• 제목/요약/키워드: Effort Estimation

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기능점수를 이용한 소프트웨어 개발노력 추정 (Software Development Effort Estimation Using Function Point)

  • 이상운;강정호;박중양
    • 정보처리학회논문지D
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    • 제9D권4호
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    • pp.603-612
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    • 2002
  • 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.

점착력 추정에 의한 최대 견인력 제어에 관한 연구 (A Study on Maximum Traction Effort Control with the Adhesive Effort Estimation)

  • 전기영;정정훈;김성남;이승환;오봉환;이훈구;김용주;한경희
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2002년도 하계학술대회 논문집 B
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    • pp.1000-1002
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    • 2002
  • In electric motor coaches, the rolling stocks move by the adhesive effort between rail and driving wheel. Generally, the adhesive effort is defined by the function of both the weight of electric motor coach and the adhesive effort between rails and driving wheel. The characteristics of adhesive effort is strongly affected by the conditions between rails and driving wheel. When the adhesive effort decreases suddenly, the electric motor coach has slip phenomena. This paper proposes a re-adhesion control algorithm which uses the maximum adhesive effort by instantaneous estimation of adhesion force using disturbance observer. Based on this estimated adhesive effort, the re-adhesion control is performed to obtain the maximum transfer of the tractive effort.

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축소형 철도차량장치의 점착력 추정에 의한 Anti-Slip 제어 (Anti-Slip Control By Adhesion Effort Estimation Of Minimized Railway Vehicle)

  • 전기영;이승환;강승욱;오봉환;이훈구;김용주;한경희
    • 전력전자학회:학술대회논문집
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    • 전력전자학회 2003년도 춘계전력전자학술대회 논문집(2)
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    • pp.536-539
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    • 2003
  • In electric motor coaches, the rolling stocks move by the adhesive effort between rail and driving wheel. Generally, the adhesive effort is defined by the function of both the weight of electric motor coach and the adhesive effort between rails and driving wheel. The characteristics of adhesive effort is strongly affected by the conditions between rails and driving wheel. When the adhesive effort decreases suddenly, the electric motor coach has slip phenomena. This paper proposes a re-adhesion control algorithm which uses the maximum adhesive effort by instantaneous estimation of adhesion force using load torque disturbance observer. Based on this estimated adhesive effort, the re-adhesion control is performed to obtain the maximum transfer of the tractive effort.

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인공지능 접근방법에 의한 S/W 공수예측 (Software Effort Estimation Using Artificial Intelligence Approaches)

  • 전응섭
    • 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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    • 한국IT서비스학회 2003년도 추계학술대회
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    • pp.616-623
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    • 2003
  • Since the computing environment changes very rapidly, the estimation of software effort is very difficult because it is not easy to collect a sufficient number of relevant cases from the historical data. If we pinpoint the cases, the number of cases becomes too small. However if we adopt too many cases, the relevance declines. So in this paper we attempt to balance the number of cases and relevance. Since many researches on software effort estimation showed that the neural network models perform at least as well as the other approaches, so we selected the neural network model as the basic estimator. We propose a search method that finds the right level of relevant cases for the neural network model. For the selected case set, eliminating the qualitative input factors with the same values can reduce the scale of the neural network model. Since there exists a multitude of combinations of case sets, we need to search for the optimal reduced neural network model and corresponding case set. To find the quasi-optimal model from the hierarchy of reduced neural network models, we adopted the beam search technique and devised the Case-Set Selection Algorithm. This algorithm can be adopted in the case-adaptive software effort estimation systems.

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SM 조직의 Effort Estimation 프로세스 개선을 통한 업무 Load Balancing 방안 연구 (Improved Effort Estimation Process for Work Load Balancing in SM Project.)

