Recently, many software companies are trying to improve the software quality and project outcome with more costs and efforts in development time. In the software convergence and integration environments, it is required efforts to gain high quality of software. In other words, it is required to utilize software engineering knowledge and technology for higher software quality and better software project productivity. The Software development productivity can be varied by software process capability according to building a framework for software development, selection and use of appropriate technology, human resource management. Software process capability will influence software project outcome which is the general opinion. This study provides empirical evidence about software engineering efforts and investment approach to lead software project performance. We measured the software engineering efforts by SW engineering level and analyzed the corelation between software engineering level and schedule deviation. And, we verified that this performance is affected by the size of software company. As a result, software process capability is important to build a infrastructure and develop systematically software project. The higher software engineering level can lead to improved software project performance.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.17
no.8
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pp.123-133
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2012
Recently, as IT convergence has seen rapid growth the role and scope of software has been extended. many software companies are trying to improve the software quality and project outcome using software process improvement approach to cope with increasing software demands and software quality. Although software process improvement is difficult task which requires a lot of cost and time, there is still insufficient objective evidence on business benefits by its deployment. The purpose of this study is to analyze the relationship between software process improvement and software project productivity. That is, we investigated whether there is difference in software development productivity depends on software engineering level using statistical methods. We found that the software development productivity is different across the software engineering levels and the higher software engineering level can lead to improved software development productivity.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.15
no.8
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pp.2974-2992
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2021
Crowd-based outsourcing is an emerging trend in testing, which integrates advantages of crowd-based outsourcing in software testing. Open call format is used to accomplish various network tasks involving different types of testing levels and techniques at various places by software testers. Crowd-sourced software testing can lead to an improper testing process as if it does not allocate the right task to the right crowd with required skills and not choose the right crowd; it can lead to huge results, which become time-consuming and challenging crowd-source manager for the identification of improper one. The primary purpose of this research is to make crowd-based outsourced software testing more effective and reliable by relating association between the software tester, personality characteristic, and different levels of software testing, i.e., unit, integration, and system, in order to find appropriate personality characteristic for required testing level. This research has shown an observed experiment to determine which software testing level suits which personality characteristic tester in a crowd-based software testing environment. A total of 1000 software testers from different software houses and firms in Pakistan were registered to perform tasks at different software testing levels. The Myers-Briggs Type Indicator (MBTI) test is used to identify each tester's personality characteristic involved in this research study.
International journal of advanced smart convergence
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v.10
no.2
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pp.130-137
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2021
In the current software project, it is still very difficult to extract and define clear requirements in the requirement engineering. Informal requirements documents based on natural language can be interpreted in different meanings depending on the degree of understanding or maturity level of the requirements analyst. Also, Furthermore, as the project progresses, requirements continue to change from the customer. This change in requirements is a catastrophic failure from a management perspective in software projects. In the situation of frequent requirements changes, a current issue of requirements engineering area is how to make clear requirements with unclear and ambigousrequirements. To solve this problem, we propose to extract and redefine clear requirements by incorporating Design Thinking methodologies into requirements engineering. We expect to have higher possibilities to improve software quality by redefining requirements that are ambiously and unclearly defined.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.3
no.4
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pp.846-854
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1996
In this paper, we propose a solution to the software maintenance problem that is a primary factor of software crisis. We surveyed and analyzed the current software maintenance problems through questionnaires and interviews. As a result, we defined the software maintenance management life cycle and established a fundamental strategies to solve the software maintenance problems efficiently. We also designed a software maintenance management support systems to construct an automated software maintenance management tool. Furthermore, tp improve the formalization and reliability of the software maintenance management procedure, we defined acost predictive model using a fixed-single parameter based on comprehensive program size for the source code and delivered effort(person/month). We elaborated the model by considering an experience level of maintainer, a skill- level defined by the manager, and a reliability level required by the model of maintenance management.
In sensor networks, analyzing power consumption before actual deployment is crucial for maximizing service lifetime. This paper proposes an instruction-level power estimator (IPEN) for sensor networks. IPEN is an accurate and fine grain power estimation tool, using an instruction-level simulator. It is independent of the operating system, so many different kinds of sensor node software can be simulated for estimation. We have developed the power model of a Micaz-compatible mote. The power consumption of the ATmega128L microcontroller is modeled with the base energy cost and the instruction overheads. The CC2420 communication component and other peripherals are modeled according to their operation states. The energy consumption estimation module profiles peripheral accesses and function calls while an application is running. IPEN has shown excellent power estimation accuracy, with less than 5% estimation error compared to real sensor network implementation. With IPEN's high precision instruction-level energy prediction, users can accurately estimate a sensor network's energy consumption and achieve fine-grained optimization of their software.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.15
no.4
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pp.1275-1292
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2021
As a fine-grained classification problem, aspect-level sentiment classification predicts the sentiment polarity for different aspects in context. To address this issue, researchers have widely used attention mechanisms to abstract the relationship between context and aspects. Still, it is difficult to effectively obtain a more profound semantic representation, and the strong correlation between local context features and the aspect-based sentiment is rarely considered. In this paper, a hybrid attention capsule network for aspect-level sentiment classification (ABASCap) was proposed. In this model, the multi-head self-attention was improved, and a context mask mechanism based on adjustable context window was proposed, so as to effectively obtain the internal association between aspects and context. Moreover, the dynamic routing algorithm and activation function in capsule network were optimized to meet the task requirements. Finally, sufficient experiments were conducted on three benchmark datasets in different domains. Compared with other baseline models, ABASCap achieved better classification results, and outperformed the state-of-the-art methods in this task after incorporating pre-training BERT.
Recently, increasing attention has been paid to building the software quality and software productivity due to ongoing software crisis. To overcome such problem, one of the many alternatives is to use the capability maturity model (CMM) suggested by the Software Engineering Institute(SEI), focusing on the improvement of software progress. This research is proposed the theoretical framework for CMM based on the previous studies, and review the status of software process on the software development organization. We then examine the impact of the software process capability on the organizational performance including financial measures and non-financial measures. Hypotheses on software process capability were tested 144 organizational units. The 62.5% of foreign companies are distribute to the second and third level, the Korean firms in this study are indicated the first level. Result indicate that maturity of software process may be served the key predictor of organizational performance, in particular the positive relationship between the software process and non-financial performance index such as customer service, IT Infrastructure, marketing, supplier and purchaser, production and operation.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.19
no.2
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pp.209-219
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2014
With rapid convergence of information technology and expending role of software, many organizations have taken interested in We explore the relationship between the level of change awareness and deployment of software process improvement (SPI) approaches using a competing values framework. To measure awareness level of organization's change, DICE framework which provides means for predicting the outcome of change management initiatives is used. The four factors for organizaton's change: duration, integrity, commitment, and effort are evaluated and a score is calculated. In this paper, we apply the DICE(R) score as an independent variable to predict the outcome of a software process improvement. Our results indicated that the Organization have a higher chance of success have the better outcome in software process improvement.
The purpose is to produce a model of nuclear reactor trip logic caused by the steam generator water level of Wolsong 2/3/4 unit through an activity chart and a statechart and to produce C language automatically using Statechart-based Formalism and Stalemate MAGNUM toolset suggested by David Harel Formalism. It was worth attempting auto-generation of C language though we manually made Software Requirement Specification(SRS) for safety-critical software using statechart-based formalism. Most of the phases of the software life-cycle except the software requirement specification of an analysis phase were generated automatically by Computer Aided Software Engineering (CASE) tools. It was verified that automatically produced C language has high productivity, portability, and quality through the simulation.
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