[논문]SW공학 수준과 SW개발 프로젝트의 생산성

김승권; 윤종수

doi:10.9708/jksci.2012.17.8.123

SW공학 수준과 SW개발 프로젝트의 생산성
Exploring the Relationship between Software Capability Level and Software Project Productivity 원문보기

韓國컴퓨터情報學會論文誌 = Journal of the Korea Society of Computer and Information, v.17 no.8, 2012년, pp.123 - 133

김승권 (정보통신산업진흥원 SW공학센터) , 윤종수 (강남대학교 경영대학)

초록
AI-Helper

최근들어 IT 융복화가 빠르게 진행됨에 따라, SW의 역할과 활용범위가 확대되고 있다. 증가하는 SW 수요와 품질에 대한 요구사항을 만족시키기 위해, 많은 SW 기업들이 SW제품에 대한 품질과 프로젝트의 성과를 높이기 위해 SW 프로세스 개선을 추진하고 있다. SW 프로세스 개선은 많은 비용과 기간이 요구되는 어려운 작업임에도 불구하고, SW 프로세스 개선의 성과에 대한 객관적인 증거는 여전히 부족한 실정이다. 따라서, 본 연구는 SW 프로세스 개선과 SW 개발 프로젝트 생산성간의 관계를 분석하는데 초점을 두고 있다. 즉, SW 공학수준에 따라 SW 개발 생산성이 차이가 나는지를 통계적 분석방법을 활용하여 검증하고 있다. 분석결과에 따르면, SW 공학수준에 따라 SW 개발 생산성이 다르게 나타나며, SW 공학수준이 높을수록 SW 개발 생산성이 높은 것으로 나타나고 있다.

Abstract ▼ AI-Helper

Recently, as IT convergence has seen rapid growth the role and scope of software has been extended. many software companies are trying to improve the software quality and project outcome using software process improvement approach to cope with increasing software demands and software quality. Although software process improvement is difficult task which requires a lot of cost and time, there is still insufficient objective evidence on business benefits by its deployment. The purpose of this study is to analyze the relationship between software process improvement and software project productivity. That is, we investigated whether there is difference in software development productivity depends on software engineering level using statistical methods. We found that the software development productivity is different across the software engineering levels and the higher software engineering level can lead to improved software development productivity.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

미국 SEI의 CMM(Capability Maturity Model: CMM)이 산업표준으로 인식되면서, SW 프로세스 개선(Software Process Improvement)은 SW공학을 연구하는 학계와 이를 적용하는 개발 현장에서 이슈가 되어왔다. SW 프로세스 개선의 목표는 보다 효과적이고 효율적인 SW 개발과 유지보수가 가능하게 개발 프로세스를 구조화하고 최적화하는 것이다. 이러한 SW 프로세스가 내포하고 있는 기본적인 가정은 사전에 정의된 공학 프로세스를 기반으로 잘 관리되는 조직이 주어진 일정과 예산 내에서 고객의 요구사항을 잘 충족시키는 제품을 만들어낸다는 것이다.
하지만 SW 프로세스를 개선하기 위해 비용과 인력이 많이 소요된다는 점을 고려하면 SW프로세스 역량수준과 SW프로젝트 성과에 대한 객관적인 증거를 제시하는 일은 매우 중요하다. 따라서 본 연구의 목적은 국내 SW 기업들의 SW공학수준과 SW 프로젝트의 성과변수인 생산성과의 관계를 실증 데이터를 통해 분석하는 것이다.
프로세스(Process) 영역은 성공적인 SW개발 활동에 있어서 반드시 수행되어야 하거나 수행이 필요한 활동들이 SW 조직에서 제대로 수행하고 있는지를 확인한다. 또한 이런 활동들이 일회성이 아닌 지속적으로 수행될 수 있는 기반이 되는지를 확인한다. 인력(People) 영역의 지표는 원활한 SW개발을 위하여 필요한 조직을 보유하고 있는지를 확인한다.
본 연구는 IT 융․복합화가 가속화되면서 기존 제품의 부가가치 및 경쟁력을 높이는데 중요한 역할을 수행하는 SW 개발 프로젝트의 생산성을 높이기 위해 SW공학적용 수준을 높이는 노력의 투입이 타당한 것인지를 확인하는 것이다.

가설 설정

SW공학수준에 따른 생산성의 차이를 검증하기 위해서, 두개 이상 다수의 집단 간 평균의 차이를 검증하는 통계분석 방법으로, 독립변수가 하나일 경우에 사용하는 일원분산분석을 실시하였다. 이 분석방법은 표본의 독립성, 모집단의 정규성, 모집단의 등분산성과 같은 3가지의 가정 사항(assumption)을 가지고 있으며, 귀무가설은 집단 간 평균은 차이가 없다는 것이다. 독립변인(처치효과)과 종속변인 사이의 일원분산의 통계적 모형은 다음과 같다.

