Software is more diverse and complex and the level of importance for the maintenance of application software to securely operate software is also gradually increasing in proportion. The calculation method for maintenance cost of application software applied in Korea public enterprises is involved in the range of 10 to 15% of development cost, depending on the Software Project Cost Estimation Guide. Moreover, as most software maintenance cost estimation procedures do not take into consideration of the risk factors related of maintenance, it can be seen as a main cause for the occurrence of maintenance related accidents. This study proposes a maintenance cost estimate model that takes into consideration of the risks related to the software maintenance activities to improve and resolve issues arising from the estimation of maintenance cost. In doing so, maintenance risk factors are analyzed and a risk index is derived through the analysis of risk levels based on the risk factors. Based on such analysis, a maintenance cost estimate method which reflects the maintenance risk index was established.
인공지능 소프트웨어 시장은 2020년부터 2025년까지 6배 규모로 성장할 것으로 예상된다. 그러나 소프트웨어의 개발 절차가 표준화 되어 있지 않고 비용 산정 기준이 없다. 이에 따라 인공지능 소프트웨어 개발 업체마다 각자의 개발 절차에 따른 투입 공수를 산정하고 이를 개발비용의 근거로 제시하고 있으나 개발업체마다 상이한 개발 절차와 소요 공수의 규모 때문에 품질과 비용에 대한 불신이 커지고 있다. 본 연구에서는 대량의 데이터로 학습을 진행하고 알고리즘을 도출하여 적용하는 인공지능 기반 소프트웨어의 개발단계를 정의하고 개발업체들을 대상으로 개발단계별 소요 공수에 대한 설문을 진행하여 소요 공수를 수집하였다. 수집된 개발단계별 소요 공수간의 상관분석과 회귀분석을 실시하여 개발단계별 소요 공수 예측 모형을 도출하였으며, 모형을 실험한 결과, 수집된 소요 공수 대비 92%의 정확도를 보였다. 본 연구에서 제안한 소요 공수 예측 모형은 공수와 비용을 추정하는데 간단하게 활용할 수 있는 도구가 될 것으로 기대된다.
결과적으로 컴포넌트 기반의 개발 방법은 새로운 개념의 비용 예측 모델이 요구되고 있으며 외국의 경우 이에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 외국의 비용산정 모형을 그대로 적용하기에는 국내 소프트웨어 사용환경에 적절치 못할 것으로 판단되며 또한 축적된 개발 관리 자료의 부족으로 인하여 사용이 매우 제한적인 실정이다. 본 연구는 컴포넌트 환경의 비쥬얼 개발 툴을 기반으로 하는 소프트웨어 개발을 전제로 개발비용의 핵심인 노력도(Person Month)를 산정하는 모델을 제안하고자 한다.
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.
소프트웨어 개발 초기 단계에서 소프트웨어 개발비용을 정확하게 예측하는 것은 프로젝트의 성패를 결정짓는 중요한 요소이다. 우리나라에서는 소프트웨어 개발비용 산정을 위해 소프트웨어 사업대가기준을 마련하였으며, 이것으로 소프트웨어 사업의 예산수립이나 발주 시 적정비용 산정에 활용하고 있다. 그러나 소프트웨어 기술 발전과 환경 변화에 대응하여 그에 적합한 사업대가기준이 되기 위해서는 지속적인 개선 작업이 필요시 된다. 따라서 본 논문은 소프트웨어 기술 발전과 여러 가지 환경 변화 요인을 반영하여 사업대가기준의 정확성을 향상시키고자 한다. 이를 위해 14가지 일반시스템특성을 반영하는 값 조정 인자의 도입과 실무자들에 의해 필요성이 제기되고 있는 납기 보정계수의 도입을 통한 개선 방안을 제시하였다. 개선 방안의 정확도를 평가하기 위해 실제 데이터를 이용하여 MMRE, PRED 값을 측정해 보았다. 결론적으로, 규모 보정과 함께 14가지 일반 시스템 특성을 반영한 값 조정인자에 추가 조정인자를 적용한 보정계수를 적용함으로써 비용 산정의 정확도가 뚜렷이 향상됨을 확인할 수 있었다. 또한 제안된 두 가지 납기 보정계수의 정확도를 평가하였다.
The problems like exceeding estimated cost, late due-date, expensive maintenance, insuffiency of experts and low productivity are becoming emphasized related with the software development. In order to overcome these problems and to develop the highly qualified software within the limited resources, a project management tool is used. The purpose of this study is to develop a conceptual model of the project management system which can plan, analyze and control the software development projects effectively. The model is constructed with plan and track management system, cost management system and operation management system for the efficient project management. It is named by LSD-PMS : Large-scale Software Development Project Management System. We reviewed 5 cases of project management. LSD-PMS is evaluated and reviewed by the project managers in the field. It is proved that LSD-PMS is a tool which can help project managers develop software successfully given budget and time schedule. In the future, this system should be further developed as an integrated model with system implementation tools such as CASE products.
