• 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.

• 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.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제35권10호
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• pp.589-599
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• 2008

정확한 소프트웨어 공수 예측은 소프트웨어 관련 여러 커뮤니티들에서 예전부터 항상 이슈가 되어 왔다. 소프트웨어 공수 예측의 정확도를 향상시키기 위해 지금까지 많은 연구들에서는 데이타 품질이 공수 예측에 중요한 요소들 중 하나임에도 불구하고 이것에 대한 고려 없이 공수 예측 기법들에만 초점을 맞추어 왔다. 본 연구에서는 소프웨어어 공수 예측 기법과 이상치 제거 기법들 사이의 영향 관계를 공수 예측 정확도의 관점에서 실험적으로 살펴본다. 두 개의 프로젝트 데이타들(ISBSG와 국내의 한 금융 조직으로부터 수집된 데이타)에 대해 일반적으로 많이 사용되는 세 가지 공수 예측 기법(최소제곱법, 신경망 네트워크, 그리고 베이지안 네트워크)과 두 가지 이상치 제거 기법(최소절사제곱법과 K-means 클러스터링)을 적용시켜 결과들을 서로 비교해 보고 이상치 제거 기법을 적용하지 않은 결과와도 비교해 본다.

• 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.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2001년도 The Pacific Aisan Confrence On Intelligent Systems 2001
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• pp.133-141
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• 2001

Since the computing environment changes very rapidly, the estimation of software effort is very difficult because it is not easy to collect a sufficient number of relevant cases from the historical data. If we pinpoint the cases, the number of cases becomes too small. However is we adopt too many cases, the relevance declines. So in this paper we attempt to balance the number of cases and relevance. Since many researches on software effort estimation showed that the neural network models perform at least as well as the other approaches, so we selected the neural network model as the basic estimator. We propose a search method that finds the right level of relevant cases for the neural network model. For the selected case set. eliminating the qualitative input factors with the same values can reduce the scale of the neural network model. Since there exists a multitude of combinations of case sets, we need to search for the optimal reduced neural network model and corresponding case, set. To find the quasi-optimal model from the hierarchy of reduced neural network models, we adopted the beam search technique and devised the Case-Set Selection Algorithm. This algorithm can be adopted in the case-adaptive software effort estimation systems.

• 한국IT서비스학회지
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• 제5권1호
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• pp.97-109
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• 2006

As software becomes more complex and its scope dramatically increases, the importance of research on developing methods for estimating software development efforts has been increased. Such accurate estimation has a prominent impact on the development projects. To develop accurate effort estimation models, many studies have been conducted among the academia and the practitioners. Out of the numerous methods, Constructive Cost Model (COCOMO) based on Line of Code (LOC), Regression Model based on Function Point (FP) were the most popular models in the past. As today's development environments are dynamically changing, these traditional methods do not work anymore. There is an impending need to develop an accurate estimation model which accommodates itself to the new environments. As a possible solution, this research proposes and evaluates an software development estimation model based on function points and neural networks.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제2권6호
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• pp.859-866
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• 2001

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 개발 전순기에 대해 투입되는 총 개발노력과 단위시간당 소요되는 인력인 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 발생하며, 그 결과, 개발 세부단계별로 투입되는 노력의 규모도 프로젝트마다 차이가 발생한다. 본 논문은 총 개발노력 변동에 따른 소프트웨어의 명세화, 구축과 시험단계에 투입될 개발노력을 추정하는 선형과 다항식 모델을 제시하였다. 이 모델들은 128개의 다른 소프트웨어 프로젝트들로부터 유도되었다. 제안된 모델은 프로젝트의 일정과 노력 할당 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.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.23-30
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• 2013

지금까지는 FP, UCP, COCOMO 모델에 의하여 시험노력을 추정하거나, 또는 개발한 수많은 프로젝트 데이터 측정을 통하여 각 단계별 노력 투입 비율에 의거 시험단계에 투입된 시험노력을 추정하였다. 본 연구에서는 소프트웨어 시험노력 추정을 소프트웨어 개발노력 추정과 독립적으로 이루어질 수 있도록 시험노력 추정 모델을 만들고 또 시험노력 추정절차를 제시한다. 모델은 시험노력이 테스트 케이스의 수와 복잡도에 비례하는 특성을 반영하고, 통합시험, 시스템시험, 인수시험 등 시험 태스크를 수행하는 시험 조직의 역량에 영향을 받는 점을 고려하였다. 제시한 시험노력 추정 모델과 절차에 의해 기존의 프로젝트 데이터에 시험에 관련된 추정 데이터를 이용하여 시험노력을 추정한 결과와, 개발계획 수립을 위하여 추정한 개발노력 상에서 배분된 시험노력과 비교하였을 때 4.7% 정도의 오차를 보였다. 시험 조직이 갖는 기술적인 경험, 구축된 시험환경의 정도, 프로젝트의 복잡성과 개발조직의 환경 등을 측정하여 주어진 모델의 조정 계수 값에 반영한다면, 보다 정교한 독자적인 시험노력 추정이 가능하다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제13권11호
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• pp.1575-1585
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• 2010

성공적인 프로젝트 수행을 위해서 개발초기 단계에서 소프트웨어 개발노력 등 자원을 예측하는 것은 매우 중요하다. 그리고 이는 소프트웨어 규모를 통해 가능하며, 소프트웨어 규모 산정 방식의 최근 동향은 프로그램 라인 수(LOC)와 같은 개발자 관점의 접근방식 보다는 사용자가치 중심의 산정방식인 기능점수 분석기법(FPA)을 보다 선호하고 있다. 따라서 본 논문에서는 사례연구를 통해 실제 투입되는 개발노력을 측정하고, 완전기능점수 기법 매뉴얼에 따라 COSMIC Function Point를 직접 계산하였다. 그리고 산출된 데이터에 대한 회귀분석을 통해 COSMIC-FFP기반 소프트웨어 개발노력 추정 모델을 제안한다. 그리고, COSMIC-FFP 기법은 규모를 추정하는데 필요한 기능 요소들에 대한 가중치를 적용하지 않는 단점이 있다. 따라서, 본 연구에서는 제안된 모델의 정확성을 높이기 위해 시스템 복잡도를 가중치로 적용하며, 가중치 추정을 위한 모델도 제안한다.