JP5687122B2 - Software evaluation device, software evaluation method, and system evaluation device - Google Patents

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Description

本発明は、ソフトウェアの構造分析や影響範囲分析に利用可能なソフトウェア評価装置およびソフトウェア評価方法、システムの構造分析や影響範囲分析に利用可能なシステム評価装置に関するものである。   The present invention relates to a software evaluation apparatus and software evaluation method that can be used for software structure analysis and influence range analysis, and a system evaluation apparatus that can be used for system structure analysis and influence range analysis.

ソフトウェア(S/W)アーキテクチャ評価技術の1つとして、DSM(Design Structure Matrix)を用いた方法がある。このDSMでは、「関数の呼び出し」や「変数の参照」等により、サービス提供者と使用者との間に発生する依存をソースコードから求めている。このようなDSMは、複雑なプロセスのタスク間の依存関係を簡潔に表現し、タスクの関連性を分析するのに適している。   As one of software (S / W) architecture evaluation techniques, there is a method using DSM (Design Structure Matrix). In this DSM, dependency that occurs between the service provider and the user is obtained from the source code by “calling a function”, “referencing a variable”, and the like. Such DSM is suitable for concisely expressing dependencies between tasks of complex processes and analyzing task relevance.

例えば、DSMをS/Wに応用し、プログラムの構成要素間の依存関係をその発生頻度(依存強度)で重み付けを行い、表形式で表示することで、複雑なS/Wのアーキテクチャ構造を簡潔に表現することができる。   For example, by applying DSM to S / W, the dependency between program components is weighted by the frequency of occurrence (dependency) and displayed in a tabular format, thereby simplifying the complex S / W architecture structure Can be expressed in

特許文献1に記載の情報フロー・モデルの作成方法では、DSMの依存関係に重み付けしておき、この重み付けされたDSMを、予めパターン化しておいた情報フロー・モデルに写像することで、大規模なプロセスのシミュレーションに使用する情報フロー・モデルを簡易に作成している。   In the information flow model creation method described in Patent Document 1, the DSM dependency is weighted, and the weighted DSM is mapped to a pre-patterned information flow model. An information flow model used for simulation of various processes is easily created.

また、特許文献2に記載のプロジェクト管理方法では、プロジェクトに含まれる複数のタスク間の依存性を示す依存度(プロジェクトへの影響度)をマトリクス形式で表したDSMで作成し、DSMに重み付けを行ってプロジェクト管理での後戻り・並列工程のリスクを定量化している。   Further, in the project management method described in Patent Document 2, a dependency (influence on a project) indicating dependency between a plurality of tasks included in a project is created with a DSM expressed in a matrix format, and the DSM is weighted. The risk of backtracking and parallel processes in project management is quantified.

特開2003−141314号公報JP 2003-141314 A 特開2003−030395号公報JP 2003-030395 A

しかしながら、S/Wの依存関係には依存関係が「関数の呼び出し」や「変数の参照」等のように複数種類存在し、それぞれ意味が異なり、同じ依存頻度でも依存種類によって依存の強さが異なることが経験的にわかっている。例えば、「関数の呼び出し2回」と「変数の参照2回」では、同じ2回の依存でも「関数の呼び出し2回」の方が、依存が強いことが経験上わかっている。   However, there are multiple types of dependency relationships such as “function call” and “variable reference” in the S / W dependency relationship, meaning that each has a different meaning, and the strength of dependency depends on the dependency type even with the same dependency frequency. I know empirically that it is different. For example, it has been found from experience that “depending on two times of function calls” and “reference of variables two times” are more dependent on “two times of function calls” even if they are the same two times of dependence.

そのため、上記前者および後者の従来技術のように、依存の発生頻度のみから算出した依存強度からは依存の強さは判断できないという問題があった。例えば、あるモジュール(提供者)と他モジュール(使用者)との間の結合の度合を正確に把握することや、ソースコード修正影響の範囲を機械的に特定することは難しい。このように、依存関係の種類が複数存在し、それぞれによって依存の強さが異なる場合、依存の強さを判断することは困難であった。   For this reason, there is a problem that the strength of dependence cannot be determined from the dependence strength calculated only from the frequency of occurrence of the dependence, as in the former and latter prior arts. For example, it is difficult to accurately grasp the degree of coupling between a certain module (provider) and another module (user) and to mechanically specify the range of the influence of source code modification. As described above, when there are a plurality of types of dependency relationships and the strengths of the dependencies differ from one another, it is difficult to determine the strength of the dependencies.

本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、ソフトウェアを正確かつ容易に評価することができるソフトウェア評価装置およびソフトウェア評価方法、システムを正確かつ容易に評価することができるシステム評価装置を得ることを目的とする。   The present invention has been made in view of the above, and obtains a software evaluation apparatus and software evaluation method capable of accurately and easily evaluating software, and a system evaluation apparatus capable of accurately and easily evaluating a system. For the purpose.

上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明は、ソフトウェアのソースコードと、前記ソフトウェアの構成要素間の依存関係の種類である依存種類毎に前記依存種類の重要度である重みを示す重み情報と、の入力を受け付ける入力部と、前記入力部に入力されたソースコードおよび重み情報を記憶する記憶部と、前記記憶部内のソースコードから、前記構成要素の組み合わせと、前記構成要素間の依存関係の数である依存頻度と、前記依存種類と、の対応関係を前記構成要素の組み合わせ毎に依存関係情報として抽出する依存関係抽出部と、前記依存関係情報と前記重み情報とを用いて前記依存頻度に前記重みに応じた重み付けを行うことにより、前記構成要素の組み合わせと当該構成要素間の依存種類との組み合わせに応じた依存強度を算出する依存強度算出部と、前記構成要素間における依存強度と、当該依存強度の前記組み合わせ内における出現頻度との対応関係を算出し、算出した対応関係に基づいて、所定値以上の出現頻度に対応する依存強度の値を前記依存強度の閾値に設定する閾値設定部と、前記構成要素の組み合わせの中から前記依存強度が前記閾値以上となるものを抽出し、抽出した構成要素の組み合わせに含まれる構成要素のうち前記ソースコードの修正対象に直接的または間接的に依存し前記ソースコードの修正対象から辿ることのできる構成要素の範囲を、前記ソースコードを修正した際の影響範囲として抽出する影響範囲抽出部と、を備え、前記入力部は、前記閾値の算出に用いる構成要素の範囲を算出範囲情報として入力し、前記記憶部は、前記算出範囲情報を記憶し、前記閾値設定部は、前記算出範囲情報で指定された構成要素の範囲に対して前記対応関係を算出し、算出した対応関係に基づいて前記閾値を設定することを特徴とする。 In order to solve the above-described problems and achieve the object, the present invention provides a weight that is the importance of the dependency type for each dependency type that is the type of dependency between software source code and the software components. An input unit that accepts input of weight information, a storage unit that stores source code and weight information input to the input unit, a combination of the components from the source code in the storage unit, and the configuration A dependency extraction unit that extracts a correspondence relationship between the dependency frequency, which is the number of dependency relationships between elements, and the dependency type, as dependency relationship information for each combination of the component elements, the dependency relationship information, and the weight information Is used to weight the dependence frequency according to the weight, thereby depending on the combination of the combination of the component elements and the dependency type between the component elements. Calculating a dependent intensity calculation unit for calculating a strength, and dependent intensity between the components, the correspondence between the frequency of occurrence within the combination of the dependent intensity, based on the calculated relationship, the appearance of more than a predetermined value extracting a threshold setting unit that sets the value of dependent intensity corresponding to the frequency to the threshold of the dependent intensity, what the dependent intensity from the combinations of the components is equal to or greater than the threshold value, the combination of the extracted components The range of components that can be traced from the correction target of the source code that directly or indirectly depends on the correction target of the source code among the components included in the source code is defined as the influence range when the source code is corrected comprising a influence range extraction unit for extracting, wherein the input unit inputs the range of components used for calculating the threshold as calculated range information, wherein the storage unit Storing the calculated range information, the threshold setting unit, the correspondence between calculated for a range of the specified components in the calculating range information, set the threshold value based on the calculated correspondence Rukoto It is characterized by.

本発明によれば、ソフトウェアを正確かつ容易に評価することが可能になるという効果を奏する。   According to the present invention, it is possible to evaluate software accurately and easily.

図1は、実施の形態1に係る影響度分析装置の構成を示すブロック図である。FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of the influence analysis device according to the first embodiment. 図2は、依存関係リストの構成例を示す図である。FIG. 2 is a diagram illustrating a configuration example of the dependency relationship list. 図3は、依存種類テーブルの構成例を示す図である。FIG. 3 is a diagram illustrating a configuration example of the dependency type table. 図4は、重み付依存関係リストの構成例を示す図である。FIG. 4 is a diagram illustrating a configuration example of a weighted dependency relationship list. 図5は、実施の形態1に係る重み付DSMの構成例を示す図である。FIG. 5 is a diagram illustrating a configuration example of the weighted DSM according to the first embodiment. 図6は、図5に示した重み付DSMをファイル単位で示した図である。FIG. 6 is a diagram showing the weighted DSM shown in FIG. 5 in units of files. 図7は、重み付依存強度の算出処理手順を示すフローチャートである。FIG. 7 is a flowchart showing a calculation processing procedure of the weighted dependence strength. 図8は、依存種類を考慮せずに作成されたDSMの構成例を示す図である。FIG. 8 is a diagram illustrating a configuration example of the DSM created without considering the dependency type. 図9は、依存種類を考慮せずに作成されたDSMをファイル単位で示した図である。FIG. 9 is a diagram showing the DSM created without considering the dependency type in units of files. 図10は、実施の形態2に係る影響度分析装置の構成を示すブロック図である。FIG. 10 is a block diagram illustrating a configuration of the influence analysis device according to the second embodiment. 図11は、依存強度に対する出現頻度を示す図である。FIG. 11 is a diagram illustrating the appearance frequency with respect to the dependency strength. 図12は、実施の形態3に係る影響度分析装置の構成を示すブロック図である。FIG. 12 is a block diagram showing the configuration of the influence analysis device according to the third embodiment. 図13は、実施の形態4に係る影響度分析装置の構成を示すブロック図である。FIG. 13 is a block diagram showing the configuration of the influence analysis device according to the fourth embodiment. 図14は、実施の形態5に係る影響度分析装置の構成を示すブロック図である。FIG. 14 is a block diagram showing the configuration of the influence analysis device according to the fifth embodiment. 図15は、重みの算出方法の一例を説明するための図である。FIG. 15 is a diagram for explaining an example of a weight calculation method. 図16は、実施の形態6に係る影響度分析装置の構成を示すブロック図である。FIG. 16 is a block diagram showing the configuration of the influence analysis device according to the sixth embodiment. 図17は、実施の形態6に係る重み付DSMの構成例を示す図である。FIG. 17 is a diagram illustrating a configuration example of the weighted DSM according to the sixth embodiment. 図18は、影響度分析装置のハードウェア構成を示す図である。FIG. 18 is a diagram illustrating a hardware configuration of the influence analysis apparatus.