소프트웨어 규모를 측정하기 위한 기존의 기능점수 기법은 관리정보 시스템에 적합하도록 구성되어 있으나 최근의 실시간 및 내장형 시스템의 적용성 확장에 따라 완전기능점수(FFP, Full Function Point) 기법이 제안되었다. 그러나, FFP 기반의 소프트웨어 규모 측정 방법에 관한 많은 연구는 이루어지고 있으나, FFP로 측정된 소프트웨어 규모에 대한 개발비용을 추정할 수 있는 모델 연구는 미흡한 실정이다. 본 논문은 FFP로 실제 개발된 소프트웨어의 완전기능점수를 기반으로 소프트웨어 개발에 투입될 노력을 추정하는 선형 회귀분석 모델과 거듭제곱 회귀분석 모델을 평가하여 가장 적합한 모델로써 거듭제곱 모델을 선정하였다. 선정된 거듭제곱 모델을 적용할 경우 가장 근사치의 소프트웨어 개발비용을 추정할 수 있음을 보였다.
Function point model is the international standard method to measure the software size which is one of the most important factors to determine the software development cost. Function point model can successfully be applied only when the detailed specification of users' requirements is available. In the domestic public sector, however, the budgeting for software projects is carried out before the requirements of softwares ere specified in detail. Therefore, an efficient function point estimation method is required to apply function point model at the early stage of software development projects. The purpose of this paper is to compare various function point estimation methods and analyse their accuracies in domestic software projects. We consider four methods : NESMA model, ISBSG model, the simplified function point model and the backfiring method. The methods are applied to about one hundred of domestic projects, and their estimation errors are compared. The results can used as a criterion to select an adequate estimation model for function point counts.
소프트웨어 회사들은 새로운 개발보다는 기존 프로젝트의 유지보수와 성능향상 프로젝트를 보다 많이 수행한다. 기존의 비용 추정 모델들은 유지보수 프로젝트들에 적용할 수 있지만, 유지보수 분야에 적용시키기 위해서는 변경이 필요하다. 본 논문은 개발 프로젝트와 유지보수 프로젝트의 기능점수 계산방법을 분류하고 ISBSG의 밴치마킹 자료를 회귀 분석한 결과를 토대로 유지보수 프로젝트의 비용을 측정할 수 있는 방법을 제안하였다. 먼저, ISBSG 자료를 소프트웨어 비용에 영향을 미치는 요소인 프로그램 추가, 변경과 삭제 3가지 요소의 8가지 중에서 실제 유지보수가 나타나는 4가지 그룹으로 분류하였다. 그리고, 그룹별로 통계적 모델과 RBF 망(Radial Basis Function Network)을 이용한 모델을 개발하여 각각의 성능을 분석 평가한 결과 RBF 망이 통계적 모델보다 좋은 성능을 보였다.
소프트웨어 개발과정에서 소프트웨어 신뢰성은 매우 중요한 이슈이다. 소프트웨어 고장분석을 위한 무한고장 비동질적인 포아송과정에서 고장발생률이 상수이거나, 단조 증가 또는 단조 감소하는 패턴을 가질 수 있다. 본 연구에서는 소프트웨어 제품 테스팅 과정에서 고장 수명분포의 형상모수를 고려한 소프트웨어 신뢰성 비용 모형에 대하여 연구 하였다. 소프트웨어 신뢰성 분야에서 많이 사용되는 Lomax-NHPP 신뢰 성장 모형에 대한 비용 비교 문제를 제시하였다. 소프트웨어 고장모형은 무한고장 비동질적인 포아송과정을 이용하고 모수추정법은 최우추정법을 이용 하였다. 따라서 본 논문에서는 형상모수를 고려한 소프트웨어 비용모형 분석을 위하여 소프트웨어 고장시간 자료를 적용하여 비교 분석하였다. 대용량 소프트웨어가 수정과 변경하는 과정에서 결함의 발생을 거의 피할 수 없는 상황이 현실이다. 신뢰성 요구를 만족하고 총비용을 최소화하는 상황이 최적방출시간이다. 경우에 따라서는 왜도와 첨도 측면에서 효율적인 카파분포, 지수화지수분포 등 업데이트된 분포에 대한 방출 시기 문제를 비교 분석하는 연구도 가치 있는 일이라 판단된다. 이 연구를 통하여 소프트웨어 개발자들은 최적방출시간과 경제적 개발 비용을 파악 하는데 도움을 줄 수 있으리라 사료 된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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