본 연구의 선행 연구에서는 증권시스템의 기능점수를 직접 구하여 기능점수와 운영비용과의 회귀분석을 실시하였다. 수집된 자료의 건수가 적었던 관계로 통계적 유의성을 충분하게 확보하지 못하였다. 따라서 본 연구에서는 증권시스템의 기능점수를 직접 측정하는 것이 현실적으로 많은 제약이 있음을 감안하여, 비교적 자료 수집이 용이한 프로그램 본 수를 측정하였다. 이러한 프로그램 본 수는 스텝 수로 1차 변환이 되었고, 스텝 수는 다시 기능점수로 2차 변환이 되었다. 이렇게 변환된 기능점수와 운영비용과의 회귀분석을 실시하였으며, 증권정보시스템 운영비용 추정 모델을 제시하였다.
소프트웨어 규모를 측정하기 위한 기존의 기능점수 기법은 관리정보 시스템에 적합하도록 구성되어 있으나 최근의 실시간 및 내장형 시스템의 적용성 확장에 따라 완전기능점수(FFP, Full Function Point) 기법이 제안되었다. 그러나, FFP 기반의 소프트웨어 규모 측정 방법에 관한 많은 연구는 이루어지고 있으나, FFP로 측정된 소프트웨어 규모에 대한 개발비용을 추정할 수 있는 모델 연구는 미흡한 실정이다. 본 논문은 FFP로 실제 개발된 소프트웨어의 완전기능점수를 기반으로 소프트웨어 개발에 투입될 노력을 추정하는 선형 회귀분석 모델과 거듭제곱 회귀분석 모델을 평가하여 가장 적합한 모델로써 거듭제곱 모델을 선정하였다. 선정된 거듭제곱 모델을 적용할 경우 가장 근사치의 소프트웨어 개발비용을 추정할 수 있음을 보였다.
최근 정보시스템 개발 패러다임이 객체지향 및 컴포넌트 기반으로 변해가고 있으며 이러한 방법론이 소프트웨어 산업계를 주도하고 있다. 소프트웨어 비용측정 분야도 이러한 변화에 적응하기 위해서 OO 환경에 적합한 비용 측정 모델로의 전환이 요구되고 있으며 실제 UCP 기법 등 객체지향 개념의 기능점수 연구가 진행되고 있다. 특히 객체지향 기능점수 측정 기법은 사용사례 중심으로 개발 프로젝트 초기에 적용 가능하고, 개발 진행 단계별 소프트웨어 산출물에 따라 생명주기 전체에 걸쳐서 적용 가능하고, UML 표기법에 의한 사용자와 의사소통으로 이해가 항상 가능하기 때문에 LOC 및 기존 기능점수 측정 기법의 한계를 극복하는 장점이 있다. 따라서 본 논문은 최근 객체지향 정보시스템 개발 환경에서 널리 사용되고 있는 UML 표기법 및 국방 CBD 방법론 절차에 의한 정보시스템 개발 프로젝트 진행에 따라 초기단계 시점(ROFP)과 분석단계 시점(AOFP)에서 기능점수를 측정하며, 전통적인 FPA 모델과 객체지향 FPA 모델을 통해 UML 모델링과 산출물을 기반으로 한 유스케이스와 클래스의 상관도 분석에서 서비스 기능과 객체/클래스 기능을 식별하고 기능점수를 구하는 측정기법을 제안한다. 무엇보다 전통적인 기능점수 측정 기법인 IFPUG-CPM 및 소프트웨어 대가기준의 기능점수 측정기법을 개선하여 객체지향 정보시스템 개발에 적합한 기능점수 측정 프로세스를 제시하고 사례연구를 통한 적합성 평가 결과를 제시한다.
지난 7월호에서는 COCOMO 모델, 기능점수모델, PRICE-S모델, 일반 COSDES 모델 등의 무기체계 S/W 개발비용 산정모델들을 조사 및 분석하여 제시하였다. 이번 8월호에서는 무기체계 소프트웨어 개발비용산저에 영향을 미치는 요소를 기존의 '한소협' 모델, PRICE-S 모델, 기능점수 모델, COCOMO 모델 등 여러 소프트웨어 개발비용 산정모델을 참고 후 무기체계의 특성을 고려하여 식별하였다. 또한 식별된 요소들을 '한소협' 모델의 절차와 방법에 따라 무기체계 소프트웨어의 스텝 수 산정 영향요소, 환경요인 보정계수 영향요소, 제경비 및 기술료 산정 영향요소들을 식별하여 제시하였다.
