A software project plan is composed of stages of activities and detailed tasks to be performed, and precedence restrictions among them. A project network is very complex and its construction requires a vast amount of field knowledge and experience. To assist the construction of a software project network, we adopt the case-based reasoning approach. However, the software project network may be designed differently depending upon the adopted development methodology and the style of the manager, so full automation of adjusting a past case is almost impossible. Thus, reducing the modification effort to a minimum is very important for enhancing the project planner’s performance.
In this research, we develop the framework of the Least Modification Principle (LMP) for Case-based Reasoning (CBR) to solve this kind of problem. LMP is applicable when a reliable estimation of modification effort is possible. To apply the LMP for project network planning, we have selected 17 factors and the values for each factor to specify software projects. The modification effort is estimated based on the syntactic structure of modification rules.
The performance of LMP is demonstrated with each of 31 test cases based on the other 30 past cases. We found that the LMP approach can significantly outperform the Ordinary Factor Matching Principle (FMP) approach according to the paired-t test and Wilcoxon test. We proved again that LMP significantly reduces the modification effort than FMP according to the MRE (Magnitude of Relative Error) by LMP is 2.54%, while the MRE by FMP is 40.73%.
Through this research, we were able to confirm that the generation of a software project network can be effectively supported by the CBR approach by adopting the Least Modification Principle. This is a very important development in the CBR research because the reduction of semi-automatic interaction necessary for modification is the primary bottleneck in network generation.
새로운 소프트웨어 프로젝트의 계획은 추진 네트워크의 입안을 필요로 하나 이 과정은 매우 복잡하고 고도의 경험을 필요로 한다. 소프트웨어 프로젝트 네트워크를 작성하려면 과거의 유사한 사례를 활용하는 것이 유익하다. 그런데 프로젝트 책임자의 판단에 따라 네트워크를 작성하는 방법이 달라 질 수 있으므로 과거의 사례에서 자동적으로 수정하는 것은 불가능하다. 그러므로 수정의 부담을 가장 적게 할 수 있는 사례를 찾아주는 것이 수정성의 향상이 관건이다. 본 연구에서 Least Modification Principle을 개발하여 수정규칙의 구조에서 수정노력을 예측할 수 있도록 하였다.
사례들을 효과적으로 분류하고 식별하기 위하여 소프트웨어 프로젝트 네트워크의 구조에 영향을 주는 17개의 요소를 도출하였으며, 이 요소를 사례의 인덱싱, 사례의 검색, 그리고 사례의 수정을 위한 기준으로 활용하였다.
수정노력 (Modification Effort)은 새로운 프로젝트와 과거 사례들 간의 각 요소 값들 (factor values)의 비교에 따른 수정규칙들 (Modification Rules)의 구문적 구조 (syntactic structure)를 기반으로 예측할 수 있다. 그러나 새로운 기술의 출현과 프로젝트의 복잡성이 증가되기 때문에 완벽히 수정규칙을 작성하는 것은 사실상 불가능 하다. 따라서 본 연구에서는 요소 수준 (factor level)에서 수정노력의 평균값 (average of modification efforts)으로 유사한 사례를 선정하는 방법을 개발하였다.
본 연구에서 제안한 수정노력 최소화 방법에 의해 선정된 유사한 사례의 수정방법 (Least Modification Principle, LMP)은 프로젝트 특징의 유사도에 의해 선택된 사례를 수정하는 방법 (Factor Matching Principle, FMP)보다 통계적으로 유의하게 더 효율적임이 실험적으로 검증되었다. 또한 평균 예측 오차값을 기준으로 실험한 결과, 수정 최소화 기법에 의한 LMP은 예측오차가 2.54%, 일반적인 유사도 측정 방법의 FMP은 예측오차 40.73%로 본 연구에서 제안한 LMP이 FMP보다 예측력이 좋다고 확인하였다.
본 논문에서는 다양한 새로운 요소 또는 요소 값들을 능동적으로 수용하고, 다양한 조직들의 사례들을 공유하기 위한 시스템 구조와 절차를 제시하고, 사례기반 추론기법에 의한 소프트웨어 프로젝트 네트워크를 생성할 수 있는 프로토타입 시스템을 개발하였다. 이 방법을 활용하면 과거의 프로젝트 경험이 체계적으로 축적되어 재 활용될 수 있고, 또한 다른 분야의 프로젝트 네트워크의 생성을 위한 문제에도 적용될 수 있다. 향후에는 수정노력의 예측력을 높이기 위하여 규칙들의 의미론상 (semantic)의 이해를 적용하는 연구는 좋은 기회이다.
