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초록

영어

Softwares, especially like machine learning applications, affect human’s life style tremendously. Accordingly, the importance of the cost model for softwares increases rapidly. As cost models, LOC(Line of Code) and M/M(Man-Month) estimates the quantitative aspects of the software. Differently from them, FP(Function Point) focuses on estimating the functional characteristics of software. FP is efficient in the aspect that it estimates qualitative characteristics. FP, however, has a limit for evaluating machine learning softwares because FP does not evaluate the critical factors of machine learning software. In this paper, we propose an extended function point(ExFP) that extends FP to adopt hyper parameter and the complexity of its optimization as the characteristics of the machine learning applications. In the evaluation reflecting the characteristics of machine learning applications. we reveals the effectiveness of the proposed ExFP.

한국어

머신러닝과 같은 소프트웨어가 일상생활에 매우 큰 영향력을 발휘하고 있는 상황에서, 소프트웨어의 개발비용 을 평가하는 비용 모델의 중요성이 지속적으로 증가하고 있다. 비용 모델로서 LOC(Line of Code)와 M/M(Man-Month) 모델은 소프트웨어의 양적인 요소들을 측정하는 비용모델이다. 이와는 달리, FP(Function Point) 는 소프트웨어의 기능적 특징들을 평가하는 비용모델로서 소프트웨어의 질적인 요소를 평가한다는 점에서 효과적이 다. 그러나 FP는 머신러닝 소프트웨어의 주요한 요소들을 평가하지 않기 때문에 머신러닝 소프트웨어를 평가하는데 한계를 가진다. 본 논문은 확장형 FP(Extended Function Point, ExFP)를 제안한다. 확장형 FP는 머신러닝의 주요 특징인 하이퍼 파라미터와 그것의 최적화에 대한 복잡도를 반영하여 소프트웨어의 기능적 요소를 평가하도록 확장하 였기 때문에 머신러닝과 같은 최신 소프트웨어에의 비용 평가에 적합하다. 머신러닝 소프트웨어의 특징을 반영한 평 가를 통해 제안된 확장형 FP의 효용성을 보였다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 기능 포인트(FP) 모델
1. 프로젝트 유형 결정
2. 애플리케이션 경계 식별
3. UFP 측정
4. VAF 측정
5. AFP 계산
Ⅲ. 확장형 기능 포인트 모델(Extended Function Point Model)
1. 머신러닝 애플리케이션 개발 절차
2. 확장형 기능 포인트 모델
Ⅳ. 확장형 기능 포인트 모델 평가
Ⅴ. 결론
References

키워드

저자

• 임석진 [ Seokjin Im | 정회원, 성결대학교, 컴퓨터공학과 조교수 ] 제1저자

참고문헌

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• 간행물명

  The Journal of the Convergence on Culture Technology (JCCT) [문화기술의 융합]

• 간기

  격월간

• pISSN

  2384-0358

• eISSN

  2384-0366

• 수록기간

  2015~2025

• 등재여부

  KCI 등재

• 십진분류

  KDC 600 DDC 700