소프트웨어 개발은 다양한 프로세스 변동을 포함하기 때문에, 결정론적 이론 보다는 확률론적 이론에 더 영향을 많이 받는다. 확률론적 방식은 결정론적 방식보다 프로젝트 활동과 관련된 불확실을 고려하고, 예상되는 결과에 대해서 확률 분포로 접근하는 장점이 있다. 그러므로 소프트웨어 프로젝트를 성공하기 위해서는 확률 분포에 기반하여 범위, 규모, 비용, 공수, 일정 그리고 품질 목표를 체계적으로 관리해야 한다. 소프트웨어 규모 산정은 불확실성이 큰 개발 초기의 활동임에도 불구하고, LOC, COCOMO, FP, SLIM과 같은 결정론적 산정 방식으로 수행되고 있다. 본 연구에서는 확률적 분포 기반의 기능 점수 프로세스를 수립하고, 효과를 검증하기 위해 몬테카를로 시뮬레이션 기반의 자동차 전기전자 제어시스템 소프트웨어 개발에 적용한 사례를 제시한다. 본 연구 결과가 조직 내 기능 점수 프로세스를 수립하기 위한 가이드 및 관리자들의 정확한 의사결정 도구로 활용될 것으로 기대한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권8호
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pp.3231-3248
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2015
Many IT organizations aspire to improve the efficiency and general standard of their software development effort by implementing agile software development practices. Some of the popular agile development methods adopted by IT organizations are Scrum, eXtreme Programming (XP), Kanban, Featured Driven Development (FDD) and Dynamic System Development Method (DSDM). This paper intends to identify and analyze the barriers that impact on the performance of IT organizations that use such agile software development methods. The analysis will help the IT organizations to cater the needed aspects to be successful. The analysis will also help the IT organizations to select the right methodology for their organization. The contribution of this analysis is to present guideline related to avoid or overcome the barriers towards adoption of agile.
소프트웨어 개발비 감정은 프로그램 완성도 감정과 함께 소프트웨어 공학 방법론을 적용하고 있다. 특히 소프트웨어 비용산정 기법을 적극적으로 준용해왔다. 다수의 감정 사례에서 소프트웨어 개발비 감정을 위해 소프트웨어 비용산정에 기반을 두는 "SW사업 대가산정 가이드"를 참조하여 감정이 이루어져 왔으나, 이러한 방법은 본질적인 한계를 가진다. 개발비 감정을 위한 "SW사업 대가산정 가이드" 자체의 문제점과 함께 소프트웨어 규모 산정의 기본이 되는 기능점수가 가지는 단점으로 인해 감정의 정확성과 일관성이 유지되기 어렵다. 본 연구에서는 규모추정의 정확성과 일관성 유지를 위한 방안으로 유스케이스 기반의 규모 추정 방안을 제시한다. 평가 대상 프로젝트는 개발비 감정 사례들과 유사한 유형의 소프트웨어공학 교과목의 프로젝트로 진행하였으며, 공수 추정 시에 감정 사례들의 상황과 유사하도록 제공되는 문서와 정보를 최소화하였다. 기능 점수 기반의 기존 소프트웨어 개발비 산정 방식과 유스케이스 기반으로 제안한 방안의 성능 평가를 실시한 결과, 기존 방식보다 정확도가 향상되었고 통계적으로 유의함이 입증되었다.
소프트웨어 규모를 측정하기 위한 기존의 기능점수 기법은 관리정보 시스템에 적합하도록 구성되어 있으나 최근의 실시간 및 내장형 시스템의 적용성 확장에 따라 완전기능점수(FFP, Full Function Point) 기법이 제안되었다. 그러나, FFP 기반의 소프트웨어 규모 측정 방법에 관한 많은 연구는 이루어지고 있으나, FFP로 측정된 소프트웨어 규모에 대한 개발비용을 추정할 수 있는 모델 연구는 미흡한 실정이다. 본 논문은 FFP로 실제 개발된 소프트웨어의 완전기능점수를 기반으로 소프트웨어 개발에 투입될 노력을 추정하는 선형 회귀분석 모델과 거듭제곱 회귀분석 모델을 평가하여 가장 적합한 모델로써 거듭제곱 모델을 선정하였다. 선정된 거듭제곱 모델을 적용할 경우 가장 근사치의 소프트웨어 개발비용을 추정할 수 있음을 보였다.
