An error prevention model for COSMIC functional size measurement method

Abstract

Proje yönetim aktivitelerinde yazılım büyüklük kestirimi ve ölçümü çok önemlidir. Yazılım büyüklüğü ölçümünde en çok kullanılan yöntemlerden birisi fonksiyonel büyüklük ölçümüdür, COSMIC ise en popüler fonksiyonel büyüklük ölçüm yöntemlerindendir. Büyüklük ölçümlerinin kusursuzluğu kritik olmasına rağmen ölçüm sonuçları ölçüm sürecinde yapılan hatalardan dolayı değişiklik gösterebilir. Hatalı ölçüm sonuçları yöntemlere duyulan güveni azaltığı gibi efor ve büyüklük kestirimi ile ilgili güvenirlilik sorunları da yaratır. Bu araştırma ölçüm güvenilirliğini arttırmak icin COSMIC fonksiyonel Büyüklük ölçüm yonteminde kullanılacak bir hata önleme modeli önerir. Hata önleme modeli farklı fonksiyonel süreç türleri için veri hareketleri şablonları ve bir bağıntı tablosu tanımlar. Model iki farklı vaka calışmasi ile doğrulanmış ve bu çalışmalardaki hataları %90'a kadar azaltabildiği gözlemlenmiştir.

Estimation and measurement of the size of software is crucial for project management activities. Functional size measurement is one of the most frequently used methods to measure size of software and COSMIC is one of the popular methods for functional size measurement. Although precise size measurement is critical the results may differ because of the errors made in the measurement process. The erroneous measurement results cause lack of confidence for the methods as well as reliability problems for effort and cost estimations. This research proposes an error prevention model for COSMIC Functional Size Measurement method to increase the reliability of the measurements. The prevention method model defines data movement patterns for different types of the functional processes and a cardinality table to prevent errors. We validated the prevention model with two different case studies and observed that it can decrease errors up to 90% in our case studies.