The importance of maintenance project management increase rapidly in the military avionics industry and the size and complexity of software increase rapidly along with frequent change on software. In addition, the software maintenance project is required to predict its maintenance effort for risk management. Although few previous studies related to the maintenance effort estimation were proposed, they had two drawbacks:(1) the difficulty in measuring some input parameters at the early stage, (2) the lack of support for "what-if" analysis by exploring the impact of changes among input parameters for more realistic estimation. In this study, we suggest the probabilistic effort estimation model for military avionics software maintenance projects. We elicited the four aspects to the maintenance effort including structural characteristics for early estimation, developed probabilistic maintenance effort estimation model based on Bayesian network with a data set of 76 military avionics software maintenance projects in the Republic Of Korea Air Force (ROKAF).
군에서 사용되는 항공기의 소프트웨어는 내장형 소프트웨어로서 안전을 매우 중요시하며, 엄격하게 구조화된 특성을 갖고 있다. 군용 항공기의 기능을 소프트웨어로 구현시키는 추세가 증가하는 이유로 수명주기가 긴 항공기의 소프트웨어의 정비의 중요성은 강조되어지고 있다.
이에, 항공 소프트웨어 개발과 마찬가지로 정비를 위한 프로젝트의 비용, 자원, 일정 등의 관리를 위한 계획단계에서 중요한 역할을 하는 공수 예측이 필요하다. 공수 예측은 프로젝트의 리스크를 감소시킬 수 있는 중요 방법 중의 하나로서, 프로젝트 초기에 정확하게 예측하는 것이 관건이다.
하지만, 소프트웨어 정비를 위한 여러 활동의 복잡성과 프로젝트 초기에 공수에 관련된 요소들에 대한 정보를 수집하기 곤란하여 공수 예측의 어려운 문제가 있다. 또한, 기존 관련연구에서는 실질적인 예측을 위해 공수 예측에 관련된 요소들관의 상관성을 변화시키며 공수를 예측하는 "what-if" 분석관련 내용이 부족하다.
따라서 이 논문에서는 프로젝트 초기인 계획 단계에서 관리자가 쉽게 수집할 수 있고, 공수에 영향을 미치는 요소를 추출하고, Bayesian 이론을 이용하여 공수를 확률적으로 예측하고, 이 결과인 공수관련 확률분포를 수치값으로 예측하는 방법을 제안하였다. 특히, Bayesian 이론을 바탕으로 하는 도구를 이용한 시뮬레이션을 통해 "what-if" 분석이 가능하므로 프로젝트 관리자의 의사결정에 도움을 주도록 하였다.
