초록

용어보기논문에서 용어와 풀이말을 자동 추출한 결과로, 시범 서비스 중입니다. AI-Helper

소프트웨어 개발 초기 단계에서 소프트웨어 개발비용을 정확하게 예측하는 것은 프로젝트의 성패를 결정짓는 중요한 요소이다. 정확한 예측을 위해서는 빠르게 변화하는 개발 환경 및 기술 변화에 따른 변경 요인을 비용 산정 과정 시 반영시켜야 하며 이를 위해서는 비용 산정 과정 시 적절한 보정계수 선정과 보정계수 값 적용이 중요시된다. 이에 본 논문에서는 어플리케이션 유형 보정계수 개선을 위하여 어플리케이션 유형을 새로 분류한 후 AHP 기법을 적용하여 보정계수를 유도하였다. 또한 개발언어 보정계수 유도에서는 프로그래밍 언어 레벨을 이용하여 프로그래밍 언어별 보정계수를 새롭게 유도하여 보았다. 향후 연구 과제로는 새롭게 제안된 어플리케이션 유형 분류 및 보정계수와 프로그래밍 언어 레벨을 적용한 개발 언어 보정계수를 실제 데이터에 적용하여 비용 예측의 정확도가 얼마나 향상되었는지 검증하고자 한다.

소프트웨어 개발 초기 단계에서 소프트웨어 개발비용을 정확하게 예측하는 것은 프로젝트의 성패를 결정짓는 중요한 요소이다. 정확한 예측을 위해서는 빠르게 변화하는 개발 환경 및 기술 변화에 따른 변경 요인을 비용 산정 과정 시 반영시켜야 하며 이를 위해서는 비용 산정 과정 시 적절한 보정계수 선정과 보정계수 값 적용이 중요시된다. 이에 본 논문에서는 어플리케이션 유형 보정계수 개선을 위하여 어플리케이션 유형을 새로 분류한 후 AHP 기법을 적용하여 보정계수를 유도하였다. 또한 개발언어 보정계수 유도에서는 프로그래밍 언어 레벨을 이용하여 프로그래밍 언어별 보정계수를 새롭게 유도하여 보았다. 향후 연구 과제로는 새롭게 제안된 어플리케이션 유형 분류 및 보정계수와 프로그래밍 언어 레벨을 적용한 개발 언어 보정계수를 실제 데이터에 적용하여 비용 예측의 정확도가 얼마나 향상되었는지 검증하고자 한다.

AI 본문요약

엑셀 다운로드 AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

• 연구 주제
• 연구 방법
• 연구 결과

문제 정의

• 그러나 현행 보정 계수로는 소프트웨어 개발 시 요구되는 다양한 특성들을 반영하지 못하며, 또한 실무자들에 의해 보정계수 개선의 필요성이 대두되고 있다[4][5]. 따라서, 본 논문에서는 비용산정의 정확성을 높이고 현실성 있는 소프트웨어사업대가기준을 위해 기본 보정 계수의 조정을 제안한다.
• 이에 본 논문에서는 어플리케이션 유형 보정계수개선을 위하여 어플리케이션 유형을 새로 분류하여 보았다. 어플리케이션 유형을 소프트웨어 유형이라 변경하고 시스템 소프트웨어와 응용 소프트웨어로 분류하였으면 시스템 소프트웨어를 운영체제, 네크워크, 데이터베이스 관리, 개발 툴 및 프로그래밍 언어로 분류하였다.

