• 전자통신동향분석
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• 제15권5호통권65호
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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.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2024년도 제69차 동계학술대회논문집 32권1호
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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.

• 전자통신동향분석
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• 제17권5호통권77호
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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.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (B)
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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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• 한국경영정보학회 2007년도 International Conference
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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.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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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.

• 지능정보연구
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• 제25권3호
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• pp.141-160
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• 2019

애자일 방법론은 인공지능 소프트웨어를 포함한 소프트웨어 개발 프로젝트에서 지난 몇 년 동안 널리 사용되고 있다. 이처럼 산업에서 애자일 방법론이 많이 사용되고 있음에도 불구하고, 애자일 방법론을 사용하는 소프트웨어 프로젝트의 성공 요인을 분석한 실증적 연구가 부족한 실정이다. 애자일 방법론을 사용하는 소프트웨어 프로젝트에서 고객의 역할을 이해하기 위해 사용자 참여 부족, 비현실적인 고객 기대치, 지속적인 요구 사항 변경의 고객 측 요인들이 프로젝트 성공에 미치는 영향을 조사하였다. 본 연구의 분석 대상은 애자일 방법을 소프트웨어 개발 방법론으로 사용하는 프로젝트이다. 일반적으로 소프트웨어 개발에서의 주 목표는 적은 시간과 비용으로 고품질 소프트웨어를 개발하는 것이다. 과거에는 프로젝트의 초기 단계에서 정한 고객 요구사항의 변화를 최소화하여, 그 변화에 수반되는 비용을 줄이려고 했다면, 오늘날의 프로젝트 관리에서 고객 요구사항의 변화는 고객이 원하는 시스템 개발을 위해 필수적인 것이라 인정하고 이 불가피한 변화에 보다 잘 대응하는 것이 중요하다고 볼 수 있다. 이에 효과적인 방법론으로 애자일 방법론이 많이 사용되고 있고, 본 연구에서는 이 애자일 방법론을 사용하는 프로젝트의 성공요인을 찾아내고자 한다. 본 연구를 위해 설문 방법이 이용되었다. 소셜 네트워크 사이트인 링크드인(LinkedIn)을 이용하여 소프트웨어 프로젝트 참여 경험이 있는 개발자들을 대상으로 온라인 설문을 하였고, 분석에 사용한 데이터는 213개의 응답 데이터이다. 이 설문 응답 데이터를 Ordered Logit Regression을 이용하여 세 가지 가설을 검증하였다. 분석 결과, 위 세 가지 클라이언트 측 요인들 모두가 애자일 방법을 사용하는 프로젝트의 성공에 크게 영향을 미친다는 사실을 실증적으로 찾아내었다. 첫째, 애자일 방법을 이용하기 위해서는 고객의 프로젝트 참여가 필수적이다. 이 결과는 애자일 방법론의 이론적 효과와 일치한다. 사용자와의 협업이 애자일 방법론에서 가장 중요한 요소 중에 하나인 만큼 고객의 참여는 매우 중요하다고 볼 수 있다. 둘째, 애자일 방법이 사용된 프로젝트에서는 고객의 요구 사항을 지속적으로 변경하는 것이 부정적인 요인이 아니라 프로젝트 성공의 긍정적인 요인이라는 흥미로운 결과를 얻었다. 고객의 요구 사항을 지속적으로 변경하는 것은 클라이언트와 공급 업체 간의 빈번한 상호 작용이나 의사 소통을 통해 사용자가 진정으로 원하는 시스템을 만드는데 도움이 되어 긍정적인 요인이 된다는 설명이 가능하다. 셋째, 비현실적인 고객의 기대는 애자일 방법이 사용된 프로젝트에서도 프로젝트 성공에 부정적인 영향을 준다는 결과를 얻었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제36권4호
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• pp.273-282
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• 2009

소프트웨어 프로젝트 데이터를 이용한 각종 분석 예측 모델 생성시 직면하는 문제 중 하나는 데이터에 포함된 결측값이며 이에 대한 효과적인 방안은 결측값 대치 법이다. 대표적인 결측값 대치법인 K 최근접 이웃 대치법은 대치과정에서 결측값을 포함하는 인스턴스의 관측정보를 활용하지 못한다는 단점이 있다. 본 연구에서는 이러한 단점을 극복하기 위해 K 최근접 이웃 대치법과 최대 우도 추정법을 결합한 새로운 소프트웨어 프로젝트 수치 데이터용 결측값 대치법을 제안한다. 또한 결측값 대치법의 정확도를 비교하기 위한 새로운 측도를 함께 제안한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권3호
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• pp.72-80
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• 2009

기업은 비즈니스 프로세스 조정 또는 기업의 전략적 목적을 달성하기 위하여 정보 기술을 도입하고 있다. 또한 데이터 일관성에 대한 요구에 대해서는, 소프트웨어 개발에 적용되어 표준화 규율을 채택하여 이를 따르는 소프트웨어 개발 회사들이 늘어나고 있다. 이는 사용자들의 요구일 뿐만 아니라 이러한 규율을 채택함으로써 적은 비용으로 더 나은 결과물을 얻을 수 있기 때문이다. 프로젝트 관리 도구를 사용한 체계적이고 일관적인 소프트웨어의 개발은 더욱 더 중요한 의미를 가지게 된다. 따라서, 본 논문은 효율적인 데이터 사전관리를 통하여 효과적으로 시스템 구축 지원을 할 수 있는 프로젝트 관리 기법에 대하여 기술한다.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 한국IT서비스학회 2002년도 추계학술대회
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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.