Smart Media Journal (스마트미디어저널)

THE KOREAN INSTITUTE OF SMART MEDIA (한국스마트미디어학회)
권호 표지

Man-hours Prediction Model for Estimating the Development Cost of AI-Based Software

인공지능 기반 소프트웨어 개발 비용 산정에 관한 소요 공수 예측 모형

  • 장승진 (조선대학교 소프트웨어융합공학과) ;
  • 김판구 (조선대학교 컴퓨터공학과) ;
  • 신주현 (조선대학교 신산업융합학부)
  • Received : 2022.08.01
  • Accepted : 2022.08.19
  • Published : 2022.08.31
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Abstract

The artificial intelligence software market is expected to grow sixfold from 2020 to 2025. However, the software development process is not standardized and there is no standard for calculating the cost. Accordingly, each AI software development company calculates the input man-hours according to their respective development procedures and presents this as the basis for the development cost. In this study, the development stage of "artificial intelligence-based software" that learns with a large amount of data and derives and applies an algorithm was defined, and the required labor was collected by conducting a survey on the number of man-hours required for each development stage targeting developers. Correlation analysis and regression analysis were performed between the collected man-hours for each development stage, and a model for predicting the man-hours for each development stage was derived. As a result of testing the model, it showed an accuracy of 92% compared to the collected airborne effort. The man-hour prediction model proposed in this study is expected to be a tool that can be used simply for estimating man-hours and costs.

인공지능 소프트웨어 시장은 2020년부터 2025년까지 6배 규모로 성장할 것으로 예상된다. 그러나 소프트웨어의 개발 절차가 표준화 되어 있지 않고 비용 산정 기준이 없다. 이에 따라 인공지능 소프트웨어 개발 업체마다 각자의 개발 절차에 따른 투입 공수를 산정하고 이를 개발비용의 근거로 제시하고 있으나 개발업체마다 상이한 개발 절차와 소요 공수의 규모 때문에 품질과 비용에 대한 불신이 커지고 있다. 본 연구에서는 대량의 데이터로 학습을 진행하고 알고리즘을 도출하여 적용하는 인공지능 기반 소프트웨어의 개발단계를 정의하고 개발업체들을 대상으로 개발단계별 소요 공수에 대한 설문을 진행하여 소요 공수를 수집하였다. 수집된 개발단계별 소요 공수간의 상관분석과 회귀분석을 실시하여 개발단계별 소요 공수 예측 모형을 도출하였으며, 모형을 실험한 결과, 수집된 소요 공수 대비 92%의 정확도를 보였다. 본 연구에서 제안한 소요 공수 예측 모형은 공수와 비용을 추정하는데 간단하게 활용할 수 있는 도구가 될 것으로 기대된다.

Keywords

Acknowledgement

이 성과는 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행된 연구임(No. NRF-2020R1A2C2007091).

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