Project implementation plan is a blueprint that confirms project performance activities and specifies required man-hour, period and resource imput ratio. Various figures, the results of implementation plan, are predicted through estimation, and because of superiority of objectivity and repeatability, numerical formula-based estimation model is often used overseas. COCOMO model is the representative estimation model whose theories and formulas are publicized and it predicts the total man-hour required for software system development. This model is publicized in "Software Engineering Economics" written by Professor Barry Boehm of the U.S., and is the most widely applied numerical formula-based estimation model. This study is conducted to provide a series of methods that are optimal for KTDS environment by choosing COCOMO II model among various types of COCOMO models. In establishing implementation plan, COCOMO II model alone is not sufficient, it is necessary to link with and apply standard WBS system and standard man-hour. In establishing specific implementation plan, phased standard WBS system in order of the first phase of all the activities implemented in the project, Activity, Task, and Role, and the man-hour put into this should be distributed according to standard ratio from COCOMO II model's total man-hour. This study provides explainations by establishing standard WBS system and linking with COCOMO II model.
Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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2000.05a
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pp.135-143
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2000
The COCOMO Ⅱ model is well-suited for the new software development life cycle such as non-sequential and rapid-development processes. The traditional regression approach based on the least square criterion is the most commonly used technique for empirical calibration in the COCOMO Ⅱ model. But it has a few assumptions frequently violated by software engineering data sets. It is true that the source data is also generally imprecise in reporting size, effort, and cost-driver ratings, particularly across different organizations. And that the outlier for the source data is a peculiarity and indicates a data pint To cope with difficulties, in this paper, we propose a new regression method for calibrating COCOMO Ⅱ post-architecture model based on the minimum relative erro(MRE) criterion. The characteristic of the proposed method is insensitive to the extreme values of the data in the empirical calibration. As the experimental results, It is evident that our proposed calibration method MRE was shown to be superior to the traditional regression approach for model calibration, as illustrated by the values obtained for standard deviation(^σ), and prediction at level L PRED(L) measures.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.5
no.2
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pp.47-55
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2000
To date many software engineering cost models have been developed to predict cost, schedule, and effort of the software under development. The COCOMO Ⅱ is well- suited for the new software development life cycle such as non-sequential and rapid- development processes. The traditional regression approach based on the least square criterion is the most commonly used technique for empirical calibration in the COCOMO Ⅱ model. It has a few assumptions frequently violated by software engineering data sets. The source data is also generally imprecise in reporting size effort, and cost-driver ratings, particularly across different organizations. And that the outlier for the source data is a peculiarity and indicates a data point. To cope with difficulties, in this paper, we propose a new regression method for calibrating COCOMO Ⅱ post-architecture model based on the minimum relative error(MRE) criterion. The characteristic of the proposed method is insensitive to the extreme values of the data in the empirical calibration. As the experimental results, It is evident that our proposed calibration method MRE was shown to be superior to the traditional regression approach for model calibration, as illustrated by the values obtained for standard deviation(^σ), and prediction at level LPRED(L) measures.
Current software cost estimation models, such as the 1951 COCOMO, its 1987 Ada COCOMO update, is composed of nonlinear models, such as product attributes, computer attributes, personnel attributes, project attributes, effort-multiplier cost drivers, and have been experiencing increasing difficulties in estimating the costs of software developed to new lift cycle processes and capabilities. The COCOMO II is developed fur new forms against the current software cost estimation models. This paper provides a case-based analysis result of the cost driver in the software cost models, such as COCOMO and COCOMO 2.0 by fuzzy and neural network.
Improving the competitiveness of software products in the market involves procuring the means to design software architecture that deliver qualities necessitated by stakeholder requirements within allocated budget, thereby improving the cost-effectiveness of the end product. Currently, software architecture evaluation methods are used to predict and review qualities inherent in software architecture designs and to choose a candidate architecture that delivers desired qualities. Existing software architecture evaluation methods, however, fail to address the cost considerations dependent on the architecture chosen for product implementation. In this paper we suggest a cost estimation method for software architecture which adapts the cost drivers in the software cost estimation model COCOMO II to support cost estimation during architecture evaluation. The suggested method can be performed in coordination with existing software architecture evaluation efforts and supplements existing architecture evaluation techniques with guidelines for identifying and evaluating cost drivers in candidate software architectures without incurring extra overhead. The accuracy of the cost estimation using the suggested method is verified through application of the method to the architecture candidates used in RPS (Robot Patrol System), a surveillance embedded system.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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