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Auflistung nach Autor:in "Neumann, Roland"

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  • Konferenzbeitrag
    Assessing and interpreting object-oriented software complexity with structured and independent metrics
    (Testing of component-based systems and software quality, 2004) Neumann, Roland; Klemann, Dennis
    Object-oriented software complexity is difficult to assess due to its manifold influences from cognition science or algorithmic complexity theory. A practical process for a structured complexity assessment is presented in this paper. It starts with considerations for measurement and data preparation. Using mathematical transformation techniques, independent complexity metrics are gained. With these results, complexity aspects of a software system can be defined. This makes a complexity comparison through system classes possible, which helps getting an overview on large systems. These process steps are then illustrated with an industrial example.
  • Zeitschriftenartikel
    Orthogonalisierte Softwaremaße in der Fehlerprognose
    (Softwaretechnik-Trends Band 31, Heft 3, 2011) Neumann, Roland
    Das vorgestellte Verfahren führt zu Verbesserungen in drei Bereichen: der Systemübersicht, der Fehlerursachenanalyse und der Fehlervermeidung. Mithilfe voneinander unabhängiger Softwaremaße wird die Vielzahl von Messwerten auf wenige charakteristische Eigenschaften reduziert. Somit wird die Systemübersicht durch Toplisten oder durch grafische Darstellung über das beschriebene Visualisierungswerkzeug verbessert. Dies dient in erster Linie der Systemübersicht. Der zweite Verbesserungsbereich ist die Ursachenanalyse komplexitätsbasierter Fehler. Das beschriebene Modellierungsverfahren liefert ein optimales Fehlermodell. Daraus können Trends identifiziert und validitätsgesicherte Grenzwerte fehlerverursachender Komplexitätswerte abgeleitet werden. So ergänzt eigene Projekterfahrung allgemeine Programmierrichtlinien. Nur die Orthogonalität der Komplexitätswerte ermöglicht die Unterscheidung zwischen gemeinsamen Fehlereinflüssen aus Interaktion oder durch Korrelation mehrerer Maße. Dies dient in erster Linie der Verbesserung. Alternativ dazu lassen sich Fehler durch frühe Prognose vermeiden. Die Prognose ist mittels des vorgestellten Verfahrens genauer als mit herkömmlichen. Die frühe Prognose wahrscheinlicher Fehleranzahlen in Klassen ermöglicht, das System früh im Entwicklungsprozess durch Reengineering oder Testkonzentration zu optimieren. Das beschriebene Prognosewerkzeug unterstützt die Fehleranalyse und das Visualisierungswerkzeug hilft bei der Fehlerlokalisierung. Dies dient in erster Linie der Fehlervermeidung. So können Softwarefehler nicht nur prognostiziert und vermieden, sondern fehlerträchtige Strukturen auch besser verstanden werden.