개발 패러다임이 점차 복잡한 웹 환경으로 전환되면서 복잡도에 대한 연구가 다시 활발해지고 있으나 아직 웹 어플리케이션의 구조나 복잡도 측정 매트릭에 정립된 이론이 부족한 실정이다. 또한 전통적 복잡도를 측정하는 프로그램 규모(LOC)나 순환복잡도 매트릭은 구현 후에나 알 수 있어 소프트웨어 개발주기 초기의 분석 및 설계 단계에는 큰 도움을 주지 못하고 있다. 본 연구에서는 실무에서 사용되는 6개 웹 프로젝트에 복잡도 인디케이터를 적용하여 결함 가능성이 높은 어플리케이션을 추출한다 추출한 61개의 프로그램을 대상으로 복잡도와 클래스 수 및 메소드 수에 대한 선형적 상관관계를 제안함으로써 웹어플리케이션의 복잡도를 구현 전에 미리 예측 가능하도록 하여 개발 프로세스의 인적 자원 관리나 비용 예측에 기여하고자 한다.
소프트웨어 개발노력, 기간과 비용을 추정 능력은 개발될 소프트웨어의 정확한 규모 추정치 에 기반 한다. 본 논문은 소프트웨어 규모 추정을 위한 단순화된 기능점수 (FP) 기법을 제안한다. 이 기법은 가치조절인자를 계산하는 단계를 생략하고 조절인 안된 기능점수에서 조절된 기능점수를 직접 구한다. 783개의 소프트웨어 프로젝트에 기반을 둔 사례분석으로 통계적 회귀분석을 통해 적절한 모델을 찾고자 하였다. 본 논문은 또한, 신규 개발, 유지보수와 재개발 형태의 프로젝트 서브그룹별로 모델을 제시하였다.
A general practice in software ordering behavior in public sector has been an enormous obstacle standing in development path of Korea's software industry. Standard on software development cost estimation is supposedly based on Function Point, but in general, it is on headcounting (a number of people involved in a project). Moreover, it is difficult to change a contract in an on-going project, since statement of work is not precisely and carefully described. But it has a simple solution. Design and Implementation should be a separate project, as in construction industry, and both power and responsibility for design should be given to an expert with a national-level qualification. Here, there is a simple way for Korea to reborn as one of the strongest software country.
소프트웨어 개발공수(Efforts)에 관한 연구는 그 동안 상당히 많이 이루어져 있으나, 대부분 기존의 알고리즘 모델과 통계적 접근방법에 의한 모델에 한정 되어 있다고 할 수 있다. 또한 이들 연구는주로 외국의 사례를 대상으로 한 것이어서 국내의 소프트웨어 개발 환경에 적용하기에는 예측력과 적응도 등의 여러 문제가 제기되고 있다. 따라서 본 논문에서는 보다 현실적이고 실용적인 소프트웨어 개발공수의 예측모델로서 백프로 퍼게이션 알고리즘을 이용한 신경망 예측모델을 제시하고, 이 모델의 예측결과와 기존 의 모델인 COCOMO 그리고 희귀분석에 의한 예측결과들을 통계적으로 비교 분석하여 신경회로망의 우수한 예측력을 검증하였다. 이러한 분석의 결과를 토대로 보다 예측력 이 놓고 사용자가 쉽게 모델링하여 사용할 수 있는 정교한 신경망 모델을 제시하고자 한 다.
최근 객체지향 개발 방법론을 적용하는 소프트웨어 개발 프로젝트에서 개발 노력 추정 기법으로 사용사례점수(Use Case Point, UCP)에 대한 연구가 계속되고 있다. 기존의 연구는 기술적 요인과 환경적 요인을 적용한 AUCP(Adjusted Use Case Point)에 상수를 곱하여 개발 노력을 추정하는 선형모델을 제안하고 있다. 그러나 소프트웨어 규모가 증가하면 개발기간은 기하급수적으로 증가함으로서 비선형 회귀모델이 적합하다는 사실과 UCP 계산과정에서 TCF(Technical Complexity Factor)와 EF(Environmental Factor)를 적용함에 따른 FP(Function Point) 오차가 발생함으로서 AUCP로 규모를 추정하는 것은 비현실적이다. 이 논문은 사용사례점수 기반의 기존 연구의 문제점을 제시하고, 기존 연구의 문제점인 TCF와 EF를 고려하지 않고 직접 UUCP로 부터 개발 노력을 추정할 수 있는 모델(선형, 로그형, 다항식, 거듭제곱, 지수형)을 도출하고 평가한다. 그 결과, 기존의 선행 모델보다 비선형모델인 지수형 모델이 우수한 결과를 보였다. 따라서 개발될 소프트웨어 시스템의 UUCP를 계산한 후 제안된 모델을 이용하여 개발 노력을 추정함으로서 개발에 소요되는 직접비용 산정이 가능하다.
