3 research outputs found
Assessment of real-time software specifications quality using COSMIC-FFP
The success of a system development project largely depends on the non ambiguity of its system-level requirements specification document where the requirements are described at the \u27system level\u27 and not at the software and hardware level, and which document serves as an input to the design, implementation and testing phases. The way the system requirements specification document is written is sometimes ambiguous from a software viewpoint. This paper approaches the problem faced by the codesign, namely, the ill-defined functionality allocation between the hardware and the software for real time systems and presents an initial solution to it. It discusses what are the system requirements to be assigned to the hardware and what is really to be done by the software? Different decisions can lead then to various alternatives of allocation of functions between hardware and software: this will affect what software will be built and, correspondingly, the final functional size of software while measuring it using COS-MIC-FFP measurement method. This paper presents an initial solution towards understanding the applicability of the COSMIC-FFP functional size measurement method in assessing the hardware-software requirements allocation, and illustrates the approach on a Steam Boiler Controller case study. © 2008 Springer-Verlag Berlin Heidelberg
Development of a scaling factors framework to improve the approximation of software functional size with COSMIC - ISO 19761
De nombreuses organisations de dĂ©veloppement de logiciels sâefforcent de fournir des produits de haute qualitĂ© tout en gardant un Ă©quilibre entre la satisfaction du client, le calendrier et le budget. L'estimation de l'effort de dĂ©veloppement des projets logiciel est l'un des dĂ©fis majeurs de ces organisations de dĂ©veloppement et ce dĂ©fi est gĂ©nĂ©ralement rencontrĂ© dĂšs les premiĂšres phases du cycle de vie du dĂ©veloppement.
Pour relever ce défi, les organisations de développement de logiciels utilisent des techniques d'estimation précoce pour obtenir des estimations de l'effort au début (c.-à -d. estimations a priori) afin d'aider les gestionnaires de projet et les responsables techniques dans la planification et la gestion des projets.
L'une des approches pour lâestimation de l'effort a priori est basĂ©e sur l'approximation des fonctions attendues du logiciel. Ceci nĂ©cessite l'utilisation d'une mĂ©thode de mesure pour quantifier ces fonctions: la littĂ©rature rĂ©fĂšre Ă la mesure de la taille fonctionnelle des produits logiciels - incluant les applications d'entreprise. DiffĂ©rentes normes internationales ont Ă©tĂ© adoptĂ©es pour mesurer la taille fonctionnelle des logiciels, telle que ISO 19761: COSMIC.
Cependant, durant les premiĂšres phases du cycle de vie du dĂ©veloppement logiciel, et plus spĂ©cifiquement dans le processus dâestimation de la taille fonctionnelle du logiciel, l'absence de spĂ©cifications complĂštes et dĂ©taillĂ©es des exigences logicielles est commune, ce qui entraĂźne de nombreux dĂ©fis. Par exemple: le niveau de granularitĂ© (c.-Ă -d. le niveau de dĂ©tail) de la spĂ©cification des exigences fonctionnelles du logiciel est identifiĂ© subjectivement en utilisant l'intuition, l'expĂ©rience et/ou les opinions des experts du domaine; les facteurs d'Ă©chelle ne sont pas attribuĂ©s; il nây a pas une notation standardisĂ©e pour dĂ©finir un ensemble standard de facteurs d'Ă©chelle que les ingĂ©nieurs des exigences peuvent affecter aux spĂ©cifications des exigences fonctionnelles des nouveaux projets de dĂ©veloppement de logiciels afin d'identifier leur niveau de granularitĂ©.
Ces dĂ©fis affectent lâestimation de la taille fonctionnelle de nouveaux projets de dĂ©veloppement de logiciels puisque le rĂ©sultat de lâestimation de la taille fonctionnelle est l'une des entrĂ©es principales du processus d'estimation d'effort. Ces dĂ©fis empĂȘchent les gestionnaires des projets logiciels de construire des modĂšles rĂ©alistes d'estimation de l'effort pour les nouveaux projets de dĂ©veloppement de logiciels.
