소프트웨어 측정분야는 30년 이상 수많은 연구가 있어 왔으나 아직까지 구체적인 소프트웨어 개발노력, 개발기간과 비용 추정 모델이 없는 실정이다. 소프트웨어 개발기간을 추정하기 위한 기존의 모델들은 사용된 데이터 크기가 적고 과거 프로젝트들을 대상으로 하고 있어 현재의 복잡하고 다양한 개발환경에 적용하는데 제약이 따른다. 따라서, Oligny et al.은 ISBSG Benchmark Release 4의 396개 프로젝트에 대해 개발기간이 개발플랫폼에 영향을 받음을 제기하여 각 개발플랫폼에 따른 개발기간 추정 모델을 제시하였다. 본 논문은 Oligny et al. 모델들을 ISBSG Benchmark Release 6의 534개 프로젝트에 대해 적용한 결과 개발기간이 개발플랫폼에 영향을 적게 받음을 밝혔다. 따라서, 개발기간에 보다 영향을 미치는 개발형태를 채택해, 개발형태에 따른 개발기간 추정 모델을 제시하였다. 제안된 모델들은 개발 플랫폼의 영향보다 개발기간 추정에 보다 많은 영향을 미침을 밝혔으며, 개발기간 추정시 개발형태별로 추정하는 모델 적용이 보다 타당함을 알 수 있다.
소프트웨어 측정분야는 30년 이상 수많은 연구가 있어 왔으나 아직까지 구체적인 소프트웨어 개발노력, 개발기간과 비용 추정 모델이 없는 실정이다. 소프트웨어 개발기간을 추정하기 위한 기존의 모델들은 사용된 데이터 크기가 적고 과거 프로젝트들을 대상으로 하고 있어 현재의 복잡하고 다양한 개발환경에 적용하는데 제약이 따른다. 따라서, Oligny et al.은 ISBSG Benchmark Release 4의 396개 프로젝트에 대해 개발기간이 개발플랫폼에 영향을 받음을 제기하여 각 개발플랫폼에 따른 개발기간 추정 모델을 제시하였다. 본 논문은 Oligny et al. 모델들을 ISBSG Benchmark Release 6의 534개 프로젝트에 대해 적용한 결과 개발기간이 개발플랫폼에 영향을 적게 받음을 밝혔다. 따라서, 개발기간에 보다 영향을 미치는 개발형태를 채택해, 개발형태에 따른 개발기간 추정 모델을 제시하였다. 제안된 모델들은 개발 플랫폼의 영향보다 개발기간 추정에 보다 많은 영향을 미침을 밝혔으며, 개발기간 추정시 개발형태별로 추정하는 모델 적용이 보다 타당함을 알 수 있다.
Area of software measurement is active more than thirty years. There is a huge collection of researches but still no concrete software development effort, duration and cost estimation model. The data sets used to conduct previous studies in the duration estimation model are often small and not too r...
Area of software measurement is active more than thirty years. There is a huge collection of researches but still no concrete software development effort, duration and cost estimation model. The data sets used to conduct previous studies in the duration estimation model are often small and not too recent, these types of models should not be apply in recent projects that have complex architecture and various development environment. Therefore, Oligny et al. presents empirical models that predict software project duration in accordance with project platform based on project effort using the log data transformation. These models are based on the analysis of 396 project data provided by release 4 of the ISBSG Benchmark. Applying Oligny et al.'s models to 534 project data provided release 6 of the ISBSG Benchmark, the project duration is affected by development type more than development platform. Therefore, This paper presents the model of duration estimation according to development type. This paper proves the duration is more affected by development type than development platform. And, The model according to development type is more adequate for duration estimation.