소프트웨어 측정분야는 30년 이상 수많은 연구가 있어 왔으나 아직까지 구체적인 소프트웨어 개발노력, 개발기간과 비용 추정 모델이 없는 실정이다. 소프트웨어 개발기간을 추정하기 위한 기존의 모델들은 사용된 데이터 크기가 적고 과거 프로젝트들을 대상으로 하고 있어 현재의 복잡하고 다양한 개발환경에 적용하는데 제약이 따른다. 따라서, Oligny et al.은 ISBSG Benchmark Release 4의 396개 프로젝트에 대해 개발기간이 개발플랫폼에 영향을 받음을 제기하여 각 개발플랫폼에 따른 개발기간 추정 모델을 제시하였다. 본 논문은 Oligny et al. 모델들을 ISBSG Benchmark Release 6의 534개 프로젝트에 대해 적용한 결과 개발기간이 개발플랫폼에 영향을 적게 받음을 밝혔다. 따라서, 개발기간에 보다 영향을 미치는 개발형태를 채택해, 개발형태에 따른 개발기간 추정 모델을 제시하였다. 제안된 모델들은 개발 플랫폼의 영향보다 개발기간 추정에 보다 많은 영향을 미침을 밝혔으며, 개발기간 추정시 개발형태별로 추정하는 모델 적용이 보다 타당함을 알 수 있다.
소프트웨어 개발 초기에 개발비용, 소묘인력과 기간을 추정하는 것은 소프트웨어공학 분야의 중요하면서도 어려운 문제이다. 기존 모델은 개발업체의 생산성 수준을 고려하지 않고 단순히 기능점수와 노력, 노력과 개발기간 관계에 대한 회귀분석을 통해 개발노력과 기간을 추정하는 모델을 제시하였다. 그러나 동일한 규모의 소프트웨어라도 개발업체의 생산성 수준에 따라 다른 노력의 양이 투입되며, 동일한 노력이 투입되더라도 생산성에 따라 개발기간이 달라진다. 생산성 수준을 고려하지 않은 제안된 모델들은 실제 개발될 프로젝트 적용에 제한점을 갖고 있다. 본 논문은 기존 모텔의 단점을 보완하기 위해 생산성을 고려하여 개발기간을 추정할 수 있는 모델들을 제안한다. 생산성에 기반 하여 다양한 방법으로 개발기간을 추정할 수 있는 모델을 제안하고 모델들의 성능을 비교하였다. 모델 성능 비교 결과 생산성에 기반 하여 소프트웨어 규모로부터 개발기간을 추정하는 모델이 단순하면서도 가장 좋은 결과를 얻었다. 본 모델은 사업 초기에 프로젝트 관리자에게 소프트웨어 개발 기간 의사결정 정보를 제공한다.
본 연구에서는 소프트웨어 제품을 개발하여 테스팅을 거친 후 사용자에게 인도하는 시기를 결정하는 방출문제에 대하여 연구 하였다. 소프트웨어의 결함을 제거하거나 수정 작업과정에서 유한고장수를 가진 비동질적인 포아송과정에 기초하였다. 수명강도는 다양한 형상모수와 척도모수에 이용 할 수 있기 때문에 신뢰성 분야에서 많이 사용되는 비선형 특성을 가진 반-로지스틱 분포 모형을 이용한 방출시기에 관한 문제를 제시하였다. 소프트웨어 요구 신뢰도를 만족시키고 소프트웨어 개발 및 유지 총비용을 최소화 시키는 최적 소프트웨어 방출 정책에 대하여 논의 되었다. 본 논문의 수치적인 예에서는 고장 시간 자료를 적용하였으며 모수추정 방법은 최우추정법을 이용하고 최적 방출시기를 추정하였다. 따라서 소프트웨어 방출시기를 사전 정보로 활용하면 잠재적 보안피해액을 줄 일 수 있다고 판단된다.
본 연구에서는 소프트웨어 제품을 개발하여 테스팅을 거친 후 사용자에게 인도하는 시기를 결정하는 방출문제에 대하여 연구되었다. 소프트웨어의 결함을 제거하거나 수정 작업 중에도 새로운 결함이 발생될 가능성이 있는 무한 고장수를 가진 비동질적인 포아송 과정에 기초하고 수명분포는 단위당 고장발생률이 증가하다가 감소하는 속성을 가진 로그-로지스틱 분포를 이용한 최적 방출시기에 관한 문제를 제시하여 소프트웨어 요구 신뢰도를 만족시키고 소프트웨어 개발 및 유지 총비용을 최소화시키는 최적 소프트웨어 방출 정책에 대하여 논의 되었다. 본 논문의 수치적인 예에서는 고장간격 시간자료를 적용하고 모수추정 방법은 최우추정법과 추세분석을 통하여 자료의 효율성을 입증한 후 최적 방출시기를 추정하였다.
This paper describes a method of precise estimation for printing time and material consumption which are directly related to the 3D printing cost. Printing process and head motion of 3D printers using digital printing head, which is analyzed by its digitized steps, is rapidly simulated without slicing to calculate estimated printing results. Using this method, printing time and material usage of 3D printer were estimated quickly and precisely and compared to the real printing result. Applying compensation using the printing parameters, transferred from the 3D printer to the printing estimation system, even more accurate estimation is achieved. This method is used in the 3D Sprint software.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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