Size and effort estimation based on correlations between problem and solution domain measures for object oriented software

Abstract

Halen kullanılmakta olan yazılım büyüklüğü ölçümü ve efor kestirimleri genellikle geliştirilecek olan yazılımın detaylı gereksinimlerini temel girdi olarak kullanırlar ve büyüklük ölçümü için bir miktar zamana ve uzmanlığa ihtiyaç duyarlar. Bu tez, nesne yönelimli yazılımlarda, farklı isim ve fiil sayıları gibi problem alanı ölçüleri ile yazılım sınıfları ve metotları gibi çözüm alanı ölçüleri arasındaki ilintiyi, erken ve maliyet-etkin yazılım büyüklük ve efor kestirimi paradigması geliştirmek için analiz etmektedir. Bu amaçla, beş örnek olay incelemesi gerçekleştirilmiştir. İlk örnek olay incelemesinde 37 açık kaynak yazılım projesi değerlendirilmiş ve problem alanı ve çözüm alanı ölçüleri arasında yüksek korelasyon olduğu gözlemlenmiştir. Önerilen paradigmayı doğrulamak için, ticari yazılım projeleri üzerine ikinci ve üçüncü örnek olay incelemesi gerçekleştirilmiştir. Böylece, nesne tabanlı yazılımlar için doğrusal regresyon analizine dayalı çözüm alanı ölçülerini tahmin etmek için bir paradigma önerilmiştir. Üstelik, problem alanı ölçüleri, UCP ve CFP büyüklük ölçüleri ve yazılımı geliştirmek için gerekli olan efor arasında da önemli bir korelasyon gözlemlenmiştir. Yine büyüklük ve efor kestirimleri için doğrusal regresyon analizi gerçekleştirilmiş ve kestirim performansları dördüncü ve beşinci örnek olay incelemeleri aracılığıyla değerlendirilmiştir. Sonuçlar önerilen paradigmanın efor belirlemede UCP ve CFP paradigmalarına göre daha doğru sonuçlar verdiğini göstermektedir.

Software size measurement and effort estimation methodologies in use today usually take the detailed requirements of software to be developed as the primary input and a certain amount of time and expertise is needed for size measurement. This thesis analyzes the correlations between the problem domain measures such as the number of distinct nouns and distinct verbs in the requirements artifacts and the solution domain measures such as the number of software classes and methods in the corresponding object oriented software to develop an early and cost-effective software size and effort estimation methodology. For this purpose, five case studies have been conducted. In the first case study, 37 open source software projects are analyzed and a strong correlation between the problem and solution domain measures is observed. In order to validate the proposed methodology, the second and third case studies are conducted on commercial software projects. Therefore, a methodology based on linear regression analysis is proposed to estimate the solution domain measures of object oriented software projects. Moreover, significant correlations are also observed between the problem domain measures, the Use Case Points (UCP) and the Common Software Measurement International Consortium (COSMIC) Function Point (CFP) size measures and the effort required to develop software. Again, the linear regression analysis is carried out for size and effort estimations and prediction performances are evaluated via the fourth and fifth case studies. The results show that the proposed methodology provides more accurate results compared to the UCP and CFP methodologies in effort estimations.