Current software cost estimation models, such as the 1951 COCOMO, its 1987 Ada COCOMO update, is composed of nonlinear models, such as product attributes, computer attributes, personnel attributes, project attributes, effort-multiplier cost drivers, and have been experiencing increasing difficulties in estimating the costs of software developed to new lift cycle processes and capabilities. The COCOMO II is developed fur new forms against the current software cost estimation models. This paper provides a case-based analysis result of the cost driver in the software cost models, such as COCOMO and COCOMO 2.0 by fuzzy and neural network.
The research to estimate development effort of software has been progress. But, it is not easy gain that testing data for estimating of development effort. Also, if we get the testing data, it is important that analysis testing data. In this paper, we study the data analysis of software development effort using the 789 software development projects which developed in the 1990's. Software development scale and software development team site are various. Using the characteristic of factor, we have to study characteristic of data and we estimate the development effort step by step. First, we prove the difference of development effort with the 789 project data according to development type, development environment, the development language etc. Also, we execute the crosstabs analysis that team site and function point.
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.2
no.3
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pp.103-110
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2013
Logical Effort [1, 2] is a simple hand-calculated method that measures quick delay estimation. It has the advantage of reducing the design cycle time. However, it has shortcomings in designing a path for minimum area or power under a fixed-delay constraint. The method of overcoming the shortcomings is shown in [3], but it is constrained for a single logical path. This paper presents an advanced gate sizing method in multiple logical paths based on the equal delay model. According to the results of the simulation, the power dissipation for both the existing logical effort method and proposed method is almost equal. However, compared with the existing logical effort method, it is about 52 (%) more efficient in space.
An increasingly important facet of software development is the ability to estimated the associated coast and effort of development early in the development life cycle. In spite of the most generally sued procedures for estimation of the software development effort and cost were linear regression analysis. As a result of the software complexity and various development environments, the software effort and cost estimates that are grossly inaccurate. The application of nonlinear methods hold the greatest promise for achieving this objects. Therefore this paper presents an RBF (radial basis function) network model that is able to represent the nonlinear relation for software development effort, The research describes appropriate RBF network modeling in the context of a case study for 24 software development projects. Also, this paper compared the RBF network model with a regression analysis model. The RBF network model is the most accuracy of all.
As the portion of information systems (IS) budget to the total government budget becomes greater, the cost estimation of IS development and maintenance projects is recognized as one of the most important problems to be resolved for scientific and efficient management of IS budget. Since IS budget makes much effect on the delivery time, quality and productivity of IS projects, the exact cost estimation is also necessary for the successful accomplishment of IS projects. The primary concern in the cost estimation of IS projects is software cost estimation, which requires the measurement of the size of softwares. There are two methods for sizing software : line-of-code approach, function point model. In this paper, we propose a function-point-based model for estimating software cost. The proposed model is derived by collecting about fifty domestic IT projects in public sector and analyzing their relationship between cost drivers and development effort. Since the proposed model is developed by simplifying the function point model that can be used only when detailed user requirements are specified, it can be also applied at project planning and budgeting phase.
Software Estimations provide an inclusive set of directives for software project developers, project managers, and the management in order to produce more realistic estimates based on deficient, uncertain, and noisy data. A range of estimation models are being explored in the industry, as well as in academia, for research purposes but choosing the best model is quite intricate. Estimation by Analogy (EbA) is a form of case based reasoning, which uses fuzzy logic, grey system theory or machine-learning techniques, etc. for optimization. This research compares the estimation accuracy of some conventional data mining models with a hybrid model. Different data mining models are under consideration, including linear regression models like the ordinary least square and ridge regression, and nonlinear models like neural networks, support vector machines, and multivariate adaptive regression splines, etc. A precise and comprehensible predictive model based on the integration of GRA and regression has been introduced and compared. Empirical results have shown that regression when used with GRA gives outstanding results; indicating that the methodology has great potential and can be used as a candidate approach for software effort estimation.
Recently, there has been continued research on UCP from the development effort estimation method to a software development project applying object oriented development methodology. Current research proposes a linear model estimating the developmenteffort by multiplying a constant to AUCP which applies technical and environmental factors. However, the fact that a non-linear regression model is more appropriate as the software size increases, the development period increases exponentially. In addition, in the UCP calculation process the occurrence of FP errors due to the application of TCF and EF, it is unrealistic to estimate the size with AUCP. This paper presents the issue of current research based on UCP without considering problems of the research, for example, TCF and EF and expresses the models (linear, logarithmic, polynomial, power and exponential type) estimating the development effort directly from UUCP. Consequently, the exponential model within non-linear models exhibit more accurate results than the current linear model. Therefore, after calculating the UUCP of the developing software system, using the proposed model to estimate the development effort, it is possible to estimate the direct cost required in development.
Park, Jihun;Shin, Donghwan;Hong, Gwangui;Seo, Dongwon;Hwa, Jimin;Bae, Gigon;Seo, Yeong-Seok;Bae, Doo-Hwan
Journal of Software Engineering Society
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v.26
no.4
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pp.77-92
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2013
To plan a software project, the manager (1)make a work breakdown structure (WBS), (2) estimate efforts for each task, (3) assign employee to each task, and (4) estimate overall schedule. When software project becomes complicated, the possible combination of WBS, effort, and employee assignments dramatically becomes larger. Software planning tool can help software project managers to deal with this complexity. In this research, we discuss with a group of experts who work in software industry, to elicit practical requirements that should be considered in the software planning technique. Considering these requirements, we develop a software project planning tool APP (Automatic Project Planner) which provide effort estimation based on historical knowledge data and automatic human resource allocation. Our technique can be the basis of reasonable and practical software project planing.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.2
no.1
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pp.34-44
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1995
One of the most important problems faced by software developers and users is the prediction of the size of programming system and its development effort. This article define the identical characteristics for structured specification which is consisted of Data Flow Diagram, Data Dictionary and Mini Specification and apply quantitative estimation factor of structured specification to program code metrics, Moreover, concerning DFD which is made up of component element of structured specification executed quantitative estimation experiment. In the result, we propose man/month prediction model of lower progression with production on analysis phase of upper progression.
The accurate estimation of software development cost is important to a successful development in software engineering. Until recent days, the model using regression analysis based on statistical algorithm and machine learning method have been used. However, this paper estimates the software cost using support vector regression, a sort of machine learning technique. Also, it finds the best set of optimized parameters applying genetic algorithm. The proposed GA-SVR model outperform some recent results reported in the literature.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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