가중 마이크로 기능 포인트

Weighted Micro Function Points

WMFP(Weighted Micro Function Points, WMFP)는 COCOMO, COSYSMO, 유지관리성 지수, 사이클로성 복잡성, 함수 포인트, Halsted 복잡성 등 고체 조상 과학 방법의 계승인 현대 소프트웨어 사이징 알고리즘이다. 기존 소스 코드의 자동 측정에 기초해 추정하는 경우가 대부분이기 때문에, 기존 소프트웨어 사이징 방법론보다 더 정확한 결과를 도출하는 한편,[1] 최종 사용자의 구성과 지식이 덜 요구된다.

많은 조상 측정 방법들이 소프트웨어 크기를 측정하기 위해 소스코드의 소스 라인(SLOC)을 사용하므로 WMFP는 파서를 사용하여 소스코드를 마이크로 함수로 분해하여 몇 가지 코드 복잡성과 볼륨 메트릭을 도출하고, 그 다음 최종 노력 점수로 동적으로 보간된다. WMFP는 폭포 소프트웨어 개발 수명주기 방법론과의 호환성 외에도 고정밀 측정 요소에 의해 가능해진 차등 분석 능력 때문에 Six Sigma, Boehm Spiral, AUP/Lean/XP/DSDM) 방법론 등 새로운 방법론과도 호환이 가능하다.[2]

측정 원소

WMFP 측정 요소는 WMFP 알고리즘 분석에 의해 소스 코드에서 추론된 몇 가지 다른 소프트웨어 메트릭이다. 이들은 전체 단위(프로젝트 또는 파일) 노력의 백분율로 표시되며, 시간 단위로 변환된다.

흐름 복잡성(FC) – 가중치와 관계 계산을 사용하여 더 높은 정확도로 기존의 사이클로 복잡성과 유사한 방식으로 프로그램 흐름 제어 경로의 복잡성을 측정한다.
오브젝트 어휘(OV) – 동적 언어 보상이 있는 기존의 할스테드 어휘와 유사하게 프로그램의 소스 코드로 포함된 고유 정보의 양을 측정한다.
객체 구성(OC) – 프로그램의 소스 코드에 의해 포함된 정보에 의해 수행되는 사용량을 측정한다.
산술 복잡성(AI) – 프로그램 전체에서 산술 계산의 복잡성 측정
데이터 전송(DT) – 프로그램 내부의 데이터 구조 조작 측정
코드 구조(CS) – 코드를 세분류 및 기능으로 분리하는 등 프로그램 구조에 투입되는 노력의 양을 측정한다.
인라인 데이터(ID) – 하드 코딩된 데이터를 내장하는 데 드는 노력의 양 측정
Comments(CM) – 프로그램 코멘트 작성에 소요되는 노력

계산

WMFP 알고리즘은 기능 분석, APPW 변환, 결과 변환의 3단계 프로세스를 사용한다. 동적 알고리즘은 측정된 요소의 균형을 맞추고 합계를 계산하며 총 노력 점수를 산출한다. 기본 공식은 다음과 같다.

Ⅱ(위미)ΠDq
M = WMFP 분석 단계에서 측정한 소스 메트릭 값
W = APPW 모델에 의해 미터법 M에 할당된 조정 중량
N = 메트릭 유형 수
i = 현재 메트릭 유형 인덱스(이중)
D = 사용자 입력에 의해 제공되는 비용 동인 요인
q = 현재 비용 동인 지수(이중)
K = 비용 동인 수

이 점수는 COCOMO II 2000과 COSYSMO의 독점적 계승자인 평균 프로그래머 프로필 가중치(APPW)라는 통계적 모델을 적용하여 시간으로 변환된다. 그 결과 프로그래머 작업 시간에 사용자 정의 비용을 평균 프로그래머의 시간당 비용으로 곱하여 평균 프로젝트 비용인 transa를 산출한다.사용자 통화에 대해 설명하십시오.

다운사이드

WMFP의 기본요소는 COCOMO와 같은 기존 사이징 모델에 비해 규모가 작은 프로젝트에서도 손으로 현실적으로 평가할 수 없을 정도로 복잡하고 소스 코드를 분석할 소프트웨어가 필요하다. 결과적으로, 그것은 이론적으로 교육받은 추측이 아닌 유추에 근거한 비용 예측으로만 사용될 수 있다.

참고 항목

참조

  1. ^ Capers Jones(2009년 10월) "소프트웨어 엔지니어링 모범 사례": 페이지 318–320 [1]
  2. ^ TickIT 분기별 출판물(2009) "분기 1, 2009": 13페이지