Journal of Information Technology Applications and Management
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v.19
no.2
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pp.181-196
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2012
The cost of software maintenance occupies about two thirds in the software lifecycle. However, it is not easy to estimate the cost of software maintenance because of various viewpoints about software maintenance, unclear estimation methods, and complex procedures. Until now, the cost estimation model has used compensation factors for software characteristic and environment on the basis of program size. Especially, most of existing models use maintenance rate of total software cost as a main variable. This paper suggests the software maintenance cost estimation model that uses the result of calculating real maintenance efforts. In this paper, we classify functional maintenance and non-functional maintenance as software maintenance activity type. For functional maintenance, present function point of target software is needed to evaluate. The suggested maintenance cost evaluation model is applied to a software case in public sector. This paper discusses some differences between our model and other modes.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.12
no.3
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pp.697-704
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2005
Computer software has gradually become an indispensable elements in many aspects of our daily lives and an important factor in numerous systems. In recent years, it is not unusual that the software cost is more than the hardware cost in many situations. In addition to the costs of developing software, the repair cost resulting from the software failures are even more significant. In this paper, a cost model with warranty cost, time to remove each fault detected in the software system, and delivery delay cost is developed. We use a software reliability model based on non-homogeneous Poisson process (NHPP). We discuss the optimal release policies to minimize the expected total software cost. Numerical examples are provided to illustrate the results.
Song, Kwang Yoon;Chang, In Hong;Choi, Min Su;Lee, Da Hye
Journal of Integrative Natural Science
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v.9
no.3
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pp.206-214
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2016
The basic goal of software development is to produce high quality software at low cost. Therefore, when to stop software testing and release the software product is a significant point in the software development. The software cost model is an effective tool used to help software developers control costs and determine the release time. In this paper, we discuss the cost model to apply all 6 models with consideration of time to remove errors, cost of removing each error and risk cost due to software failure. We show the impact of cost coefficients and parameter values on the expected total cost by changing the values and comparing the optimal release times.
Software cost estimation is an important both for buyers and sellers(developers). We reviewed domestic and foreign researches and practices on software cost estimation with function point method comprehensively, In this paper, we derived four promising alternative function point models. They are an IFPUG(International Function Point User Group)-based model(Model I), a shorthand model for client/sever software systems(Model II), a data-oricnted model for relatively large software projects(Model III), and a general- purpose function point model for non business application softwares as well as business applications(Model IV). Empirical data shows that Model I, II, and IV are very useful function point models. In particular, model II and IV look very useful models since they are concise and accurate. These models can be incorporated in a new improved guideline for software cost estimation. General opinion survey shows that Model I, II and IV are preferable. There are no significant differences in preference between buyers and sellers. The survey also shows that users think function point method is better than step(line of code)-oriented cost estimation methods in many ways including objectivity and estimation accuracy.
Proceedings of the Korean Reliability Society Conference
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2005.06a
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pp.251-257
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2005
Software system which is essential in operating the computer has gradually become an indispensable element in many aspects of our daily lives and an important factor in numerous systems. In recent years, software cost sometimes exceeds the cost of maintaining the hardware system. In addition to the cost necessary to develop the new software system and to maintain the system, the penalty costs incurred due to software failures are even more significant. In this paper, a cost model incorporating the warranty cost, debugging costto remove each fault detected in the software system, and delivery delay cost is developed. A software reliability model based on non-homogeneous Poisson process(NHPP) is established and the optimal software release policies to minimize the expected total software cost are discussed. Numerical examples are provided to illustrate the results.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.12
no.6
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pp.554-560
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2019
In this study, after applying the finite failure NHPP Rayleigh distribution model and NHPP Inverse Rayleigh distribution model which are widely used in the field of software reliability to the software development cost model, the attributes of development cost and optimal release time were compared and analyzed. To analyze the attributes of software development cost, software failure time data was used, parametric estimation was applied to the maximum likelihood estimation method, and nonlinear equations were calculated using the bisection method. As a result, it was confirmed that Rayleigh model is relatively superior to Inverse Rayleigh model because software development cost is relatively low and software release time is also fast. Through this study, the development cost attributes of the Rayleigh model and the Inverse Rayleigh model without the existing research examples were newly analyzed. In addition, we expect that software developers will be able to use this study as a basic guideline for exploring software reliability improvement method and development cost attributes.
As software development and maintenance cost increase quickly, information systems managers are more concerned about how to effectively manage software cost. To estimate the software development cost, most public institutes of Korea use the software cost estimation standard established by the government. Unfortunately, the accuracy of the estimation derived from the standard has not been satisfactory in spite of repetitive modifications made to improve it. One of the major reasons for the inaccuracy is that the standard has too small a number of cost adjustment factors to reflect the various characteristics of a software development project. To remedy this problem, we propose new cost adjustment factors which can be incorporated into the standard and are important to enhance the estimation accuracy, based on the analysis of several well-known software estimation models. Furthermore, by applying the proposed model to real world software projects, we show that the proposed model can produce more accurate estimates than the current standard.
The purpose of this paper is to propose a new software development cost estimation method using SVR(Support Vector Regression) SVR, one of machine learning techniques, has been attracting much attention for its theoretic clearness and food performance over other machine learning techniques. This paper may be the first study in which SVR is applied to the field of software cost estimation. To derive the new method, we analyze historical cost data including both well-known overseas and domestic software projects, and define cost drivers affecting software cost. Then, the SVR model is trained using the historical data and its estimation accuracy is compared with that of the linear regression model. Experimental results show that the SVR model produces more accurate prediction than the linear regression model.
This paper is concerned with forecasting the existing number of errors in the computer software and optimizing the stopping time of the software test based upon the forecasted number of errors. The most commonly used models have assessed software reliability under the assumption that the software failure late is proportional to the current fault content of the software but invariant to time since software faults are independents of others and equally likely to cause a failure during testing. In practice, it has been observed that in many situations, the failure rate decrease. Hence, this paper proposes a mathematical model to describe testing situations where the failure rate of software limearly decreases proportional to testing time. The least square method is used to estimate parameters of the mathematical model. A cost model to optimize the software testing time is also proposed. In this cost mode two cost factors are considered. The first cost is to test execution cost directly proportional to test time and the second cost is the failure cost incurred after delivery of the software to user. The failure cost is assumed to be proportional to the number of errors remained in the software at the test stopping time. The optimal stopping time is determined to minimize the total cost, which is the sum of test execution cast and the failure cost. A numerical example is solved to illustrate the proposed procedure.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.11
no.4
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pp.460-466
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2018
With the development of information technology, the scale of computer software system is constantly expanding. Reliability and cost of software development have a great impact on software quality. In this study, based on the software failure interval time data, a comparative analysis was performed on the characteristics of the software development cost model based on the lifetime distribution following the Type-2 Gumbel and Erlang distribution in the NHPP model. As a result, the trends of the cost curves for the Go-Okumoto model and the proposed Erlang model and the Type-2 Gumble model both decreased in the initial stage and gradually increased in the latter half of the failure time. Also, Comparing the Erlang model with the Type-2 Gumble model, we found that the Erlang model is faster and more cost-effective at launch. Through this study, Software operators should remove possible defects from the testing phase rather than the operational phase to reduce defects after the software release date, it is expected to be able to study the prior information needed to understand the characteristic of software development cost.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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