Area of software measurement is active more than thirty years. There is a huge collection of researches but still no concrete software development effort, duration and cost estimation model. The data sets used to conduct previous studies in the duration estimation model are often small and not too recent, these types of models should not be apply in recent projects that have complex architecture and various development environment. Therefore, Oligny et al. presents empirical models that predict software project duration in accordance with project platform based on project effort using the log data transformation. These models are based on the analysis of 396 project data provided by release 4 of the ISBSG Benchmark. Applying Oligny et al.'s models to 534 project data provided release 6 of the ISBSG Benchmark, the project duration is affected by development type more than development platform. Therefore, This paper presents the model of duration estimation according to development type. This paper proves the duration is more affected by development type than development platform. And, The model according to development type is more adequate for duration estimation.
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문제 정의
개발 형태와 개발플랫폼에 무관하게 전체 프로젝트에 대한 선형회귀모델, 개발형태에 따른 개발 기간을 추정하는 모델과 개발플랫폼에 따른 개발기간을 추정하는 모델의 성능을 분석한 결과는 에 제시되어 있다.
[12, 13] 모델을 ISBSG Benchm ark Release 6[3]의 최근 다양한 개발환경과 방법론으로 개발된 789개 프로젝트 중 534개 프로젝트에 적용한 결과 개발플랫폼별로 개발 기간에 영향을 거의 미치지 않고 거의 유사한 모델임을 알 수 있었다. 따라서, 본 논문은 개발 기간 추정에 있어 개발 플랫폼 형태보다 영향을 크게 미치는 속성인 개발 형태를 취해 개발 형태별로 개발기간을 추정하는 모델을 제시하였다.
그러나 새로운 개발, 재개발 또는 성능 향상 등 개발 형태에 따라서도 영향을 받을 수 있으며, 이 요소가 개발 플랫폼보다 큰개발 기간에 큰 영향을 미치는 요소가 될 수 있다. 따라서, 본 논문은 개발 플랫폼에 따른 개발 기간추정 모델 대신 개발 형태에 따른 개발기간 추정 모델을 제시한다. 본 모델을 유도하기 위해 사용된 데이터는 표본의 크기가 상당히 크고, 다양한 개발환경 하에서 개발된 시스템들에 적합한 일반적인 소프트웨어 개발 기간 추정 모델을 제안한다.
제안 방법
이 결과에 의거해 Oligny et al[12, 13]는 1989~1996년에 개발 완료된 396개 소프트웨어 프로젝트에 대한 데이터를 갖고 있는 ISBSG Database Release 4 [14]에 근거하여 모델을 개발하였다. Oligny et 에서 추천한 바에 따라 개발 기간 모델들은 전체 데이터 표본을 사용하는 것보다 보다 동질성을 갖는 서브 데이터에 대해 개발 기간을 추정하는 모델을 개발하였다. 즉, 개발 플랫폼인 Main Frame (MF), Mid-range (MR)와 Pe rsonnel Computer (PC) 를 사용한 프로젝트들의 데이터들에 적합한 소프트웨어 개발기간 추정 모델을 제안하였다.
모델을 유도하기 위해, 실험 데이터에 대해 개발 노력과 개발기간과의 관계가 명확하도록 데이터를 log 변환 시켜 산 점도를 그리고, 이를 이용하여 단순회귀분석을 통해 모델을 제안하였다. 제안된 모델은 다양한 소프트웨어 개발환경과 개발방법 등을 고려해 개발된 최근의 대용량 프로젝트에 대해 적용하여 실제로 개발 기간을 추정하는데 있어 기존 모델과 비교 시보다 적용성과 현실성을 갖고 있는 모델임을 알 수 있다.
따라서, 본 논문은 개발 플랫폼에 따른 개발 기간추정 모델 대신 개발 형태에 따른 개발기간 추정 모델을 제시한다. 본 모델을 유도하기 위해 사용된 데이터는 표본의 크기가 상당히 크고, 다양한 개발환경 하에서 개발된 시스템들에 적합한 일반적인 소프트웨어 개발 기간 추정 모델을 제안한다. 제안되는 모델은 90년대에 다양한 개발환경 하에서 전 세계 20여 개 국에서 개발된 789개 프로젝트 데이터베이스를 갖고 있는 IS BSG (International Software Benchmarking S tandards Group) Benchmark Release 6[3] 이다.