  • 김석용
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2005년도 추계학술발표대회 및 정기총회
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    • pp.397-400
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    • 2005
  • SM 프로젝트는 SI 프로젝트와 달리 고객의 요청 사항(CSR)이 있을 때 마다 개발 계획을 세우고 관리를 하여야 하며 동시에 고객의 개발 요청 내용 외에도 운영업무에 대한 계획도 같이 세워 져야 한다. 하지만 대부분의 SM 프로젝트에서는 한 두 사람의 경험이나 판단으로 계획이 작성, 할당되며 운영업무에 대한 계획의 정확도도 떨어져 업무 load balancing 이 잘 되지 않는다. 본 논문에서는 이러한 문제 해결을 위해 효과적인 SM 프로젝트에서의 EFFROT ESTIMATION 프로세스를 제안하여 업무 load balancing 을 이루는 방안을 제시하고자 한다.

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시스템 복잡도를 적용한 COSMIC-FFP 기반 소프트웨어 개발노력 추정 모델 (A Model to Estimate Software Development Effort Based on COSMIC-FFP Using System Complexity)

  • 박상기;박만곤
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제13권11호
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    • pp.1575-1585
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    • 2010
  • 성공적인 프로젝트 수행을 위해서 개발초기 단계에서 소프트웨어 개발노력 등 자원을 예측하는 것은 매우 중요하다. 그리고 이는 소프트웨어 규모를 통해 가능하며, 소프트웨어 규모 산정 방식의 최근 동향은 프로그램 라인 수(LOC)와 같은 개발자 관점의 접근방식 보다는 사용자가치 중심의 산정방식인 기능점수 분석기법(FPA)을 보다 선호하고 있다. 따라서 본 논문에서는 사례연구를 통해 실제 투입되는 개발노력을 측정하고, 완전기능점수 기법 매뉴얼에 따라 COSMIC Function Point를 직접 계산하였다. 그리고 산출된 데이터에 대한 회귀분석을 통해 COSMIC-FFP기반 소프트웨어 개발노력 추정 모델을 제안한다. 그리고, COSMIC-FFP 기법은 규모를 추정하는데 필요한 기능 요소들에 대한 가중치를 적용하지 않는 단점이 있다. 따라서, 본 연구에서는 제안된 모델의 정확성을 높이기 위해 시스템 복잡도를 가중치로 적용하며, 가중치 추정을 위한 모델도 제안한다.

축약형 신경망과 휴리스틱 검색에 의한 소프트웨어 공수 예측모델 (Parsimonious Neural Network and Heuristic Search Method for Software Effort Estimation Model)

  • 전응섭
    • 정보처리학회논문지D
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    • 제8D권2호
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    • pp.154-165
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    • 2001
  • 소프트웨어공수 예 에 관한 전공적인 모델링의 한계점을 극복하기 위해 사례기반과 신경망 그리고 퍼지이론 및 전문가 시스템 등 인공지능 기법을 이용한 연구들이 제시되고 있다. 특히 신경망을 이용한 공수예측 모델들이 예측력에 있어서 전통적인 모델들 보다 우수한 예측결과를 제시하고 있다. 그러나 이들 신경망 모델에 있어서도 고려되어야 할 점은 입력 데이터의 노이즈와 모델 설계 및 사용에 있어서 유연성 및 요율성 측면이 제기되고 있다. 본 연구에서는 이러한 기존의 신경망모델의 효율성 향상을 위한 새로운 방안으로 최적의 축약형 모델구조와 이에 관련된 최적 사례들을 사용하기 위한 사례기반 휴리스틱 검색기법을 제시한다. 30여개의 실제로 수행된 프로젝트의예측결과를 통해 최적사례 기반 축약형 신경망 모델의 결과가 저통적인 COCOMO 모델 그리고 기존의 신경망 모델과 비교해서 예측력과 모델의 유연성이 좋아졌음은 알 수 있었다. 따라서 본 연구에서 새롭게 제시한 축약형 모델과 최적사례기반 접근 방법은 급변하는 정보시스템 패러다임하에서도 유용하게 사용될 수있을 것이다.있을 것이다.

