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문제 정의
- 또한 제안된 모델의 정확도를 제고하기 위하여 시스템 복잡도를 가중치로 부여하는 가중치 산정 모델도 제안하다. 그리고 제안된 모델에 따라 완전기능점수를 산출하고 가중치를 부여해 봄으로써 완전기능점수를 기반으로 한 개발노력 추정 모델에 대해 평가해 본다.
- 하지만, FPA는 MIS영역 이외의 분야에서는 적용하기가 어렵다는 위약점이 있다[17,18]. 따라서 본 논문에서는 MIS영역인 데이터 관리 위주에서 제어관리 위주인 실시간 시스템과 내장형(Embedded)소프트웨어에도 적용할 수 있는 COSMIC-FFP를 기반으로 개발노력 추정 모델을 제안하였다.
- 하지만, COSMIC-FFP 기법은 소프트웨어 기능 프로세스의 컴포넌트 관점을 기술하고 있으나, 규모 추정과 관련된 기능요소들에 가중치를 부여하고 있지 않다[14,15]. 따라서 본 장에서는 COSMIC-FFP 기반 개발노력 추정 모델의 정확성을 높이기 위해 시스템 복잡도를 추정할 수 있는 모델을 제안한다. 시스템 복잡도는 추정된 개발노력 수치에 가중치로 적용함으로써 시스템 개발 초기단계에서 보다 정확한 개발 노력을 예측할 수 있게 된다.
- 본 논문은 소프트웨어 개발 초기단계에 개발노력을 추정할 수 있는 모델을 제안하였다. 추정된 개발 노력을 통해 개발에 소요될 비용이나 개발기간까지도 예측이 가능하다.
제안 방법
- 따라서, 본 논문에서는 첫째로 기존의 소프트웨어 규모 측정 방법 중 대표적인 기법인 완전기능점수에 매뉴얼에 따라 직접 완전기능 점수를 산정해 본다. 그리고 사례연구를 통해 산출된 데이터를 이용하여 완전기능점수를 기반으로 한 개발노력 추정 모델을 제안한다. 또한 제안된 모델의 정확도를 제고하기 위하여 시스템 복잡도를 가중치로 부여하는 가중치 산정 모델도 제안하다.
- 사례연구를 통해 실제 프로젝트를 수행하면서 소요되는 개발노력을 측정하였으며, 이 데이터를 통해 COSMIC-FFP기반 개발노력 추정 모델을 제안하고 성능 평가를 하였다. 그리고 제안된 모델의 정확성을 높이기 위해 시스템 복잡도를 이용하여 제안된 모델에 의해 추정된 개발노력을 보정할 수 있는 모델 또한 제안하고 평가 하였다. 제안된 모델들은 실제 프로젝트 수행을 통해 얻어진 결과를 기반하고 있음으로, 현재 프로젝트 개발현장에서 사용하면 보다 정확한 개발기간, 개발비용, 개발노력을 예측할 수 있다[19].
- 위에서 제안된 식(4), 식(5), 식(6)을 사례연구에 적용하여 시스템 복잡도를 계산한 결과 표 6과 같은 값을 도출하였다. 데이터 이동 수는 CFFP V3.0을 기반으로 측정하였으며, 컴포넌트 수는 각 서브 시스템에서 기능별로 그룹을 구성하여 하나의 모듈(컴포넌트)로 간주하였다.
- 두 모델의 성능평가 결과 지수 모델이 선형 모델에 비해 결정계수 및 MMRE 모두에서 좋은 것으로 판명되었다. 따라서 본 논문에서는 지수회귀 모델에 시스템 복잡도를 적용하여 개발노력 추정치를 보정하기 위한 보정치 추정 모델로 선정하였다.
- 소프트웨어의 규모를 보다 정확히 정량화하기 위해서는 기존의 COSMICFFP방법에 복잡도를 고려한 새로운 방법으로의 전환이 요구되고 있다. 따라서, 본 논문에서는 첫째로 기존의 소프트웨어 규모 측정 방법 중 대표적인 기법인 완전기능점수에 매뉴얼에 따라 직접 완전기능 점수를 산정해 본다. 그리고 사례연구를 통해 산출된 데이터를 이용하여 완전기능점수를 기반으로 한 개발노력 추정 모델을 제안한다.
