전통 소프트웨어 프로젝트 개발과 AI 관련된 소프트웨어 프로젝트 개발에 큰 차이가 있어서 AI 관련된 소프트웨어 프로젝트 개발 환경을 이해하려는 많은 노력이 있었지만 AI 관련 소프트웨어 프로젝트 개발에서 어떤 API들이 자주 사용되는지에 대해서 아직 충분히 조사되지 않았다. 본 논문에서는 "AI 관련 오픈 소스 소프트웨어 프로젝트에서 어떤 파이썬 API들이 자주 사용되는가?"에 대한 연구 질문의 해답을 알아보는 경험 연구를 소개한다. 이 경험 연구의 결과로 AI 관련 오픈 소스 소프트웨어 프로젝트에서 파이썬 표준 라이브러리와 관려된 API들이 가장 자주 사용된다는 것을 확인했다. 또한 기계 학습을 포함해서 데이터 처리, 이미지 처리, 테스팅, 웹 서비스와 관련된 라이브러리들에 있는 API들도 AI 관련 오픈 소스 소프트웨어 프로젝트들에 자주 사용된다는 것을 알아냈다.
소프트웨어 개발 프로젝트에서는 다양한 개발 방법론을 적용해서 소프트웨어가 개발되고 있으며, 최종 목표 소프트웨어 및 시스템에 따라 최적의 개발방법론이 적용한다. 개발프로세스 단계에 따라 모듈을 개발하며 최종적으로 통합 단계에서 하나의 소프트웨어로 통합하고 있다. 하지만 프로젝트가 복잡하고 모듈별 의존도가 높을 경우 각 모듈 별로 개발된 코드는 많은 요구사항의 변경, 형상관리 미흡 및 표준 미 준수 등으로 모듈 통합이 완벽하게 진행되지 않고 있으며 그로인해 프로젝트 기간안에 완료하지 못하는 상황이 빈번하게 발생한다. 통합이 완료되지 못하면 소프트웨어 품질은 낮아 지고 프로젝트 비용 및 시간은 늘어나 결국 프로젝트가 실패 할 가능성이 높아진다. 각 모듈의 통합을 예측 가능하고 성공적으로 하기 위해 지속적인 통합 시스템을 구축하여 프로젝트에 적극적으로 적용하고, 공개소프트웨어 도구를 활용하여 자동화 시스템을 구축해야 한다. 국내에서는 지속적인 통합방법의 중요성을 인식하고 있지만 프로젝트 비용. 시간, 인식부족 및 도구의 부재 등으로 인해 소프트웨어 프로젝트에 활용되고 있지 않은 실정이다. 이에 본고에서는 공개소프트웨어 도구를 이용하여 지속적인 통합 환경을 구축하고 소프트웨어 품질개선에 활용할 수 있는 테스트 방안을 제안한다.
소프트웨어 프로젝트 계획은 각 작업의 공수를 예측하고, 적절한 인력을 할당한 뒤 일정을 산출하는 과정을 포함한다. 프로젝트의 규모가 커질수록 가능한 개발 계획의 경우의 수가 많아지기 때문에 관리자가 합리적인 결정을 내리기 어렵다. 이를 지원하기 위해 프로젝트 계획 생성 기법들이 제안되어왔다. 제안된 대부분의 기법들은 전체 프로젝트 일정의 최소화를 계획 생성의 가장 중요한 목표로 사용한다. 하지만 일정 최소화를 달성하는 계획은 개발되는 소프트웨어의 품질을 고려하지 못하기 때문에 이러한 부분을 함께 반영한 프로젝트 계획 생성이 필요하다. 본 연구에서는 합리적인 프로젝트 계획을 생성하기 위하여 소프트웨어 프로젝트 계획에 따른 소프트웨어 품질 점수를 정의하고 동시에 전체 일정 목표를 고려할 수 있는 프로젝트 계획 생성 기법을 제안한다. 관리자는 본 기법을 사용하여 전체 소프트웨어 개발 프로젝트에 요구되는 기한 안에 해당 소프트웨어의 품질을 최대하는 계획을 생성할 수 있다.
