오류의 재발생을 줄일 수 있는 기법이라 할 수 있다.

○ 특히 통계적 분석은 유사분야에 대한 데이터의 수집, 분류, 분석을 동방해야 하며, 많은 노력과 시간이 필요한 작업이다. 분석시 오류에 대한 정의 또한 수많은 실험에 의해 가설 설정 작업이 필수적이다.

○ 이러한 결과를 참작해서 통계적 위력을 적절한 수준까지 향상시키기 위해서는 연구의 계획에서부터 적절한 견본 크기 설정이 필요하다. 또한 수많은 실험과 전문가의 의견 또한 주요한 요인으로 작용할 수 있다.

○ 이 검토 논문에서도 지적된 바와 같이 실험 소프트웨어 공학에서 통제 실험의 통계적 위력에 대한 평가는 이 팀에서 최초로 시도되었으므로 국내에서도 앞으로 많은 논의와 발전이 예상된다.

저자: Dyba, T; Kampenes, VB; Sjoberg, DIK
자료유형: 학술정보