소프트웨어 개발노력 추정에 대한 연구는 소프트웨어가 복잡해지고 범위가 크게 증가함에 따라서 그 중은 지속적으로 부각되고 있다. 관련 프로젝트를 발주하는 업체나, 이를 수주하고 개발을 진행하는 업체에게 원가를 고려하는 측면에서 매우 중요한 부분을 차지하고 있다. 이러한 개발노력 추정을 위하여 다양한 접근 방식들이 고려되어지고 있는데, 그중에서 많이 활용되어지고 있는 방식은 소프트웨어 규모에 기반을 둔 LOC(Line Of Code) 기반 COCOMO (Constructive Cost Model) 모델이나 기능점수(Function Point)를 기반으로 한 회귀분석 모델, 인공지능(Artificial Intelligence)을 활용한 신경망(Neural Network) 모델, 사례분석기법 (CBR, Case Based Reasoning) 등이 있다. 이중에서 최근에 기능점수를 활용한 개발노력 추정에 관한 연구들이 활발히 진행되고 있으나 개발노력 추정에는 소프트웨어 규모의 척도인 기능점수 뿐만 아니라, 개발환경을 구성하는 여러 가지 측면에 대한 고려가 추가되어져야 한다. 이에 본 논문은 최신의 소프트웨어 개발 사례들에 대하여 기능점수 및 추가적인 개발환경 요소들을 면밀히 분석하고, 분석한 내용에 대해서 전문가들의 설문을 통한 빈도분석 및 로지스틱 회귀분석, 데이터마이닝 기법인 신경망 분석 등을 활용하여 개발노력 추정 모델을 구축함으로써, 소프트웨어 개발의 다양한 측면의 중요성을 강조하고, 정확한 추정의 방안을 제시 하고자 노력 하였다.
소프트웨어 규모 추정은 소프트웨어 Life-Cycle 초기에 분석되어 규모와 비용의 예측에 도움을 주어야 한다. 2004년 소프트웨어 사업대가 기준에 국제표준에 기반한 기능점수 방식이 도입된 후 사용자 입장에서 소프트웨어의 규모를 바라보고 비용을 산정하는 기반이 마련되었다. 그러나 현재의 기능 점수 측정 방식은 익숙하지 않은 일반 사용자가 접근하기 쉽지 않고, 모든 시스템 및 기능의 복잡도 가중치가 획일화되어 있어 내부 계산 로직이 복잡한 공학용 소프트웨어나 과학계산용, 시뮬레이션 소프트웨어에 대한 산정 방식에서 그 규모를 적절히 산정하지 못하는 문제점을 안고 있다. 본 논문에서는 기존의 기능점수 측정 절차를 간략화하고 프로젝트 초기에 규모의 추정을 쉽고 빠르게 수행할 수 있는 모델을 제시한다. 또한 특정 조직의 특성을 반영할 수 있는 수학적 가중치 산출 모형을 제시함으로써 고정된 복잡도 가중치에 대한 논란의 여지를 없애고 조직의 데이터가 쌓일수록 해당 조직의 특성을 반영해 나갈 수 있는 수학적 가중치 산출 모형을 제시한다. 제시한 모델은 평가 결과 기존의 FPA(Function Point Analysis) 방식보다 빠르게 규모를 측정할 수 있고 LOC(Line of Code)와의 상관관계도 더 높은 장점이 있다.
본 논문은 기능점수 소프트웨어 규모에 기반하여 개발노력과 일정과의 관계를 유도하는 소프트웨어 공식을 제안하였다. 기존의 소프트웨어 공식은 라인수에 기반을 두고 있다. 라인수는 개발언어에 따라 큰 차이를 보여 소프트웨어 규모 추정에 어려움이 많이 지적되고 있다. 먼저 라인수를 기능점수로 변환하는 방법을 고려하였다. 그러나 이 방법은 개발언어별로 라인수와 기능점수간 변환비율이 명확히 결정되지 않고 있고, 또한 특정 개발언어에 대해서는 변환비율이 제시되어 있지 않아 소프트웨어 공식을 유도하는데 실패하였다. 따라서 기능점수에 기반하여 개발된 대용량의 프로젝트 데이터를 대상으로 소프트웨어 공식을 직접 유도하였다. 첫 번째로 개발 프로젝트들 중에서 타당한 개발기간이 설정된 데이터들을 분류하였다. 두 번째로, 이 데이터에 대해 회귀분석을 통해 기능점수와 개발노력, 기능점수와 개발기간과의 관계를 유도하였다. 마지막으로 이들 관계로부터 소프트웨어 공식을 유도하였다. 제안된 모델은 라인수 기반의 모델이 갖고 있는 적용상 문제점들을 해결하여 실무에 쉽게 적용이 가능한 장점을 갖고 있다.
