Software is more diverse and complex and the level of importance for the maintenance of application software to securely operate software is also gradually increasing in proportion. The calculation method for maintenance cost of application software applied in Korea public enterprises is involved in the range of 10 to 15% of development cost, depending on the Software Project Cost Estimation Guide. Moreover, as most software maintenance cost estimation procedures do not take into consideration of the risk factors related of maintenance, it can be seen as a main cause for the occurrence of maintenance related accidents. This study proposes a maintenance cost estimate model that takes into consideration of the risks related to the software maintenance activities to improve and resolve issues arising from the estimation of maintenance cost. In doing so, maintenance risk factors are analyzed and a risk index is derived through the analysis of risk levels based on the risk factors. Based on such analysis, a maintenance cost estimate method which reflects the maintenance risk index was established.
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.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.5
no.3
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pp.18-29
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2000
This study presents a cost of efforts estimation model under the environment of developing a software using component software package tools. The approach taken was to drive from variety of sources in an attempt to identify the most significant factors. These sources ranged from already existing cost models like COTS integration cost and COCOMO models to information gathered in a data collection survey. Once the candidate drivers had been identified, the next step was to interview with the experts who had been experienced more than 5 years in component development area to identify the most significant driving factors. From those selected drivers, I established the Cost Estimation Model which is suitable for the developing a software using component software package tools by applying the general from of the well-know COCOMO software cost estimation model. To established the best fit in Korean Software industry, I used Regression statistical analysis with 31 data collections.
Several algorithmic models have been proposed to estimate software cost and other management parameters. In particular, early prediction of completion time is absolutely essential for proper advance planning and a version of the possible ruin of a project. However, estimation is difficult because of its similarity to export judgment approaches and for its potential as an expert assistant in support of human judgment. Especially, the nature of the Norden/Rayleigh curve used by Putnam, renders it unreliable during the initial phases of the project, in projects involving a fast manpower buildup, as is the case with most software projects. Estimating software development effort is more complexity, because of infrastructure software related to target-machines hardware and process characteristics should be considered in software development for DCS (Distributed Control System). In this paper, we propose software development effort estimation technique using adaptive neural fuzzy inference system. The methods is applied to case-based projects and discussed.
It is very important that they accurately predict the software development cost in the early stage of a software development. Because cost estimations are required when bidding for a contract or determining whether a project is feasible in terms of a cost-benefit analysis. The criterions of the software cost estimation was set up to calculate software development cost more exactly, which is applied to made up a budget of the software business or to calculate a suitable cost to start the business in our country. However, as the software technology and environment are changing very rapidly, it need to enhance the criterion of the cost estimation continuously. Therefore, we tried to apply technology of software and a variety of factors of environment changes in present. Most of all, we proposed an introduction and readjustment of the adjustment factor applying 14 general system characteristics to improve the accuracy of the cost estimation and the schedule adjustment factor that is required by practicians. For evaluating the accuracy in terms of the real data, we have used MMRE & PRED. In result, we proved that the accuracy was clearly improved by applying the scale factor and readjusted VAF with 14 general system characteristics. Moreover, we evaluated the accuracy of the schedule adjustment factor.
The problems like exceeding estimated cost, late due-date, expensive maintenance, insuffiency of experts and low productivity are becoming emphasized related with the software development. In order to overcome these problems and to develop the highly qualified software within the limited resources, a project management tool is used. The purpose of this study is to develop a conceptual model of the project management system which can plan, analyze and control the software development projects effectively. The model is constructed with plan and track management system, cost management system and operation management system for the efficient project management. It is named by LSD-PMS : Large-scale Software Development Project Management System. We reviewed 5 cases of project management. LSD-PMS is evaluated and reviewed by the project managers in the field. It is proved that LSD-PMS is a tool which can help project managers develop software successfully given budget and time schedule. In the future, this system should be further developed as an integrated model with system implementation tools such as CASE products.
The existing Function Point method to estimate the software size has been utilized frequently with the management information system. Due to the expanding usage of the real-time and embedded system, the Full Function Point method is being proposed. However, despite many research is being carried out relation to the software size, the research on the model to estimate the development cost from the measured software size is inadequate. This paper analyzed the linear regression model and power regression model which estimate the development cost from the software FFP The power model is selected, which shows its estimation is most adequate.
Function point model is the international standard method to measure the software size which is one of the most important factors to determine the software development cost. Function point model can successfully be applied only when the detailed specification of users' requirements is available. In the domestic public sector, however, the budgeting for software projects is carried out before the requirements of softwares ere specified in detail. Therefore, an efficient function point estimation method is required to apply function point model at the early stage of software development projects. The purpose of this paper is to compare various function point estimation methods and analyse their accuracies in domestic software projects. We consider four methods : NESMA model, ISBSG model, the simplified function point model and the backfiring method. The methods are applied to about one hundred of domestic projects, and their estimation errors are compared. The results can used as a criterion to select an adequate estimation model for function point counts.
Software industry has put more emphasis on maintenance and enhancement work than on the new development. The existing effort estimation models can still be applied to maintenance projects, though modifications are needed. This paper suggests a way to estimate the size of a maintenance project from the regression analysis of ISBSG's benchmarking data. First of all, among the 3 elements(addition, modification and deletion of the program) which influences the software cost, we selected and classified 4 groups from a total of 8 which shows actual maintenance cost from ISBSG's data. Moreover, we developed statistical model and a model which uses RBF(Radial Basis Function) Network and after evaluating each functions we concluded that the RBF Network is superior to the statistical model.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.9
no.2
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pp.171-177
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2016
Software reliability in the software development process is an important issue. Software process improvement helps in finishing with reliable software product. Infinite failure NHPP software reliability models presented in the literature exhibit either constant, monotonic increasing or monotonic decreasing failure occurrence rates per fault. In this study, reliability software cost model considering shape parameter based on life distribution from the process of software product testing was studied. The cost comparison problem of the Lomax distribution reliability growth model that is widely used in the field of reliability presented. The software failure model was used the infinite failure non-homogeneous Poisson process model. The parameters estimation using maximum likelihood estimation was conducted. For analysis of software cost model considering shape parameter. In the process of change and large software fix this situation can scarcely avoid the occurrence of defects is reality. The conditions that meet the reliability requirements and to minimize the total cost of the optimal release time. Studies comparing emissions when analyzing the problem to help kurtosis So why Kappa efficient distribution, exponential distribution, etc. updated in terms of the case is considered as also worthwhile. In this research, software developers to identify software development cost some extent be able to help is considered.
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