잘못되거나 불확실한 결과가 예상되는 프로젝트를 계속 지속하는 행위는 어떠한 분야의 프로젝트에서도 발견 할 수 있는 보편적인 현상이다. 그러나 소프트웨어 개발 분야는 그러한 어떠한 분야보다도 이 문제에 더 민감하며 그 파급효과 또한 크다. 그 이유는 소프트웨어 그 자체가 형태를 가지고 있지 않아 프로젝트 진행 도중에는 그 완성도를 예측하기가 무척 어렵기 때문이다. 또한 소프트웨어는 프로젝트범위가 자주 변동되기 때문에 통제와 관리에 어려움이 많다. 이런 이유로 소프트웨어 개발 생명주기의 각 단계에서 발생하는 위험 요소들을 찾아 그 위험 요소들이 발생했을 때 프로젝트에 미치는 영향정도 파악하여 그 해당위험 요소에 대응하는 방안들을 모색하는 것이 피해를 줄이기 위해 가장 최선의 방법이다. 본 논문에서는 위에서 거론된 소프트웨어 위험 관리에 대한 관련 문헌을 조사, 검토하고 설문을 통해 조사한 실무자들의 경험을 바탕으로 위험에 대한 인식과 대응 반응을 파악하고 연구하고자 한다. 소프트웨어 프로젝트 계획 단계에서 위험 요소가 추후 발생할 것을 예측하여 실제로 위험 요소가 발현했을 때, 적극적으로 대처 할 수 있는 방법을 찾아 해당 위험이 주는 영향을 최소화 할 수 있는 방법을 찾고자 한다.
기존의 조사에 따르면 현재 소프트웨어 개발 프로젝트의 실패율은 높은 편이다. 미국의 The Standish Group의 보고서에 따르면 소프트웨어 프로젝트의 성공률은 약 32%로 낮음을 볼 수 있다. 소프트웨어 프로젝트 성공에 영향을 주는 요소 중 하나는 인력배치이다. 이는 소프트웨어 개발 프로젝트의 참여 인력 구성에 따라 생산성, 비용 및 개발기간이 달라지게 되기 때문이다. 즉 인력 구성에 따라 프로젝트 성공률에 많은 영향을 주게 될 수 있다. 프로젝트 인력할당은 WBS(Work Breakdown Structure)에 따라 PM(Project Manager) 또는 부서장이 할당하게 되는데, 이들은 프로젝트 구성원들의 상세한 정보까지 파악이 어렵기 때문에 인력구성의 어려움이 존재한다. 과거에 수행했던 개발 프로젝트에서 유사성이 높은 작업을 했음에도 불구하고 전혀 경험이 없는 작업에 할당되면 상대적으로 업무 지식습득에 어려움을 겪고 시간 지연에 따른 비용이 추가적으로 발생하게 된다. 이러한 문제를 해결하고자 본 연구는 소프트웨어 개발 프로젝트 구성원의 상세한 정보들과 소프트웨어 개발 업무와의 유사도 측정을 통해 인력을 업무에 할당하는 기법을 제안한다. 이를 위하여 제안한 기법을 프로토타입으로 구현한 후 현업에서 실제 개발되는 프로젝트에 적용하여 제안 기법의 우수함을 평가한다.
현대 S/W 프로젝트에서의 규모와 복잡성이 증대됨에 따라 표준 프로젝트 관리 프로세스의 도입과 연구가 활발하게 진행이 되고 있으나, 운영성 프로젝트와 같은 소규모 프로젝트의 관리를 위한 프로젝트 관리 프로세스에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 본 논문에서는 국제 표준 프로젝트 관리 프로세스인 ISO-21500 과 실제 소규모 프로젝트 수행사례를 비교하여 소규모 프로젝트 관리 특성을 파악하고, Core 관리영역과 Support 프로세스 영역을 비교 분석하였다. 연구 결과로 소규모 프로젝트의 통합, 범위, 일정 관리 영역 항목에서 품질 및 리스크와 같은 다른 관리 영역에 비해 더 많은 비중으로 수행되고 있음을 확인할 수 있었다. 향후 본 연구를 통해 소규모 프로젝트 수행 시 고려되어야 할 사항들을 정의하여 소규모 소프트웨어 프로젝트를 더 성공적으로 수행할 수 있도록 도움이 되고자 한다.
본 논문은 프로젝트 환경과 특성을 고려하여, 소프트웨어 개발 경로를 커스터마이징 하는 방법을 설계한 것이다. 개발 경로 선정 기준은 ISO/IEC TR 15721 Information Technology Guide for ISO/IEC 12207(Software Life Cycle Processes), ISO/IEC 15504 Information technology - Process assessment의 프로세스 내용에 기반 한 10개의 영역 특성이다. 10개의 영역 특성은 프로젝트 환경과 특성을 반영한 것이며, 프로젝트 개발 경로 선정 항목들을 정의한다. 프로젝트 환경과 특성 항목인 10개 영역 특성 항목을 이용하여 소프트웨어 개발 프로세스를 선정하는 알고리즘을 제시한다. 본 논문에서 제안한 소프트웨어 개발 경로를 커스터마이징 하는 방법을 평가하기 위하여 소프트웨어 개발 경로를 커스터마이징 하는 방법을 반영한 개발 경로 선정 시스템을 가지고 웹 기반 시스템 개발 프로젝트를 적용한다. 그러나 입증된 수작업 프로젝트 경로 프로세스와 시스템에서 출력된 프로젝트 경로 프로세스가 차이가 난다 차이가 나는 주원인은 산출물이 서로 합쳐졌거나, 명칭이 바뀌었기 때문이다. 효과로는 소프트웨어 개발 프로젝트 환경과 특성에 적합한 경로 프로세스를 용이하게 선정한다.
