지금까지는 FP, UCP, COCOMO 모델에 의하여 시험노력을 추정하거나, 또는 개발한 수많은 프로젝트 데이터 측정을 통하여 각 단계별 노력 투입 비율에 의거 시험단계에 투입된 시험노력을 추정하였다. 본 연구에서는 소프트웨어 시험노력 추정을 소프트웨어 개발노력 추정과 독립적으로 이루어질 수 있도록 시험노력 추정 모델을 만들고 또 시험노력 추정절차를 제시한다. 모델은 시험노력이 테스트 케이스의 수와 복잡도에 비례하는 특성을 반영하고, 통합시험, 시스템시험, 인수시험 등 시험 태스크를 수행하는 시험 조직의 역량에 영향을 받는 점을 고려하였다. 제시한 시험노력 추정 모델과 절차에 의해 기존의 프로젝트 데이터에 시험에 관련된 추정 데이터를 이용하여 시험노력을 추정한 결과와, 개발계획 수립을 위하여 추정한 개발노력 상에서 배분된 시험노력과 비교하였을 때 4.7% 정도의 오차를 보였다. 시험 조직이 갖는 기술적인 경험, 구축된 시험환경의 정도, 프로젝트의 복잡성과 개발조직의 환경 등을 측정하여 주어진 모델의 조정 계수 값에 반영한다면, 보다 정교한 독자적인 시험노력 추정이 가능하다.
소프트웨어 개발노력 추정에 대한 연구는 소프트웨어가 복잡해지고 범위가 크게 증가함에 따라서 그 중은 지속적으로 부각되고 있다. 관련 프로젝트를 발주하는 업체나, 이를 수주하고 개발을 진행하는 업체에게 원가를 고려하는 측면에서 매우 중요한 부분을 차지하고 있다. 이러한 개발노력 추정을 위하여 다양한 접근 방식들이 고려되어지고 있는데, 그중에서 많이 활용되어지고 있는 방식은 소프트웨어 규모에 기반을 둔 LOC(Line Of Code) 기반 COCOMO (Constructive Cost Model) 모델이나 기능점수(Function Point)를 기반으로 한 회귀분석 모델, 인공지능(Artificial Intelligence)을 활용한 신경망(Neural Network) 모델, 사례분석기법 (CBR, Case Based Reasoning) 등이 있다. 이중에서 최근에 기능점수를 활용한 개발노력 추정에 관한 연구들이 활발히 진행되고 있으나 개발노력 추정에는 소프트웨어 규모의 척도인 기능점수 뿐만 아니라, 개발환경을 구성하는 여러 가지 측면에 대한 고려가 추가되어져야 한다. 이에 본 논문은 최신의 소프트웨어 개발 사례들에 대하여 기능점수 및 추가적인 개발환경 요소들을 면밀히 분석하고, 분석한 내용에 대해서 전문가들의 설문을 통한 빈도분석 및 로지스틱 회귀분석, 데이터마이닝 기법인 신경망 분석 등을 활용하여 개발노력 추정 모델을 구축함으로써, 소프트웨어 개발의 다양한 측면의 중요성을 강조하고, 정확한 추정의 방안을 제시 하고자 노력 하였다.
소프트웨어공학에서 소프트웨어 측정분야는 30년 이상 수많은 연구가 있어 왔으나 아직까지 구체적인 소프트웨어 개발노력과 비용 추정 모델이 거의 없는 실정이다. 만약 소프트웨어 개발노력과 비용을 측정하려면 소프트웨어 규모를 추정해야 한다. 소프트웨어의 규모를 측정하기 위한 많은 소프트웨어 척도가 개발되었지만 가장 일반적인 척도가 LOC(line of code)와 FPA(Function Point Analysis)이다. FPA는 소프트웨어 규모를 측정하는데 LOC를 사용할 때의 단점을 극복할 수 있는 기법이다. 본 논문은 FP(Function Point)로 측정된 소프트웨어 규모로 소프트웨어 개발노력을 추정하는 단순회귀모델을 제안한다. 실험에 사용된 데이터들은 다양한 개발환경과 개발방법을 적용한 최근의 789개 소프트웨어 개발 프로젝트들이다. 실험 데이타들에 대한 산점도를 그려 개발노력과 FP의 적합한 관계로부터 단순회귀분석 모델을 유도하였다. 또한, 다양한 소프트웨어 개발환경과 개발방법 등을 고려해 개발된 최근의 대용량 프로젝트에 대해 제안된 단순회귀분석 모델이 기존의 회귀분석 모델들보다 개발노력 추정 정확성이 월등히 좋음을 보였다.
