• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.15 no.5 s.65
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• pp.94-102
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• 2000

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.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2024.01a
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• pp.19-22
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• 2024

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.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.17 no.5 s.77
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• pp.107-118
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• 2002

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.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04c
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• pp.49-51
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• 2003

성공적인 소프트웨어 개발을 위해서는 프로젝트 계획 수립단계에서 정확한 예측 모델을 연구하는 것이 중요하다. 소프트웨어 개발의 중요성이 대두됨에 따라 현재에는 많은 기존의 프로젝트 데이터를 보관하게 되었다. 기존의 예측모델에서는 개발환경에 따라 서로 다른 형태의 모델을 만들어 개발비용을 예측하였다. 모델의 형태에 따른 신뢰도 또한 주요 이슈로 작용하였다. 이 논문에서는 이러한 많은 프로젝트 데이터와 현재 개발하고자 하는 프로젝트에 대하여 과거의 데이터 중 가장 유사한 최적의 프로젝트를 찾아내기 위해 FP(Function Point)를 이용하는 많은 프로젝트 데이터에 유전자 알고리즘을 적용하여 최적의 유사 모델을 찾아내는 방법에 대하여 제안하고자 한다.

• 한국경영정보학회:학술대회논문집
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• 2007.06a
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• pp.333-338
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• 2007

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.

• Annual Conference of KIPS
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• 2012.11a
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• pp.1571-1574
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• 2012

소프트웨어 개발에 있어 각 단계별 프로세스 활동들에 대한 분석 및 평가는 소프트웨어의 품질을 좌우하는 큰 요인이다. 따라서 많은 소프트웨어 척도들이 소프트웨어 품질을 분석하는데 이용되고 있으며 유사 프로젝트를 통해 설정되는 기준치와 척도 값의 비교가 수행된다. 하지만 기존의 유사 프로젝트를 찾기란 쉽지 않은 일이며 유사 프로젝트를 찾더라도 해당 프로젝트의 개발 환경은 현재 개발 중인 프로젝트의 환경과 다른 경우가 많다. 따라서 본 논문에서는 외적인 기준치에 의존하지 않고 현재 개발 단계의 인스펙션 결과를 분석하는 방법을 제시하도록 한다. 산포도를 이용한 상대적 데이터 분석이 이용되며 국방 도메인에서 개발 중인 프로젝트 내부 31 개의 기능으로부터 수집된 데이터를 통한 사례분석을 수행하도록 한다. 이를 통해 기능들 간 현재 개발 과정의 일관성 유지 여부를 평가하고 다음 개발 단계의 프로세스 활동 강화 여부에 대한 권고 사항을 제시할 수 있다.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.25 no.3
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• pp.141-160
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• 2019

Agile methodologies in software development, including the development of artificial intelligence software, have been widespread over the past several years. In spite of the popularity of agile methodologies in practice, there is a lack of empirical evidence to identify determinants of success of software projects in which agile methods are used. To understand the role of clients in software project where agile methods are used, we examine the effect of client-side factors, including lack of user involvement, unrealistic client expectations, and constant changes of requirements on project success from practitioners' perspective. Survey methods are used in this study. Data were collected by means of online survey to IT professionals who have experience with software development methodologies, and ordered logit regression is used to analyze the survey data. Results of our study imply the following managerial findings. First, user involvement is critical to project success to take advantage of agile methods. Second, it is interesting that, with an agile method, constant changes of client's requirements is not a negative factor but a positive factor of project success. Third, unrealistic client expectations do negatively affect project success even with agile methods.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.36 no.4
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• pp.273-282
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• 2009

Missing data is one of the common problems in building analysis or prediction models using software project data. Missing imputation methods are known to be more effective missing data handling method than deleting methods in small software project data. While K nearest neighbor imputation is a proper missing imputation method in the software project data, it cannot use non-missing information of incomplete project instances. In this paper, we propose an approach to missing data imputation for numerical software project data by combining K nearest neighbor and maximum likelihood estimation; we also extend the average absolute error measure by normalization for accurate evaluation. Our approach overcomes the limitation of K nearest neighbor imputation and outperforms on our real data sets.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.9 no.3
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• pp.72-80
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• 2009

With the development of IT technologies, IT environment is making great change over life whole and is displacing business and business achievement systems of industry at the fast speed. Software development using project management tool is more important because of constructing the consistent and reliable system. So, design and implementation of the project management tool which support data standardization of project is proposed in this paper.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 2002.11a
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• pp.286-292
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• 2002

국내기업에서 대부분의 정보시스템이 정보시스템 수명주기로 불 때 운영단계로 진입하고 조직의 정보시스템의존도 및 시스템규모가 점점 늘어남에 따라서 정보시스템의 운영과정에서 발생되는 소프트웨어 유지보수에 투입되는 비용도 증가되고 있다. 그러나 소프트웨어유지보수 프로젝트에 소요되는 투입인력 규모예측에 관련된 연구는 소프트웨어개발부문에 비해 적은 것이 사실이다. 본 연구에서는 유지보수프로젝트를 대상 소프트웨어의 규모는 IFPUG에서 개발된 기능점수기법(function point model)을 적용하여 산정하고, 특정 소프트웨어유지보수 프로젝트 생산성에 영향을 미치는 유지보수환경, 프로덕트, 투입인력 등 3개 영역에서 도출된 총 10개 특성을 보정요소로 설정한 후, 유지보수프로젝트의 소요인력 규모를 추정하기 위한 비선형회귀모형을 제시하고 있다. 실제 수행된 26개 유지보수프로젝트로부터 수집한 실적데이터를 이용하여 이 모형을 실증 분석한 결과 유의한 모형임이 밝혀졌다.