프로그램 코드의 유사도 측정에 대한 방법은 여러 가지 존재하고 있으며 유사도 측정 프로그램도 많이 존재한다. 이런 프로그램 유사도 측정 도구는 중소규모 소프트웨어 프로젝트에 많이 사용되고 있으나, 실제 대규모 소프트웨어의 유사도 검사를 위해서 사용하기에는 한계가 존재한다. 지금까지 대규모 소프트웨어의 유사도를 측정할 수 있는 객관적 방법이 거의 제시되지 않고 있어, 본 논문에서는 대규모 소프트웨어의 소스코드를 요약하여 서로 다른 프로그램의 유사도를 측정하는 방법을 제시한다.
소프트웨어 시스템의 규모 측정은 소프트웨어 개발에 필요한 비용을 산정하거나 필요한 인력 투입. 기간의 산정 등의 중요한 지표가 된다. 1990년대 후반 급격한 인터넷의 발달로 인해 다양한 기술과 웹 사이트가 등장하였다. 기존의 소프트웨어의 규모를 측정하기 위한 방법은 LOC와 기능점수(Function Point)가 있다. 그러나 LOC는 프로그래밍 언어에 의존적이므로 웹 페이지 규모를 측정하기는 한계가 있다. 따라서 웹 페이지 규모를 측정하기 위해 기능점수분석을 사용한다. 본 논문에서는 동일한 웹 페이지를 기존의 기능점수모형과 확장된 기능점수모형으로 분석하여 그 결과를 비교하고 미비점을 보완한다. 또한 다양한 웹 페이지들의 규모를 측정하기 위하여 기존 기능점수분석모형에 추가 조정 인자를 기술하고 확장된 기능점수모형을 제안한다.
소프트웨어공학에서 소프트웨어 측정분야는 30년 이상 수많은 연구가 있어 왔으나 아직까지 구체적인 소프트웨어 개발노력과 비용 추정 모델이 거의 없는 실정이다. 만약 소프트웨어 개발노력과 비용을 측정하려면 소프트웨어 규모를 추정해야 한다. 소프트웨어의 규모를 측정하기 위한 많은 소프트웨어 척도가 개발되었지만 가장 일반적인 척도가 LOC(line of code)와 FPA(Function Point Analysis)이다. FPA는 소프트웨어 규모를 측정하는데 LOC를 사용할 때의 단점을 극복할 수 있는 기법이다. 본 논문은 FP(Function Point)로 측정된 소프트웨어 규모로 소프트웨어 개발노력을 추정하는 단순회귀모델을 제안한다. 실험에 사용된 데이터들은 다양한 개발환경과 개발방법을 적용한 최근의 789개 소프트웨어 개발 프로젝트들이다. 실험 데이타들에 대한 산점도를 그려 개발노력과 FP의 적합한 관계로부터 단순회귀분석 모델을 유도하였다. 또한, 다양한 소프트웨어 개발환경과 개발방법 등을 고려해 개발된 최근의 대용량 프로젝트에 대해 제안된 단순회귀분석 모델이 기존의 회귀분석 모델들보다 개발노력 추정 정확성이 월등히 좋음을 보였다.
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.
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.
소프트웨어 규모산정 활동은 기획, 구현, 운영 등 소프트웨어 수명주기 동안 수행되는 활동으로 프로젝트를 추진함에 있어 예산수립, 사업발주, 사업관리 등에 중요하다. 소프트웨어 규모산정으로 사용되는 기능점수를 측정할 때 개인의 주관적인 판단으로 인해 오차가 발생한다. 본 논문에서는 기능점수 측정의 오차를 줄이기 위해 4가지의 검증로직을 제시하고, 진행되는 실제 프로젝트를 통해 검증하여 제시된 검증로직이 타당함을 보인다.
