오늘날 급속한 패키지 소프트웨어 제품의 증가 추세에 따라서, 소프트웨어 제품에 대한 품질 시험 요구 또한 증가하였다. 소프트웨어 제품 시험 시 중요한 요소는 무엇을 시험할지 기준이 되는 메트릭의 선정이다. 본 연구에서는 패키지 소프트웨어 종류를 특성 벡터들로 표현하여 메트릭들과의 연관 관계를 확률로서 세밀하게 표현한다. 특성 벡터란 소프트웨어의 형식 분류 지시자라고 할 수 있으며 특정한 패키지 소프트웨어가 다른 것들과 어떻게 구별되는지 나타낼 수 있다. 분류된 각각의 소프트웨어 형식별로 메트릭을 선정하기 위해서 과거 시험 데이타를 분석하여 활용한다. 베이지언망이 과거 데이타 분석에 이용되며 특성 벡터와 메트릭 간의 의존 관계 네트워크를 구축한다. 구축된 베이지언망은 새로운 패키지 소프트웨어 시험 작업에 적절한 메트릭을 찾아내는데 활용된다.
Nowadays, due to the rapidly increasing number of package software products, quality test has been emphasized for package software products. When testing software products, one of the most important factors is to select metrics which form the bases for tests. In this paper, the types of package software are represented as characteristic vectors having probabilistic relationships with metrics. The characteristic vectors could be regarded as indicators of software type. To assign the metrics for each software type, the past test metrics are collected and analyzed. Using Bayesian belief network, the dependency relationship network of the characteristic vectors and metrics is constructed. The dependency relationship network is then used to find the proper metrics for the test of new package software products.