以下に、本発明の実施の形態に係るソフトウェア評価装置、ソフトウェア評価方法およびシステム評価装置を図面に基づいて詳細に説明する。なお、これらの実施の形態によりこの発明が限定されるものではない。   Hereinafter, a software evaluation device, a software evaluation method, and a system evaluation device according to embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings. Note that the present invention is not limited to these embodiments.

実施の形態1.
図1は、実施の形態1に係る影響度分析装置の構成を示すブロック図である。影響度分析装置101は、ソフトウェア(S/W)構成要素間(依存関係)の種類毎に設定された重み付け(重要度)に応じたS/W構成要素の影響度に関する分析を行うコンピュータなどの装置である。影響度分析装置101は、S/Wの構造分析や影響範囲分析に利用可能なようS/W構造を可視化する。影響度分析装置101は、S/W構造を評価する際に、DSM(Design Structure MatrixまたはDependency Structure Matrix)(設計構造行列)を用いる。
Embodiment 1 FIG.
FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of the influence analysis device according to the first embodiment. The impact analysis apparatus 101 is a computer that analyzes the impact of S / W components according to the weight (importance) set for each type of software (S / W) components (dependency). Device. The influence degree analysis apparatus 101 visualizes the S / W structure so that it can be used for S / W structure analysis and influence range analysis. The impact analysis apparatus 101 uses a DSM (Design Structure Matrix or Dependency Structure Matrix) (design structure matrix) when evaluating the S / W structure.

影響度分析装置101は、入力部201と、記憶部Mと、依存関係抽出部2と、重み付依存強度算出部5と、重み付DSM生成部7と、影響度分析部(影響範囲抽出部)9と、出力部202と、表示部203と、を備えている。   The influence analysis device 101 includes an input unit 201, a storage unit M, a dependency relationship extraction unit 2, a weighted dependency strength calculation unit 5, a weighted DSM generation unit 7, an influence analysis unit (an influence range extraction unit). ) 9, an output unit 202, and a display unit 203.

入力部201は、ソースコード1やS/W構成要素11を外部装置などから入力して記憶部Mに送る。また、入力部201は、ユーザから入力される依存種類テーブル4、閾値Tを記憶部Mに送る。ソースコード1は、S/W(コンピュータプログラム)の元となる文字の羅列(コンピュータに対する一連の指示)である。   The input unit 201 inputs the source code 1 and the S / W component 11 from an external device and sends them to the storage unit M. Further, the input unit 201 sends the dependency type table 4 and the threshold value T input from the user to the storage unit M. The source code 1 is an enumeration of characters (a series of instructions to the computer) that is the source of S / W (computer program).

閾値Tは、S/W構成要素が所定値以上の影響度(後述する重み付依存強度)を有するか否かの判断基準となる値であり、ユーザによってS/W構成要素毎に設定される。重み付DSM8は、依存元のS/W構成要素と、依存先のS/W構成要素と、の組み合わせ(S/W構成要素間)毎に算出された重み付依存強度を示す情報である。S/W構成要素11は、S/W構成要素のうち依存関係の判定対象となるS/W構成要素(ユーザ所望のS/W構成要素)であり、ユーザによって指定される。   The threshold value T is a value that serves as a criterion for determining whether or not the S / W component has an influence level (weighted dependence strength described later) of a predetermined value or more, and is set by the user for each S / W component. . The weighted DSM 8 is information indicating the weighted dependency strength calculated for each combination (between S / W components) of the dependency source S / W component and the dependency destination S / W component. The S / W component 11 is an S / W component (a user-desired S / W component) that is a dependency determination target among the S / W components, and is specified by the user.

依存関係抽出部2は、ソースコード1からS/W構成要素間の依存関係を抽出し、依存関係リスト3を作成する。依存関係抽出部2は、作成した依存関係リスト3を記憶部Mに記憶させる。図2は、依存関係リストの構成例を示す図である。依存関係リスト3は、依存元のS/W構成要素と、依存先のS/W構成要素と、依存種類と、依存頻度と、が対応付けされた情報(依存関係情報)である。   The dependency relationship extraction unit 2 extracts a dependency relationship between S / W components from the source code 1 and creates a dependency relationship list 3. The dependency relationship extraction unit 2 stores the created dependency relationship list 3 in the storage unit M. FIG. 2 is a diagram illustrating a configuration example of the dependency relationship list. The dependency relationship list 3 is information (dependency relationship information) in which a dependency source S / W component, a dependency destination S / W component, a dependency type, and a dependency frequency are associated with each other.

依存元のS/W構成要素は、依存関係のある関数のうち依存元となる関数(S/W構成要素)であり、依存先のS/W構成要素は、依存関係のある関数のうち依存先となる関数(S/W構成要素)である。   The dependency source S / W component is a function (S / W component) that is a dependency source among functions having dependency relationships, and the dependency destination S / W component is a dependency among functions having dependency relationships. This is the previous function (S / W component).

依存種類は、依存関係の種類であり、例えば、「インクルード」、「マクロ」、「関数の呼び出し」などである。依存頻度は、依存関係の回数である。例えば、依存関係リスト3の行13では、file1.cppのfunc関数からfile2.cppのexp1関数への「関数の呼び出し」という依存頻度が4回あることを示している。   The dependency type is a dependency type, for example, “include”, “macro”, “function call”, and the like. The dependency frequency is the number of dependency relationships. For example, line 13 of dependency list 3 indicates that there is a dependency frequency of “function call” from the func function of file1.cpp to the exp1 function of file2.cpp four times.

重み付依存強度算出部5は、依存関係抽出部2で作成された依存関係リスト3と、依存種類テーブル4と、を用いて、依存関係リスト3を重み付依存関係リスト6に変換する。重み付依存強度算出部5は、変換した重み付依存関係リスト6を記憶部Mに記憶させる。   The weighted dependency strength calculating unit 5 converts the dependency relationship list 3 into a weighted dependency relationship list 6 using the dependency relationship list 3 created by the dependency relationship extracting unit 2 and the dependency type table 4. The weighted dependency strength calculating unit 5 stores the converted weighted dependency relationship list 6 in the storage unit M.

図3は、依存種類テーブルの構成例を示す図である。依存種類テーブル4は、依存種類と、重みと、が対応付けされた情報(重み情報)であり、ユーザによって設定される。重みは、依存種類に設定されている重み付けである。本実施の形態では、依存種類毎に重みが設定されている。例えば、依存種類テーブル4の行15では、「関数の呼び出し」という依存種類の重みが、0.9であることを示している。   FIG. 3 is a diagram illustrating a configuration example of the dependency type table. The dependency type table 4 is information (weight information) in which the dependency type is associated with the weight, and is set by the user. The weight is a weight set for the dependency type. In this embodiment, a weight is set for each dependency type. For example, the row 15 of the dependency type table 4 indicates that the weight of the dependency type “function call” is 0.9.

図4は、重み付依存関係リストの構成例を示す図である。図4では、図2の依存関係リスト3と、図3の依存種類テーブル4と、を用いて作成された重み付依存関係リスト6の構成例を示している。重み付依存関係リスト6は、依存元のS/W構成要素と、依存先のS/W構成要素と、依存種類と、重み付依存強度と、が対応付けされた情報である。   FIG. 4 is a diagram illustrating a configuration example of a weighted dependency relationship list. FIG. 4 shows a configuration example of a weighted dependency relationship list 6 created using the dependency relationship list 3 in FIG. 2 and the dependency type table 4 in FIG. The weighted dependency relationship list 6 is information in which a dependency source S / W component, a dependency destination S / W component, a dependency type, and a weighted dependency strength are associated with each other.

重み付依存強度は、依存種類の重みを考慮した依存頻度である。重み付依存強度は、例えば、依存関係リスト3の依存頻度と、依存種類テーブル4の重みと、を掛け合わせることによって算出される。   The weighted dependence strength is a dependence frequency considering the weight of the dependence type. The weighted dependence strength is calculated, for example, by multiplying the dependence frequency in the dependence relation list 3 and the weight in the dependence type table 4.

図2に示した依存関係リスト3の行13では、file1.cppのfunc関数からfile2.cppのexp1関数へ「関数の呼び出し」が設定されている。そして、依存関係リスト3の行13での依存頻度が4回あり、図3に示した依存種類テーブル4の行15での「関数の呼び出し」の重みが0.9である。したがって、重み付依存強度算出部5は、依存頻度(4回)×重み(0.9)=重み付依存強度によって、重み付依存強度=3.6を算出する。これにより、重み付依存関係リスト6の行16では、file1.cppのfunc関数からfile2.cppのexp1関数への「関数の呼び出し」という依存関係の重み付依存強度が3.6となる。このように、本実施の形態では、依存種類毎に、重み付依存強度が算出される。   In line 13 of the dependency list 3 shown in FIG. 2, “function call” is set from the func function of file1.cpp to the exp1 function of file2.cpp. The dependency frequency on the line 13 in the dependency relationship list 3 is four times, and the weight of the “function call” on the line 15 in the dependency type table 4 shown in FIG. 3 is 0.9. Therefore, the weighted dependency strength calculation unit 5 calculates weighted dependency strength = 3.6 by the dependency frequency (4 times) × weight (0.9) = weighted dependency strength. As a result, in the row 16 of the weighted dependency relationship list 6, the weighted dependency strength of the dependency “function call” from the func function of file1.cpp to the exp1 function of file2.cpp becomes 3.6. Thus, in the present embodiment, the weighted dependence strength is calculated for each dependence type.

重み付DSM生成部7は、重み付依存強度算出部5が作成した重み付依存関係リスト6(処理結果)に基づいて、重み付DSM8を生成する。また、重み付DSM生成部7は、重み付DSM8を用いて、後述のファイル単位重み付DSM40を生成する。重み付DSM生成部7は、生成した重み付DSM8、ファイル単位重み付DSM40を記憶部Mに記憶させる(ファイル単位重み付DSM40は、図1内に図示せず)。   The weighted DSM generation unit 7 generates a weighted DSM 8 based on the weighted dependency relationship list 6 (processing result) created by the weighted dependency strength calculation unit 5. In addition, the weighted DSM generation unit 7 generates a file unit weighted DSM 40 to be described later using the weighted DSM 8. The weighted DSM generation unit 7 stores the generated weighted DSM 8 and file unit weighted DSM 40 in the storage unit M (the file unit weighted DSM 40 is not shown in FIG. 1).