이것은 소프트웨어 개발기간 추정은 이들 모델을 적절히 적용하는 것에 대해 보다 숙련을 요구함을 의미한다[17]. 이 결과에 의거해 Oligny et al[12, 13]는 1989~1996년에 개발 완료된 396개 소프트웨어 프로젝트에 대한 데이터를 갖고 있는 ISBSG Database Release 4 [14]에 근거하여 모델을 개발하였다. Oligny et 에서 추천한 바에 따라 개발 기간 모델들은 전체 데이터 표본을 사용하는 것보다 보다 동질성을 갖는 서브 데이터에 대해 개발 기간을 추정하는 모델을 개발하였다.
즉, 개발 플랫폼인 Main Frame (MF), Mid-range (MR)와 Pe rsonnel Computer (PC) 를 사용한 프로젝트들의 데이터들에 적합한 소프트웨어 개발기간 추정 모델을 제안하였다. 주어진 데이터의 개발 노력 (E) 와 개발 기간 (Z>) 관계가 비선형 형태를 취하며, 편향된 분포를 가져, 데이터를 로그 변환시 킨 결과 log(E)와 k>g(D)의 관계가 보다 선형적 관계를 가지며, 데이터가■ 정규분포를 함을 발견하여 이 관계로부터 선형 회귀분석을 수행하여 식 (1)-(3) 의 모델을 제안하였다.
Oligny et 에서 추천한 바에 따라 개발 기간 모델들은 전체 데이터 표본을 사용하는 것보다 보다 동질성을 갖는 서브 데이터에 대해 개발 기간을 추정하는 모델을 개발하였다. 즉, 개발 플랫폼인 Main Frame (MF), Mid-range (MR)와 Pe rsonnel Computer (PC) 를 사용한 프로젝트들의 데이터들에 적합한 소프트웨어 개발기간 추정 모델을 제안하였다. 주어진 데이터의 개발 노력 (E) 와 개발 기간 (Z>) 관계가 비선형 형태를 취하며, 편향된 분포를 가져, 데이터를 로그 변환시 킨 결과 log(E)와 k>g(D)의 관계가 보다 선형적 관계를 가지며, 데이터가■ 정규분포를 함을 발견하여 이 관계로부터 선형 회귀분석을 수행하여 식 (1)-(3) 의 모델을 제안하였다.
대상 데이터
본 논문에 사용된 데이터는 ISBSG Bench mark Release 6[3]의 789개 프로젝트 데이터 중에 개발 플랫폼으로는 MF, MR과 PC 데이터가 모두 기술된 534개 프로젝트가 선정되었다. 534개 데이터 중에 MF에서 개발된 프로젝트는 324건, MR에서는 128건이며, PC에서는 82건이다.
본 모델을 유도하기 위해 사용된 데이터는 표본의 크기가 상당히 크고, 다양한 개발환경 하에서 개발된 시스템들에 적합한 일반적인 소프트웨어 개발 기간 추정 모델을 제안한다. 제안되는 모델은 90년대에 다양한 개발환경 하에서 전 세계 20여 개 국에서 개발된 789개 프로젝트 데이터베이스를 갖고 있는 IS BSG (International Software Benchmarking S tandards Group) Benchmark Release 6[3] 이다. 2장에서는 개발기간을 추정하기 위한 기존 연구들을 살펴보고, 3장에서는 다행한 개발환경과 조건에서 개발된 대용량 프로젝트에 기존제안 모델을 적용해 본다.
데이터처리
제안된 모델을 평가함에 있어서 결정계수 (Coe fficient of determination, ) 와 잔차를 분석한다. 회귀분석의 경우 회귀직선에 의해 종속변수가 설명되는 정도를 나타내는 결정계수라 한다.
