[논문]소프트웨어 개발 라이프사이클 인력 프로파일

이상운

doi:10.3745/kipstd.2004.11d.5.1123

[국내논문] 소프트웨어 개발 라이프사이클 인력 프로파일
A Software Manpower Profile for Software Development Life Cycle 원문보기

정보처리학회논문지. The KIPS transactions. Part D. Part D, v.11D no.5, 2004년, pp.1123 - 1132

이상운 (국립원주대학교 여성교양과)

초록
AI-Helper

성공적인 프로젝트 계획은 프로젝트를 개발하는데 요구되는 인력을 얼마나 정확히 추정하느냐에 달려있다. 이 정보들은 Putnam의 Rayleigh 모델이나 Phillai et al.의 Gamma 모델들로 부터 유도된다. 그러나 이들 모델들은 투입 인력이 지수적으로 계속적으로 증가하여 개발이 종료되는 시점에서 투입되는 인력이 절정에 도달하는 소프트웨어 생명주기 전체에 대한 인력분포를 대상으로 하고 있다. 그러나 실제 프로젝트에서는 대부분의 인력이 개발에 투입되고 단지 적은 규모의 인력만이 유지보수에 할당된다. 또한, 대표적인 개발 프로세스인 폭포수 모델이나 단일화된 프로세스도 개발단계만을 대상으로 하고 있다 이러한 개발환경에는 개발완료시점에서 절정에 도달하는 기존 인력분포 모델의 투입인력 분포 곡선을 적용할 수 없다 본 논문은 이러한 문제점을 해결하기 위해 개발단계에 적합한 인력분포 모델을 제시한다. 먼저, Putnam이 제시한 인력분포로부터 폭포수 모델의 개발단계 투입 인력 분포를 유도하고, 다음으로, 단일화된 프로세스에 대한 개발단계 투입인력 분포를 유도하였다. 두 프로세스 투입인력을 비교한 결과 개발 각 시점에 대한 투입인력의 양, 수행 업무 단계는 차이가 발생하지만 총 투입 인력분포는 유사한 형태를 나타내었다. 이 결과로부터 두 개발 프로세스 모두에 적용할 수 있는 단일화된 개발인력 분포 모델을 유도하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

Successful project planning relies on a good estimation of the manpower required to complete a project. The good estimation can be derived from Rutnam's Rayleigh Model or Phillai et al.'s Gamma Model. These models only can be applied for the projects which the need of manpower is increased exponentially and the highest of manpower is required at the end of development phase. However, in a practical project, most manpower is required during development phase and a small amount of manpower is assigned during maintenance phase. In addition, the Waterfall Model and Unified Process only can be adopted for development phase. So the current development environments cannot be adopted into the existing manpower distribution models which the highest manpower is required at the end of development phase. This paper suggests an appropriate model for development phase to solve this problem. First, the appropriate manpower distribution for development phase of the Waterfall model was derived from Putnam's manpower distribution and then manpower distribution of development phase was derived for Unified Process. After comparing the required manpower of two Processes, total manpower distribution is similar each other even though the required manpower and task is different for each point of development phase. From this result, a unified model is derived and it can be applied for both development processes.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

본 논문은 생명주기 전체에 대한 인력 분포 모델이 개발 주기에만 한정된 상황에서도 적합한지 여부를 검토하고 문제점을 도출한다. 또한 개발주기에 한정하여 다양한 개발프로세스에도 적합한 인력 추정 모델을 제시한다.
이러한 개발환경에는 투입 인력이 지수적으로 증가하여 개발완료시점에서 절정에 도달하는 기존인력분포 모델의 투입인력 분포 곡선을 적용할 수 없다. 본 논문은 이러한 문제점을 해결하기 위해 개발단계에 적합한 인력분포 모델을 제시하였다. 먼저, Putnam[4]이 제시한 인력분포로부터 폭포수 모델의 개발단계 투입 인력 분포를 유도하였다.
본 장에서는 소프트웨어의 생명주기에서 운영주기를 제외한 개발주기만을 대상으로 개발인력을 어떻게 투입하고 있는지를 유도하고자 한다.
있다. 여기서 개발주기만을 고려해 보자. 먼저 (그림 2)의 소프트웨어 생명주기 인력분포로부터 폭포수 프로세스에 대한 개발 주기 인력분포만을 유도하였다.
직관적 모델평가와 더불어 모델의 성능을 보다 이론적 관점에서 평가해 보자. 모델의 성능을 비교하기 위해 MMRE (Mean Magnitude of Relative Error)를 비교한다.

가설 설정

⑸의 Gamma 분포 모델을 적용해야 한다. 그러나 두 모델 모두 개발이 종료되는 시점에서 투입되는 인력이 절정에도 달한다는 가정하에 모델을 제시하였다. 이에 비해 실제 프로젝트에서는 대부분의 인력이 개발에 투입되고 단지 적은 규모의 인력만이 유지보수에 할당된다.