図5は、実施の形態1に係る重み付DSMの構成例を示す図である。図5では、図4の重み付依存関係リスト6を用いて作成された重み付DSM8の構成例を示している。重み付DSM8は、S/W構成要素間毎に算出された重み付依存強度を示す情報である。図5の重み付DSM8では、列方向に依存元のS/W構成要素が並べられ、行方向に依存先のS/W構成要素が並べられている。そして、依存元のS/W構成要素と、依存先のS/W構成要素と、の組み合わせである、依存元のS/W構成要素と依存先のS/W構成要素との交点の位置に、重み付依存強度の値が入れられている。例えば、範囲24A内のセル17では、file1.cppのfunc関数(依存元)からfile2.cppのexp1関数(依存先)への重み付依存強度が3.6であることを示している。   FIG. 5 is a diagram illustrating a configuration example of the weighted DSM according to the first embodiment. FIG. 5 shows a configuration example of the weighted DSM 8 created using the weighted dependency relationship list 6 of FIG. The weighted DSM 8 is information indicating the weighted dependence strength calculated for each S / W component. In the weighted DSM 8 of FIG. 5, the dependency source S / W components are arranged in the column direction, and the dependency destination S / W components are arranged in the row direction. Then, at the position of the intersection of the dependency source S / W component and the dependency destination S / W component, which is a combination of the dependency source S / W component and the dependency destination S / W component , The value of weighted dependence strength is entered. For example, in the cell 17 within the range 24A, the weighted dependence strength from the func function (dependence source) of file1.cpp to the exp1 function (dependence destination) of file2.cpp is 3.6.

重み付DSM生成部7は、重み付依存関係リスト6から各依存関係を重み付DSM8内の該当するセルに加算していくことで、重み付DSM8を生成する。例えば、セル17は、依存元がfile1.cppのfunc関数、依存先がfile2.cppのexp1関数である図4に示した行16の値である。   The weighted DSM generating unit 7 generates the weighted DSM8 by adding each dependency from the weighted dependency relationship list 6 to the corresponding cell in the weighted DSM8. For example, the cell 17 has the value of the row 16 shown in FIG. 4 which is the func function whose dependency source is file1.cpp and the exp1 function whose dependency destination is file2.cpp.

図6は、図5に示した重み付DSMをファイル単位で示した図である。ファイル単位重み付DSM40は、図5に示した重み付DSM8をファイル単位で示した情報である。ファイル単位重み付DSM40では、依存元のS/W構成要素と、依存先のS/W構成要素と、の組み合わせ毎に算出された重み付依存強度を、ファイル単位で表現している。したがって、ファイル単位重み付DSM40は、依存元のファイと、依存先のファイルと、の組み合わせ毎に算出された重み付依存強度を示す情報である。   FIG. 6 is a diagram showing the weighted DSM shown in FIG. 5 in units of files. The file unit weighted DSM 40 is information indicating the weighted DSM 8 shown in FIG. 5 in file units. In the file unit weighted DSM 40, the weighted dependency strength calculated for each combination of the dependency source S / W component and the dependency destination S / W component is expressed in file units. Therefore, the file unit weighted DSM 40 is information indicating the weighted dependence strength calculated for each combination of the dependence source file and the dependence destination file.

図5に示した重み付DSM8には、依存元のファイとしてfile1.cpp、file2.cpp、file2.h、file3.h、file4.hのファイルがあり、依存先のファイとしてfile1.cpp、file2.cpp、file2.h、file3.h、file4.hのファイルがある。このため、ファイル単位重み付DSM40では、file1.cpp、file2.cpp、file2.h、file3.h、file4.hと、file1.cpp、file2.cpp、file2.h、file3.h、file4.hと、の組み合わせ毎に算出された重み付依存強度を示している。   The weighted DSM 8 shown in FIG. 5 includes file1.cpp, file2.cpp, file2.h, file3.h, and file4.h as the dependency source files, and file1.cpp and file2 as the dependency destination files. There are .cpp, file2.h, file3.h, and file4.h files. Therefore, in the file unit weighted DSM 40, file1.cpp, file2.cpp, file2.h, file3.h, file4.h, file1.cpp, file2.cpp, file2.h, file3.h, file4.h , And the weighted dependence intensity calculated for each combination.

例えば、図5に示した重み付DSM8では、依存元のfile1.cppのファイルとして、file1.cpp、file1.cpp/main()、file1.cpp/func()がある。また、依存先のfile2.hのファイルとして、file2.h、file2.h/exp1(int)がある。そして、これらの組み合わせのうち、依存元のfile1.cppと、依存先のfile2.hと、の組み合わせに対する重み付依存強度として0.3が設定され、依存元のfile1.cpp/func()と、依存先のfile2.h/exp1(int)と、の組み合わせに対する重み付依存強度として0.4が設定されている。このため、ファイル単位重み付DSM40では、依存元のfile1.cppのファイルと、依存先のfile2.hのファイルと、の組み合わせに対する重み付依存強度として、0.3+0.4=0.7が設定されている。   For example, in the weighted DSM 8 shown in FIG. 5, there are file1.cpp, file1.cpp / main (), and file1.cpp / func () as the file1.cpp of the dependence source. In addition, there are file2.h and file2.h / exp1 (int) as files of file2.h that depend on. Of these combinations, 0.3 is set as the weighted dependency strength for the combination of the dependency source file1.cpp and the dependency destination file2.h, and the dependency source file1.cpp / func () and 0.4 is set as the weighted dependence strength for the combination of the dependency destination file2.h / exp1 (int). For this reason, in the file unit weighted DSM 40, 0.3 + 0.4 = 0.7 is set as the weighted dependence strength for the combination of the dependence source file 1.cpp and the dependence destination file 2.h. Has been.

影響度分析部9は、ファイル単位重み付DSM40(重み付DSM8)内のS/W構成要素のうち、S/W構成要素11に依存するS/W構成要素であって重み付依存強度が閾値Tを超えるS/W構成要素を抽出し、抽出したS/W構成要素を用いて影響範囲リスト12を作成する。影響度分析部9は、作成した影響範囲リスト12を記憶部Mに記憶させる。影響範囲リスト12は、S/W構成要素11に依存するS/W構成要素であって重み付依存強度が閾値Tを超えるS/W構成要素のリストである。影響範囲リスト12は、ソースコードを修正した場合の影響の範囲として、閾値Tを超える重み付依存強度を有したS/W構成要素が登録される。   The influence analysis unit 9 is an S / W component that depends on the S / W component 11 among the S / W components in the file unit weighted DSM 40 (weighted DSM 8), and the weighted dependency strength is a threshold value. S / W components exceeding T are extracted, and the influence range list 12 is created using the extracted S / W components. The influence analysis unit 9 stores the created influence range list 12 in the storage unit M. The influence range list 12 is a list of S / W components that are dependent on the S / W component 11 and whose weighted dependency strength exceeds the threshold T. In the influence range list 12, an S / W component having a weighted dependency strength exceeding the threshold T is registered as an influence range when the source code is modified.

記憶部Mは、ソースコード1、依存種類テーブル4、閾値T、S/W構成要素11、依存関係リスト3、重み付依存関係リスト6、重み付DSM8、影響範囲リスト12を記憶するメモリなどである。   The storage unit M is a memory that stores the source code 1, the dependency type table 4, the threshold T, the S / W component 11, the dependency relationship list 3, the weighted dependency relationship list 6, the weighted DSM 8, and the influence range list 12. is there.

出力部202は、依存関係リスト3、重み付依存関係リスト6、重み付DSM8、ファイル単位重み付DSM40、影響範囲リスト12を外部装置などに出力する。なお、出力部202からは、ソースコード1、依存種類テーブル4、閾値T、S/W構成要素11を出力してもよい。   The output unit 202 outputs the dependency relationship list 3, the weighted dependency relationship list 6, the weighted DSM 8, the file unit weighted DSM 40, and the influence range list 12 to an external device or the like. Note that the output unit 202 may output the source code 1, the dependency type table 4, the threshold T, and the S / W component 11.

表示部203は、依存関係リスト3、重み付依存関係リスト6、重み付DSM8、ファイル単位重み付DSM40、影響範囲リスト12、ソースコード1、依存種類テーブル4、閾値T、S/W構成要素11などを表示する液晶モニタなどの装置である。   The display unit 203 includes a dependency relationship list 3, a weighted dependency relationship list 6, a weighted DSM 8, a file unit weighted DSM 40, an influence range list 12, a source code 1, a dependency type table 4, a threshold T, and an S / W component 11. A device such as a liquid crystal monitor that displays the above.

つぎに、S/Wの影響度の分析処理手順(影響範囲リスト12の作成処理手順)について説明する。入力部201へは、予めソースコード1、依存種類テーブル4、閾値Tが入力される。入力部201は、ソースコード1、依存種類テーブル4、閾値Tを記憶部Mに記憶させる。   Next, an analysis process procedure of the S / W influence level (a process procedure for creating the influence range list 12) will be described. Source code 1, dependency type table 4, and threshold value T are input to input unit 201 in advance. The input unit 201 stores the source code 1, the dependency type table 4, and the threshold T in the storage unit M.

依存関係抽出部2は、ソースコード1から依存関係を抽出し、依存関係リスト3を作成する。そして、依存関係抽出部2は、作成した依存関係リスト3を記憶部Mに記憶させる。さらに、重み付依存強度算出部5は、依存関係抽出部2で作成された依存関係リスト3と、依存種類テーブル4と、を用いて、依存関係リスト3を重み付依存関係リスト6に変換する。重み付依存強度算出部5は、変換した重み付依存関係リスト6を記憶部Mに記憶させる。   The dependency relationship extraction unit 2 extracts a dependency relationship from the source code 1 and creates a dependency relationship list 3. Then, the dependency relationship extraction unit 2 stores the created dependency relationship list 3 in the storage unit M. Further, the weighted dependency strength calculating unit 5 converts the dependency relationship list 3 into the weighted dependency relationship list 6 by using the dependency relationship list 3 created by the dependency relationship extracting unit 2 and the dependency type table 4. . The weighted dependency strength calculating unit 5 stores the converted weighted dependency relationship list 6 in the storage unit M.

ここで、重み付依存強度算出部5による重み付依存強度の算出処理手順について説明する。図7は、重み付依存強度の算出処理手順を示すフローチャートである。重み付依存強度算出部5は、依存関係リスト3内の全てのS/W構成要素(依存元のS/W構成要素と依存先のS/W構成要素の組)に対して、重み付依存関係リスト6への変換を行ったか否かを判定する(ステップS101)。   Here, the calculation processing procedure of the weighted dependency strength by the weighted dependency strength calculation unit 5 will be described. FIG. 7 is a flowchart showing a calculation processing procedure of the weighted dependence strength. The weighted dependence strength calculation unit 5 weights all S / W components in the dependency relationship list 3 (a set of dependence source S / W components and dependence destination S / W components). It is determined whether or not conversion to the relationship list 6 has been performed (step S101).

依存関係リスト3内の全てのS/W構成要素に対して、重み付依存関係リスト6への変換を行っている場合(ステップS101、Yes)、全依存関係の重み付依存強度の算出処理が完了しているので終了する。   When all the S / W components in the dependency relationship list 3 are converted to the weighted dependency relationship list 6 (Yes in step S101), the calculation processing of the weighted dependency strength of all dependency relationships is performed. Finish because it is complete.

一方、依存関係リスト3内の全てのS/W構成要素に対して、重み付依存関係リスト6への変換を行っていない場合(ステップS101、No)、重み付依存強度の算出処理が終わっていない依存関係があるので、重み付依存強度の算出処理を行う。すなわち、ステップS102〜S105の処理を実行する。   On the other hand, when the conversion to the weighted dependency relationship list 6 is not performed for all the S / W components in the dependency relationship list 3 (No in step S101), the calculation processing of the weighted dependency strength is finished. Since there is no dependency, weighted dependency strength calculation processing is performed. That is, the processes of steps S102 to S105 are executed.

