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Function point elements are metrics to measure the size of software projects. This article investigates the relationship among function point elements using principle component analysis. Principle component analysis reveals the relationship of different function point elements such that they may be measuring the same attribute of a software project. Therefore, principle component analysis brings out the influence of a function point element over each other. Principle component analysis can help to integrate the function point elements.

In the past, some researchers have shown that using more than one technique can reduce the risk of trusting only one method. At present many estimators use function point input in estimations based on COCOMO. This research paper includes the use and explanations related to advantages of these two “public domain” costing methods and the proposal of an integrated single model for size estimation. The problem of language dependency is well addressed and the language-weighted function point is introduced as the solution domain. Research paper demonstrates that the use of backfiring conversion factors is inherently inaccurate as there is no effective relationship between SLOC and FP. The use of homogeneous data can provide the acceptable results as established. It is demonstrated and established that the combination of physical size and functional size using the LOC and function points can affect the productivity. Using weighted function points as the main input in a COCOMO-like power function enables the effect of the programming language which enables the model to be easily adapted to other development environments. Such estimates are of very high degree of accuracy.

소프트웨어 프로젝트 관리과정의 활동에서 프로젝트 관리자의 중요한 임무는 소프트웨어의 크기와 인적 노력 등을 추정하는 것이다. 최근 소프트웨어 개발에 주로 사용되는 제 4세대 언어(4GL)와 데이터베이스 환경에서 개발되는 응용시스템에 대한 크기를 예측하는 모델은 불행하게도 연구가 미비한 실정이다. 본 논문에서는 4GL로 개발되는 프로젝트 개발 초기 단계에서 수집한 메트릭스를 이용하여 소프트웨어 크기를 예측하는 추정 모델을 제안 한다. 제안된 방법은 상대오차(MRE)를 최소화시키는 방법으로 개발 초기과정에서 얻어지는 측도들의 이상치에 덜 민감한 특성을 가지고 있다. 본 논문에서 제안된 모델에 대하여 적합도와 예측력의 성능을 테스트하기 위하여 데이터 셀을 I과 II 2개로 나누어 실험하였다. 실험결과, 추정된 모델의 적합도와 예측력은 데이터 셀 I과 II 모두에서 제안된 MRE 추정방법이 전통적인 방법 LS, RLS보다 우수하게 나타났다.

An important task for any software project manager is to be able to predict and control project size. Unfortunately, there is comparatively little work that deals with the problem of building estimation methods for software size in fourth-generation languages systems. In this paper, we propose a new estimation method for estimating for software size based on minimum relative error(MRE) criterion. The characteristic of the proposed method is insensitive to the extreme values of the observed measures which can be obtained early in the development life cycle. In order to verify the performance of the proposed estimation method for software size in terms of both quality of fit and predictive quality, the experiments has been conducted for the dataset I and II, respectively. For the data set I and II, our proposed estimation method was shown to be superior to the traditional method LS and RLS in terms of both the quality of fit and predictive quality when applied to data obtained from actual software development projects.

소프트웨어 규모 측정에 국제표준(IFPUG, FPA)에 기반한 기능점수 방식은 개발자 관점이 아닌 사용자 관점의 접근이라는 장점으로 널리 활용되고 있다. 그러나 현재의 기능점수 측정 방식은 복잡도 적용에서의 상한이 존재하는 등 문제점을 내포하고 있다. 본 논문에서는 이러한 복잡도 상한의 문제를 극복하고, 회귀식을 내장하고 있어 쉽게 소프트웨어 규모를 측정할 수 있으며, 특히 대형 애플리케이션에도 적용할 수 있는 개선된 기능점수 측정모델을 제시한다. 조직내에서 운영중인 10개 애플리케이션에 적용하여 적합성을 평가한 결과, 제시한 개선 모형이 기존의 FPA(Function Point Analysis) 방식보다 LOC(Line of Code) 규모를 비교하여 상관관계가 더 높은 장점을 확인할 수 있었다.

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.

소프트웨어 규모산정 활동은 기획, 구현, 운영 등 소프트웨어 수명주기 동안 수행되는 활동으로 프로젝트를 추진함에 있어 예산수립, 사업발주, 사업관리 등에 중요하다. 소프트웨어 규모산정으로 사용되는 기능점수를 측정할 때 개인의 주관적인 판단으로 인해 오차가 발생한다. 본 논문에서는 기능점수 측정의 오차를 줄이기 위해 4가지의 검증로직을 제시하고, 진행되는 실제 프로젝트를 통해 검증하여 제시된 검증로직이 타당함을 보인다.

소프트웨어 규모산정 활동은 기획, 구현, 운영 등 소프트웨어 수명주기 동안 수행되는 활동으로 프로젝트를 추진함에 있어 예산수립, 사업발주, 사업관리 등에 중요하다. 소프트웨어 규모산정으로 사용되는 기능점수를 측정할 때 개인의 주관적인 판단으로 인해 오차가 발생한다. 본 논문에서는 기능점수 측정의 오차를 줄이기 위해 4가지의 검증로직을 제시하고, 진행되는 실제 프로젝트를 통해 검증하여 제시된 검증로직이 타당함을 보인다.

현재 소프트웨어 개발 주기의 초기 단계에서 소프트웨어의 개발과 유지보수를 위한 비용과 노력을 미리 예측하는 소프트웨어 규모 예측 방법이 요구되고 있다. 이에 따라 소프트웨어 규모 예측 방법을 위한 수백개의 메트릭스가 제안되고 있지만, 난해하고 복잡한 측정 방법으로 인해 소수의 실제 전문가에 의해 사용되고 있다. 이용할 해당 메트릭스의 장점과 단점을 파악하고 적용시켜야 시행착오를 피할 수 있다. 본 논문에서는 객체지향 시스템 분석 단계에서 주로 작성되는 UML Use Case 다이어그램 분석을 통해 소프트웨어 규모 예측을 하는 방법을 비교 분석한다. 이를 따르면 메트릭스를 적절히 사용하여 보다 효율적인 소프트웨어 프로젝트 관리를 할 수 있을 것이다.