earticle

영어

Technical debt incurred during software development can lead to increased maintenance costs and decreased software quality. This study proposes a system that automatically detects and visualizes key types of technical debt, such as code duplication and excessively long methods. By leveraging static analysis tools including PMD, Checkstyle, and SonarQube, the system analyzes source code and presents the detected debt in a dashboard format. The dashboard enables intuitive understanding of the types, locations, and trends of technical debt over time. When applied to real open-source projects, the system proved effective in providing a clear overview of technical debt status and supporting the planning and execution of maintenance activities.

한국어

소프트웨어 개발과정에서 발생하는 기술 부채는 유지보수 비용을 증가시키고 시스템 품질 저하를 초래할 수 있다. 본 연구에서는 중복 코드, 과도하게 긴 메서드 등 주요 유형의 기술 부채를 자동으로 탐지하고 시각화하는 시스템을 설계하였다. 이를 위해 PMD, Checkstyle, SonarQube 등 정적 분석 도구를 활용하여 코드 내 부채 요소를 분석하고, 그 결과를 대시보드 형태로 시각화하였다. 대시보드는 부채의 유형, 발생 위치, 시간에 따른 변화 추이를 직관적으로 제공함으로써 개발자와 관리자가 기술 부채를 효율적으로 파악할 수 있도록 구성되었다. 실제 오픈소스 프로젝트에 본 시스템을 적용한 결과, 기술 부채 현황을 명확하게 식별할 수 있었으며, 유지보수 전략 수립 및 실행에 실질적인 도움이 됨을 확인하였다.