具体的には、重み付依存強度算出部5は、重み付依存強度の算出処理が未実施の依存関係から1つの依存関係(依存元のS/W構成要素と依存先のS/W構成要素の組)を選択する(ステップS102)。そして、重み付依存強度算出部5は、選択した依存関係の依存種類に一致する依存種類を依存種類テーブル4から検索し、依存種類に対応する重みを求める(ステップS103)。さらに、重み付依存強度算出部5は、選択した依存関係の依存頻度と、取得した重みと、を掛け合わせて重み付依存強度を計算する(ステップS104)。   Specifically, the weighted dependency strength calculation unit 5 determines that one dependency relationship (dependence source S / W component element and dependency destination S / W component element) from the dependency relationship in which the weighted dependency strength calculation process has not been performed. ) Is selected (step S102). Then, the weighted dependency strength calculation unit 5 searches the dependency type table 4 for a dependency type that matches the dependency type of the selected dependency relationship, and obtains a weight corresponding to the dependency type (step S103). Further, the weighted dependency strength calculation unit 5 calculates the weighted dependency strength by multiplying the dependency frequency of the selected dependency relationship by the acquired weight (step S104).

そして、重み付依存強度算出部5は、算出した重み付依存強度と、ステップS102の処理で選択した依存関係(依存元のS/W構成要素および依存先のS/W構成要素の組と、依存種類)と、を重み付依存関係リスト6に追加する(ステップS105)。この後、依存関係リスト3内の全てのS/W構成要素に対して、重み付依存関係リスト6への変換を行なうまで、ステップS101〜S105の処理が繰り返される。   Then, the weighted dependence strength calculation unit 5 calculates the weighted dependence strength and the dependence relationship selected in the process of step S102 (a combination of the dependence source S / W component and the dependence destination S / W component, Dependency type) is added to the weighted dependency relationship list 6 (step S105). Thereafter, the processing of steps S101 to S105 is repeated until all the S / W components in the dependency relationship list 3 are converted into the weighted dependency relationship list 6.

重み付依存関係リスト6が作成された後、重み付DSM生成部7は、重み付依存関係リスト6に基づいて、重み付DSM8を生成する。また、重み付DSM生成部7は、重み付DSM8を用いてファイル単位重み付DSM40を生成する。重み付DSM生成部7は、生成した重み付DSM8、ファイル単位重み付DSM40を記憶部Mに記憶させる。   After the weighted dependency relationship list 6 is created, the weighted DSM generation unit 7 generates a weighted DSM 8 based on the weighted dependency relationship list 6. Further, the weighted DSM generation unit 7 generates a file unit weighted DSM 40 using the weighted DSM 8. The weighted DSM generation unit 7 stores the generated weighted DSM 8 and file unit weighted DSM 40 in the storage unit M.

表示部203は、重み付DSM8、ファイル単位重み付DSM40、影響範囲リスト12などを表示する。この後、ユーザによって入力部201からS/W構成要素11が入力され、記憶部Mで記憶される。   The display unit 203 displays the weighted DSM 8, the file unit weighted DSM 40, the influence range list 12, and the like. Thereafter, the S / W component 11 is input from the input unit 201 by the user and stored in the storage unit M.

影響度分析部9は、ファイル単位重み付DSM40内のS/W構成要素のうち、S/W構成要素11に依存するS/W構成要素であって重み付依存強度が閾値Tを超えるS/W構成要素を抽出し、抽出したS/W構成要素を用いて影響範囲リスト12を作成する。   The influence analysis unit 9 is an S / W component that depends on the S / W component 11 among the S / W components in the file unit weighted DSM 40 and has a weighted dependency strength exceeding the threshold T. The W component is extracted, and the influence range list 12 is created using the extracted S / W component.

S/W構成要素11では、例えば、ユーザによって図6のファイル単位重み付DSM40のS/W構成要素「file4.h」が指定される。この場合、影響度分析部9は、S/W構成要素「file4.h」に直接的または間接的に依存するS/W構成要素であって、閾値T=3.0を超えるS/W構成要素を抽出する。まず、影響度分析部9は、「file4.h」に依存するS/W構成要素であって、閾値T=3.0を超えるS/W構成要素を抽出する。ファイル単位重み付DSM40に登録されているS/W構成要素のうち、S/W構成要素「file4.h」に依存しているものは、行18より「file1.cpp」(依存強度:2.7)と「file2.cpp」(依存強度:3.9)である。このため。影響度分析部9は、例えば、S/W構成要素「file4.h」の影響範囲が閾値T=3.0である場合、閾値T=3.0を超える「file2.cpp」を抽出する。   In the S / W component 11, for example, the S / W component “file4.h” of the file unit weighted DSM 40 of FIG. 6 is designated by the user. In this case, the influence analysis unit 9 is an S / W component that directly or indirectly depends on the S / W component “file4.h”, and has an S / W configuration that exceeds the threshold T = 3.0. Extract elements. First, the influence analysis unit 9 extracts S / W components that depend on “file4.h” and that exceed the threshold T = 3.0. Among the S / W components registered in the file unit weighted DSM 40, those that depend on the S / W component “file4.h” are “file1.cpp” (dependency strength: 2. 7) and “file2.cpp” (dependence intensity: 3.9). For this reason. For example, when the influence range of the S / W component “file4.h” is the threshold T = 3.0, the influence analysis unit 9 extracts “file2.cpp” exceeding the threshold T = 3.0.

さらに、影響度分析部9は、抽出した「file2.cpp」に依存するS/W構成要素であって、閾値T=3.0を超えるS/W構成要素を抽出する。ファイル単位重み付DSM40に登録されているS/W構成要素「file2.cpp」に依存しているものは、行19より「file1.cpp」(依存強度:3.6)である。このため、影響度分析部9は、「file2.cpp」に依存している「file1.cpp」を抽出する。そして、抽出した「file1.cpp」に依存しているS/W構成要素で閾値T=3.0を超えるものはないので、影響範囲リスト12には「file1.cpp」、「file2.cpp」の2つが登録されることとなる。   Further, the influence analysis unit 9 extracts S / W components that depend on the extracted “file2.cpp” and that exceed the threshold T = 3.0. What depends on the S / W component “file2.cpp” registered in the file unit weighted DSM 40 is “file1.cpp” (dependence strength: 3.6) from the line 19. Therefore, the influence analysis unit 9 extracts “file1.cpp” that depends on “file2.cpp”. Since no S / W component that depends on the extracted “file1.cpp” exceeds the threshold T = 3.0, the influence range list 12 includes “file1.cpp” and “file2.cpp”. Will be registered.

このように、影響度分析部9は、ユーザによって指定されたS/W構成要素に依存するS/W構成要素を抽出し、抽出したS/W構成要素に依存するS/W構成要素を抽出するという処理を繰り返す。換言すると、影響度分析部9は、S/W構成要素に依存するS/W構成要素を順番に辿っていく。そして、影響度分析部9は、抽出したS/W構成要素を影響範囲リスト12に登録することによって、影響範囲リスト12を作成する。   As described above, the influence analysis unit 9 extracts the S / W component that depends on the S / W component specified by the user, and extracts the S / W component that depends on the extracted S / W component. Repeat the process. In other words, the influence analysis unit 9 sequentially traces the S / W components that depend on the S / W components. Then, the influence degree analysis unit 9 creates the influence range list 12 by registering the extracted S / W components in the influence range list 12.

影響度分析部9は、作成した影響範囲リスト12を記憶部Mに記憶させる。表示部203は、重み付依存関係リスト6、重み付DSM8、ファイル単位重み付DSM40、影響範囲リスト12などを表示する。また、出力部202は、必要に応じて、重み付依存関係リスト6、重み付DSM8、影響範囲リスト12などを外部装置などに出力する。   The influence analysis unit 9 stores the created influence range list 12 in the storage unit M. The display unit 203 displays the weighted dependency relationship list 6, the weighted DSM 8, the file unit weighted DSM 40, the influence range list 12, and the like. Further, the output unit 202 outputs the weighted dependency relationship list 6, the weighted DSM 8, the influence range list 12 and the like to an external device or the like as necessary.

ここで、本実施形態の重み付DSM8と、従来手法により生成したDSMと、の相違点について説明する。図8は、依存種類を考慮せずに作成されたDSMの構成例を示す図である。DSM51は、従来手法によって作成されたDSMであり、関数や変数といったS/W構成要素を最小粒度で表現したDSMである。DSM51では、列方向に依存元のS/W構成要素が並べられ、行方向に依存先のS/W構成要素が並べられている。そして、依存元のS/W構成要素と、依存先のS/W構成要素と、の組み合わせである、依存元のS/W構成要素と依存先のS/W構成要素との交点の位置に、依存強度(依存頻度)の値が入れられている。このDSM51における依存頻度は、依存種類や重み付を考慮せずに算出された依存頻度である。例えば、セル14では、file1.cppのfunc関数からfile2.cppのexp1関数への依存強度が4であることを示している。   Here, the difference between the weighted DSM 8 of the present embodiment and the DSM generated by the conventional method will be described. FIG. 8 is a diagram illustrating a configuration example of the DSM created without considering the dependency type. The DSM 51 is a DSM created by a conventional method, and is a DSM that expresses S / W components such as functions and variables with a minimum granularity. In the DSM 51, dependency source S / W components are arranged in the column direction, and dependency destination S / W components are arranged in the row direction. Then, at the position of the intersection of the dependency source S / W component and the dependency destination S / W component, which is a combination of the dependency source S / W component and the dependency destination S / W component The value of dependency strength (dependence frequency) is entered. The dependency frequency in the DSM 51 is a dependency frequency calculated without considering the dependency type and weighting. For example, cell 14 indicates that the dependency strength from the func function of file1.cpp to the exp1 function of file2.cpp is 4.

図9は、依存種類を考慮せずに作成されたDSMをファイル単位で示した図である。ファイル単位DSM52は、図8に示したDSM51をファイル単位で示したものである。このように、従来のDSM51やファイル単位DSM52は、依存種類や重み付を考慮せずに作成されているので、依存の強さを判断することは困難である。   FIG. 9 is a diagram showing the DSM created without considering the dependency type in units of files. The file unit DSM 52 is a file unit of the DSM 51 shown in FIG. As described above, since the conventional DSM 51 and the file unit DSM 52 are created without considering the dependency type and weighting, it is difficult to determine the strength of the dependency.

このように、実施の形態1によれば、依存種類毎の重みを考慮してDSM(重み付DSM8、ファイル単位重み付DSM40)を作成している。このため、数値による依存強度の強弱把握、修正影響範囲を自動検出でき、属人性排除によるアーキテクチャ解析技術の高度化および解析作業の効率化が可能となる。したがって、S/Wを正確かつ容易に評価することが可能になるという効果を奏する。   As described above, according to the first embodiment, the DSM (weighted DSM8, file unit weighted DSM40) is created in consideration of the weight for each dependency type. For this reason, it is possible to grasp the strength of dependence by numerical values, automatically detect the range of influence of modification, and to improve the architecture analysis technology and efficiency of analysis work by eliminating personality. Therefore, there is an effect that S / W can be accurately and easily evaluated.

