Using Data Mining to Identify COSMIC Function Point Measurement Competence

Cosmic Function Point (CFP) measurement errors leads budget, schedule and quality problems in software projects. Therefore, it’s important to identify and plan requirements engineers’ CFP training need quickly and correctly. The purpose of this paper is to identify software requirements engineers’ COSMIC Function Point measurement competence development need by using machine learning algorithms and requirements artifacts created by engineers. Used artifacts have been provided by a large service and technology company ecosystem in Telco. First, feature set has been extracted from the requirements model at hand. To do the data preparation for educational data mining, requirements and COSMIC Function Point (CFP) audit documents have been converted into CFP data set based on the designed feature set. This data set has been used to train and test the machine learning models by designing two different experiment settings to reach statistically significant results. Ten different machine learning algorithms have been used. Finally, algorithm performances have been compared with a baseline and each other to find the best performing models on this data set. In conclusion, REPTree, OneR, and Support Vector Machines (SVM) with Sequential Minimal Optimization (SMO) algorithms achieved top performance in forecasting requirements engineers’ CFP training need

Çevik yöntemlerde cosmic i̇şlev puanı ve hikaye puanının birlikte kullanımı

Hikaye Puanı (SP: Story Point), Scrum ve Kanban gibi çevik yöntemlerde kullanılan en yaygın metriklerden birisidir. Subjektif bir metrik olsa da kullanışlı ve basit olması nedeniyle çevik ekiplerin birikim listelerinde bulunan kullanıcı hikayelerinin uygun bölümlere ayrılmasında, maliyet tahminlemesinde ve ekiplerin hız ve kapasitelerinin hesaplanmasında yaygın bir şekilde kullanılmaktadır. Cosmic işlev puanı (CFP: Cosmic Function Point) ise yazılım işlevsel kapsam büyüklüğünün ölçümünde kullanılan ve aynı zamanda bir ISO standardı da (ISO 19761) olan objektif bir metriktir. Bu çalışmada Türkiye’nin en büyük teknoloji ve iletişim hizmetleri sağlayıcı firmalarından birinin çevik yazılım geliştirme prensiplerine göre çalışırken hem Hikaye Puanı hem de CFP metriklerini birlikte kullanım deneyimleri paylaşılmış; iki metriğin benzerlikleri ve farklılıkları irdelenmiştir. Sonuç olarak SP metriğinin kapsam boyutlandırma toplantıları sırasında kullanıcı hikayelerinin çevik mantıkla uygun kapsam büyüklüğüne bölünmesinde daha etkin bir araç olduğu, CFP’nin ise çevik ekiplerin ürettiği çıktıların miktarının ve kalitesinin zaman içindeki trendinin ölçülmesinde ve yine çevik ortamlarda dış kaynak hak edişlerinin belirlenmesinde daha başarılı sonuçlar verdiği sonucuna varılmıştır. Ek olarak CFP’nin Efor tahminlemesinde kullanılıp kullanılamayacağı yönünde bir doğrusal regresyon modeli için ön analiz yapılmış ve ilk sonuçlar paylaşılmıştır.Story Point (SP) is one of the most common metric in agile frameworks such as Scrum and Kanban. Although being subjective, story point is very useful for grooming and sizing of the backlog items, cost, squad velocity and capacity estimation. Cosmic Functional Points (CFP) is an objective metric used for estimating the functional scope of the software and it is an ISO standard (ISO 19761). This study investigates the use, similarities and differences of boh SP and CFP in agile software development practices in the largest technology and communications provider of Turkey. As a result, SP is an effective tool for grooming the user stories whereas CFP provides successful results for measuring output of the squad, quality trend and outsource contracts. Also, a preanalysis for a linear regression model of CFP versus effort estimation is conducted in this paper and the initial results are shared.Publisher versio

Çevik yöntemlerde cosmic i̇şlev puanı ve hikaye puanının birlikte kullanımı

Hikaye Puanı (SP: Story Point), Scrum ve Kanban gibi çevik yöntemlerde kullanılan en yaygın metriklerden birisidir. Subjektif bir metrik olsa da kullanışlı ve basit olması nedeniyle çevik ekiplerin birikim listelerinde bulunan kullanıcı hikayelerinin uygun bölümlere ayrılmasında, maliyet tahminlemesinde ve ekiplerin hız ve kapasitelerinin hesaplanmasında yaygın bir şekilde kullanılmaktadır. Cosmic işlev puanı (CFP: Cosmic Function Point) ise yazılım işlevsel kapsam büyüklüğünün ölçümünde kullanılan ve aynı zamanda bir ISO standardı da (ISO 19761) olan objektif bir metriktir. Bu çalışmada Türkiye’nin en büyük teknoloji ve iletişim hizmetleri sağlayıcı firmalarından birinin çevik yazılım geliştirme prensiplerine göre çalışırken hem Hikaye Puanı hem de CFP metriklerini birlikte kullanım deneyimleri paylaşılmış; iki metriğin benzerlikleri ve farklılıkları irdelenmiştir. Sonuç olarak SP metriğinin kapsam boyutlandırma toplantıları sırasında kullanıcı hikayelerinin çevik mantıkla uygun kapsam büyüklüğüne bölünmesinde daha etkin bir araç olduğu, CFP’nin ise çevik ekiplerin ürettiği çıktıların miktarının ve kalitesinin zaman içindeki trendinin ölçülmesinde ve yine çevik ortamlarda dış kaynak hak edişlerinin belirlenmesinde daha başarılı sonuçlar verdiği sonucuna varılmıştır. Ek olarak CFP’nin Efor tahminlemesinde kullanılıp kullanılamayacağı yönünde bir doğrusal regresyon modeli için ön analiz yapılmış ve ilk sonuçlar paylaşılmıştır.Story Point (SP) is one of the most common metric in agile frameworks such as Scrum and Kanban. Although being subjective, story point is very useful for grooming and sizing of the backlog items, cost, squad velocity and capacity estimation. Cosmic Functional Points (CFP) is an objective metric used for estimating the functional scope of the software and it is an ISO standard (ISO 19761). This study investigates the use, similarities and differences of boh SP and CFP in agile software development practices in the largest technology and communications provider of Turkey. As a result, SP is an effective tool for grooming the user stories whereas CFP provides successful results for measuring output of the squad, quality trend and outsource contracts. Also, a preanalysis for a linear regression model of CFP versus effort estimation is conducted in this paper and the initial results are shared.Publisher versio