소프트웨어공학에서 소프트웨어 측정분야는 30년 이상 수많은 연구가 있어 왔으나 아직까지 구체적인 소프트웨어 비용추정 모델이 없는 실정이다. 만약 소프트웨어 비용-개발노력을 측정하려면 소프트웨어 규모를 추정해야 한다. 많은 소프트웨어 척도가 개발되었지만 가장 일반적인 척도가 LOC(line of code)와 FPA(Function Point Analysis)이다. FPA는 소프트웨어 규모를 측정하는데 LOC를 사용할 때의 단점을 극복할 수 있는 기법이다. 본 논문은 FP와 기능 구성요소 형태들로 측정된 소프트웨어 규모로 소프트웨어 개발 노력을 추정하는 신경망 모델을 제안한다. 24개 소프트웨어 개발 프로젝트 사례연구를 통해 적합한 신경망 모델을 제시하였다. 또한, 희귀분석 모델과 신경망 모델을 비교하여 신경망 모델의 추정 정확성이 보다 좋음을 보였다.
소프트웨어 규모 측정에 국제표준(IFPUG, FPA)에 기반한 기능점수 방식은 개발자 관점이 아닌 사용자 관점의 접근이라는 장점으로 널리 활용되고 있다. 그러나 현재의 기능점수 측정 방식은 복잡도 적용에서의 상한이 존재하는 등 문제점을 내포하고 있다. 본 논문에서는 이러한 복잡도 상한의 문제를 극복하고, 회귀식을 내장하고 있어 쉽게 소프트웨어 규모를 측정할 수 있으며, 특히 대형 애플리케이션에도 적용할 수 있는 개선된 기능점수 측정모델을 제시한다. 조직내에서 운영중인 10개 애플리케이션에 적용하여 적합성을 평가한 결과, 제시한 개선 모형이 기존의 FPA(Function Point Analysis) 방식보다 LOC(Line of Code) 규모를 비교하여 상관관계가 더 높은 장점을 확인할 수 있었다.
소프트웨어 개발 초기에 개발비용, 소요인력과 기간을 추정하는 것은 소프트웨어공학 분야에서 어렵고도 중요한 문제이다. 이 정보들은 소프트웨어 요구사항 명세서로부터 측정된 소프트웨어 규모인 기능점수를 이용하여 추정한다. 측정된 소프트웨어 규모를 개발하기 위해서는 개발팀을 몇 명으로 구성할 것인가가 문제로 제기된다. 본 논문은 소프트웨어 개발팀의 규모를 추정할 수 있는 모델을 제시한다. 모델을 유도하기 위해 301개 소프트웨어 프로젝트들이 사용되었다. 먼저, 통계적 알고리즘 모델인 회귀모델을 연구하였다. 다양한 데이타 변환과 회귀분석 결과 좋은 성능의 모델을 얻지 못하였다. 따라서, 비알고리즘 모델인 RBF망을 적용하여 잔차가 랜덤하게 분포하고 우수한 성능을 가진 모델을 제안하였다. 본 모델은 소프트웨어 개발에 필요한 개발팀 규모에 대한 기준을 제공함으로써 인력관리 정보로 활용할 수 있다.
소프트웨어의 측정은 소프트웨어의 생명주기 초기에 분석되어 규모와 비용의 예측에 도움을 주어야 한다. 초기에는 정확한 LOC 기반 규모예측이 어려워 기능 점수 기반의 측정에 의하여 예측할 수 있다. 그러나 현재의 기능 점수 기반 측정은 모든 시스템에 획일화되어 있어 시스템의 특성을 반영할 수 없으며, IFPUG에서 제시한 일반 시스템 특성은 웹 기반 어플리케이션에서 사용자의 인지도가 매우 낮다. 본 논문에서는 웹 기반 어플리케이션 중에 동적 웹사이트에 특화된 시스템 특성 집합 및 영향도 측정 방법을 제시한다. 이 요소를 근거로 동적 웹사이트의 시스템 특성을 분석하여 기능 정수의 값 조정 인자에 반영하고 실제 시스템을 대상으로 조정된 기능 점수를 산정한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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