• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2000년도 제15차 학술회의논문집
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• pp.375-375
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• 2000

Estimating software development effort remains a complex problem attracting considerable research attention. Improving the estimation techniques available to project managers would facilitate more effective control of time and budgets in software development as well as market. However, estimation is difficult because of its similarity to export judgment approaches and fur its potential as an expert assistant in support of human judgment. Especially, in software development for DCS (Distributed Control System), because of infrastructure software related to target-machines hardware and process characteristics should be considered, estimating software development effort is more complex. This paper suggests software development effort estimation technique using neural network. The methods considered are based on COCOMO and case-based projects. Estimation results applied to case-based project appeared to have value fur software development effort estimation models.

• 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.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권1호
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• pp.20-28
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• 2004

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.

• 정보처리학회논문지D
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• 제11D권1호
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• pp.173-182
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• 2004

소프트웨어의 개발 노력을 추정하기 위한 연구가 지속적으로 이루어지고 있다. 그러나 이러한 개발 노력 추정을 위한 가장 이상적인 모델을 제시하기 위해서 실험자료를 얻어야 하나 이러한 실험자료를 얻는 것은 그리 쉬운 일이 아니다. 또한 이러한 실험자료가 얻어지면 실험자료에 대한 분석 또한 상당히 중요한 연구과제라고 볼 수 있다. 본 연구에서는 1990년대에 개발된 789개의 소프트웨어 개발 프로젝트들에 관련된 데이터를 이용하여 개발 노력에 영향을 미치는 요인별 데이터 분석을 실시하여 그 특징을 추출하고자 한다. 개발 소프트웨어의 규모가 다양하고 소프트웨어의 개발에 참여한 개발 팀의 규모도 차이가 있기 때문이다. 이와 같은 특징을 고려하여 주어진 자료에 대한 분석을 통해서 요인별 특징을 파악하고 파악된 자료를 중심으로 개발 노력을 단계별로 추정하려고 한다. 따라서, 본 연구에 사용된 789개 프로젝트 데이터를 개발형태(Development Type), 개발환경(Development Environment), 개발언어(Development Language) 등으로 분류하여 개발 노력(Development Effort)에 차이가 있음을 증명하고 팀 규모(Team Sire)와 기능점수(Function Point)에 따른 교차분석(Crosstabs Analysis)을 실시하여 보았다.

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제12권2호
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• pp.1-13
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• 2005

This paper proposes a software-reliability growth model incoporating the amount of testing effort expended during the software testing phase after developing it. The time-dependent behavior of testing effort expenditures is described by a Logistic curve. Assuming that the error detection rate to the amount of testing effort spent during the testing phase is proportional to the current error content, a software-reliability growth model is formulated by a nonhomogeneous Poisson process. Using this model the method of data analysis for software reliability measurement is developed. After defining a software reliability, This paper discusses the relations between testing time and reliability and between duration following failure fixing and reliability are studied. SRGM in several literatures has used the exponential curve, Railleigh curve or Weibull curve as an amount of testing effort during software testing phase. However, it might not be appropriate to represent the consumption curve for testing effort by one of already proposed curves in some software development environments. Therefore, this paper shows that a logistic testing-effort function can be adequately expressed as a software development/testing effort curve and that it gives a good predictive capability based on real failure data.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권5호
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• pp.1356-1376
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• 2023

Software effort estimation is one of the most difficult tasks in software development whereas predictability is also of equal importance for strategic management. Accurate prediction of the actual cost that will be incurred in software development can be very beneficial for the strategic management. This study discusses the latest trends in software estimation focusing on analogy-based techniques to show how they have improved the accuracy for software effort estimation. It applies the standard deviation technique to the expected value of analogy-based estimates to improve accuracy. In more than 60 percent cases the applied technique of this study helped in improving the accuracy of software estimation by reducing the Magnitude of Relative Error (MRE). The technique is simple and it calculates the expected value of cost or time and then uses different confidence levels which help in making more accurate commitments to the customers.

• 정보처리학회논문지D
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• 제8D권5호
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• pp.581-586
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• 2001

소프트웨어 개발에서 점점 더 중요시되는 사항은 개발 생명주기의 초기에 개발과 관련된 노력과 비용을 추정하는 능력이다. 소프트웨어 개발노력과 비용추정을 위한 대부분의 모델이 선형회귀분석 절차를 사용하였다. 그러나 소프트웨어의 복잡성, 개발환경의 다양성으로 인해 소프트웨어 개발노력과 비용 추정은 점점 더 부정확해지고 있다. 이 목적을 달성하기 위해서는 비선형 방법을 사용해야 한다. 따라서 본 논문은 소프트웨어 개발 노력을 추정하는데 비선형 관계를 표현 가능한 RBF망 모델을 제안한다. 24개 소프트웨어 사례연구를 통해 적합한 RBF 망 모델을 제시하였다. 또한, 회귀분석 모델과 RBF망 모델을 비교하여 RBF 망 모델의 정확성이 가장 좋음을 보였다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제9D권5호
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• pp.865-876
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• 2002

성공적인 프로젝트 계획은 활용 가능한 일정과 더불어 프로젝트를 완수하는데 요구되는 노력을 얼마나 정확히 추정하느냐에 달려있다. 현존하는 소프트웨어 노력 추정 모델들은 샹명주기 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 소프트웨어 규모와 개발형태에 따라 계획, 명세, 구축, 시험과 이행단계에 투입될 노력을 추정하는 모델들을 제시하였다. 이 모델들은 155종의 다른 소프트웨어 프로젝트들로부터 유도되었다. 제안된 모델들은 프로젝트의 일정과 노력 분배 관리에 실질적인 지침을 제공할 것이다.

• 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.

• 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.