A software size estimation has to be analyzed in the beginning of the software life-cycle and helpful to the prediction of its size and cost. The software cost has been calculated by estimating software size from the user's point of view since the function point method based on international standards was introduced for the estimation of software size in 2004. However, the current function point method is not easy to be exploited for unfamiliar user, and has a problem that it cannot estimate the proper size for software such as engineering software, scientific calculations and simulation with complicated internal computational logic. This paper presents an improved model which can simplify the existing function point measurement procedure, and perform the estimation of software size in easy and fast way at the initial stage of project. Moreover, it presents a mathematical weighted value calculation model which can solve the problem of the fixed complexity weighted value and reflect the characteristics of organization as its data is pilled up. Our evaluation shows that the presented model has advantage that it can measure the size more rapidly than the existing FPA methods and has more correlation with LOC.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.14
no.12
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pp.225-232
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2009
Function Point Method have been applied to measure software size estimation in industry because it supports to estimate the software's size by user's view not developer's. However, the current function point method has some problems for example complexity's upper limit etc. So, In this paper, an enhanced function point model. Micro FP model, was suggested. Using this model, software effort estimation can be more efficiently because this model has some regression equation. This model specially can be applied to estimate in detail the large application system's size Analysis results show that measured software size by this Micro FP model has the advantage with more correlative between the one of LOC, as of 10 applications operated in an large organization.
Accurate software cost estimation is essential to both developers and customers. Most of the cost estimating models based on the size measure methods, such as LOC and FP, are obtained through size estimation. The accuracy of size estimation directly influences the accuracy of cost estimation. As a result, the overall structure of regression-based cost models applies the power function based on software size. Many growth phenomenon in nature such as the growth in living organism, performance of technology, and learning capability of human show an S-shaped curve. This paper proposes a model which estimates the developing effort by using the growth curve. The presented model assumes that the relation cost and size follows the growth curve. The appropriateness of the growth curve model based on Function Point, Full-Function Point and Use-Case Point, which are the general methods in estimating the software size have been confirmed. The proposed growth curve model shows similar performance with power function model. In conclusion, the growth curve model can be applied in the estimation of the software cost.
The cost estimation of software is getting more important as the portion of software is increasing in acquiring weapon systems. However, the cost estimation of embedded software in a weapon system follows the cost estimation method for general purpose softwares and uses the PRICE S model as a tool. However, any validation result of the estimated cost through an evaluated software size is not well known. Hence, we propose an approach to estimate the cost through evaluating the embedded software site in weapon systems. In order to achieve our research goal, we evaluate the software size of using the line of codes and function points which are produced by the PRICE S model. Finally, we compare the estimated cost data the actual cost data provided by the production company. As a result, we propose an approach to estimate the size and the cost of embedded software in weapon systems which are not easy to estimate objectively. We also expect that the Proposed approach is used for the cost validation and negotiation in the acquisition of weapon systems in the future.
We propose an adaptive zoom motion estimation method where a picture is divided into two areas based on the distance information with a depth camera : the one is object area and the other is background area. In the proposed method, the zoom motion is only applied to the object area except the background area. Further, the block size of motion estimation for the object area is set to smaller than that of background area. This adaptive zoom motion estimation method can be reduced at the complexity of motion estimation and can be improved at the motion estimation performance by reducing the block size of the object area in comparison with the conventional zoom motion estimation method. Based on the simulation results, the proposed method is compared with the conventional methods in terms of motion estimation accuracy and computational complexity.
Area of software measurement in software engineering is active more than thirty years. There is a huge collection of researches but still no concrete software development effort and cost estimation model. If we want to measure the effort and cost of a software project, we need to estimate the size of the software. A number of software metrics are identified in the literature; the most frequently cited measures are LOC (line of code) and FPA (function point analysis). The FPA approach has features that overcome the major problems with using LOC as a measure of system size. This paper presents simple linear regression model that related software development effort to software size measured in FP. The model is derived from the plotting of the effort and FP relation. The experimental data are collected from 789 software development projects that were recently developed under the various development environments and development methods. Also, the model is compare with other regression analysis model. The presented model has the best estimation ability among the software effort estimation models.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.24
no.6
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pp.17-22
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2024
Software cost and schedule estimation is usually based on the estimated size of the software. Advanced estimation techniques also make use of the diverse factors viz, nature of the project, staff skills available, time constraints, performance constraints, technology required and so on. Usually, estimation is based on an estimation model prepared with the help of experienced project managers. Estimation of software cost is predominantly a crucial activity as it incurs huge economic and strategic investment. However accurate estimation still remains a challenge as the algorithmic models used for Software Project planning and Estimation doesn't address the true dynamic nature of Software Development. This paper presents an efficient approach using the contemporary Constructive Cost Model (COCOMO) augmented with the desirable feature of fuzzy logic to address the uncertainty and flexibility associated with the cost drivers (Effort Multiplier Factor). The approach has been validated and interpreted by project experts and shows convincing results as compared to simple algorithmic models.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.7
no.2
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pp.115-125
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2011
An accurate estimation of software development size is an important factor in calculating reasonable cost of project development and determining its success. In this study, we propose estimation models, using function point based on the functional correlation between software, with empirical data. Three models($FP_{est}(I)$, $FP_{est}(II)$, $FP_{est}(III)$) are developed with correlation and regression analysis. The validity of the models is evaluated by the significance test by comparing values of Mean Magnitude of Relative Error (MMRE) and predictions of each model at level n%. Model $FP_{est}(III)$ proved to be superior to other models such as IFPC(Indicative Function Point Count), EFPC(Estimated Function Point Count), EPFS(Early Prediction of Function Size), $FP_{est}(I)$, and $FP_{est}(II)$. As a result, the accuracy of the model appears to be very high to determine the usefulness of the model to finally overcome weakness of other estimation models. The model can be efficiently used to estimate project development size including software size or manpower allocation.
Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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v.12
no.3
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pp.153-160
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2008
A size-biased Poisson distribution is defined. Its characterization by using a recurrence relation for first order negative moment of the distribution is obtained. Different estimation methods for the parameter of the model are also discussed. R-Software has been used for making a comparison among the three different estimation methods.
Over the past decade, numerous software managers and engineers have been concerned with measuring the size and complexity of software systems. Function point analysis technique is one of the most popular software sizing techniques. A reasonable software development plan through cost and time estimation should be a prerequisite for the successful project at the beginning stage of the project. It is generally known that software size measurement is useful for this kind of estimation and the function point analysis technique would be more effective than the others. However, it is difficult to apply the technique to object-oriented methodology widely used in the software industry. Thus, the purpose of this study is to present a case study on how to apply function point analysis technique to sizing of the software systems based on UML. The results of this study can be useful to managers and engineers.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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