객체 지향 SW는 진화해 갈수록 응집도가 낮고 비대한 클래스들이 만들어진다. 본 논문에서는 비대한 클래스를 분할하기 위한 클래스 추출 리팩터링 후보 메소드를 결정하는 새로운 방법을 제안한다. 이 방법은 웹 페이지로부터 단어 쌍의 의미적 유사도를 구하여, 이 의미적 유사도 정보를 바탕으로 클래스와 메소드간의 의미적 유사도를 계산하여 리팩터링 대상 메소드를 결정한다.
As object-oriented software evolves, classes in the software could get larger and lower cohesive. In this paper, we proposed novel method to identify candidates of extract class refactoring for splitting large classes. This new approach uses word pair similarities extracted from Web. By using word pair similarities from Web, we can calculate conceptual similarities between certain class and methods in the class.
