Recently, there has been continued research on UCP from the development effort estimation method to a software development project applying object oriented development methodology. Current research proposes a linear model estimating the developmenteffort by multiplying a constant to AUCP which applies technical and environmental factors. However, the fact that a non-linear regression model is more appropriate as the software size increases, the development period increases exponentially. In addition, in the UCP calculation process the occurrence of FP errors due to the application of TCF and EF, it is unrealistic to estimate the size with AUCP. This paper presents the issue of current research based on UCP without considering problems of the research, for example, TCF and EF and expresses the models (linear, logarithmic, polynomial, power and exponential type) estimating the development effort directly from UUCP. Consequently, the exponential model within non-linear models exhibit more accurate results than the current linear model. Therefore, after calculating the UUCP of the developing software system, using the proposed model to estimate the development effort, it is possible to estimate the direct cost required in development.
An increasingly important facet of software development is the ability to estimated the associated coast and effort of development early in the development life cycle. In spite of the most generally sued procedures for estimation of the software development effort and cost were linear regression analysis. As a result of the software complexity and various development environments, the software effort and cost estimates that are grossly inaccurate. The application of nonlinear methods hold the greatest promise for achieving this objects. Therefore this paper presents an RBF (radial basis function) network model that is able to represent the nonlinear relation for software development effort, The research describes appropriate RBF network modeling in the context of a case study for 24 software development projects. Also, this paper compared the RBF network model with a regression analysis model. The RBF network model is the most accuracy of all.
Successful project planning relies on a good estimation of the effort required to complete a project, together with the schedule options that may be available. Existing software effort estimation models are present only the total effort and instantaneous effort function for the software life-cycle. Also, Putnam presents constant effort rate in each phase. However, the size of total effort varies according to the software projects under the influence of its size, complexity and operational environment. As a result, the allocated effort in each phase also differs from one project to another. This paper suggests models for effort allocation in planning, specifying, building, testing and implementing phases followed by the project size and development types. These models are derived from 155 different projects. Therefore, these models can be considered as a practical guideline in management of project schedule and effort allocation.
The research to estimate development effort of software has been progress. But, it is not easy gain that testing data for estimating of development effort. Also, if we get the testing data, it is important that analysis testing data. In this paper, we study the data analysis of software development effort using the 789 software development projects which developed in the 1990's. Software development scale and software development team site are various. Using the characteristic of factor, we have to study characteristic of data and we estimate the development effort step by step. First, we prove the difference of development effort with the 789 project data according to development type, development environment, the development language etc. Also, we execute the crosstabs analysis that team site and function point.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.13
no.4
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pp.99-106
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2013
Generally, software development schedule compression is decided within 75% of nominal schedule. However, there are some difficulties when we judge the possibility of development schedule compression because a nominal schedule has not been definitely. Therefore, this paper investigates various nominal schedule estimation models and decides the optimum range. Basing on the performance of ISBSG Release 8,614 projects are extracted from the actual 1,595 projects. We presented development effort estimation model from those data. Also, we derived the development schedule model from the development effort. When you apply the proposed model, you will be able to estimate development effort and schedule required for the development more actually.
It is very important to forecast a back resource of a software development effort at the early stage of development life cycle for successful project processing, and it is carried out through software size estimation. The recent trend of software size estimation method is focused on the user's value such as FPA. We measure the actual development effort through case study and calculate CFP directly according to the cosmic-ffp manual V.3.0. in this paper. We also propose the software development effort estimation model by using the produced data. COSMIC-FFP does not use weights of necessary function elements, and so it has disadvantage in estimating sizes. This paper proposes the estimation model to estimate the precision software size by using system complexity as weight.
Area of software measurement in software engineering is active more than thirty years. There is a huge collection of researches but still no a concrete software cost estimation model. If we want to measure the cost-effort of a software project, we need to estimate the size of the software. A number of software metrics are identified in the literature ; the most frequently cited measures are LOC(line of code) and FPA(function point analysis). The FPA approach has features that overcome the major problems with using LOC as a measure of system size. This paper presents an neural networks(NN) models that related software development effort to software size measured in FPs and function element types. The research describes appropriate NN modeling in the context of a case study for 24 software development projects. Also, this paper compared the NN model with a regression analysis model and found the NN model has better estimative accuracy.
This paper examines the potential impacts of COVID-19 on poverty in ASEAN countries. The first estimate, adopted from Summer et al. (2020) and Nonvide (2020), configures three scenarios of contractions in per capita household income or consumption; the impact of each scenario on poverty is calculated using poverty lines at different thresholds. In the second estimate, poverty impacts in 2020 and 2021 were projected using regression models controlling for unobserved country effects, unbalanced data, and endogeneity. COVID-19 has been shown to have negative impacts on poverty reduction in the ASEAN Member States. To reduce poverty, concerted efforts are needed to implement policies for reducing income inequality and promoting economic growth. Such efforts will not only speed up the countries' return to pre-pandemic poverty levels but also contribute to further accelerating poverty reduction.
In the software development project applying object-oriented development methodology, the research on the UCP(Use Case Point) as a method to estimate development effort is being carried on. The existing research proposes the linear model calculating the development effort that multiplies an invariant on AUCP(Adjusted Use Case Point) which applied technical and environmental factors. However, the statistical model that estimates the development effort using AUCP and UUCP(Unadjusted Use Case Point) is not being studied. The irrelevant relationship of the linear regression model, whose development period is increasing tremendously as the software size increases, is confirmed. Moreover, during the UCP calculating process, there can be errors in FP by applying the TCF(Technical Complexity Factor) and EF(Environmental Factor). This paper presents a non-linear regression model, that does not consider the TCF and EF, and that estimate the development effort from UUCP directly by utilizing the exponential function. An exponential function is selected among the linear, logarithm, polynomial, power, and exponential model via statistical evaluations of the models mentioned above.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2008.05a
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pp.351-354
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2008
소프트웨어 프로젝트를 진행할 때, 소프트웨어 개발에 투입할 노력의 정확한 추정과 더불어 소프트웨어 생명주기 단계별 적정한 개발노력을 투입하는 것은 프로젝트 성공을 위해 필요한 요소 중 하나이다. 조직의 과거 데이터를 활용한 기존의 개발노력 분배 방식은 단계별로 발생되는 결함의 양에 따라 개발노력의 투입량 변동이 발생될 수 있다. 본 연구에서는 CMMI 조직 프로세스성과(Organization Process Performance) 프로세스 기반의 결함 예측을 이용한 개발노력 분배 성과모델을 제시하고, 제시한 성과모델의 예측값과 프로젝트 수행 결과 값의 비교를 통해서 제시한 성과모델의 유효성 및 결함과 개발노력 분배의 연관성에 대해서 검증 하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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