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개략적 일정추정표 기반 소프트웨어 개발노력과 일정 추정 (Estimation of Software Development Efforts and Schedule Based on A Ballpark Schedule Estimation Table)

  • 박영목
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제8권4호
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    • pp.105-117
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    • 2007
  • 프로젝트 관리자는 입찰 또는 개발을 성공하기 위해 비용과 일정을 프로젝트 초기 단계에서 보다 정확히 추정해야만 한다. 평균적으로 대부분의 프로젝트들이 수행하고 있는 명목상의 개발기간은 경험법칙, 선형함수 추정경험 또는 개략적 일정 추정표로부터 유도할 수 있다. 명목상 개발기간에는 다양한 경험법칙이 존재하며, 선형함수 모델은 충분한 정보를 제공하지 못하여 특정 규모의 프로젝트에 적합한 개발노력과 일정을 결정하기 어렵다. 본 논문은 개략적 일정 추정표로부터 개발노력과 일정을 유도하는 통계적 회귀분석 모델을 제시하였다. 먼저, 개략적 일정 추정표에서 제시하고 있는 최대 단축기간, 효율적 개발기간과 명목상 개발기간을 재정의 하였다. 다음으로 개발노력과 기간과의 관계를 고찰하고, 개략적 일정추정표에 제시되지 않은 특정 규모의 소프트웨어에 대한 개발노력 추정 모델과 개발노력에 따른 일정을 보다 정확히 추정할 수 있는 모델을 제시하였다. 제시된 회귀분석 모델은 기존의 방법들과 비교하여 상대오차를 최대 2%까지 줄이는 효과를 얻었다. 또한, 특정 규모의 소프트웨어에 대해서도 개발노력과 일정을 추정할 수 있었다.

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소프트웨어 개발 단계별 최적의 노력 할당 (Optimal Effort Allocation in Software Development Phase)

  • 박재흥;노명옥;하석운
    • 한국컴퓨터산업학회논문지
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    • 제3권3호
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    • pp.295-306
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    • 2002
  • 성공적인 프로젝트 계획은 활용 가능한 일정과 더불어 프로젝트를 완수하는데 요구되는 노력을 얼마나 정확히 추정하느냐에 달려있다. 새로운 또는 보다 나은 모델 개발에 많은 연구가 이루어졌지만 현존하는 소프트웨어 노력 추정 모델들은 생명주기 전반에 걸쳐 투입되는 총 개발노력과 단위시간당 소요되는 노력 함수만을 제공한다. 또한, Putnam은 세부단계별로 일정한 개발노력 투입 비율을 제시하였다. 그러나 소프트웨어의 규모, 복잡도와 운영환경의 영향으로 인해 프로젝트 별로 투입되는 총 개발노력의 규모에 차이가 발생한다. 그 결과, 개발 세부단계별로 투입되는 노력의 규모도 프로젝트마다 차이가 발생한다. 본 논문은 총 개발노력 변동에 따른 소프트웨어의 계획, 명세, 구축, 시험과 이행단계에 투입될 개발노력을 추정하는 기준을 제시하였다. 이 모델들은 183종의 다른 소프트웨어 프로젝트들로부터 유도되었다. 제안된 기준은 프로젝트의 일정과 노력 할당관리에 실질적인 지침을 제공할 것이다.

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A Model Study for Software Development Effort and Cost Estimation by Adaptive Neural Fuzzy Inference System

  • Kim, Dong-Hwa
    • 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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    • 제어로봇시스템학회 2000년도 제15차 학술회의논문집
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    • pp.376-376
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    • 2000
  • Several algorithmic models have been proposed to estimate software cost and other management parameters. In particular, early prediction of completion time is absolutely essential for proper advance planning and a version of the possible ruin of a project. However, estimation is difficult because of its similarity to export judgment approaches and for its potential as an expert assistant in support of human judgment. Especially, the nature of the Norden/Rayleigh curve used by Putnam, renders it unreliable during the initial phases of the project, in projects involving a fast manpower buildup, as is the case with most software projects. Estimating software development effort is more complexity, because of infrastructure software related to target-machines hardware and process characteristics should be considered in software development for DCS (Distributed Control System). In this paper, we propose software development effort estimation technique using adaptive neural fuzzy inference system. The methods is applied to case-based projects and discussed.

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