[論文レビュー] Identifying the Importance of Software Reuse in COCOMO81, COCOMOII

C. V. Hari, Prasad Reddy P. V. G. D+2 more|ArXiv.org|Dec 11, 2009

Software Engineering Research参考文献 6被引用数 4

ひとこと要約

本稿は、歴史的プロジェクトデータを分析し、COCOMO81およびCOCOMOIIにおけるソフトウェア再利用の役割を評価する。両モデルを用いて作業量とコストを推定し、平均相対誤差（MRE）を用いて精度を測定する。その結果、正確な推定を提供する既存のモデルは存在しないことが判明し、再利用の重要性が極めて重要であるが、未だに十分に活用されていないことが浮き彫りになった。

ABSTRACT

Software project management is an interpolation of project planning, project monitoring and project termination. The substratal goals of planning are to scout for the future, to diagnose the attributes that are essentially done for the consummation of the project successfully, animate the scheduling and allocate resources for the attributes. Software cost estimation is a vital role in preeminent software project decisions such as resource allocation and bidding. This paper articulates the conventional overview of software cost estimation modus operandi available. The cost, effort estimates of software projects done by the various companies are congregated, the results are segregated with the present cost models and the MRE (Mean Relative Error) is enumerated. We have administered the historical data to COCOMO 81, COCOMOII model and identified that the stellar predicament is that no cost model gives the exact estimate of a software project.

研究の動機と目的

• COCOMO81およびCOCOMOIIモデルにおけるソフトウェア再利用が、コストおよび作業量推定に与える影響を評価すること。
• 予測値と実際のプロジェクト指標を比較することで、既存のコスト推定モデルにおけるギャップを特定すること。
• さまざまな企業から得た歴史的プロジェクトデータを用いて、COCOMOモデルの精度を評価すること。
• さまざまなプロジェクトタイプにわたる平均相対誤差（MRE）を用いて、COCOMOモデルのパフォーマンスを定量化すること。

提案手法

• 複数の企業から歴史的ソフトウェアプロジェクトデータ（実際の作業量およびコスト指標を含む）を収集した。
• 同じデータセットを用いて、COCOMO81およびCOCOMOIIモデルを適用し、作業量とコストを推定した。
• 各モデルの予測精度を測定するために、平均相対誤差（MRE）を計算した。
• 異なるプロジェクトカテゴリ間でMRE値を比較し、モデルのパフォーマンスを評価した。
• 推定精度に影響を与える要因としてのソフトウェア再利用の役割を分析した。
• 統計的評価を用いて、モデルにおける系統的な過小評価または過大評価の傾向を特定した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ソフトウェア再利用は、COCOMO81およびCOCOMOIIモデルにおける作業量およびコスト推定の精度にどのように影響するか？
• RQ2 COCOMO81およびCOCOMOIIモデルは、実世界のデータにおいて、実際のプロジェクト指標からどの程度乖離しているか？
• RQ3 プロジェクトタイプおよび再利用レベルが、COCOMOモデルにおけるMRE値に与える影響は何か？
• RQ4 広く使用されているにもかかわらず、既存のCOCOMOモデルが正確な推定を生み出せない理由は何か？
• RQ5 再利用メトリクスの統合により、COCOMOモデルの予測力は向上するか？

主な発見

• どのCOCOMOモデルも、ソフトウェアプロジェクトの正確な推定を生み出さなかった。これは、現在の推定手法に内在的な制限があることを示している。
• 平均相対誤差（MRE）値は、COCOMO81およびCOCOMOIIの両モデルにおいて、予測値と実際の作業量およびコストの間で一貫した乖離を示した。
• ソフトウェア再利用は、推定精度に影響を与える重要な要因であるが、モデルに一貫して組み込まれていないことが判明した。
• 一部のプロジェクトカテゴリにおいてCOCOMOIIはCOCOMO81よりもわずかに優れたパフォーマンスを示したが、両モデルとも高い精度には至らなかった。
• 本研究では、歴史的データが系統的な過小評価または過大評価の傾向を示していることが確認された。特に、高再利用プロジェクトにおいて顕著であった。
• 結果から、推定の信頼性を向上させるために、COCOMOフレームワークにおける再利用モデリングの強化が急務であることが強調された。