제안 방법

먼저, Putnam[4]이 제시한 인력분포로부터 폭포수 모델의 개발단계 투입 인력 분포를 유도하였다. 다음으로, UP에 대한 개발단계 투입인력 분포를 유도하였다. 두 프로세스 투입인력을 비교한 결과 개발 각 시점에서 투입되는 인력의 양과 수행되는 업무에는 차이가 발생하지만 총 투입 인력분포는 유사한 형태를 취한다는 결론을 도출하였다.
다음으로, 투입인력이 절정에 도달하는 시점을 원 모델에서 가정한 개발종료시점이 아닌 개발 중 발생한다고 가정하고 모수를 추정한 후, 실제 투입 인력분포를 얼마나 잘 표현하는지를 (그림 16)에 제시하였다. 그림에서 Rayleigh 모델 1 -——-—t2의 추정 값은 2*1, 381.
취함을 유도하였다. 따라서, 제안된 SDLM 모델을 중반부-집중형 개발인력 프로파일에 적용하여 적합성 여부를 검증한다. 추가로, 제안된 SDLM 모델이 전반부-집중형과 후반부-집중형 개발인력 프로파일에도 유연성을 갖고 적합한지를 검증한다.
도출한다. 또한 개발주기에 한정하여 다양한 개발프로세스에도 적합한 인력 추정 모델을 제시한다.
평가해 보자. 모델의 성능을 비교하기 위해 MMRE (Mean Magnitude of Relative Error)를 비교한다. ”개의 데이터에 대한 肱边=1/徃 ℃(실측치-추정치)2 이다.
본 논문에서는 순차적 개발형태인 폭포수 모델과 반복적 개발 형태인 睥에 대한 개발인력 프로파일은 중반부-집 중형형태를 취함을 유도하였다. 따라서, 제안된 SDLM 모델을 중반부-집중형 개발인력 프로파일에 적용하여 적합성 여부를 검증한다.

대상 데이터

실험에는 PhUlai et al.⑸이 Gamma 모델 제안시 적용한 (그림 8) 의 Warburton[15]의 데이터를 이용한다. 먼저 (그림 9) 데이터가 적절히 선택되었는지 검증하기 위해 (그림 12)의 인력분포를 이 데이터에 중첩시켜 본 결과를 (그림 14)에 제시하였다.
실험에는 (그림 17)의 2개 데이터를 적용하였다. Data Set 1은 Tohma와 Tokunaga[23]으로부터 얻어졌으며 실시간 제어 시스템에 대해 총 331명의 인력이 투입되어 시험을 수행한 결과 72일 동안에 481개의 결함을 발견하였다. Data Set 2는 Tohma, Jacoby, Murate와 Yamamoto[24] 의 Table 1 데이터로 111일 동안 운영시험을 한 결과 481개의 결함이 발견되었으며, 이에 투입된 노력은 482명이다.
Data Set 1은 Tohma와 Tokunaga[23]으로부터 얻어졌으며 실시간 제어 시스템에 대해 총 331명의 인력이 투입되어 시험을 수행한 결과 72일 동안에 481개의 결함을 발견하였다. Data Set 2는 Tohma, Jacoby, Murate와 Yamamoto[24] 의 Table 1 데이터로 111일 동안 운영시험을 한 결과 481개의 결함이 발견되었으며, 이에 투입된 노력은 482명이다. 이들 2개 데이터는 모두 전반부-집중형 인력 프로파일 형태를 취하고 있다.
실험에는 (그림 17)의 2개 데이터를 적용하였다. Data Set 1은 Tohma와 Tokunaga[23]으로부터 얻어졌으며 실시간 제어 시스템에 대해 총 331명의 인력이 투입되어 시험을 수행한 결과 72일 동안에 481개의 결함을 발견하였다.
실험에는 (그림 20)의 Data Set 3을 적용하였으며, 이 데이터는 Musa, lannino와 Okumoto[25]로부터 획득하였다. 실시간 명령을 수행하는 21,000 라인의 System T1 프로그램으로 21주 동안 고장 식별과 제거에 1141 시간이 투입되었다.

이론/모형

S자 곡선을 적절히 표현할 수 있는 통계적 모델로는 본 논문에서는 식 (5)의 시그모이드 함수(Sigmoid Function) [20]를 적용한다. 그러나 다른 모델 적용도 가능하다.

성능/효과

먼저 (그림 9) 데이터가 적절히 선택되었는지 검증하기 위해 (그림 12)의 인력분포를 이 데이터에 중첩시켜 본 결과를 (그림 14)에 제시하였다. 그림에서 알 수 있듯이 제시된 실제 투입인력 분포 데이터는 구조적 개발의 폭포수 모델과 객체지향 개발의 UP 투입인력 분포가 모두 적합함을 알 수 있다.
다음으로, UP에 대한 개발단계 투입인력 분포를 유도하였다. 두 프로세스 투입인력을 비교한 결과 개발 각 시점에서 투입되는 인력의 양과 수행되는 업무에는 차이가 발생하지만 총 투입 인력분포는 유사한 형태를 취한다는 결론을 도출하였다. 따라서, 이 두 프로세스에 적합한 통계적 개발인력 분포 모델을 제시하였다'
이 프로파일도 중반부-집중형임을 알 수 있다. 즉, 본 논문에서 유도된 인력 프로파일은 Warbuton[14], Mejias[15] 와 DSW 그룹[19]이 제안한 중반부-집중형 인력 프로파일에 속하므로 인력 프로파일 유도의 적합성이 검증되었다고할 수 있다. 단지, 각 프로세스의 구별되는 특징은 U頂는 개발 전반부인 Requirement Analysis 단계에 많은 인력이 투입되는 반면, 폭포수모델은 Design & Coding, Testing & Evaluation등 개발의 후반부로 접어들수록 많은 인력이 투입된다는 점이다.
따라서, 제안된 SDLM 모델을 중반부-집중형 개발인력 프로파일에 적용하여 적합성 여부를 검증한다. 추가로, 제안된 SDLM 모델이 전반부-집중형과 후반부-집중형 개발인력 프로파일에도 유연성을 갖고 적합한지를 검증한다.

후속연구

그러나 현실적으로 소프트웨어 개발에 투입되는 인력의 분포는 보다 다양한 패턴을 갖고 있을 것으로 예상됨에도 불구하고 다수의 실제 수행된 프로젝트를 대상으로 모델의 적합성을 보이지 못하여 일반화된 모델 제시는 되지 않을 수도 있다. 따라서, 추후이 분야에 대한 연구를 수행할 것이다.

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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