성공적인 프로젝트 계획은 활용 가능한 일정과 더불어 프로젝트를 완수하는데 요구되는 노력을 얼마나 정확히 추정하느냐에 달려있다. 새로운 또는 보다 나은 모델 개발에 많은 연구가 이루어졌지만 현존하는 소프트웨어 노력 추정 모델들은 개발 전순기에 대해 투입되는 총 개발노력과 단위시간당 소요되는 인력인 노력 함수만을 제공한다. 또한, Putnam은 세부단계별로 일정한 개발노력 투입 비율을 제시하였다. 그러나 소프트웨어의 규모, 복잡도와 운영환경의 영향으로 인해 프로젝트 별로 투입되는 총 개발노력의 규모에 차이가 발생하며, 그 결과, 개발 세부단계별로 투입되는 노력의 규모도 프로젝트마다 차이가 발생한다. 본 논문은 총 개발노력 변동에 따른 소프트웨어의 명세화, 구축과 시험단계에 투입될 개발노력을 추정하는 선형과 다항식 모델을 제시하였다. 이 모델들은 128개의 다른 소프트웨어 프로젝트들로부터 유도되었다. 제안된 모델은 프로젝트의 일정과 노력 할당 관리에 실질적인 지침을 제공할 것이다.
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.
소프트웨어분야에서 성공적인 프로젝트를 완수하기 위해서는 프로젝트를 완수하는데 필요한 개발노력이 정확히 추정되어야 한다. 그러나 이러한 개발노력은 소프트웨어의 크기나 여러 가지 운영환경의 영향으로 인해 프로젝트에 따라서 총 개발 노력의 규모는 차이가 있다. 일반적으로 기존의 연구는 개발노력을 추정하기 위하여 소프트웨어 규모인 기능점수(FP ; Function Point)를 이용하였다. 본 연구를 위해서 1990년대에 개발된 789개의 소프트웨어 개발 프로젝트들에 관련된 데이터를 이용하였다. 실험을 통해서 개발노력에 영향을 미치는 변수를 조사하였다. 또한 변수사이에 선형적인 관계를 조사하기 위하여 다중회귀분석을 실시하였다. 이 경우 전체의 데이터를 이용하는 것이 아니라 프로젝트 인도비율(PDR ; Project Delivery Rate : Hours/FP)을 다단계로 나누어서 각 단계별로 개발노력에 영향을 미치는 변인을 찾아내고 가장 이상적인 회귀식으로 도출하였다.
소프트웨어 개발 초기에 개발비용, 소묘인력과 기간을 추정하는 것은 소프트웨어공학 분야의 중요하면서도 어려운 문제이다. 기존 모델은 개발업체의 생산성 수준을 고려하지 않고 단순히 기능점수와 노력, 노력과 개발기간 관계에 대한 회귀분석을 통해 개발노력과 기간을 추정하는 모델을 제시하였다. 그러나 동일한 규모의 소프트웨어라도 개발업체의 생산성 수준에 따라 다른 노력의 양이 투입되며, 동일한 노력이 투입되더라도 생산성에 따라 개발기간이 달라진다. 생산성 수준을 고려하지 않은 제안된 모델들은 실제 개발될 프로젝트 적용에 제한점을 갖고 있다. 본 논문은 기존 모텔의 단점을 보완하기 위해 생산성을 고려하여 개발기간을 추정할 수 있는 모델들을 제안한다. 생산성에 기반 하여 다양한 방법으로 개발기간을 추정할 수 있는 모델을 제안하고 모델들의 성능을 비교하였다. 모델 성능 비교 결과 생산성에 기반 하여 소프트웨어 규모로부터 개발기간을 추정하는 모델이 단순하면서도 가장 좋은 결과를 얻었다. 본 모델은 사업 초기에 프로젝트 관리자에게 소프트웨어 개발 기간 의사결정 정보를 제공한다.
