Please use this identifier to cite or link to this item: https://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/44672
Title: QUANTITATIVE COHESION COMPLEXITY MEASURE TO ENHANCING SOFTWARE QUALITY
Other Titles: การวัดความซับซ้อนของการทำงานร่วมกันเชิงปริมาณภายในมอดูลเพื่อเพิ่มคุณภาพซอฟต์แวร์
Authors: Pimvard Charoenporn
Advisors: Peraphon Sophatsathit
Other author: Chulalongkorn University. Faculty of Science
Advisor's Email: Peraphon.S@Chula.ac.th,speraphon@gmail.com
Subjects: Software architecture
Software measurement
สถาปัตยกรรมซอฟต์แวร์
ซอฟต์แวร์ -- การวัด
Issue Date: 2014
Publisher: Chulalongkorn University
Abstract: This dissertation proposes a quantitative approach to measure module cohesion. The relatedness of elements within a module is quantified in the form of cohesion complexity. Firstly identify variable relatedness using variable dependence graph. Cohesion complexity is then analyzed and mathematically formulated in accordance with standard definitions. Variable relatedness being analyzed are data, selection, and loop. As such, traditional ordinal measure can be objectively clarified to distinguish the differences of design cohesion classification, reflecting the desired software quality. The result so obtained will help developers achieve better cohesive design of software
Other Abstract: วิทยานิพนธ์ฉบับนี้นำเสนอวิธีการวัดการทำงานร่วมกันเชิงปริมาณภายในมอดูล สัมพันธ์ขององค์ประกอบภายในมอดูลจะถูกวัดในรูปแบบของความซับซ้อนของการทำงานร่วมกัน ประการแรกระบุสัมพันธ์ของตัวแปรโดยใช้กราฟพึ่งพาตัวแปร ความซับซ้อนของการทำงานร่วมกันถูกนำมาวิเคราะห์และกำหนดเป็นสูตรคณิตศาสตร์ที่สอดคล้องกับคำนิยามมาตราฐาน ความสัมพันธ์ของตัวแปรที่นำวิเคราะห์ได้แก่ ตัวข้อมูล การเลือก และการวนซ้ำ ทั้งนี้การวัดลำดับแบบดั้งเดิมสามารถชี้แจงวัตถุประสงค์ในการแยกแยะความแตกต่างของการจัดหมวดหมู่การทำงานร่วมกันการออกแบบสะท้อนให้เห็นถึงคุณภาพของซอฟต์แวร์ที่ต้องการ ผลลัพธ์ที่ได้จะช่วยให้นักพัฒนาออกแบบการทำงานร่วมกันภายในมอดูลที่ดีขึ้น
Description: Thesis (M.Sc.)--Chulalongkorn University, 2014
Degree Name: Master of Science
Degree Level: Master's Degree
Degree Discipline: Computer Science and Information Technology
URI: http://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/44672
URI: http://doi.org/10.14457/CU.the.2014.107
metadata.dc.identifier.DOI: 10.14457/CU.the.2014.107
Type: Thesis
Appears in Collections:Sci - Theses

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
5672604923.pdf2.18 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.