実施の形態2.
つぎに、図10および図11を用いてこの発明の実施の形態2について説明する。前述の実施の形態1では、影響度分析部9に入力する閾値Tが、ユーザによって与えられていた。本実施の形態では、閾値Tを、重み付DSM8を元に自動調整(算出)する。
Embodiment 2. FIG.
Next, a second embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS. In the first embodiment described above, the threshold value T input to the influence analysis unit 9 is given by the user. In the present embodiment, the threshold value T is automatically adjusted (calculated) based on the weighted DSM 8.

図10は、実施の形態2に係る影響度分析装置の構成を示すブロック図である。図10の各構成要素のうち図1に示す実施の形態1の影響度分析装置101と同一機能を達成する構成要素については同一番号を付しており、重複する説明は省略する。   FIG. 10 is a block diagram illustrating a configuration of the influence analysis device according to the second embodiment. Of the constituent elements in FIG. 10, constituent elements that achieve the same functions as those of the influence analysis apparatus 101 of the first embodiment shown in FIG. 1 are given the same numbers, and redundant descriptions are omitted.

実施の形態2に係る影響度分析装置102は、影響度分析装置101が有する機能に加えて閾値自動調整部(閾値設定部)20を有している。具体的には、影響度分析装置102は、入力部201と、記憶部Mと、依存関係抽出部2と、重み付依存強度算出部5と、重み付DSM生成部7と、影響度分析部9と、出力部202と、表示部203と、閾値自動調整部20と、を備えている。   The influence analysis device 102 according to the second embodiment includes a threshold automatic adjustment unit (threshold setting unit) 20 in addition to the functions of the influence analysis device 101. Specifically, the influence analysis device 102 includes an input unit 201, a storage unit M, a dependency relationship extraction unit 2, a weighted dependency strength calculation unit 5, a weighted DSM generation unit 7, and an influence analysis unit. 9, an output unit 202, a display unit 203, and a threshold automatic adjustment unit 20.

閾値自動調整部20は、記憶部Mに接続されており、記憶部M内の重み付DSM8を用いて記憶部M内に閾値Tを設定する。閾値自動調整部20は、重み付DSM8から依存情報(依存強度毎の出現頻度)を抽出し、依存情報に基づいて統計的に閾値Tを算出する。本実施の形態の影響度分析部9は、閾値自動調整部20が算出した閾値Tを用いて影響範囲リスト12を作成する。   The threshold automatic adjustment unit 20 is connected to the storage unit M, and sets the threshold T in the storage unit M using the weighted DSM 8 in the storage unit M. The threshold automatic adjustment unit 20 extracts dependency information (appearance frequency for each dependency strength) from the weighted DSM 8 and statistically calculates the threshold T based on the dependency information. The influence analysis unit 9 of the present embodiment creates the influence range list 12 using the threshold T calculated by the automatic threshold adjustment unit 20.

つぎに、閾値Tの自動調整方法の一例を、実施の形態1の図5に示した重み付DSM8を用いて説明する。図11は、依存強度に対する出現頻度を示す図である。図11では、依存強度と出現頻度との関係を示しており、横軸が依存強度であり縦軸が出現頻度(系列2)である。   Next, an example of a method for automatically adjusting the threshold value T will be described using the weighted DSM 8 shown in FIG. 5 of the first embodiment. FIG. 11 is a diagram illustrating the appearance frequency with respect to the dependency strength. FIG. 11 shows the relationship between the dependency strength and the appearance frequency, where the horizontal axis is the dependency strength and the vertical axis is the appearance frequency (series 2).

系列1は、S/W構成要素の個数であり、系列2は、S/W構成要素の割合である。具体的には、系列1は、横軸に示す依存強度の範囲に含まれるS/W構成要素の重み付DSM8内での個数であり、系列2は、横軸に示す依存強度の範囲に含まれるS/W構成要素が重み付DSM8の全体に占める割合(個数の割合)である。例えば、図5の重み付DSM8には、依存強度が0.5以内であるS/W構成要素が10個ある。また、重み付DSM8には、依存強度の登録されているS/W構成要素が全部で15個ある。したがって、依存強度が登録されているS/W構成要素のうち、依存強度が0.5以内のS/W構成要素は10/15=0.67であり、全体の約67%である。これにより、系列2として67%が示されている。また、依存強度の0〜1.0は、出現頻度が約0.87(87%)である。   Series 1 is the number of S / W components, and sequence 2 is the ratio of S / W components. Specifically, the series 1 is the number of S / W components included in the weighted DSM 8 included in the range of dependence strength shown on the horizontal axis, and the series 2 is included in the range of dependence strength shown on the horizontal axis. This is the ratio (number ratio) of the S / W component to be occupied in the entire weighted DSM 8. For example, the weighted DSM 8 in FIG. 5 has 10 S / W components whose dependency strength is within 0.5. Also, the weighted DSM 8 has a total of 15 S / W components for which the dependency strengths are registered. Therefore, among the S / W components for which the dependency strength is registered, the S / W component having the dependency strength within 0.5 is 10/15 = 0.67, which is about 67% of the total. As a result, 67% is shown as the series 2. The dependence strength of 0 to 1.0 has an appearance frequency of about 0.87 (87%).

例えば、出現頻度が80%を超える依存強度を閾値Tに設定する場合、閾値自動調整部20は、図11の関係に基づいて、閾値Tを1.0に設定する。このように、依存強度に対する出現頻度の関係を用いて閾値Tを自動調整しておくので、影響度分析部9は、所定値以上の出現頻度があるS/W構成要素を抽出することが可能となる。なお、閾値自動調整部20は、依存強度に対する出現頻度の関係を用いた方法以外の方法で閾値Tを自動調整してもよい。   For example, in the case where the dependency strength with an appearance frequency exceeding 80% is set as the threshold T, the threshold automatic adjustment unit 20 sets the threshold T to 1.0 based on the relationship of FIG. Thus, since the threshold value T is automatically adjusted using the relationship of the appearance frequency to the dependency strength, the influence analysis unit 9 can extract S / W components having an appearance frequency equal to or higher than a predetermined value. It becomes. Note that the threshold automatic adjustment unit 20 may automatically adjust the threshold T by a method other than the method using the relationship of the appearance frequency to the dependency strength.

このように、実施の形態2によれば、依存強度に対する出現頻度の関係を用いて閾値Tを自動調整するので、属人性を排除した閾値Tの自動設定が可能となる。したがって、S/Wアーキテクチャ解析技術の高度化および解析作業の高効率化が可能となる。   As described above, according to the second embodiment, the threshold T is automatically adjusted using the relationship of the appearance frequency to the dependency strength. Therefore, the threshold T can be automatically set without belongings. Therefore, it is possible to improve the S / W architecture analysis technology and increase the efficiency of analysis work.

実施の形態3.
つぎに、図12を用いてこの発明の実施の形態3について説明する。前述の実施の形態2では、閾値自動調整部20が、S/W全体の依存関係の統計データから閾値Tの自動設定を行っていた。本実施の形態では、閾値Tを自動調整する際に用いるS/W構成要素の範囲を指定しておく。
Embodiment 3 FIG.
Next, Embodiment 3 of the present invention will be described with reference to FIG. In the second embodiment described above, the threshold automatic adjustment unit 20 automatically sets the threshold T from the statistical data of the dependency relationship of the entire S / W. In the present embodiment, a range of S / W components used when the threshold value T is automatically adjusted is designated.

図12は、実施の形態3に係る影響度分析装置の構成を示すブロック図である。図12の各構成要素のうち図1に示す実施の形態1の影響度分析装置101と同一機能を達成する構成要素については同一番号を付しており、重複する説明は省略する。   FIG. 12 is a block diagram showing the configuration of the influence analysis device according to the third embodiment. Of the constituent elements in FIG. 12, constituent elements that achieve the same functions as those of the influence analysis apparatus 101 of the first embodiment shown in FIG. 1 are given the same numbers, and redundant descriptions are omitted.

実施の形態3に係る影響度分析装置103は、影響度分析装置101が有する機能に加えて算出範囲付閾値自動調整部22を有している。具体的には、影響度分析装置103は、入力部201と、記憶部Mと、依存関係抽出部2と、重み付依存強度算出部5と、重み付DSM生成部7と、影響度分析部9と、出力部202と、表示部203と、算出範囲付閾値自動調整部22と、を備えている。   The influence analysis device 103 according to the third embodiment includes a threshold automatic adjustment unit 22 with a calculation range in addition to the functions of the influence analysis device 101. Specifically, the influence analysis device 103 includes an input unit 201, a storage unit M, a dependency relationship extraction unit 2, a weighted dependency strength calculation unit 5, a weighted DSM generation unit 7, and an influence analysis unit. 9, an output unit 202, a display unit 203, and a threshold automatic adjustment unit 22 with a calculation range.

入力部201へは、予め算出範囲23が入力され、記憶部Mで記憶される。算出範囲23は、閾値Tの自動算出に用いるS/W構成要素の一覧(算出範囲情報)である。したがって、本実施の形態では、算出範囲23で指定されたS/W構成要素の依存情報(依存強度毎の出現頻度)を用いて閾値Tが算出される。   The calculation range 23 is input in advance to the input unit 201 and stored in the storage unit M. The calculation range 23 is a list (calculation range information) of S / W components used for automatic calculation of the threshold value T. Therefore, in the present embodiment, the threshold T is calculated using the dependency information (appearance frequency for each dependency strength) of the S / W component specified in the calculation range 23.

算出範囲付閾値自動調整部22は、算出範囲23で指定されたS/W構成要素の範囲にある依存情報を重み付DSM8から抽出し、抽出した依存情報を用いて閾値Tを算出する。例えば、図5に示した重み付DSM8から閾値Tを算出する際に、算出範囲23として以下のS/W構成要素を指定した場合には、範囲24Aの依存強度が閾値Tの算出に用いられる。
算出範囲23:
File1.cpp、file1.cpp/main()、file1.cpp/func()
file2.cpp、file2.cpp/exp1(int)
file2.h、file2.h/exp1(int)
The calculation range-added threshold automatic adjustment unit 22 extracts the dependency information in the range of the S / W component specified in the calculation range 23 from the weighted DSM 8 and calculates the threshold T using the extracted dependency information. For example, when calculating the threshold value T from the weighted DSM 8 shown in FIG. 5, if the following S / W component is specified as the calculation range 23, the dependence strength of the range 24A is used for calculating the threshold value T. .
Calculation range 23:
File1.cpp, file1.cpp / main (), file1.cpp / func ()
file2.cpp, file2.cpp / exp1 (int)
file2.h, file2.h / exp1 (int)

算出範囲付閾値自動調整部22は、算出した閾値Tを記憶部Mに記憶させる。影響度分析部9は、算出範囲付閾値自動調整部22が算出した閾値Tを用いて影響範囲リスト12を作成する。   The calculation range-added threshold automatic adjustment unit 22 stores the calculated threshold T in the storage unit M. The influence degree analysis unit 9 creates the influence range list 12 using the threshold value T calculated by the threshold value automatic adjustment unit 22 with calculation range.

