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dc.contributor.advisorLamb, Luis da Cunhapt_BR
dc.contributor.authorCorrêa, Ulisses Brisolarapt_BR
dc.date.accessioned2011-04-27T06:00:02Zpt_BR
dc.date.issued2011pt_BR
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10183/28733pt_BR
dc.description.abstractA complexidade dos dispositivos embarcados propõe novos desafios para o desenvolvimento de software embarcado, além das tradicionais restrições físicas. Então, a avaliação da qualidade do software embarcado e seu impacto nessas propriedades tradicionais torna-se mais importante. Conceitos como reúso abstração, coesão, acoplamento, entre outros atributos de software têm sido usados como métricas de qualidade no domínio da engenharia de software. No entanto, elas não têm sido usadas no domínio do software embarcado. No desenvolvimento de sistemas embarcados outro conjunto de ferramentas é usado para estimar as propriedades físicas, tais como: consumo de energia, ocupação de memória e desempenho. Essas ferramentas geralmente envolvem custosos processos de síntese e simulação. Nos complexos dispositivos embarcados atuais deve-se confiar em ferramentas que possam ajudar na exploração do espaço de projeto ainda nos níveis mais altos de abstração, identificando a solução que representa a melhor estratégia de projeto em termos da qualidade de software, enquanto, simultaneamente, atenda aos requisitos físicos. Neste trabalho é apresentada uma análise da correlação entre métricas de qualidade de software, que podem ser extraídas antes do sistema ser sintetizado, e as métricas físicas do software embarcado. Usando uma rede neural nós investigamos o uso dessas correlações para predizer o impacto que uma determinada modificação no software trará às métricas físicas do mesmo software. Esta estimativa pode ser usada para guiar decisões em direção a melhoria das propriedades físicas dos sistemas embarcados, além de manter um equilíbrio em relação às métricas de software.pt_BR
dc.description.abstractThe complexity of embedded devices poses new challenges to embedded software development in addition to the traditional physical requirements. Therefore, the evaluation of the quality of embedded software and its impact on these traditional properties becomes increasingly relevant. Concepts such as reuse, abstraction, cohesion, coupling, and other software attributes have been used as quality metrics in the software engineering domain. However, they have not been used in the embedded software domain. In embedded systems development, another set of tools is used to estimate physical properties such as power consumption, memory footprint, and performance. These tools usually require costly synthesis-and-simulation design cycles. In current complex embedded devices, one must rely on tools that can help design space exploration at the highest possible level, identifying a solution that represents the best design strategy in terms of software quality, while simultaneously meeting physical requirements. We present an analysis of the cross-correlation between software quality metrics, which can be extracted before the final system is synthesized, and physical metrics for embedded software. Using a neural network, we investigate the use of these cross-correlations to predict the impact that a given modification on the software solution will have on embedded software physical metrics. This estimation can be used to guide design decisions towards improving physical properties of embedded systems, while maintaining an adequate trade-off regarding software quality.en
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.language.isoporpt_BR
dc.rightsOpen Accessen
dc.subjectEmbedded systemsen
dc.subjectSistemas embarcadospt_BR
dc.subjectMetricas : Softwarept_BR
dc.subjectEmbedded software engineeringen
dc.subjectSoftware quality metricsen
dc.subjectNeural networksen
dc.subjectPower consumption predictionen
dc.subjectPerformance predictionen
dc.titleAplicação de métricas de software na predição de características físicas de software embarcadopt_BR
dc.title.alternativeApplication of software quality metrics to predict physical characteristics of embedded systems en
dc.typeDissertaçãopt_BR
dc.contributor.advisor-coCarro, Luigipt_BR
dc.identifier.nrb000770854pt_BR
dc.degree.grantorUniversidade Federal do Rio Grande do Sulpt_BR
dc.degree.departmentInstituto de Informáticapt_BR
dc.degree.programPrograma de Pós-Graduação em Computaçãopt_BR
dc.degree.localPorto Alegre, BR-RSpt_BR
dc.degree.date2011pt_BR
dc.degree.levelmestradopt_BR


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