소프트웨어 개발 프로젝트를 수행할 때 가장 중요한 것은 개발 기간 내에 계획된 품질의 결과물을 얻는 것이다. 특히 배포 시기와 품질에 민감한 콘텐츠 소프트웨어 개발의 경우 프로젝트가 연기되거나 원하지 않는 품질의 결과물이 나오게 되면 바로 전체 프로젝트의 실패로 연결된다. 익스트림 프로그래밍 기법은 개발 기간이 중요한 프로젝트의 위험 요소를 줄이기 위해 보다 작은 단위로 개발 주기를 나누는 방법이다. 본 논문에서는 콘텐츠 소프트웨어 개발 환경을 위해 개발 기간과 품질이라는 두 가지 주요 요소를 동시에 고려할 수 있는 확장된 익스트림 프로그래밍 방법을 제안한다. 제안하는 기법은 개발 프로젝트 진행 중에 제안되는 잉여 아이디어의 문서화 장치와 페어 프로그래밍 기법을 확장하여 다중 역할 모델을 적용하는 방안이다.
As the competition between countries has become higher and the notion of software quality has been widely spread. it has been necessary to develop technologies that can ensure and produce high quality software. With the advent of information-oriented society. quality control has to transfer to the quality control activities focused on software system instead of those activities focused on hardware system. If so, how do we get to handle the quality control on the basis of the new approach. Also, as software applications have grown, so too has the importance of software quality. In order to manage software quality, the technology to specify and evaluate both the software product quality and development process quality objectively quantitatively is most important. To produce products of good quality, we need a more progressive quality control system according to the need of software development life cycle. In other words, we do software right the first time or build quality in the process. On the basis intermediate and final time or build quality in the process. On the basis of data achieved, we can evaluate the products according to the consequences of the data, What are the problems to contrive the software quality control system?, we con promote the quality of products. To achieved that goal, we con provide a suitable the technique and method of software quality control.
극한 프로그래밍은 빠르게 변화되는 사업 환경에 기민하게 대응하는 애자일 소프트웨어 개발 방법론 중에서 가장 대표적인 방법론이다. 소프트웨어 산업이 성숙됨에 따라 소프트웨어 품질 요소 중 사용성이 점차 강조되고 있으나, 극한 프로그래밍에서의 사용성을 확보하기 위한 노력이 부족하다. 본 논문에서는 극한 프로그래밍에 부족한 3가지 사항을 보강한다. 사용자 인터페이스 설계자의 역할을 정의 및 제시하구 사용성 평가 방법 도입 방안 제시하고, 개발 프로세스 및 산출물을 제안한다. 제안 방안의 타당성 분석을 위해 4가지 방법을 사용하였다. 첫째, 소프트웨어 개발 생명주기 지원 여부 분석, 둘째, CMM 핵심 프로세스 영역 만족도 분석, 셋째, CMM 규정 실무 만족도 향상 분석, 넷째, 녹차 쇼핑들을 개발하는 사례를 분석하였다. 녹차 쇼핑몰은 사용성 평가 방법의 도입으로 예측된 실행시간이 23%, 학습용이성이 21% 향상되었다. 또한, 휴리스틱 평가 점수가 18글 설문지 평가 점수는 16% 향상되었다.
기업들은 소프트웨어의 품질 개발 속도 및 개발비용 둥의 문제를 해결하기 위한 새로운 대안으로서 오픈소스 소프트웨어 개발 접근 방법의 적용을 시도하고 있다. 한판 그 동안 오픈소스 소프트웨어에 대한 다양한 분석들이 이루어졌지만 실제 산업에서 소프트웨어 개발에 오픈소스를 활용하기 위한 구체적인 절차나 방법에 대한 적절한 연구의 결과가 없다. 본 연구에서는 기업이나 기관 개인이 오픈소스의 일부 또는 전체를 활용하여 소프트웨어를 개발하고자 할 패, 적절한 오픈소스를 식별 평가, 선정하여 변경, 적용하거나 제품화하기 위한 절차 모델을 제시하고자 한다.
Recently, a drain of energy resources is issued seriously. The daylight responsive dimming systems can reduce electric energy uses. But, we cannot predict amounts of energy-saving and accuracy of system performance. Therefore, the purpose of this study is a development of software for the system performance of daylight responsive dimming systems. The principle of this software based on luminous flux transfer method and finite elements method. The control algorithm of this software and daylight responsive dimming systems use the same algorithm. In addition the advantages of this software are use to same algorithm of daylight responsive dimming systems, electric power-luminous flux data and rates of frequency of sky conditions. Therefore, this software can predict more correct calculation about illuminance and amounts of energy-saving of daylight responsive dimming systems.
The purpose of this paper is to propose a new software development cost estimation method using SVR(Support Vector Regression) SVR, one of machine learning techniques, has been attracting much attention for its theoretic clearness and food performance over other machine learning techniques. This paper may be the first study in which SVR is applied to the field of software cost estimation. To derive the new method, we analyze historical cost data including both well-known overseas and domestic software projects, and define cost drivers affecting software cost. Then, the SVR model is trained using the historical data and its estimation accuracy is compared with that of the linear regression model. Experimental results show that the SVR model produces more accurate prediction than the linear regression model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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