Estimation of Software Development Efforts and Schedule Based on A Ballpark Schedule Estimation Table

개략적 일정추정표 기반 소프트웨어 개발노력과 일정 추정

In order to succeed in a bid or development, the project manager should estimate its cost and schedule more accurately in the early stage of the project. Usually, the nominal schedule of most projects can be derived from rule of thumb, first-order estimation practice, or ball-park schedule estimation table. But the rule-of-thumb models for the nominal schedule estimation are so various, and the first-order estimation practice does not provide sufficient information. So they do not help much to decide on the proper development effort and schedule for a particular size of project. This paper presents a statistical regression model for deciding the development effort and schedule of a project using the ball-park schedule estimation table. First, we have redefined such words suggested in the ballpark schedule estimation table as shortest possible schedule, efficient schedule and nominal schedule, Next, we have investigated the relationship between the development effort and the schedule. Finally, we have suggested a model for estimating the development effort and the more accurate schedule of such particular sizes of software as are not presented in the ball-park schedule estimation table. The experimental results show that our proposed regression analysis model decreases the mean magnitude of relative error by 2% at maximum. Also this model can estimated the development effort and schedule for a particular size of software.

프로젝트 관리자는 입찰 또는 개발을 성공하기 위해 비용과 일정을 프로젝트 초기 단계에서 보다 정확히 추정해야만 한다. 평균적으로 대부분의 프로젝트들이 수행하고 있는 명목상의 개발기간은 경험법칙, 선형함수 추정경험 또는 개략적 일정 추정표로부터 유도할 수 있다. 명목상 개발기간에는 다양한 경험법칙이 존재하며, 선형함수 모델은 충분한 정보를 제공하지 못하여 특정 규모의 프로젝트에 적합한 개발노력과 일정을 결정하기 어렵다. 본 논문은 개략적 일정 추정표로부터 개발노력과 일정을 유도하는 통계적 회귀분석 모델을 제시하였다. 먼저, 개략적 일정 추정표에서 제시하고 있는 최대 단축기간, 효율적 개발기간과 명목상 개발기간을 재정의 하였다. 다음으로 개발노력과 기간과의 관계를 고찰하고, 개략적 일정추정표에 제시되지 않은 특정 규모의 소프트웨어에 대한 개발노력 추정 모델과 개발노력에 따른 일정을 보다 정확히 추정할 수 있는 모델을 제시하였다. 제시된 회귀분석 모델은 기존의 방법들과 비교하여 상대오차를 최대 2%까지 줄이는 효과를 얻었다. 또한, 특정 규모의 소프트웨어에 대해서도 개발노력과 일정을 추정할 수 있었다.