제안 방법

SW개발 개발 생산성은 앞에서 언급한 바와 같이 SW 개발 프로젝트에 단위 투입인력(1MM)을 통해 얼마나 많은 SW의 기능을 산출하는지를 측정하였다. 즉, 전체 SW개발 프로젝트의 규모를 기능점수 방식을 통해 산출하고 이를 해당 프로젝트에 투입되는 총 M/M로 나누어 산출하였다.
SW개발 기업의 조직원들이 SW개발을 제대로 수행하기 위하여 필요한 인프라(프로세스 체계, 자동화 시스템 및 툴 보유)의 구성과 활용 여부, 프로세스 자산 및 조직 정보 관리 활용 정도 등으로 특정 기술에 대한 수준이 아닌 SW개발에 있어서 기본적으로 갖추어지거나 적용되어야 하는 기술(인프라, 체계, 기법, 시스템, 툴 등) 수준을 확인하기 위한 지표로 국내 SW기업의 기본 인프라(프로세스, 자동화 시스템, 툴, 정량적 데이터 체계 등), 개발에 필요한 기본 기법 및 표준 등으로 구성되었다. 프로세스 수준 측정 지표는 총 42개의 문항으로 구성되었다.
본 연구에서는 조사된 SW공학수준에 따른 품질비용의 차이에 대한 붓스트랩 신뢰구간을 도출하기 위해 1000개의 붓스트랩 표본으로부터 # 를 구하고 순서대로 정렬하였다. Efron[24]는 정확한 신뢰구간 추정을 위해서는 최소 1,000개의 붓스트랩 표본이 적절하다고 제안하였다.
본 연구의 SW공학수준은 기본적으로 미국 SEI(Software Engineering Institute)에서 개발한 CMMI(Capability Maturity Model Integration)[4]을 기반으로 개발되었으며, 프로세스, 인력 및 기술수준으로 구성되었다.
1. 기술 분석

분산분석 이전에 SW공학수준을 기준으로 SW 개발 프로젝트 평균 개발 생산성과 빈도를 분석해 보았다. SW공학수준별 프로젝트의 분포를 살펴보면, Absent 등급이 14개, Average 수준 등급이 38개, Advanced 등급이 23개로 Average 등급이 차지하는 비율이 높을 것을 알 수 있다.
수집된 자료를 SW공학수준별로 분류하고, 개별 SW공학 수준별로 10,000번의 복원 추출한 샘플을 기반으로 일원분산분석을 실시하기 위한 경험적 기준분포인 새로운 F* 값들의 분포를 구하였다(그림 8 참조).
원활한 SW개발을 위하여 필요한 인력 보유, 지원 조직의 보유, 인력 육성을 위한 교육 수준 등 인력 측면에서 필요한 사항이 제대로 갖추어 졌는지를 확인하기 위한 지표로 국내 SW기업의 조직 및 인력육성에 대한 현황을 이해할 수 있으며, SW 개발을 적절히 수행하기 위하여 필요한 조직의 역할, 인력, 교육 등을 측정하였다. 전문 지원 조직 체계의 측정항목을 살펴보면, 총 9개의 측정항목으로 구성되었다.
이렇게 산출된 SW공학수준점수를 기반으로 기업의 특성을 파악하기 위해 Advanced, Average, Absent의 3가지 등급으로 분류하였다. 이는 SW공학수준과 CMMI의 Level 과 벤치마킹을 위해 CMMI의 Level 체계와 유사한 구조로 구성하였다.
CMMI의 개별 프로세스들은 달성해야 할 고유목표(Specific Goal)와 공통 목표(Generic Goal)를 가지고 있으며, 이런 목표를 달성해기 위해 수행되어야 하는 활동으로 구성되어 있다(그림 3 참조). 이를 기반으로 SW공학수준 점수를 산출하기 위해 각 프로세스의 활동들의 수행 여부를 2점 척도(수행/미수행)로 측정하고, 수행하면 1점 아니면 0점을 부여하여 SW공학 수준점수를 산출하였다. 인력과 기술 영역의 SW공학 수준점수도 동일한 척도를 기준으로 개별 프로세스를 수행하는 인력이나 기술이 존재하면 1점을 아니면 0점을 부여하였다.
이를 위해 국내 SW개발 프로젝트를 대상으로 SW공학수준 현황과 SW개발 생산성 자료를 수집하여 SW프로젝트 조직의 SW공학수준에 따라 품질비용에 차이가 존재하는지를 살펴보았다. 본 논문의 연구 결과를 요약하면 다음과 같다.
수집된 SW품질비용 데이터가 전체 국내 SW개발 기업을 대상으로 무작위 추출된 것이 아니기 때문에 분석결과의 안정성(stability)을 검증하는 작업이 필요하다. 이를 위해 본 연구에서는 수집된 데이터에서 1000번 이상 복원 추출하는 스트랩 표본 재추출 방법을 활용하였다.
일원분산분석에 앞서 변수간의 관계에 대한 사전정보를 얻기 위하여 SW공학 수준점수와 SW개발 생산성간의 피어슨 상관관계를 분석하였다. SW공학수준과 SW개발생산성과의 상관계수가 0.
SW개발 개발 생산성은 앞에서 언급한 바와 같이 SW 개발 프로젝트에 단위 투입인력(1MM)을 통해 얼마나 많은 SW의 기능을 산출하는지를 측정하였다. 즉, 전체 SW개발 프로젝트의 규모를 기능점수 방식을 통해 산출하고 이를 해당 프로젝트에 투입되는 총 M/M로 나누어 산출하였다.