소프트웨어 개발은 구조적기법에서 객체지향기법으로 전환되고 있다. 객체지향 소프트웨어 개발은 폭포수 프로세스가 아닌 반본적 프로세스 적용을 보다 선호하고 있으며, 유스케이스에 기반하여 요구사항을 도출하고, 이에 기반하여 분석, 설계와 코딩이 이루어지고 있다. 따라서, 유스케이스에 기반하여 개발될 소프트웨어의 규모가 추정되고 이에 기반한 개발노력, 비용과 개발기간이 추정되어야만 프로젝트 성공을 위한 관리가 가능해진다. 기존의 유스케이스 점수 관련 개발노력 추정 모델들은 겉형과 비선형 모델들이 제안되었지만 유스케이스 점수의 규모에 따른 개발노력을 적절히 추정할 수 있는 모델이 없는 실정이다. 본 논문은 성장곡선을 적용해 유스케이스 점수에 대한 개발노력을 추정하는 모델을 적용한 결과 기존의 통계적 모델들보다 월등한 성능향상을 보였다. 따라서, 본 모델을 적용하여 개발노력을 추정함으로서 프로젝트 개발관리를 적절히 수행할 수 있을 것이다.
성공적인 프로젝트 계획은 활용 가능한 일정과 더불어 프로젝트를 완수하는데 요구되는 노력을 얼마나 정확히 추정하느냐에 달려있다. 새로운 또는 보다 나은 모델 개발에 많은 연구가 이루어졌지만 현존하는 소프트웨어 노력 추정 모델들은 생명주기 전반에 걸쳐 투입되는 총 개발노력과 단위시간당 소요되는 노력 함수만을 제공한다. 또한, Putnam은 세부단계별로 일정한 개발노력 투입 비율을 제시하였다. 그러나 소프트웨어의 규모, 복잡도와 운영환경의 영향으로 인해 프로젝트 별로 투입되는 총 개발노력의 규모에 차이가 발생한다. 그 결과, 개발 세부단계별로 투입되는 노력의 규모도 프로젝트마다 차이가 발생한다. 본 논문은 총 개발노력 변동에 따른 소프트웨어의 계획, 명세, 구축, 시험과 이행단계에 투입될 개발노력을 추정하는 기준을 제시하였다. 이 모델들은 183종의 다른 소프트웨어 프로젝트들로부터 유도되었다. 제안된 기준은 프로젝트의 일정과 노력 할당관리에 실질적인 지침을 제공할 것이다.
소프트웨어 개발시 중요하게 제기되는 문제점으로 소프트웨어 생명주기의 초기단계에서 개발에 투입될 노력과 비용을 추정하는 능력이다. 측정된 소프트웨어 규모인 기능점수 (FP, Function Point)로부터 프로젝트 개발에 소요되는 노력과 비용을 추정하는 회귀모델들이 제안되었다. 그러나 이들 제안된 모델들은 사용한 표본의 크기가 작고, 과거에 개발된 프로젝트를 대상으로 하고 있다. 1990년대에 개발된 789개 소프트웨어 개발 프로젝트들에 투입된 개발노력에 이들 모델을 적용한 결과 결정계수 $R^2$가 0.53 이하로 데이터의 변동을 설명하였다. 본 논문은 프로젝트 인도율(PDR)을 이용하여 동질성을 갖는 그룹으로 분류하여 개발노력을 추정하는 모델을 제안하였다. 제안된 모델은 랜덤한 잔차 분포를 갖고 있고, 대부분의 PDR 범위에서 0.99이상의 결정계수로 데이터의 변동을 설명하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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