성능/효과
그러나 Oligny et al.[12, 13] 모델을 ISBSG Benchm ark Release 6[3]의 최근 다양한 개발환경과 방법론으로 개발된 789개 프로젝트 중 534개 프로젝트에 적용한 결과 개발플랫폼별로 개발 기간에 영향을 거의 미치지 않고 거의 유사한 모델임을 알 수 있었다. 따라서, 본 논문은 개발 기간 추정에 있어 개발 플랫폼 형태보다 영향을 크게 미치는 속성인 개발 형태를 취해 개발 형태별로 개발기간을 추정하는 모델을 제시하였다.
따라서, 개발 플랫폼에 따른 개발 기간 추정모델을 제시하는 것보다 개발 형태에 따른 개발 기간 추정 모델이 보다 현실적으로 타당해 보인다. 개발될 프로젝트에 대해 제안된 모델을 이용하여 소프트웨어 개발 초기에 개발에 소요될 기간을 추정한 결과가 프로젝트가 종료된 후 실제 투입된 개발기간과 비교 시 개발플랫폼 보다는 개발 형태에 따라 보다 많은 영향을 받음을 알 수 있다. 따라서, 프로젝트 관리측면에서 개발 기간추정에 본 모델을 적용 시 다양한 의사결정, 소요 예산 및 개발 인원 할당과 계약체결 여부에 신뢰할 만한 정보를 얻을 수 있다.
개발될 프로젝트에 대해 제안된 모델을 이용하여 소프트웨어 개발 초기에 개발에 소요될 기간을 추정한 결과가 프로젝트가 종료된 후 실제 투입된 개발기간과 비교 시 개발플랫폼 보다는 개발 형태에 따라 보다 많은 영향을 받음을 알 수 있다. 따라서, 프로젝트 관리측면에서 개발 기간추정에 본 모델을 적용 시 다양한 의사결정, 소요 예산 및 개발 인원 할당과 계약체결 여부에 신뢰할 만한 정보를 얻을 수 있다.
본 논문에서 제안된 모델의 잔차 분석 결과 잔차들이 랜덤한경항을 나타내지 않았고, 모델의 성능도 실제 데이터의 변동을 약 40% 밖에 설명하지 않는 성능을 보였다. 그러므로, 개발 형태나 개발 플랫폼에 영향을 받지 않으면서도 모델의 성능이 보다 향상되고, 모델의 잔차가 랜덤하게 분포하는 일반화된 모델 개발이 필요하다.
따라서, 잔차가 어떤 일정한 형태를 취하지 않고 랜덤하게 분산되어 있는 경우가 좋은 모델이 된다. 잔차분석 결과 등분 산성을 갖지 못하며, FP가 증가함에 따라 상당히 큰 값을 가짐을 알 수 있다. 따라서, 선형 회귀분석만으로는 이들 데이터의 분포를 적절히 표현하지 못하며, 데이터에 대한 적절한 수학적인 변환 또는 다른 요인에 대한 개발기간의 영향성을 분석하는 것이 필요함을 알 수 있다.
제안된 모델은 다양한 소프트웨어 개발환경과 개발방법 등을 고려해 개발된 최근의 대용량 프로젝트에 대해 적용하여 실제로 개발 기간을 추정하는데 있어 기존 모델과 비교 시보다 적용성과 현실성을 갖고 있는 모델임을 알 수 있다.
후속연구
Ferens et 은 소프트웨어 개발 일정 추정의 실태에 대해 "소프트웨어 비용 모델들이 소프트웨어 개발기간을 추정하는 능력을 갖고 있으며, 다양한 데이터베이스들에 대해 개발일정 알고리즘의 정확도를 평가하는 여려 연구가 수행되었으나 제한된 응용 분야에 대해 예상되는 어떤 모델의 우월성 (Superiorit y)를 증명하는 연구가 없었다. 또한, 소프트웨어 응용의 광범위한 분야에 적용 가능한 모델의 적용성을 연구하기 위해 이 분야에 대한 보다 많은 연구가 필요하다”라고 제기하였다. 소프트웨어 개발기간을 추정하기 위한 이전 연구들은 사용된 표본의 크기가 매우 작고, 90년대 이전에 개발된 프로젝트들을 대상으로 하고 있다.
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