제안 방법

• SPR의 프로그래밍 언어 레벨을 기준으로 새로운 개발언어 보정계수를 유도하였다. 기존 개발언어 보정계수의 범위를 유지하면서 언어별 보정계수는 좀더 세분화하여 산정하였다.
• SPR의 프로그래밍언어 레벨을 이용하여 소프트웨어 사업대가기준의 개발언어를 새롭게 분류하였으며 각 그룹별 보정계수 산정 결과는 과 같다.
• 개발언어 보정계수를 유도하기 위해, 소프트웨어개발비 대가기준에서 3세대언어를 기준으로 상대적중요도를 산출하는 방식을 적용하였다. “3세대 언어, PL/1, Modula 2”을 기준으로 보정계수를 산출한 것은 아래의 <표 5>와 같다[9].
• SPR의 프로그래밍 언어 레벨을 기준으로 새로운 개발언어 보정계수를 유도하였다. 기존 개발언어 보정계수의 범위를 유지하면서 언어별 보정계수는 좀더 세분화하여 산정하였다. 언어레벨을 이용해 개발언어별 상대적 중요도로 개발언어 보정계수를 유도하였다.
• 또한 응용 소프트웨어를 일반적인 비즈니스 영역, 홈 유즈 어플리케이션, 산업과 관련된 어플리케이션, 수직적인 시장 어플리케이션, 유틸리티로 분류하였다. 다수 기준 하에서 평가되는 다수 대안들의 우선순위를 선정하는 문제를 다루는데 적합한 AHP 기법[기을 이용하여 각 유형별 보정계수를 유도하여 보았다. 판단기준으로는 처리복잡도, 제어복잡도, 데이터 처리량으로 비교하였다.
• 어플리케이션유형을 소프트웨어 유형이라 하였으며, 소프트웨어 유형을 크게 시스템 소프트웨어와 응용 소프트웨어로 분류하고, 시스템 소프트웨어를 운영체제, 네크워크, 데이터베이스 관리, 개발 툴 및 프로그래밍 언어로 분류하였다. 또한 응용 소프트웨어를 일반적인 비즈니스 영역, 홈 유즈 어플리케이션, 산업과 관련된 어플리케이션, 수직적인 시장 어플리케이션, 유틸리티로 분류하였다. 다수 기준 하에서 평가되는 다수 대안들의 우선순위를 선정하는 문제를 다루는데 적합한 AHP 기법[기을 이용하여 각 유형별 보정계수를 유도하여 보았다.
• 어플리케이션 유형을 소프트웨어 유형이라 변경하고 시스템 소프트웨어와 응용 소프트웨어로 분류하였으면 시스템 소프트웨어를 운영체제, 네크워크, 데이터베이스 관리, 개발 툴 및 프로그래밍 언어로 분류하였다. 또한 응용 소프트웨어를 일반적인 비즈니스 영역, 홈 유즈 어플리케이션, 산업과 관련된 어플리케이션, 수직적인 시장 어플리케이션, 유틸리티로 분류한 후 AHP 기법을 적용하여 각 유형의 보정계수를 유도해 보았다. 또한, 개발언어 보정계수유도에서는 프로그래밍 언어 레벨을 이용하여 보정계수를 유도하여 보았다.
• 또한 응용 소프트웨어를 일반적인 비즈니스 영역, 홈 유즈 어플리케이션, 산업과 관련된 어플리케이션, 수직적인 시장 어플리케이션, 유틸리티로 분류한 후 AHP 기법을 적용하여 각 유형의 보정계수를 유도해 보았다. 또한, 개발언어 보정계수유도에서는 프로그래밍 언어 레벨을 이용하여 보정계수를 유도하여 보았다.
• 같다. 소프트웨어사업 대가기준의 개발언어 보정계수에서 각 개별 프로그래밍 언어에 대한 프로그래밍 언어의 레벨을 조사하였으며, 프로그래밍 레벨을 1~2.9, 3~9.9, 10~19.9, 20~49.9, 50이상의 5가지 그룹으로 분류하였다.
• 어플리케이션 유형을 소프트웨어 유형이라 변경하고 시스템 소프트웨어와 응용 소프트웨어로 분류하였으면 시스템 소프트웨어를 운영체제, 네크워크, 데이터베이스 관리, 개발 툴 및 프로그래밍 언어로 분류하였다. 또한 응용 소프트웨어를 일반적인 비즈니스 영역, 홈 유즈 어플리케이션, 산업과 관련된 어플리케이션, 수직적인 시장 어플리케이션, 유틸리티로 분류한 후 AHP 기법을 적용하여 각 유형의 보정계수를 유도해 보았다.
• 이러한 문제점을 감안하여 어플리케이션 유형을 새롭게 분류하였다. 어플리케이션유형을 소프트웨어 유형이라 하였으며, 소프트웨어 유형을 크게 시스템 소프트웨어와 응용 소프트웨어로 분류하고, 시스템 소프트웨어를 운영체제, 네크워크, 데이터베이스 관리, 개발 툴 및 프로그래밍 언어로 분류하였다. 또한 응용 소프트웨어를 일반적인 비즈니스 영역, 홈 유즈 어플리케이션, 산업과 관련된 어플리케이션, 수직적인 시장 어플리케이션, 유틸리티로 분류하였다.
• 다수 기준 하에서 평가되는 다수 대안들의 우선순위를 선정하는 문제를 다루는데 적합한 AHP 기법[기을 이용하여 각 유형별 보정계수를 유도하여 보았다. 판단기준으로는 처리복잡도, 제어복잡도, 데이터 처리량으로 비교하였다. 소프트웨어 유형 분류 및 보정계수는 <표 4>와 같다.
• 현행 8가지 어플리케이션 유형을 다른 시각에서 분류해 보았다. 예를 들어, 현행 시스템 어플리케이션영역에는 운영체제, 언어처리프로그램, DBMS, 인간과 기계 인터페이스, 윈도시스템, CASE, 유틸리티등이 포함된다.

성능/효과

• 따라서 s/w 산업현장에서 개발 언어의 이용성과 생산성을 감안할 때 프로그래밍 언어 레벨을 이용한 보정계수 적용이 더 적절한 것으로 판단된다. SPR의 프로그래밍 언어 레벨을 기준으로 새로운 개발언어 보정계수를 유도하였다.

후속연구

• 향후 연구 과제로는 새로이 분류한 소프트웨어 유형과 보정계수 및 프로그래밍 언어 레벨을 적용한 개발 언어 보정계수를 실제 데이터에 적용하여 비용예측의 정확도가 얼마나 향상되었는지 검증하고자 한다.

본문요약 정보가 도움이 되었나요? 예 아니오 제출

이 논문을 인용한 문헌

더보기