• The KIPS Transactions:PartD
• /
• v.9D no.4
• /
• pp.603-612
• /
• 2002

Area of software measurement in software engineering is active more than thirty years. There is a huge collection of researches but still no concrete software development effort and cost estimation model. If we want to measure the effort and cost 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 simple linear regression model that related software development effort to software size measured in FP. The model is derived from the plotting of the effort and FP relation. The experimental data are collected from 789 software development projects that were recently developed under the various development environments and development methods. Also, the model is compare with other regression analysis model. The presented model has the best estimation ability among the software effort estimation models.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2008.05a
• /
• pp.351-354
• /
• 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.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
• /
• 2005.05a
• /
• pp.372-380
• /
• 2005

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.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2005.11a
• /
• pp.345-348
• /
• 2005

소프트웨어 개발 후 인도 전 테스트 단계중에 발생되는 테스트 노력 소요량을 고려한 소프트웨어 신뢰도 성장 모델을 제시하여 테스트 노력소요량 동태를 시간함수인 로지스틱 곡선으로 설명한다. 테스트 단계중에 소요되는 테스트노력의 양에 대한 결함 검출비를 현재의 결함 내용에 비례하는 것으로 가정하여 소프트웨어 신뢰도 성장 모델을 비동차 포아송 프로세스(NHPP)로 공식화하여, 이 모델을 이용하여 소프트웨어 신뢰도 척도에 대한 데이터 분석기법을 개발한다. 그간 여러 문헌에서 소프트웨어 신뢰도 향상 모델을 연구할 때 소프트웨어 테스트 중에 소요되는 테스트노력의 양으로서 지수함수 곡선, 레일레이 곡선, 웨이불 곡선을 사용해 왔다. 그러나, 모든 소프트웨어 개발 환경에서 지금까지 제시된 그러한 곡선중 하나에 의해서 테스트노력 소요 곡선을 표현하는 것은 적절하지 못하다는 것이 밝혀지고 있다. 본 논문에서는 로지스틱 테스트노력 곡선이 소프트웨어의 개발/테스트 노력곡선으로 적절하게 표현될 수 있다는 것과 실제 데이터를 근거로 하여 적용하여서 예측성이 매우 좋은 능력을 가지고 있다는 것을 보이고자 한다.

• Journal of the Korea Computer Industry Society
• /
• v.3 no.3
• /
• pp.295-306
• /
• 2002

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. Despite the extensive research done developing new and better models, 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 are variable 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 differ from project to project. This paper suggests the criteria for effort allocation in planning, specifying, building, testing and implementing phase followed by the project total effort. These criteria are derived from 183 different projects. This result can be considered as a practical guideline in management of project schedule and effort allocation.

• Journal of the Korea Computer Industry Society
• /
• v.2 no.6
• /
• pp.859-866
• /
• 2001

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. Despite the extensive research done developing new and better models, existing software effort estimation models are present only the total effort and effort (or manpower： people per unit time) function for the software life-cycle. Also, Putnam presents constant effort rate in each subcycles. However, the size of total efforts are variable according to the software projects under the influence of its size, complexity and operational environment. As a result, the allocated effort in subcycle also differ from project to project. This paper suggests the linear and polynomial effort estimation models in specifying, building and testing phase followed by the project total effort. These models are derived from 128 different projects. This result can be considered as a practical guideline in management of project schedule and effort allocation.

• The KIPS Transactions:PartD
• /
• v.11D no.7 s.96
• /
• pp.1483-1490
• /
• 2004

To accomplish a project successfuly, we have to estimate develpment effort accurately. But, development effort is different to software size and operation environment. Usually, we made use of function point for estimating development effort. In this paper. we make use of 789 project data. It is related to development projects in 1990`s. We investigate the variable affecting development effort. Also, we exedcute multiple liner regression analysis for looking linear relation about variables. We find the regression equation for multistage by dividing PDR that influ-enced development effort step by step.

• Proceedings of the Korea Society of Information Technology Applications Conference
• /
• 2006.06a
• /
• pp.710-716
• /
• 2006

소프트웨어 개발 후 인도 전 테스트 단계중에 발생되는 테스트 노력 소요량을 고려한 소프트웨어 신뢰도 성장 모델을 제시하여 테스트 노력소요량 동태를 시간함수인 로지스틱 곡선으로 설명한다. 테스트 단계중에 소요되는 테스트노력의 양에 대한 결함 검출비를 현재의 결함 내용에 비례하는 것으로 가정하여 소프트웨어 신뢰도 성장 모델을 비동차 포아송 프로세스(NHPP)로 공식화하되, 이 모델을 이용하여 소프트웨어 신뢰도 척도에 대한 데이터 분석기법을 개발한다. 모든 소프트웨어 개발 환경에서 지금까지 제시된 여러 곡선중 하나에 의해서 테스트노력 소요 고선을 표현하는 것은 적절하지 못하다는 것이 밝혀지고 있다. 그러므로, 본 논문에서는 로지스틱 테스트노력 곡선이 소프트웨어의 개발/테스트 노력곡선으로 적절하게 표현될 수 있다는 것과 실제 데이터를 근거로 하여 적용하여서 예측성이 매우 좋은 능력을 가지고 있다는 것을 보이고자 한다.

• The KIPS Transactions:PartD
• /
• v.9D no.5
• /
• pp.865-876
• /
• 2002

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.

• Journal of KIISE:Software and Applications
• /
• v.31 no.1
• /
• pp.20-28
• /
• 2004

Estimation of software project cost, effort, and duration in the early stage of software development cycle is a difficult and key problem in software engineering. Most of development effort and duration estimation models presented by regression model of simple relation function point vs. effort and effort vs. duration instead of considering developer's productivity. But different project have need for different effort according to developer's productivity if the projects are same software size. Also, different duration takes according to developer's productivity if the projects require the same effort. Therefore, models that take into account of productivity have a limited application in actual development project. This paper presents models that can be estimate the duration according to productivity in order to compensate a shortcoming of the previous models. Propose model that could presume development period by various methods based on productivity and compared models' performance. As a result of performance comparison, an estimating model of development period from software size got simple and most good result. The model gives decision-making information of development duration to project management in the early stage of software life cycle.