In this thesis, a case study on software cost estimation in the development environment of the microprocessor-embedded systems is conducted. Data of nine projects from one organization are collected and analyzed. Regression and correlation analysis are performed to derive the relationships among cost related variables and to show the degree of relation. Multivariate linear regression method is used to analyze the importance of effects of software cost factors.
The number of modules is presented as an alternative measure of product size to the delivered source lines of code. A cost model COCOMO is evaluated by applying this model to the project actuals. A cost estimation tool COST is used for the evaluation. A calibrated version of COCOMO is presented as a reasonable model in a specific organization.
본 논문에서는 마이크로프로세서 내장시스템의 개발에 소요되는 소프트웨어 비용의 예측에 관한 연구를 한 사례를 통해 연구 하였다. 한 소프트웨어 개발 조직으로부터 9 개의 프로젝트에 관한 자료가 수집되어 분석되었다. 소프트웨어 비용과 관련된 변수들 사이의 관계를 회귀분석을 통해 추출하였으며, 이들 변수들 사이의 관련의 정도를 상관분석을 통해 밝혀냈다. 이 분석에서 우리는 지금까지 비용 예측에서 기존의 모델들이 가장 주요한 비용 변수로서 사용해 온 원시 프로그램(source)의 줄(line) 수 외에 모듈(module)의 수를 사용함으로써 모듈의 수가 좋은 비용변수가 될 수 있음을 보여주었다. 소프트웨어 비용에 상당한 영향을 미치는 요소들에 관한 분석에서는 프로그래머의 능력이 가장 많은 영향을 미치는 것으로 나타났다.
또한 수집된 자료를 가지고 기존 비용예측 모델인 COCOMO를 평가하였다. 이 분석에서 COCOMO 모델이 실제 프로젝트 자료에 잘 맞지 않는 것으로 나타남으로써, 기존 모델들이 특정 조직체에서 그대로 사용되는 것은 바람직하지 못하며, 실제 프로젝트 자료를 이용하여 기존 모델을 조정할 필요성이 있음을 보여주었다.