- 성공적인 프로젝트란 제한된 인력, 기간 및 비용을 이용하여 사용자가 만족하는 시스템을 개발하는 것을 의미한다. 따라서, 정확한 개발노력, 개발비용, 개발기간의 예측이 필요하며, 이를 위해 소프트웨어 규모를 기본 단위로 채택하였다. 정확한 소프트웨어 규모의 예측은 향후 개발될 소프트웨어에 대한 정확한 자원 배분을 가능하게 하며 이는 소프트웨어 품질에 결정적인 영향을 준다.
- 개발될 시스템과 상호작용하는 기능적 사용자가 누구인지를 식별하는 과정이다. 먼저 개발될 시스템에 데이터를 전송하는 기능적인 사용자가 있는지, 개발될 시스템으로부터 데이터를 받아들이는 기능적 사용자가 존재하는 지 그리고, 마지막으로 시스템과 상호작용하는 인간 사용자 있는지를 확인한다.
- 모든 데이터 이동형에 대해 단위 규모는 1이다. 먼저, 각 데이터 이동형 내 데이터 이동의 수에 해당 단위 규모를 곱한 후 각 데이터 이동형의 규모를 합산하여 기능 프로세스의 규모를 산정한다. 그 결과, 해당 기능 프로세스의 기능 규모는 다음 공식을 이용하여 Cfsu로 계산된다.
- 본 절에서는 시스템 복잡도(독립변수)와 실제개발 투입시간과 본 논문에서 제안된 개발노력 추정모델에 의해 산출된 개발노력 예측치 사이의 차이값(종속변수)에 대한 회귀분석을 통해 개발노력 오차를 보정할 수 있는 추정모델을 제안한다. 개발노력의 오차를 추정함으로써 COSMIC-FFP기반 개발노력 추정모델에 의해 추정된 개발 노력에 오차를 보정해 줌으로써 보다 정확한 소프트웨어 개발노력이 예측 가능하다.
- 본장에서는 사례연구를 통해 직접 산출한 Cfsu와 실제로 소프트웨어 개발에 투입된 개발노력 사이의 회귀분석을 통해 개발노력 추정 모델을 제안한다. 표 3은 통합행정업무시스템의 8개 서브시스템별로 산출된 완전기능점수와 실제 투입된 개발시간을 제시하고 있다.
- 추정된 개발 노력을 통해 개발에 소요될 비용이나 개발기간까지도 예측이 가능하다. 사례연구를 통해 실제 프로젝트를 수행하면서 소요되는 개발노력을 측정하였으며, 이 데이터를 통해 COSMIC-FFP기반 개발노력 추정 모델을 제안하고 성능 평가를 하였다. 그리고 제안된 모델의 정확성을 높이기 위해 시스템 복잡도를 이용하여 제안된 모델에 의해 추정된 개발노력을 보정할 수 있는 모델 또한 제안하고 평가 하였다.
데이터처리
- 이 절에서는 COSMIC-FFP 측정 매뉴얼Version 3.0에 따라 통합행정업무시스템의 완전기능점수를 직접 산정하여 결과 표 1과 표 2와 같은 결과 값을 얻었다. 먼저, 표 1은 예산관리시스템을 예로 들어 각 프로세스별 데이터 이동 수와 완전기능점수 및 예산 관리시스템 전체의 완전기능점수를 나타내고 있다.
- 표 7에서 제시된 데이터를 이용하여 COSMIC-FFP기반으로 산출된 시스템 복잡도를 독립변수로, 실제개발 투입시간과 본 논문에서 제안된 개발노력 추정모델에 의해 산출된 개발노력 예측치 사이의 차이값을 종속변수로 두어 회귀분석을 통해 선형회귀 모델과 지수 회귀모델을 표 8과 같이 구하였다. 본 논문에서 제안한 개발노력 추정모델에 의해 산정된 개발노력 추정치에 시스템 복잡도를 적용하여 추정한 개발노력 오차를 보정하면 실제 프로젝트에 투입될 개발노력을 보다 정확히 예측할 수 있음으로 본 논문 5.
