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.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.11
no.2
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pp.101-111
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1985
This study deals with problems of estimating the availability of the multi-module software systems. The result presented in this paper is an extension of our previous paper (2) entitled "A modified Markov model for the estimation of computer software performance". The extension is made by assuming that (1) the software system consists of R statistically independent software modules; (2) no failure occurrence while the process is in transition between software modules.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.5
no.3
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pp.18-29
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2000
This study presents a cost of efforts estimation model under the environment of developing a software using component software package tools. The approach taken was to drive from variety of sources in an attempt to identify the most significant factors. These sources ranged from already existing cost models like COTS integration cost and COCOMO models to information gathered in a data collection survey. Once the candidate drivers had been identified, the next step was to interview with the experts who had been experienced more than 5 years in component development area to identify the most significant driving factors. From those selected drivers, I established the Cost Estimation Model which is suitable for the developing a software using component software package tools by applying the general from of the well-know COCOMO software cost estimation model. To established the best fit in Korean Software industry, I used Regression statistical analysis with 31 data collections.
The cost estimation of software is getting more important as the portion of software is increasing in acquiring weapon systems. However, the cost estimation of embedded software in a weapon system follows the cost estimation method for general purpose softwares and uses the PRICE S model as a tool. However, any validation result of the estimated cost through an evaluated software size is not well known. Hence, we propose an approach to estimate the cost through evaluating the embedded software site in weapon systems. In order to achieve our research goal, we evaluate the software size of using the line of codes and function points which are produced by the PRICE S model. Finally, we compare the estimated cost data the actual cost data provided by the production company. As a result, we propose an approach to estimate the size and the cost of embedded software in weapon systems which are not easy to estimate objectively. We also expect that the Proposed approach is used for the cost validation and negotiation in the acquisition of weapon systems in the future.
Most information systems are component-based and developed by outsourcing, and developed software is maintained integrative. However, studies on cost measurement indicators and cost estimation model have not been performed sufficiently, which are foundational to enhance the productivity and efficiency of maintenance. This study suggests indicators to measure maintenance cost for component-based software and examines maintenance cost estimation model of component software by the measurement indicators suggested. In order to generate the indicators to measure the component-based maintenance cost, the previously proposed indicators are summarized comparatively. To estimate the measurement indicators of component-based software, it makes a comparison of the previously proposed indicators and arranges them. We classify the measurement indicators by how to apply according to maintenance types of component software and then we propose the cost measurement indicators. Moreover, we propose the cost estimation model according to the maintenance types of component software using the suggested measurement indicators suggested. With the suggested estimation model, a case study is performed and its validity is verified.
The software development cost appraisal is treated as a part of the program completion appraisal, and the software engineering methodology is applied. In particular, software cost estimation techniques have been actively applied. For more information about the software development costs calculation, we can refer to the "SW cost estimation guide". Although successful appraisal of a number of development costs based on the guide has been processed, but a number of cases requiring discussion of appraisal results have been discovered. In this study, we propose a use case-based size estimation method to maintain the accuracy and consistency of size estimation. As a result of performing performance evaluation of the proposed method in an environment similar to the development cost appraisal case, it was proved that the accuracy was improved over the existing function points method.
Journal of Information Technology Applications and Management
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v.24
no.1
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pp.25-32
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2017
For repairable software systems, the Mean Time Between Failure (MTBF) is used as a measure of software system stability. Therefore, the evaluation of software reliability requirements or reliability characteristics can be applied MTBF. In this paper, we want to compare MTBF in terms of parameter estimation using Makeham life distribution. The parameter estimates used the least square method which is regression analyzer method and the maximum likelihood method. As a result, the MTBF using the least square method shows a non-decreased pattern and case of the maximum likelihood method shows a non-increased form as the failure time increases. In comparison with the observed MTBF, MTBF using the maximum likelihood estimation is smallerd about difference of interval than the least square estimation which is regression analyzer method. Thus, In terms of MTBF, the maximum likelihood estimation has efficient than the regression analyzer method. In terms of coefficient of determination, the mean square error and mean error of prediction, the maximum likelihood method can be judged as an efficient method.
This paper evaluates software cost estimation models, and presents the most suitable model. First, we transformed a relevant model into variables to make in linear. Second, we evaluated model's performance considering how much suitable the cost data of the actual development software was. In the stage of model performance evaluation criteria, we used MMRE which is the relative error concept rather than the absolute error. Existing software cost estimation model follows Weibull, Gamma, and Rayleigh function. In this paper, Gompertz function model is suggested which is a kind of growth curve. Additionally, we verify the compatability of other different growth curves. As a result of evaluation of model's performance, Gompertz function was considered to be the most suitable for the cost estimation model.
Relative importance and complexity of recent software is getting increased because the software is needed to provide considerable amount of functions and high performance. Therefore, developing reliable software is importantly issued. In order to develop reliable software, it is necessary to manage software reliability at the early phases, but most reliability estimation models are used at system or operational test phases. In order to develop highly reliable software, it is necessary to manage software reliability at the early test phases based on characteristic of the phases that is developers and testers are not separated and developers perform test and debug activities together. Therefore, a new reliability estimation model considering test and debug time together is necessarily needed. In this paper, we propose a new reliability estimation model to manage reliability of individual units from the early test phases and in order to show how to fit the model to actual data and usefulness, we collected industrial data and used it for the experiment.
Current software cost estimation models, such as the 1951 COCOMO, its 1987 Ada COCOMO update, is composed of nonlinear models, such as product attributes, computer attributes, personnel attributes, project attributes, effort-multiplier cost drivers, and have been experiencing increasing difficulties in estimating the costs of software developed to new lift cycle processes and capabilities. The COCOMO II is developed fur new forms against the current software cost estimation models. This paper provides a case-based analysis result of the cost driver in the software cost models, such as COCOMO and COCOMO 2.0 by fuzzy and neural network.
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