소프트웨어 개발 프로젝트의 15%는 시작하기도 전에 종결되며, 66%의 프로젝트는 실패로 간주되고 있다. 또한 평균적으로, 완료된 프로젝트의 43%가 비용을 초과하는 것으로 나타났다. 실제로 2002년도 미국에서 소프트웨어 프로젝트의 투자 실패로 인한 손실은 비용의 초과로 생긴 170억 달러를 포함해 총 손실 금액이 380억 달러인 것으로 추정하고 있다. 이러한 문제점을 해결하고자 하는 여러 시도 중에 하나가 ISBSG(International Software Benchmarking Standard Group, 2004)으로, 소프트웨어 프로젝트 관련 데이터를 국제적으로 수집하여 위와 같은 문제의 원인을 밝히고자 노력하고 있다. 본 연구는 ISBSG에서 수집한 데이터를 이용해 소프트웨어 시스템과 관련된 요인 중에서 기능성 품질, 문서화품질, 훈련정도, 소프트웨어크기, 전체결함수, 사업요구사항충족, 사용편리성, 목표달성이라는 6개 변수 간의 연관성을 분석하였다. 분석대상 프로젝트는 49개이고, 분석 방법으로는 SURE(Seemingly Unrelated REgression)를 사용하였다. 분석 결과 소프트웨어 기능성품질은 사업요구사항충족, 사용편리성과 정의 관계를 가지며, 사용편리성은 사업요구사항충족과 정의 관계를 가지는 것으로 밝혀졌다. 또한 사업요구사항충족은 목표달성과 정의 관계를 가지고 있다.
시험기간 동안 수집된 고장 데이터를 이용하여 소프트웨어 신뢰도를 예측할 수 있는 모델은 많으나 이 예측 방법은 정확하지 못하며, 특히 초기 시험 단계에서는 더욱 더 부정확하여 예측자들은 이러한 소프트웨어 신뢰도 모델의 적용을 주저한다. 한편 소프트웨어 신뢰도 성장 모델은 유사 프로젝트나 개발 초기에 얻은 정보를 가지고는 신뢰도 예측 데이터로 활용이 불가능하다. 예를 들면 최근의 소프트웨어 시스템들은 항시 유사 프로젝트들로부터 활용이 가능한 일련의 정보와 동일 응용 영역의 초기 또는 최신의 정보들이 변경, 개선되기 때문이다. 본 논문에서는 유사한 프로젝트로부터 얻은 공통의 데이터들을 활용하여 소프트웨어 신뢰도를 예측할 수 있는 방법들을 제안한다. 특히 일반적으로 사용되고 있는 Goel-Okumoto(G-O) 모델이나 고장 검출률을 이용하거나 시험 데이터를 활용하는 방법 등을 이용하여 모델 파라미터를 추정하고 실제 프로젝트 수행중에 얻어진 각종 결과를 토대로 해서 Numerical Algorithm이 아닌 통계적인 관점의 분석 결과와 MLE(Maximum Likelihood Estimation) 추정 방법 등을 동원하여 초기에 우리 프로젝트에 맞는 정확한 소프트웨어 신뢰도 평가 방법을 제안하였다.
본 논문은 대형 프로젝트를 수행하는 데 있어서 필요한 리소스, 인력, 개발비용 및 소프트웨어 소스에 대한 데이터를 추정하여 프로젝트의 효율성을 평가하는 모델인 소프트웨어 프로젝트 평가모델을 이용하여 기 수행된 프로젝트의 경험데이터와 수행되고 있는 프로젝트의 소프트웨어 메트릭스(metrics) 데이터를 활용하여 생산성, 품질, 자원투입 효과, 개발될 소프트웨어 소스 규모 등을 추정해 보고 이를 경험적인 모델(empirical model)에 적용하여 프로젝트 별로 평가, 비교 분석해 본다. 또 향후 유사 프로젝트 관리(similar project management)에 필요한 사항들을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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