이론/모형
- 시스템 복잡도는 4가지의 데이터 이동 타입(들어가기, 나가기, 읽기, 쓰기)을 기반으로 측정 되어진다. 각 레이어에서 데이터 이동은 COSMIC-FFP의 규칙과 원칙을 적용하여 식별하였다.
- 이 경우 좋은 모델이라고 판단할 수 없다. 따라서, 모델 정확도를 평가하는 측도로 MMRE가 적용된다.
- 내부 복잡도는 같은 레이어에서 콤포넌트 사이의 복잡도를 나타내며, 외부복잡도는 레이어 사이의 복잡도를 의미한다. 따라서, 본 논문에서는 G.Zayaraz, and P. Thambidurai[16]가 제안한 시스템 복잡도 식(4), (5), (6)을 이용하여 본 논문 4장에서 제안된 개발노력 추정 모델에 대한 가중치로 사용하였다. 내부 복잡도, 외부 복잡도 모두 범위는 0에서 1사이의 값을 가진다.
- 제안된 모델을 평가하기 위해 결정계수(Coefficient of determination, R2) 와 MMRE(Mean Magnitude of Relative Error)를 적용하였다. 주어진 데이터들의 변동을 적절히 표현할 수 있는 모델을 찾기 위해 결정계수를 이용한다.
성능/효과
- 본 절에서는 시스템 복잡도(독립변수)와 실제개발 투입시간과 본 논문에서 제안된 개발노력 추정모델에 의해 산출된 개발노력 예측치 사이의 차이값(종속변수)에 대한 회귀분석을 통해 개발노력 오차를 보정할 수 있는 추정모델을 제안한다. 개발노력의 오차를 추정함으로써 COSMIC-FFP기반 개발노력 추정모델에 의해 추정된 개발 노력에 오차를 보정해 줌으로써 보다 정확한 소프트웨어 개발노력이 예측 가능하다. 표 7은 서브시스템별 시스템 복잡도와 본 논문에서 제안된 COSMIC-FFP기반 개발노력 추정 모델에 의해 산정되어진 개발노력 추정치와 실제 투입된 개발노력 사이의 오차를 나타내고 있다.
- 넷째, 회계관리 시스템은 수입과 계약관리 시스템으로부터 요청된 결의서에 대해 승인 또는 반려를 하며, 예산대비 지출 내역에 대한 통계자료를 생성 한다. 다섯째, 인사관리 시스템은 인사정보, 인사고과, 인사발령을 관리하며, 각종 증명서 출력 및 구성원에 대한 출신교별, 직급별 등 통계자료를 관리한다. 여섯째, 급여관리 시스템은 급여 및 수당에 대한 기본정보를 관리하고, 월별 급여 및 수당 계산과, 급여내역서 조회 및 연말정산, 퇴직금, 연가보상비를 계산한다.
- 2절에서 제안된 모델에 의해 산출되는 값을 보정치(R)라고 정의하였다. 두 모델의 성능평가 결과 지수 모델이 선형 모델에 비해 결정계수 및 MMRE 모두에서 좋은 것으로 판명되었다. 따라서 본 논문에서는 지수회귀 모델에 시스템 복잡도를 적용하여 개발노력 추정치를 보정하기 위한 보정치 추정 모델로 선정하였다.
- [13]이 좋은 모델로 제시한 25% 보다 적은 값을 나타내고 있다. 따라서 본 논문에서 제시한 개발노력 추정 모델은 소프트웨어 개발노력을 예측하기에 상당히 정확성 있는 모델로 판명되었다.
- 여섯째, 급여관리 시스템은 급여 및 수당에 대한 기본정보를 관리하고, 월별 급여 및 수당 계산과, 급여내역서 조회 및 연말정산, 퇴직금, 연가보상비를 계산한다. 일곱째, 총무관리 시스템은 출장관리, 복무관리, 차량관리, 상조회관리, 동호회 관리, 우편물관리의 기능을 가지며, 각각은 독립적으로 수행된다. 여들째, 연구실적관리 시스템 : 연구과제관리, 일정관리, 자료관리, 출판물관리, 위원회관리로 구성되며, 연구과제DB 구축을 통해 연구실적에 대한 통계자료를 생성한다.