La motivation de ce projet de recherche est d'aider les organisations du dĂ©veloppement logiciels et, en particulier, les gestionnaires des projets et les responsables techniques pour construire des modĂšles d'estimation de lâeffort plus prĂ©cis et ce en amĂ©liorant l'une des entrĂ©es du processus d'estimation de l'effort, afin d'amĂ©liorer la planification, la gestion et le dĂ©veloppement des logiciels Ă des phases prĂ©coces du cycle de vie du dĂ©veloppement des logiciels.
Le but de ce projet de recherche est d'amĂ©liorer l'une des entrĂ©es du processus d'estimation de l'effort et en particulier la qualitĂ© de lâapproximation de la taille fonctionnelle des nouveaux projets du dĂ©veloppement des logiciels.
L'objectif principal de la recherche est de concevoir un cadre de rĂ©fĂ©rence Ă ĂȘtre utilisĂ© par les ingĂ©nieurs des exigences pour attribuer des facteurs d'Ă©chelle pour les premiĂšres versions de la spĂ©cification des exigences fonctionnelles du logiciel afin dâidentifier leur niveau de granularitĂ©, ce qui se dĂ©roule gĂ©nĂ©ralement aprĂšs l'Ă©tape de l'Ă©tude de faisabilitĂ© pour les nouveaux projets du dĂ©veloppement logiciels.
Pour atteindre cet objectif de recherche, les principales phases de la méthodologie de recherche sont:
âą la phase de recherche exploratoire: pour d'Ă©tudier l'impact du problĂšme de recherche sur l'approximation de la taille fonctionnelle;
⹠la phase de conception du cadre de référence: pour concevoir la cadre de référence qui attribue les facteurs d'échelle à des spécifications fonctionnelles des exigences fonctionnelles pour identifier leurs niveaux de granularité; et
âą la phase de vĂ©rification du cadre de rĂ©fĂ©rence: câest la phase qui vĂ©rifie la convivialitĂ© du cadre de rĂ©fĂ©rence grĂące aux diffĂ©rents groupes de participants ayant des profils d'expĂ©rience diffĂ©rents, et qui vĂ©rifie l'applicabilitĂ© de cadre de rĂ©fĂ©rence avec une variĂ©tĂ© d'Ă©tudes de cas reprĂ©sentant des systĂšmes logiciels diffĂ©rents.
Le principal résultat de ce projet de recherche est un cadre de référence qui se compose:
âą d'un mĂ©ta-modĂšle qui identifie les concepts et leurs relations qui doivent ĂȘtre recueillies par les ingĂ©nieurs des exigences pour atteindre la pleine spĂ©cification fonctionnelle des spĂ©cifications des exigences logicielles; et
⹠les critÚres qui permettent d'identifier le niveau de granularité de la spécification des exigences logicielles, et de leur attribuer des facteurs d'échelle pour classer leurs niveaux de granularité.
Le cadre de rĂ©fĂ©rence a Ă©tĂ© vĂ©rifiĂ© pour utilisation avec la mĂȘme Ă©tude de cas par trois groupes de participants de l'industrie du gĂ©nie logiciel, tandis que son applicabilitĂ© a Ă©tĂ© vĂ©rifiĂ©e avec quatre Ă©tudes de cas
Improve software defect estimation with six sigma defect measures : empirical studies imputation techniques on ISBSG data repository with a high ratio of missing data
This research analysis work reports on a set of empirical studies tackling the research issues of improving software defect estimation models with Sigma defect measures (e.g., Sigma levels) using the ISBSG data repository with a high ratio of missing data. Three imputation techniques that were selected for this research work: single imputation, regression imputation, and stochastic regression imputation. These imputation techniques were used to impute the missing data within the variable âTotal Number of Defectsâ, and were first compared with each other using common verification criteria. A further verification strategy was developed to compare and assess the performance of the selected imputation techniques through verifying the predictive accuracy of the obtained software defect estimation models form the imputed datasets. A Sigma-based classification was carried out on the imputed dataset of the better performance imputation technique on software defect estimation. This classification was used to determine at which levels of Sigma; the software projects can be best used to build software defect estimation models: which has resulted in Sigma-based datasets with Sigma ranging (e.g., dataset of software projects with a range from 3 Sigma to 4 Sigma). Finally, software defect estimation models were built on the Sigma-based datasets