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Matches in SemOpenAlex for { <https://semopenalex.org/work/W2246165263> ?p ?o ?g. }

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• W2246165263 abstract "Die Analyse und Ruckgewinnung von Architekturinformationenaus existierenden Altsystemen ist eine komplexe, teure und zeitraubendeAufgabe, was der kontinuierlich steigenden Komplexitat von Software und demAufkommen der modernen Technologien geschuldet ist. Die Wartung vonAltsystemen wird immer starker nachgefragt und muss dabei mit den neuestenTechnologien und neuen Kundenanforderungen umgehen konnen. DieWiederverwendung der Artefakte aus Altsystemen fur neue Entwicklungen wirdsehr bedeutsam und uberlebenswichtig fur die Softwarebranche. DieArchitekturen von Altsystemen unterliegen konstanten Veranderungen, derenProjektdokumentation oft unvollstandig, inkonsistent und veraltet ist.Diese Dokumente enthalten ungenugend Informationen uber die innere Strukturder Systeme. Haufig liefert nur der Quellcode zuverlassige Informationenuber die Struktur von Altsystemen. Das Extrahieren von Artefakten ausQuellcode von Altsystemen unterstutzt das Programmverstandnis, die Wartung,das Refactoring, das Reverse Engineering, die nachtragliche Dokumentationund Reengineering Methoden. Das Ziel dieser Dissertation ist esEntwurfsinformationen von Altsystemen zu extrahieren, mit Fokus auf dieWiedergewinnung von Architekturmustern. Architekturmuster sindSchlusselelemente, um Architekturentscheidungen aus Quellcode vonAltsystemen zu extrahieren. Die Verwendung von Mustern bei der Entwicklungvon Applikationen wird allgemein als qualitatssteigernd betrachtet undreduziert Entwicklungszeit und kosten. In der Vergangenheit wurdenunterschiedliche Methoden entwickelt, um Muster in Altsystemen zu erkennen.Diese Techniken erkennen Muster mit unterschiedlicher Genauigkeit, da einund dasselbe Muster unterschiedlich spezifiziert und implementiert wird.Der Losungsansatz dieser Dissertation basiert auf anpassbaren undwiederverwendbaren Merkmal-Typen, die statische und dynamische Parameternutzen, um variable Muster zu definieren. Jeder Merkmal-Typ verwendet einewahlbare Suchtechnik (SQL Anfragen, Regulare Ausdrucke oder QuellcodeParser), um ein bestimmtes Merkmal eines Musters im Quellcode zuidentifizieren. Insbesondere zur Erkennung verschiedener Varianten einesMusters kommen im entwickelten Verfahren statische, dynamische undsemantische Analysen zum Einsatz. Die Verwendung unterschiedlicherSuchtechniken erhoht die Genauigkeit der Mustererkennung bei verschiedenenSoftwaresystemen. Zusatzlich wurde eine neue Semantik fur Annotationen imQuellcode von existierenden Softwaresystemen entwickelt, welche dieEffizienz der Mustererkennung steigert. Eine prototypischeImplementierung des Ansatzes, genannt UDDPRT, wurde zur Erkennungverschiedener Muster in Softwaresystemenen unterschiedlicherProgrammiersprachen (JAVA, C/C++, C#) verwendet. UDDPRT erlaubt dieAnpassung der Mustererkennung durch den Benutzer. Alle Abfragen und derenZusammenspiel sind konfigurierbar und erlauben dadurch die Erkennung vonneuen und abgewandelten Mustern. Es wurden umfangreiche Experimente mitdiversen Open Source Software Systemen durchgefuhrt und die erzieltenErgebnisse wurden mit denen anderer Ansatze verglichen. Dabei war esmoglich eine deutliche Steigerung der Genauigkeit im entwickelten Verfahrengegenuber existierenden Ansatzen zu zeigen." @default.
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