- 제안된 모델을 통해 투입될 개발노력 추정치를 산정하고 여기에 시스템 복잡도를 적용한 보정치를 부여함으로써 보다 정확한 개발노력 예측이 가능하다. 따라서, 다음과 순서로 개발노력을 추정하면 소프트웨어 개발 초기단계에서 보다 정확한 결과를 얻을 수 있다.
- 제안된 모델의 분석 결과 결정계수는 0.986으로 신뢰성 있는 값을 나타냈으며, MMRE은 약 21%로 Cont et al.[13]이 좋은 모델로 제시한 25% 보다 적은 값을 나타내고 있다.
- 첫째, 예산관리 시스템은 예산 항목별로 예산 편성, 배정 및 자금 배정과 반납의 기능을 가지며, 연도별 예산에 대한 집행현황 및 예산서를 관리한다. 둘째, 수입관리 시스템은 수입과 관련하여 발생되는 모든 결의서를 생성하며, 승인된 결의서에 대한 통계자료를 관리한다.
- 표 7에 나타난 8개의 서브시스템별로 시스템 복잡도를 적용하여 실제 소프트웨어 개발노력이 투입된 시간과 제안 모델에 의한 추정치 사이의 오차를 비교해 본 결과 Cfsu 값이 85이상일 경우는 제안 모델에 적용한 개발노력 추정치가 실제 투입되는 개발시간보다 더 많이 투입될 것으로 예측되었으며, 85미만인 경우 추정치가 실제투입시간보다 적은 값을 나타냈다. 따라서 시스템 복잡도를 적용하여 모델 추정치에 대한 개발노력을 보정할 경우 Cfsu값이 85이상인 경우 오차 보정치를 개발노력 추정치에서 마이너스하고, 85미만인 경우 반대로 오차 보정치를 합산해 주면 보다 정확한 개발노력을 예측할 수 있다.
후속연구
- 소프트웨어 개발노력 예측시 이러한 요소들을 다 반영한다면, 보다 정확한 예측이 가능할 것이다. 따라서 소프트웨어 개발에 영향을 주는 다양한 요소의 발굴 및 이를 개발노력 예측에 반영 할 방법에 대한 연구가 수행될 것이다. 또한 완전 기능점수는 최근 들어 국제 표준화가 되었으며, 현재는 개발현장에서 적합성이 검증되고 있는 단계로 실제적으로 많은 데이터가 존재하지 않는다.
- 또한 완전 기능점수는 최근 들어 국제 표준화가 되었으며, 현재는 개발현장에서 적합성이 검증되고 있는 단계로 실제적으로 많은 데이터가 존재하지 않는다. 따라서 추후 다양한 종류의 실험데이터 수집을 통해 범용성을 높일 수 있는 모델에 대한 연구가 수행될 것이다.
- 그리고 사례연구를 통해 산출된 데이터를 이용하여 완전기능점수를 기반으로 한 개발노력 추정 모델을 제안한다. 또한 제안된 모델의 정확도를 제고하기 위하여 시스템 복잡도를 가중치로 부여하는 가중치 산정 모델도 제안하다. 그리고 제안된 모델에 따라 완전기능점수를 산출하고 가중치를 부여해 봄으로써 완전기능점수를 기반으로 한 개발노력 추정 모델에 대해 평가해 본다.
- 소프트웨어 개발에 영향을 주는 요소로서 시스템 복잡도 뿐만 아니라, 개발자의 스킬, 개발경험, 개발환경 등 다양한 것들이 있다. 소프트웨어 개발노력 예측시 이러한 요소들을 다 반영한다면, 보다 정확한 예측이 가능할 것이다. 따라서 소프트웨어 개발에 영향을 주는 다양한 요소의 발굴 및 이를 개발노력 예측에 반영 할 방법에 대한 연구가 수행될 것이다.
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