Prediction Model of Software Size for 4GL and Database Projects

An important task for any software project manager is to be able to predict and control project size. Unfortunately, there is comparatively little work that deals with the problem of building prediction methods for software size in fourth-generation languages and database projects. In this paper, we propose a new estimation method for estimating for software size based on minimum relative error(MRE) criterion. The characteristic of the proposed method is insensitive to the extreme values of the observed measures which can be obtained early in the development life cycle. In order to verify the performance of the proposed estimation method for software size in terms of both quality of fit and predictive quality, the experiments has been conducted for the dataset Ⅰ and Ⅱ, respectively. For the data set Ⅰ and Ⅱ, our proposed prediction method was shown to be superior to the traditional method LS and RLS in terms of both the quality of fit and predictive quality when applied to data obtained from actual software development projects.

소프트웨어 프로젝트 관리과정의 활동에서 프로젝트 관리자의 중요한 임무는 소프트웨어의 크기와 인적 노력 등을 예측하는 것이다. 최근 소프트웨어 개발에 주로 사용되는 제 4세대 언어(4GL)와 데이터베이스 환경에서 개발되는 프로젝트에 대한 크기를 예측하는 모델은 불행하게도 연구가 미비한 실정이다. 본 논문에서는 4GL로 개발되는 프로젝트 개발 초기 단계에서 수집한 메트릭스를 이용하여 소프트웨어 크기를 예측하는 추정 모델을 제안 한다. 제안된 방법은 상대오차(MRE)를 최소화시키는 방법으로 개발 초기과정에서 얻어지는 측도들의 이상치에 덜 민감한 특성을 가지고 있다. 본 논문에서 제안된 모델에 대하여 적합도와 예측력의 성능을 테스트하기 위하여 데이터 ？을 I,II 2개로 나누어 실험하였다. 실험결과, 추정된 모델의 적합도와 예측력은 제안된 MRE 추정방법이 데이터 셀 I,II 모두에서 전통적인 방법 LS, RLS보다 우수하게 나타났다.