このように、実施の形態3によれば、閾値Tの算出に用いるS/W構成要素を算出範囲23によって詳細に設定することができる。そして、算出範囲23で指定されたS/W構成要素の範囲にある依存情報を用いて閾値Tを算出するので、閾値Tの確からしさを向上させることが可能となる。   Thus, according to the third embodiment, the S / W component used for calculating the threshold value T can be set in detail by the calculation range 23. And since the threshold value T is calculated using the dependence information in the range of the S / W component designated by the calculation range 23, the probability of the threshold value T can be improved.

実施の形態4.
つぎに、図13を用いてこの発明の実施の形態4について説明する。前述の実施の形態2では、閾値自動調整部20が、1つの計算方法によって閾値Tの自動設定を行っていた。本実施の形態では、S/Wの特徴に合わせた閾値算出方法のテンプレートを準備しておき、閾値自動調整部20がテンプレートに応じた閾値Tを算出する。
Embodiment 4 FIG.
Next, a fourth embodiment of the present invention will be described with reference to FIG. In the second embodiment described above, the threshold automatic adjustment unit 20 automatically sets the threshold T by one calculation method. In the present embodiment, a threshold calculation method template that matches the S / W characteristics is prepared, and the threshold automatic adjustment unit 20 calculates a threshold T corresponding to the template.

図13は、実施の形態4に係る影響度分析装置の構成を示すブロック図である。図13の各構成要素のうち図1に示す実施の形態1の影響度分析装置101と同一機能を達成する構成要素については同一番号を付しており、重複する説明は省略する。   FIG. 13 is a block diagram showing the configuration of the influence analysis device according to the fourth embodiment. Of the constituent elements in FIG. 13, constituent elements that achieve the same functions as those of the influence analysis apparatus 101 of the first embodiment shown in FIG. 1 are given the same numbers, and redundant descriptions are omitted.

実施の形態4に係る影響度分析装置104は、影響度分析装置101が有する機能に加えてテンプレート使用閾値自動調整部25を有している。具体的には、影響度分析装置103は、入力部201と、記憶部Mと、依存関係抽出部2と、重み付依存強度算出部5と、重み付DSM生成部7と、影響度分析部9と、出力部202と、表示部203と、テンプレート使用閾値自動調整部25と、を備えている。   The influence analysis device 104 according to the fourth embodiment includes a template use threshold automatic adjustment unit 25 in addition to the functions of the influence analysis device 101. Specifically, the influence analysis device 103 includes an input unit 201, a storage unit M, a dependency relationship extraction unit 2, a weighted dependency strength calculation unit 5, a weighted DSM generation unit 7, and an influence analysis unit. 9, an output unit 202, a display unit 203, and a template use threshold automatic adjustment unit 25.

入力部201へは、予め算出テンプレート26が入力され、記憶部Mで記憶される。算出テンプレート26は、閾値Tの算出に用いる閾値算出方法(閾値Tの調整方法)を複数保持している。したがって、この算出テンプレート26内に設定されている閾値算出方法を切り替えることで、閾値Tの算出方法を切り替えることができる。閾値算出方法は、S/Wの言語の特性やS/Wの組成に応じて種々設定される。   The calculation template 26 is input in advance to the input unit 201 and stored in the storage unit M. The calculation template 26 holds a plurality of threshold calculation methods (threshold T adjustment methods) used for calculating the threshold T. Therefore, the threshold value T calculation method can be switched by switching the threshold value calculation method set in the calculation template 26. Various threshold calculation methods are set according to the characteristics of the S / W language and the composition of the S / W.

テンプレート使用閾値自動調整部25は、重み付DSM8から依存情報を抽出し、ユーザなどによって指定された算出テンプレート26内の閾値算出方法を用いて閾値Tを算出する。   The template use threshold automatic adjustment unit 25 extracts dependency information from the weighted DSM 8 and calculates a threshold T using a threshold calculation method in a calculation template 26 designated by a user or the like.

このように、実施の形態4によれば、S/Wの言語の特性やS/Wの組成に応じて閾値算出方法を選択できるので、S/Wに応じた閾値算出方法を設定することが可能となる。したがって、閾値Tの確からしさを向上させることが可能となる。   As described above, according to the fourth embodiment, the threshold value calculation method can be selected according to the S / W language characteristics and the S / W composition. Therefore, it is possible to set the threshold value calculation method according to the S / W. It becomes possible. Therefore, it is possible to improve the certainty of the threshold value T.

実施の形態5.
つぎに、図14および図15を用いてこの発明の実施の形態5について説明する。前述の実施の形態1では、ユーザによって依存種類テーブル4が与えられていた。本実施の形態では、依存種類テーブル4を過去の解析データに基づいて自動調整する。
Embodiment 5 FIG.
Next, a fifth embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS. In the first embodiment described above, the dependency type table 4 is given by the user. In the present embodiment, the dependency type table 4 is automatically adjusted based on past analysis data.

図14は、実施の形態5に係る影響度分析装置の構成を示すブロック図である。図14の各構成要素のうち図1に示す実施の形態1の影響度分析装置101と同一機能を達成する構成要素については同一番号を付しており、重複する説明は省略する。   FIG. 14 is a block diagram showing the configuration of the influence analysis device according to the fifth embodiment. Of the constituent elements shown in FIG. 14, the constituent elements that achieve the same functions as those of the influence analysis apparatus 101 of the first embodiment shown in FIG.

実施の形態5に係る影響度分析装置105は、影響度分析装置101が有する機能に加えて解析データ蓄積装置(蓄積部)27、重み自動調整部(重み情報生成部)28を有している。具体的には、影響度分析装置105は、入力部201と、記憶部Mと、依存関係抽出部2と、重み付依存強度算出部5と、重み付DSM生成部7と、影響度分析部9と、出力部202と、表示部203と、解析データ蓄積装置27と、重み自動調整部28と、を備えている。   The influence analysis device 105 according to the fifth embodiment includes an analysis data storage device (storage unit) 27 and an automatic weight adjustment unit (weight information generation unit) 28 in addition to the functions of the influence analysis device 101. . Specifically, the influence analysis device 105 includes an input unit 201, a storage unit M, a dependency relationship extraction unit 2, a weighted dependency strength calculation unit 5, a weighted DSM generation unit 7, and an influence analysis unit. 9, an output unit 202, a display unit 203, an analysis data storage device 27, and an automatic weight adjustment unit 28.

解析データ蓄積装置27は、S/Wの解析(影響範囲リスト12の作成)を行うたびに、依存種類テーブル4に関する情報(蓄積データ)を蓄積する。なお、解析データ蓄積装置27は、重み付DSM8を参照して依存種類テーブル4に関する情報を蓄積してもよい。   The analysis data storage device 27 stores information (accumulation data) related to the dependency type table 4 every time the S / W analysis (creation of the influence range list 12) is performed. The analysis data storage device 27 may store information related to the dependency type table 4 with reference to the weighted DSM 8.

重み自動調整部28は、解析データ蓄積装置27に蓄積された蓄積データに基づいて各依存種類の重みを算出し、依存種類テーブル4を生成する。重み自動調整部28では、蓄積データから所定の算式によって重みを算出し、これにより依存種類テーブル4を生成する。そして、必要に応じてユーザにより重みの補正が行なわれる。   The automatic weight adjustment unit 28 calculates the weight of each dependency type based on the accumulated data stored in the analysis data storage device 27 and generates the dependency type table 4. The automatic weight adjustment unit 28 calculates the weight from the accumulated data by a predetermined formula, and thereby generates the dependency type table 4. Then, the weight is corrected by the user as necessary.

重み自動調整部28による重みの算出方法の一例について説明する。図15は、重みの算出方法の一例を説明するための図である。ここでは、直近5回のS/W解析(重み付依存関係リスト6の作成)に用いた重みの平均値に基づいて、次に用いる重みを算出する場合について説明する。図15では、直近5回分の依存種類テーブル4の重みの設定値と、この設定値を用いて算出された重みと、を依存種類毎に示している。   An example of a weight calculation method by the weight automatic adjustment unit 28 will be described. FIG. 15 is a diagram for explaining an example of a weight calculation method. Here, a case will be described in which the weight to be used next is calculated based on the average value of the weights used in the latest five S / W analyzes (creation of the weighted dependency relationship list 6). In FIG. 15, the set value of the weight of the dependency type table 4 for the latest five times and the weight calculated using this set value are shown for each dependency type.

重み1〜重み5は、直近5回のS/W解析に用いた重みである。また、重み6は、重み1〜重み5の平均値であり、次のS/W解析に設定される重みである。したがって、重み自動調整部28によって自動調整された重みは、列29の重みとなる。これにより、重み自動調整部28は、依存種類テーブル4に重み6を設定しておく。そして、次のS/W解析では、重み6が設定された依存種類テーブル4を用いて、依存関係リスト3を重み付依存関係リスト6に変換する。   Weights 1 to 5 are the weights used for the latest five S / W analyses. The weight 6 is an average value of the weights 1 to 5 and is a weight set for the next S / W analysis. Therefore, the weight automatically adjusted by the weight automatic adjustment unit 28 becomes the weight of the column 29. As a result, the automatic weight adjustment unit 28 sets the weight 6 in the dependency type table 4. In the next S / W analysis, the dependency relationship list 3 is converted into the weighted dependency relationship list 6 using the dependency type table 4 in which the weight 6 is set.

なお、直近N回(Nは自然数)のS/W解析に用いた重みの平均値に基づいて次に用いる重みを算出する場合、初回〜(N−1)回目のS/W解析を行う際には、ユーザによって与えられた依存種類テーブル4が用いられる。   When calculating the weight to be used next based on the average value of the weights used in the most recent N times (N is a natural number) S / W analysis, when performing the first to (N-1) th S / W analysis The dependency type table 4 given by the user is used.

このように、実施の形態5によれば、過去の解析データから自動で依存種類の重みを設定できるので、さらに属人性排除によるS/Wアーキテクチャ解析技術の高度化および解析作業の高効率化が可能となる。   As described above, according to the fifth embodiment, the dependency type weights can be automatically set from the past analysis data, so that the S / W architecture analysis technology and the efficiency of analysis work can be improved by eliminating personality. It becomes possible.

実施の形態6.
つぎに、図16および図17を用いてこの発明の実施の形態6について説明する。前述の実施の形態1では、重み付DSM8によって全ての依存情報を表示していた。本実施の形態では、閾値T以下の依存情報を表示しないよう依存情報のフィルタリングを行う。
Embodiment 6 FIG.
Next, a sixth embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS. In the first embodiment described above, all dependency information is displayed by the weighted DSM 8. In the present embodiment, the dependency information is filtered so as not to display the dependency information below the threshold T.

図16は、実施の形態6に係る影響度分析装置の構成を示すブロック図である。図16の各構成要素のうち図1に示す実施の形態1の影響度分析装置101と同一機能を達成する構成要素については同一番号を付しており、重複する説明は省略する。   FIG. 16 is a block diagram showing the configuration of the influence analysis device according to the sixth embodiment. Of the constituent elements in FIG. 16, constituent elements that achieve the same functions as those of the influence analysis apparatus 101 of the first embodiment shown in FIG. 1 are given the same numbers, and redundant descriptions are omitted.