소프트웨어 개발 초기에 개발비용, 소요 인력과 기간을 추정하는 것은 소프트웨어공학 분야의 주요한 요소이며, 어려운 문제이다. 소프트웨어 개발 소요 인력을 추정하기 위한 대부분의 모델들은 소프트웨어 요구사항 명세서로부터 측정된 기능점수를 이용하였다. 본 논문은 기능점수에 기반하여 프로젝트에 대한 가장 실제적이고 생산적인 팀 규모와 개발기간을 선택하는 지침으로 사용될 수 있는 정보를 제공하기 위해 생산성 척도와 비용 척도를 도입하였다. 소프트웨어 개발과 유지보수를 수행한 300개 프로젝트 데이터 집합을 2개의 서브 그룹인 개발 프로젝트와 유지보수 프로젝트로 분류하였다. 생산성과 비용 측도 기준에 의해 분석한 결과 작은 팀 규모와 최소한의 개발기간이 소요되었을 때, 프로젝트가 성공적으로 수행됨을 보였다. 또한, 연구 결과에 근거하여 기능점수 규모에 따른 개발팀의 규모와 개발기간을 추정할 수 있는 모델을 제안하였다. 본 제안 모델은 소프트웨어 규모에 따라 필요한 개발팀의 규모와 개발기간 평가 기준을 제공한다.
정확한 소프트웨어 비용 추정은 개발자와 고객 모두에게 중요하다. 대부분의 비움 추정 모델들은 규모 추정으로부터 틴은 라인 수와 기능점수와 같을 규모 측도에 기반을 두고 있다. 규모 추정의 정확도는 비용 추정 정확도에 직접적으로 영향을 미친다. 이에 따라 대부분의 회귀기반 비용추정 모델들은 규모에 기반한 멱함수 형태를 적용하고 있다. 생물의 성장, 기술의 발전과 인간의 학습 능력 등 많은 성장 현상들은 S자 곡선을 따른다. 본 논문은 성장곡선을 이용하여 개발노력을 추정하는 모델을 제시하였다. 제시된 모델은 소프트웨어 규모가 증가함에 따라 소요되는 개발 비용이 성장곡선을 따른다고 가정한다. 일반적인 소프트웨어 규모 추정 기법인 기능점수, 완전기능점수와 유스케이스 점수에 기반하여 성장곡선 모델의 적합성을 검증하였다. 제안된 성장곡선 모델들은 멱함수 모델과 비교 시 상호 견줄만한 성능을 보여 소프트웨어 비용 추정분야에 석용 가능함을 보였다.
객체지향 개발 방법론을 적용하는 소프트웨어 개발 프로젝트에서 개발 노력 추정 기법으로 사용사례점수(UCP, Use Case Point)에 대한 연구가 계속되고 있다. 기존의 연구는 기술적 요인과 환경적 요인을 적용한 AUCP(Adjusted Use Case Point)에 상수를 곱하여 개발 노력을 계산하는 선형모델을 제시하고 있으나, AUCP와 UUCP(Unadjusted Use Case Point)를 이용하여 개발노력을 추정하는 통계적인 모델은 제시되지 않고 있다. 소프트웨어 규모가 증가함에 따라 개발 기간이 기하급수적으로 증가하는 선형 회귀모델이 부적합하다는 사실과 UCP 계산과정에서 TCF(Technical Complexity Factor)와 EF(Environmental Factor)를 적용에 따른 FP(Function Point) 오차 발생 문제점을 확인하였다. 이 논문은 사용사례점수를 기반으로 하여 기존 연구의 문제점인 TCF와 EF를 고려하지 않고 직접 UUCP로부터 개발 노력을 추정한 수 있는 선형, 로그형, 다항식, 거듭제곱 및 지수함수 회귀모델의 성능을 평가한 결과, 가장 적합한 모델로 지수형태의 비선형 회귀모델을 도출하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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