대상 데이터

본 연구에 사용된 데이터는 정보통신산업진흥원의 SW공학센터에서 수행되는 SW공학수준조사를 통해 수집되었다. 조사기간은 2010년 9월부터 11월에 걸쳐 약 3개월에 걸쳐 수집되었다.
조사기간은 2010년 9월부터 11월에 걸쳐 약 3개월에 걸쳐 수집되었다. 분석에 사용된 자료는 총 75개 Project Data가 활용되었다.
설문 조사 및 분석대상은 SW개발 프로젝트이고, 설문 응답자는 해당 프로젝트를 수행하는 프로젝트 관리자(Project Manager)나 프로젝트의 리더(Project Leader)들로 구성되었다. SW 개발 프로젝트는 IT 서비스, 패키지 SW 및 임베디드 SW 개발 프로젝트가 주류를 이루고 있다.
본 연구에 사용된 데이터는 정보통신산업진흥원의 SW공학센터에서 수행되는 SW공학수준조사를 통해 수집되었다. 조사기간은 2010년 9월부터 11월에 걸쳐 약 3개월에 걸쳐 수집되었다. 분석에 사용된 자료는 총 75개 Project Data가 활용되었다.

데이터처리

SW공학수준에 따른 생산성의 차이를 검증하기 위해서, 두개 이상 다수의 집단 간 평균의 차이를 검증하는 통계분석 방법으로, 독립변수가 하나일 경우에 사용하는 일원분산분석을 실시하였다. 이 분석방법은 표본의 독립성, 모집단의 정규성, 모집단의 등분산성과 같은 3가지의 가정 사항(assumption)을 가지고 있으며, 귀무가설은 집단 간 평균은 차이가 없다는 것이다.
모델의 안정성을 검증하기 위해 SW개발 생산성에 대해 1,000번의 재표본 추출을 통해 1,000개의 SW개발 생산성 세트를 추출하고, 이를 기반으로 붓스트랩을 통해 추출된 데이터 세트의 평균값(boot.means)과 표준오차(Standard Error; SE)값을 구하였다. 분석결과를 살펴보면, 원래 표본의 평균은 22.

이론/모형

그러므로 수준별 차이(예: Absent 평균= Average 평균)가 있는지 혹은 수준별 결함 대비(contrast)차이가 있는지 검정해야 하는데 이를 사후검증이라고 한다. 여러 가지 사후분석 방법 중에서 가장 보수적인 방법인 Tukey HSD(Honestly significant difference)방법을 사용하였다.

