The software estimation framework PROBE in PSP can give very accurate results for TSP. However, PROBE has greater estimating applicability in the design phases of tile software lifecycle than in early phases because it requires a detailed functional breakdown of the software to be estimated. As an alternative, we can select a more economical and available size and effort estimation methods in early phases. This thesis presents the top-down software estimation method that uses function points and COCOMO II model in early phases of typical TSP projects. First, this thesis shows that this method can be as accurate as the PROBE when it comes to estimating size and effort. Secondly, we will illustrate a technique to increase the estimation accuracy. This technique is called 'calibration'. We calibrate COCOMO II model to one academic project in this thesis. Finally, this thesis verifies that when COCOMO II was calibrated using a particular organization's historical data, it yielded more accurate results than the un-calibrated COCOMO II for that organization. The key result of this research is that COCOMO II with function points is applicable as an early phase estimation method. The accuracy can be continuously improved by calibrating with historical data.
PSP의 산정 프레임웍인 PROBE는 매우 정확한 산정값을 제공한다. PROBE를 사용하기 위해서는 제품의 특징을 프로그램 언어의 함수 수준까지 상세화 시켜야 하기 때문에 PROBE 방법은 프로젝트 초기보다는 설계 단계에 더 적합한 선정 방법이라고 볼 수 있다. TSP 프로젝트에서 규모 및 고수 산정기법으로 PROBE를 사용하는 대신 우리는 좀 더 경제적이고 프로젝트 앞부분에서 산정하기 쉬운 규모 및 공수 산정방법을 사용할 수 있다. 이 논문은 가능 점수와 COCOMO II를 이용하는 초기 개발단계에서 사용될 수 있는 top-down 방식의 산정기법을 제공한다. 첫번째 이 논문은 이러한 기법이 PROBE를 사용하는 다른 TSP 프로젝트처럼 정확해질 수 있다는 것을 보여준다. 또한 산정의 정확도를 높이기 위한 한 방법을 제공하는데 이 방법을 조정이라고 한다. 우리는 COCOM II 모델을 Point 팀 프로젝트 결과에 따라서 조정하였다. 이 논문을 읽는 모든 사람을 COCOMO II 모델을 어떻게 조정할 것인가, 조정된 결과를 어떻게 사용할 지를 배울 수 있다. 향후 프로젝트에서도 정확한 산정값을 없기 위해서 원래 COCOMO II 모델에 대단 조정을 수행하고, 그 결과를 한 시스템 통합회사의 72개의 데이터로 검증하였다. 이 논문은 72개 프로젝트의 결과를 이용해서 조정된 모델이 원래의 모델보다 더 잘 맞는다는 것을 검증하였다. 이 연구의 결과는 기능 점수와 COCOMO II model 을 이용하는 산정 방법이 프로젝트 초기 산정 기법으로 쓸만 하며, 이 산정기법은 실제 데이터를 이용하여 조정하여 이 산정기법이 계속적으로 개선될 수 있다.
