As the system functionalities implemented by software and the size of software increase, it has become important in project management to estimate software development cost accurately. Hundreds of models have been developed for accurate software cost estimation over the last few decades. Among these models, multiple regression-based models are widely used in practice because these can give relatively accurate results. However, these regression-based models can be easily affected by outliers, especially when the sample size is small. There exist no methods to develop software cost estimation models considering small sample size problem. Therefore, it is not easy to develop a highly predictive cost estimation model by using these in the case of a small sample size. In addition, there are only a few researches presented for the modeling methodology on developing software cost estimation model. Existing modeling methodologies do not present the process framework to develop model in a systematic and detail way. In this thesis, we propose a modified bootstrapping technique to develop cost estimation models when the sample size is small, which can increase the sample size and improve the estimation accuracy. Then, we propose a generic software cost estimation modeling process (SCEMP) which combines the existing modeling methodologies with this proposed bootstrapping method. Validation of the SCEMP was carried out by using the data collected from the development of weapon systems. Experiment results showed that the estimation accuracy was increased by application of the proposed modeling process. Additionally, we performed an empirical study to identify an appropriate sample size when we can apply the bootstrapping method. It is expected that SCEMP can help the model developer to build accurate software cost estimation models in a systematic way and contribute to the software project management, such as project planning, scheduling, risk analysis, decision making, and acquisition.
최근 들어 컴퓨터 및 컴퓨팅 기술의 발달로 기존의 하드웨어로 시스템의 기능을 구현하던 방식에서 소프트웨어로 구현하는 방식으로 변화함에 따라 소프트웨어의 규모, 복잡도 및 비중이 증대되었다. 소프트웨어의 비중이 증대됨에 따라 소프트웨어 개발 비용을 정확하게 추정하는 것이 매우 중요하다. 지금까지 소프트웨어 비용추정을 위한 수많은 모델이 개발되었으며, 이중에서 다중회귀기반의 모형이 다양한 장점으로 인해 상당 부분을 차지하고 있다. 그러나, 다중회귀기반의 모델은 이상치에 의해 많은 영향을 받게 되는 단점이 있으며, 특히 표본수가 적을 때는 치명적이게 된다. 기존의 비용추정모델 개발 방법론에서는 적은 표본에 대한 고려가 없어서, 표본수가 적을 경우 예측력이 높은 비용추정모델을 개발하는데 한계가 있었다. 따라서 본 연구에서는 표본이 적을 경우에 이상치의 영향을 적게 받으면서 예측의 정확도가 향상되는 비용추정 모델 개발 프로세스를 제안하였다. 재표본화 방법중의 하나인 부트스트래핑 방법의 한계를 극복하기 위하여, 재표본화된 표본 그룹들을 하나로 통합하여 표본수를 증가시키는 변형된 부트스트래핑 방법을 적용하여 비용추정 모델을 개발함으로써 예측 정확도를 향상시킬 수 있는 방법을 제안하고, 이 방법을 기존의 개발 프로세스에 접목하여 확장된 비용추정모델 개발 프로세스(SCEMP)를 제시하였다. 제시된 프로세스는 무기체계 연구개발 분야에서 수집한 자료를 활용하여 검증을 수행하였으며, 프로세스 적용 전후의 비용추정모델 개발 결과의 예측 정확성을 비교한 결과 제시된 프로세스를 적용할 경우 예측 모형의 정확도가 향상됨을 확인하였다. 또한, 프로세스에서 제안한 부트스트래핑 방법을 적용하기 위해 필요한 최소한의 표본수를 알아보기 위하여 실험을 수행한 결과 최소 9개의 표본이 있을 경우 적용 가능하다는 것을 확인하였다. 제안된 프로세스는 소프트웨어 비용추정 분야의 현실적인 문제인 적은 표본의 한계를 극복하여 보다 정확한 소프트웨어 개발 비용 추정 모델을 개발할 수 있는 방법으로 정확한 비용추정을 통한 안정적인 프로젝트 계획 수립에 크게 기여할 것으로 판단된다.