성능/효과

대표적인 SW 프로세스 개선 모델인 CMMI를 도입한 많은 SW관련 조직들은 프로세스 개선을 통해 비용, 납기, 품질, 고객만족도와 같은 성과를 효율적으로 달성한 것으로 제시되고 있다. CMMI를 적용한 기업들의 적용 효과를 살펴보면 결함 수정 비용이 평균 33% 감소되어 전체 프로젝트 비용을 절감하는 효과가 나타났고, 테스트 이후 재작업을 60% 감소시켜서 프로젝트 전체 일정을 단축하는 효과가 있었다. 또한 고객 만족도는 평균 14%, 품질은 평균 48% 향상되었다고 한다[6].
SW공학수준별 SW 개발 프로젝트의 평균 생산성의 차이를 분석하기 위한 일원 분산분석 결과, SW공학 수준에 따라 SW 개발 프로젝트의 생산성 차이가 존재하는 것으로 분석되었다. SW공학 수준별 생산성을 구체적으로 살펴보면, Absent 수준 등급이 16.
Turkey HSD 분석결과를 살펴보면, Absent 수준등급과 Advanced 수준 등급 간, Absent 수준등급과 Advanced 수준 등급의 SW 프로젝트 평균 생산성 차이는 존재하지만 Average 수준등급과 Advanced 수준 등급의 SW 개발 생산성의 차이는 유의하지 않는 것으로 분석되었다.
means)과 표준오차(Standard Error; SE)값을 구하였다. 분석결과를 살펴보면, 원래 표본의 평균은 22.33이고 편차는 0.003이고, 표준오차는 0.59로 분석되었다.
7 FP/MM로 나타나고 있다. 이 결과는 SW공학수준에 따라 SW개발 생산성이 다를 뿐 아니라 SW공학 수준이 높을수록 개발 생산성이 높다는 것을 보여주고 있다. 조직의 SW공학 적용수준이 높이지면서, 재작업 비율이 줄어들면서, 자연스럽게 조직의 SW개발 생산성 향상으로 이어진 것으로 보인다.

후속연구

이는 성공적인 SW개발 프로젝트 수행을 위해 SW공학을 적용하여, SW공학수준을 높이는 작업이 필요하다는 것을 보여주고 있다. 따라서 향후 국내 SW기업들의 SW품질향상과 SW개발 생산성향상을 위해서는 SW공학 수준의 향상과 이에 대한 효율적인 적용을 위한 노력을 기울여야 함을 알 수 있다.
일반적인 실증적인 연구들과 마찬가지로 본 연구도 몇 가지 한계점을 가지고 있기 때문에 이를 극복하기 위한 추가적인 연구가 반드시 필요하다. 먼저, 표본 집단을 국내 SW개발 프로젝트를 대상으로 하였지만 SW 개발 유형별 다양한 분석을 위한 충분한 샘플을 확보하지 못했다. 또한 데이터 수집단계에서 철저한 검증을 거쳤음에도 불구하고, 수집 및 분석에 활용된 데이터가 자동화된 도구나 시스템을 통해 직접 측정된 데이터가 아니라 응답자들이 스스로 작성하여 제출한 자료이기 때문에 자료에 다소간의 편차가 있을 수 있다는 점이다.
일반적인 실증적인 연구들과 마찬가지로 본 연구도 몇 가지 한계점을 가지고 있기 때문에 이를 극복하기 위한 추가적인 연구가 반드시 필요하다. 먼저, 표본 집단을 국내 SW개발 프로젝트를 대상으로 하였지만 SW 개발 유형별 다양한 분석을 위한 충분한 샘플을 확보하지 못했다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	SW개발 프로젝트의 세 가지 주요 요소는 무엇인가?	SW 개발 생산성은 SW개발 프로젝트의 세 가지 주요 요소인 기술, 인력, 그리고 프로세스에 대한 균형적인 시각과 접근방법이 필요하다[14]. SW 개발 생산성을 높이기 위한 노력들이 주로 SW구축 관련 기술적인 측면을 강조하고, 관련 대안들이 제시되어 왔다[26].
	SW 프로젝트의 성공에 대한 궁극적인 의미는 무엇인가?	하지만, SW 개발의 인간 중심적 특성 때문에 앞서 언급한 기술적 개선의 혜택이 SW 개발 과정에 완전하게 실현되기 위해서는 필요한 인력과 개발 과정에 대한 프로세스가 뒷받침되어야 한다. SW 프로젝트의 성공에 대한 궁극적인 의미는 SW프로젝트가 완료된 이후 예상되는 비즈니스 변화와 이에 대응하는 가치를 제대로 전달하고, 이들 가치가 실제로 조직에 반영해야만 완벽한 SW프로젝트 성공이라 할 수 있을 것이다.
	SW 개발 프로젝트를 어렵게 만드는 요인들은 무엇이 있는가?	SW 개발 프로젝트는 여러 가지 독특한 특성들이 존재한다. 대표적으로 SW는 사람의 창의적인 사고가 반영되어야 하기 때문에 인간의 지속적인 개입이 필요하고, SW 자체의 높은 복잡성으로 인해서 SW 코드의 대량생산을 위한 코드 자동화가 불가능하다. 또한, SW의 가변적이고, 혁신적인 속성들 때문에 프로젝트별 경험이나 지식공유가 어렵다. 마지막으로 SW의 비가시성 때문에 지속적인 생산성을 측정하고, 개선사항을 확인하는 작업이 복잡할 뿐만 아니라 개발현장의 저항이 많다. 이런 요인들이 SW 프로젝트의 관리 및 통제를 어렵게 만드는 요인으로 작용하기도 한다.

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저자의 다른 논문 :

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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