実施の形態6に係る影響度分析装置106は、影響度分析装置101が有する機能に加えて依存強度フィルタリング部(抽出部)30を有している。具体的には、影響度分析装置106は、入力部201と、記憶部Mと、依存関係抽出部2と、重み付依存強度算出部5と、重み付DSM生成部7と、影響度分析部9と、出力部202と、表示部203と、依存強度フィルタリング部30と、を備えている。   The influence analysis device 106 according to the sixth embodiment includes a dependency strength filtering unit (extraction unit) 30 in addition to the functions of the influence analysis device 101. Specifically, the influence analysis device 106 includes an input unit 201, a storage unit M, a dependency relationship extraction unit 2, a weighted dependency strength calculation unit 5, a weighted DSM generation unit 7, and an influence analysis unit. 9, an output unit 202, a display unit 203, and a dependency strength filtering unit 30.

依存強度フィルタリング部30は、閾値Tを元に閾値Tよりも小さい重み付依存強度を重み付DSM8から非表示にする。換言すると、依存強度フィルタリング部30は、閾値Tと重み付DSM8内の重み付依存強度を比較し、閾値Tよりも小さい重み付依存強度を重み付DSM8から除外する。表示部203は、依存強度フィルタリング部30で除外されなかった重み付依存強度を重み付DSM8として表示する。   The dependency strength filtering unit 30 hides the weighted dependency strength smaller than the threshold value T from the weighted DSM 8 based on the threshold value T. In other words, the dependency strength filtering unit 30 compares the threshold T and the weighted dependency strength in the weighted DSM 8 and excludes the weighted dependency strength smaller than the threshold T from the weighted DSM 8. The display unit 203 displays the weighted dependence strength that is not excluded by the dependence strength filtering unit 30 as the weighted DSM8.

ここで、依存情報のフィルタリングについて説明する。図17は、実施の形態6に係る重み付DSMの構成例を示す図である。図17では、図5の重み付DSM8に対して依存情報(重み付依存強度)のフィルタリングが行われた重み付DSM8の構成例を示している。   Here, filtering of dependency information will be described. FIG. 17 is a diagram illustrating a configuration example of the weighted DSM according to the sixth embodiment. FIG. 17 shows a configuration example of the weighted DSM 8 in which the dependency information (weighted dependence strength) is filtered with respect to the weighted DSM 8 of FIG.

例えば、閾値Tが1.0の場合、フィルタリングを行った後の重み付DSM8は、図17に示した重み付DSM8となる。具体的には、図5の重み付DSM8から、閾値Tが1.0未満の重み付依存強度が非表示にされて、新たな重み付DSM8が表示部203で表示される。例えば、範囲24Bでは、セル17の重み付依存強度のみが残され、他の重み付依存強度は非表示にされる。   For example, when the threshold T is 1.0, the weighted DSM 8 after filtering is the weighted DSM 8 shown in FIG. Specifically, from the weighted DSM 8 in FIG. 5, the weighted dependence strength with the threshold T less than 1.0 is hidden, and a new weighted DSM 8 is displayed on the display unit 203. For example, in the range 24B, only the weighted dependency strength of the cell 17 is left, and the other weighted dependency strengths are hidden.

このように、実施の形態6によれば、閾値Tよりも小さい重み付依存強度を重み付DSM8から非表示にするので、重み付依存強度の弱い依存関係見る必要がなくなる。このため、非表示にされた依存関係よりも依存関係の強い依存関係に容易に着目することが可能となり、その結果、解析作業の高効率化が可能となる。   As described above, according to the sixth embodiment, since the weighted dependency strength smaller than the threshold value T is hidden from the weighted DSM 8, it is not necessary to see the dependency relationship having a weak weighted dependency strength. For this reason, it is possible to easily focus on the dependency relationship that is stronger than the hidden dependency relationship, and as a result, the analysis work can be highly efficient.

なお、実施の形態1〜6で説明した影響度分析装置101〜106の機能を組み合わせてもよい。例えば、影響度分析装置102と影響度分析装置105の機能を組み合わせた影響度分析装置は、入力部201と、記憶部Mと、依存関係抽出部2と、重み付依存強度算出部5と、重み付DSM生成部7と、影響度分析部9と、出力部202と、表示部203と、閾値自動調整部20と、解析データ蓄積装置27と、重み自動調整部28と、を備える構成となる。   In addition, you may combine the function of the influence analysis apparatuses 101-106 demonstrated in Embodiment 1-6. For example, an influence analysis device combining the functions of the influence analysis device 102 and the influence analysis device 105 includes an input unit 201, a storage unit M, a dependency relationship extraction unit 2, a weighted dependency intensity calculation unit 5, A configuration including a weighted DSM generation unit 7, an influence analysis unit 9, an output unit 202, a display unit 203, an automatic threshold adjustment unit 20, an analysis data storage device 27, and an automatic weight adjustment unit 28; Become.

つぎに、影響度分析装置101〜106のハードウェア構成について説明する。なお、影響度分析装置101〜106は、それぞれ同様のハードウェア構成を有しているので、ここでは影響度分析装置101のハードウェア構成について説明する。   Next, the hardware configuration of the impact analysis apparatuses 101 to 106 will be described. Since the impact analysis apparatuses 101 to 106 have the same hardware configuration, the hardware configuration of the impact analysis apparatus 101 will be described here.

図18は、影響度分析装置のハードウェア構成を示す図である。影響度分析装置101は、CPU(Central Processing Unit)91、ROM(Read Only Memory)92、RAM(Random Access Memory)93、表示部94、入力部95を有している。影響度分析装置101では、これらのCPU91、ROM92、RAM93、表示部94、入力部95がバスラインBを介して接続されている。   FIG. 18 is a diagram illustrating a hardware configuration of the influence analysis apparatus. The influence analysis apparatus 101 includes a central processing unit (CPU) 91, a read only memory (ROM) 92, a random access memory (RAM) 93, a display unit 94, and an input unit 95. In the influence analysis apparatus 101, the CPU 91, ROM 92, RAM 93, display unit 94, and input unit 95 are connected via the bus line B.

CPU91は、コンピュータプログラムである影響度分析プログラム90を用いてパターンの判定を行う。表示部94は、液晶モニタなどの表示装置であり、CPU91からの指示に基づいて、依存関係リスト3、重み付依存関係リスト6、重み付DSM8、影響範囲リスト12などを表示する。入力部95は、マウスやキーボードを備えて構成され、使用者から外部入力される指示情報(S/Wの影響度分析に必要なパラメータ等)を入力する。入力部95へ入力された指示情報は、CPU91へ送られる。   The CPU 91 determines a pattern using an influence analysis program 90 which is a computer program. The display unit 94 is a display device such as a liquid crystal monitor, and displays the dependency relationship list 3, the weighted dependency relationship list 6, the weighted DSM 8, the influence range list 12, and the like based on instructions from the CPU 91. The input unit 95 includes a mouse and a keyboard, and inputs instruction information (such as parameters necessary for S / W influence analysis) input from the outside. The instruction information input to the input unit 95 is sent to the CPU 91.

影響度分析プログラム90は、ROM92内に格納されており、バスラインBを介してRAM93へロードされる。CPU91はRAM93内にロードされた影響度分析プログラム90を実行する。具体的には、影響度分析装置101では、使用者による入力部95からの指示入力に従って、CPU91がROM92内から影響度分析プログラム90を読み出してRAM93内のプログラム格納領域に展開して各種処理を実行する。CPU91は、この各種処理に際して生じる各種データをRAM93内に形成されるデータ格納領域に一時的に記憶させておく。   The influence analysis program 90 is stored in the ROM 92 and loaded into the RAM 93 via the bus line B. The CPU 91 executes the influence analysis program 90 loaded in the RAM 93. Specifically, in the impact analysis apparatus 101, the CPU 91 reads the impact analysis program 90 from the ROM 92 and expands it in the program storage area in the RAM 93 in accordance with an instruction input from the input unit 95 by the user, and performs various processes. Run. The CPU 91 temporarily stores various data generated during the various processes in a data storage area formed in the RAM 93.

影響度分析装置101で実行される影響度分析プログラム90は、依存関係抽出部2と、重み付依存強度算出部5と、重み付DSM生成部7と、影響度分析部9と、を含むモジュール構成となっており、これらが主記憶装置上にロードされ、これらが主記憶装置上に生成される。   The impact analysis program 90 executed by the impact analysis device 101 includes a dependency relationship extraction unit 2, a weighted dependency strength calculation unit 5, a weighted DSM generation unit 7, and an impact analysis unit 9. These are loaded into the main storage device and these are generated on the main storage device.

なお、上記した実施の形態1〜6では、S/W(S/W構成要素)の評価を行う場合について説明したが、システム(システム構成要素)の評価を行ってもよい。システム構成要素は、例えばS/W構成要素以外の互いに依存関係のある構成要素であり、プロセスを構成するタスクなどである。システム構成要素の評価を行なう場合、例えば、依存関係抽出部2は、システムのソースコードから依存関係リストを抽出する。   In the first to sixth embodiments described above, the case where the S / W (S / W component) is evaluated has been described. However, the system (system component) may be evaluated. The system component is a component having a dependency relationship other than the S / W component, for example, and is a task constituting a process. When the system component is evaluated, for example, the dependency relationship extraction unit 2 extracts a dependency relationship list from the system source code.

以上のように、本発明に係るソフトウェア評価装置およびソフトウェア評価方法は、ソフトウェアの構造分析や影響範囲分析に適し、本発明に係るシステム評価装置は、システムの構造分析や影響範囲分析に適している。   As described above, the software evaluation apparatus and the software evaluation method according to the present invention are suitable for software structure analysis and influence range analysis, and the system evaluation apparatus according to the present invention is suitable for system structure analysis and influence range analysis. .

1 ソースコード
2 依存関係抽出部
3 依存関係リスト
4 依存種類テーブル
5 重み付依存強度算出部
6 重み付依存関係リスト
7 重み付DSM生成部
8 重み付DSM
9 影響度分析部
12 影響範囲リスト
20 閾値自動調整部
22 算出範囲付閾値自動調整部
23 算出範囲
25 テンプレート使用閾値自動調整部
26 算出テンプレート
27 解析データ蓄積装置
28 重み自動調整部
30 依存強度フィルタリング部
40 ファイル単位重み付DSM
101〜106 影響度分析装置
201 入力部
202 出力部
203 表示部
M 記憶部
T 閾値
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Source code 2 Dependency extraction part 3 Dependency list 4 Dependency type table 5 Weighted dependence strength calculation part 6 Weighted dependence list 7 Weighted DSM production | generation part 8 Weighted DSM
DESCRIPTION OF SYMBOLS 9 Influence analysis part 12 Influence range list 20 Threshold automatic adjustment part 22 Threshold automatic adjustment part with calculation range 23 Calculation range 25 Template use threshold automatic adjustment part 26 Calculation template 27 Analysis data storage device 28 Weight automatic adjustment part 30 Dependence intensity filtering part 40 File unit weighted DSM
101-106 Influence analysis device 201 Input unit 202 Output unit 203 Display unit M Storage unit T Threshold

Claims (5)

ソフトウェアのソースコードと、前記ソフトウェアの構成要素間の依存関係の種類である依存種類毎に前記依存種類の重要度である重みを示す重み情報と、の入力を受け付ける入力部と、
前記入力部に入力されたソースコードおよび重み情報を記憶する記憶部と、
前記記憶部内のソースコードから、前記構成要素の組み合わせと、前記構成要素間の依存関係の数である依存頻度と、前記依存種類と、の対応関係を前記構成要素の組み合わせ毎に依存関係情報として抽出する依存関係抽出部と、
前記依存関係情報と前記重み情報とを用いて前記依存頻度に前記重みに応じた重み付けを行うことにより、前記構成要素の組み合わせと当該構成要素間の依存種類との組み合わせに応じた依存強度を算出する依存強度算出部と、
前記構成要素間における依存強度と、当該依存強度の前記組み合わせ内における出現頻度との対応関係を算出し、算出した対応関係に基づいて、所定値以上の出現頻度に対応する依存強度の値を前記依存強度の閾値に設定する閾値設定部と、
前記構成要素の組み合わせの中から前記依存強度が前記閾値以上となるものを抽出し、抽出した構成要素の組み合わせに含まれる構成要素のうち前記ソースコードの修正対象に直接的または間接的に依存し前記ソースコードの修正対象から辿ることのできる構成要素の範囲を、前記ソースコードを修正した際の影響範囲として抽出する影響範囲抽出部と、
を備え
前記入力部は、前記閾値の算出に用いる構成要素の範囲を算出範囲情報として入力し、
前記記憶部は、前記算出範囲情報を記憶し、
前記閾値設定部は、前記算出範囲情報で指定された構成要素の範囲に対して前記対応関係を算出し、算出した対応関係に基づいて前記閾値を設定することを特徴とするソフトウェア評価装置。
An input unit that accepts input of software source code and weight information indicating the weight that is the importance of the dependency type for each dependency type that is the type of dependency between the software components;
A storage unit for storing source code and weight information input to the input unit;
From the source code in the storage unit, the correspondence relationship between the combination of the component elements, the dependency frequency that is the number of dependency relationships between the component elements, and the dependency type is used as dependency relationship information for each combination of the component elements. A dependency extraction unit to extract;
By calculating the dependency frequency according to the weight by using the dependency relationship information and the weight information according to the weight, the dependency strength corresponding to the combination of the combination of the component elements and the dependency type between the component elements is calculated. A dependency strength calculation unit to
Calculate the correspondence between the dependency strength between the components and the appearance frequency in the combination of the dependency strength, and based on the calculated correspondence relationship, the value of the dependency strength corresponding to the appearance frequency equal to or higher than a predetermined value is calculated. A threshold value setting unit for setting the threshold value of the dependency strength;
Extracting those the dependent intensity from the combinations of the components is equal to or greater than the threshold value, directly or indirectly dependent of the components included in the combination of the extracted component to the correction target of the source code An influence range extraction unit that extracts a range of components that can be traced from the correction target of the source code as an influence range when the source code is corrected;
Equipped with a,
The input unit inputs a range of components used for calculation of the threshold as calculation range information,
The storage unit stores the calculation range information,
The threshold setting unit, wherein for the range of the specified components in the calculating range information to calculate the correspondence between the calculated relationship software evaluation device, characterized in that you set the threshold value based on.
前記入力部は、前記閾値を算出する際に用いる閾値算出方法の算出テンプレートとして、前記ソフトウェアの特徴に応じた算出テンプレートを複数入力し、
前記記憶部は、前記算出テンプレートを記憶し、
前記閾値設定部は、前記影響範囲の抽出対象となるソフトウェアに応じた算出テンプレートを用いて、前記閾値を設定することを特徴とする請求項に記載のソフトウェア評価装置。
The input unit inputs a plurality of calculation templates corresponding to the characteristics of the software as a calculation template of a threshold value calculation method used when calculating the threshold value,
The storage unit stores the calculation template,
The threshold setting unit, using the calculated template corresponding to the software subject to extraction of the influence range, software evaluation device according to claim 1, characterized in that setting the threshold value.
前記依存強度算出部が算出した依存強度のうち、前記閾値より大きい依存強度を抽出する抽出部と、
前記抽出部が抽出した依存強度を表示する表示部と、
をさらに備えることを特徴とする請求項1または2に記載のソフトウェア評価装置。
Of the dependency strengths calculated by the dependency strength calculation unit, an extraction unit that extracts a dependency strength greater than the threshold;
A display unit for displaying the dependency intensity extracted by the extraction unit;
Software evaluation apparatus according to claim 1 or 2, further comprising a.
ソフトウェアのソースコードと、前記ソフトウェアの構成要素間の依存関係の種類である依存種類毎に前記依存種類の重要度である重みを示す重み情報と、の入力を受け付ける入力ステップと、
前記ソースコードおよび前記重み情報を記憶する記憶ステップと、
前記ソースコードから、前記構成要素の組み合わせと、前記構成要素間の依存関係の数である依存頻度と、前記依存種類と、の対応関係を前記構成要素の組み合わせ毎に依存関係情報として抽出する依存関係抽出ステップと、
前記依存関係情報と前記重み情報とを用いて前記依存頻度に前記重みに応じた重み付けを行うことにより、前記構成要素の組み合わせと当該構成要素間の依存種類との組み合わせに応じた依存強度を算出する依存強度算出ステップと、
前記構成要素間における依存強度と、当該依存強度の前記組み合わせ内における出現頻度との対応関係を算出し、算出した対応関係に基づいて、所定値以上の出現頻度に対応する依存強度の値を前記依存強度の閾値に設定する閾値設定ステップと、
前記構成要素の組み合わせの中から前記依存強度が前記閾値以上となるものを抽出し、抽出した構成要素の組み合わせに含まれる構成要素のうち前記ソースコードの修正対象に直接的または間接的に依存し前記ソースコードの修正対象から辿ることのできる構成要素の範囲を、前記ソースコードを修正した際の影響範囲として抽出する影響範囲抽出ステップと、
を含み、
前記入力ステップでは、前記閾値の算出に用いる構成要素の範囲を算出範囲情報として入力し、
前記記憶ステップでは、前記算出範囲情報を記憶し、
前記閾値設定ステップでは、前記算出範囲情報で指定された構成要素の範囲に対して前記対応関係を算出し、算出した対応関係に基づいて前記閾値を設定することを特徴とするソフトウェア評価方法。
An input step for receiving input of software source code and weight information indicating the weight that is the importance of the dependency type for each dependency type that is the type of dependency between the components of the software;
A storage step of storing the source code and the weight information;
Dependency that extracts a correspondence relationship between the combination of the component elements, a dependency frequency that is the number of dependency relationships between the component elements, and the dependency type from the source code as dependency relationship information for each combination of the component elements A relationship extraction step;
By calculating the dependency frequency according to the weight by using the dependency relationship information and the weight information according to the weight, the dependency strength corresponding to the combination of the combination of the component elements and the dependency type between the component elements is calculated. A dependency intensity calculating step,
Calculate the correspondence between the dependency strength between the components and the appearance frequency in the combination of the dependency strength, and based on the calculated correspondence relationship, the value of the dependency strength corresponding to the appearance frequency equal to or higher than a predetermined value is calculated. A threshold setting step for setting a threshold of the dependency strength;
Extracting those the dependent intensity from the combinations of the components is equal to or greater than the threshold value, directly or indirectly dependent of the components included in the combination of the extracted component to the correction target of the source code An influence range extraction step of extracting a range of components that can be traced from the correction target of the source code as an influence range when the source code is corrected;
Only including,
In the input step, a component range used for calculation of the threshold is input as calculation range information,
In the storing step, the calculation range information is stored,
In the threshold setting step, the correspondence is calculated for a range of components specified by the calculation range information, and the threshold is set based on the calculated correspondence .
システムのソースコードと、前記システムの構成要素間の依存関係の種類である依存種類毎に前記依存種類の重要度である重みを示す重み情報と、の入力を受け付ける入力部と、
前記入力部に入力されたソースコードおよび重み情報を記憶する記憶部と、
前記記憶部内のソースコードから、前記構成要素の組み合わせと、前記構成要素間の依存関係の数である依存頻度と、前記依存種類と、の対応関係を前記構成要素の組み合わせ毎に依存関係情報として抽出する依存関係抽出部と、
前記依存関係情報と前記重み情報とを用いて前記依存頻度に前記重みに応じた重み付けを行うことにより、前記構成要素の組み合わせと当該構成要素間の依存種類との組み合わせに応じた依存強度を算出する依存強度算出部と、
前記構成要素間における依存強度と、当該依存強度の前記組み合わせ内における出現頻度との対応関係を算出し、算出した対応関係に基づいて、所定値以上の出現頻度に対応する依存強度の値を前記依存強度の閾値に設定する閾値設定部と、
前記構成要素の組み合わせの中から前記依存強度が前記閾値以上となるものを抽出し、抽出した構成要素の組み合わせに含まれる構成要素のうち前記ソースコードの修正対象に直接的または間接的に依存し前記ソースコードの修正対象から辿ることのできる構成要素の範囲を、前記ソースコードを修正した際の影響範囲として抽出する影響範囲抽出部と、
を備え
前記入力部は、前記閾値の算出に用いる構成要素の範囲を算出範囲情報として入力し、
前記記憶部は、前記算出範囲情報を記憶し、
前記閾値設定部は、前記算出範囲情報で指定された構成要素の範囲に対して前記対応関係を算出し、算出した対応関係に基づいて前記閾値を設定することを特徴とするシステム評価装置。
An input unit that accepts input of system source code and weight information indicating the weight that is the importance of the dependency type for each dependency type that is the type of dependency between the components of the system;
A storage unit for storing source code and weight information input to the input unit;
From the source code in the storage unit, the correspondence relationship between the combination of the component elements, the dependency frequency that is the number of dependency relationships between the component elements, and the dependency type is used as dependency relationship information for each combination of the component elements. A dependency extraction unit to extract;
By calculating the dependency frequency according to the weight by using the dependency relationship information and the weight information according to the weight, the dependency strength corresponding to the combination of the combination of the component elements and the dependency type between the component elements is calculated. A dependency strength calculation unit to
Calculate the correspondence between the dependency strength between the components and the appearance frequency in the combination of the dependency strength, and based on the calculated correspondence relationship, the value of the dependency strength corresponding to the appearance frequency equal to or higher than a predetermined value is calculated. A threshold value setting unit for setting the threshold value of the dependency strength;
Extracting those the dependent intensity from the combinations of the components is equal to or greater than the threshold value, directly or indirectly dependent of the components included in the combination of the extracted component to the correction target of the source code An influence range extraction unit that extracts a range of components that can be traced from the correction target of the source code as an influence range when the source code is corrected;
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