Desarrollo de Sistema de Soporte de Decisiones para el diseño de tratamiento primario en una Planta de Tratamiento de Aguas Residuales asistido por web

Tesis para obtener grado de ingeniero civilEl vertido cero de efluentes debería ser el objetivo último de las empresas y gobiernos locales, con el fin de evitar el vertido de sustancias contaminantes al medio ambiente acuático (ONU-Agua, 2006). De 2007 a 2015 Conagua reveló cifras acerca del efluente recibido en alcantarillado, así como del aumento en el número total de plantas de tratamiento de aguas residuales (PTAR) en el país, que nos indican una demanda en el desarrollo de este tipo de estructuras. Para su realización se necesitan recursos económicos y además recursos tecnológicos, que optimicen el proceso de diseño. Existen características comunes en el software comercial disponible para este propósito, que pueden representar ventajas o desventajas para el usuario que las utiliza. Entre sus características en común están la capacidad de diseño, la compatibilidad, la accesibilidad al usuario y los costos de adquisición de licencias para su uso. El desarrollo de un SSD (Sistema de soporte de decisiones), un sistema de información computarizado que se caracteriza por ser interactivo, flexible y adaptable, que aproveche los beneficios que otorga el acceso web, para el diseño de tratamiento primario en una PTAR, facilitará el acceso y la disposición de criterios de diseño, además de reducir costos en comparación con paquetes comerciales mediante el desarrollo de tecnología propia. Este sistema produce diseños que se soportan en los criterios derivados de la investigación de diversos autores como el Centro Panamericano de Ingeniería Sanitaria y Ciencias Ambientales (CEPIS, 2005) y García-Pulido (1999). En la metodología del proyecto, se distinguen 4 etapas asociadas a los objetivos del proyecto: • Modelo conceptual de los fenómenos: Construcción de un modelo conceptual que permite identificar el sistema objetivo a través de la identificación de las variables que intervienen en el diseño de tratamiento primario en una PTAR y las relaciones entre ellas. • Ingeniería de requerimientos Diseño la arquitectura para la implementación informática a través de la web que nos permite tener la funcionalidad requerida. • Desarrollo de funciones y scripts: Implementación de los algoritmos necesarios asociados al diseño de los procesos de tratamiento primario. • Desarrollo de interfaz y Discusión: Diseño la interfaz del sistema, priorizando la facilidad de uso y la asistencia al usuario. Aplicación del Sistema de Soporte de Decisiones en un caso de estudio. Como resultado de la consecución de estos objetivos se obtienen los elementos de interfaz, funcionalidad y bases de datos implementadas en el sistema, mismos que posibilitan la asistencia y la facilidad del uso para el diseño del tratamiento primario en una PTAR por parte del usuario objetivo. En conclusión, se observan mediante la aplicación del caso de estudio, las mejoras resultantes en el uso del SSD respecto a herramientas tradicionales. También es posible distinguir los objetivos a seguir para el desarrollo posterior del sistema en versiones futuras.SEP a través de la Convocatoria para fortalecimiento de cuerpos académicos 201

Desarrollo de Sistema de Soporte de Decisiones para el diseño de tratamiento primario en una Planta de Tratamiento de Aguas Residuales asistido por web

Tesis para obtener grado de ingeniero civilEl vertido cero de efluentes debería ser el objetivo último de las empresas y gobiernos locales, con el fin de evitar el vertido de sustancias contaminantes al medio ambiente acuático (ONU-Agua, 2006). De 2007 a 2015 Conagua reveló cifras acerca del efluente recibido en alcantarillado, así como del aumento en el número total de plantas de tratamiento de aguas residuales (PTAR) en el país, que nos indican una demanda en el desarrollo de este tipo de estructuras. Para su realización se necesitan recursos económicos y además recursos tecnológicos, que optimicen el proceso de diseño. Existen características comunes en el software comercial disponible para este propósito, que pueden representar ventajas o desventajas para el usuario que las utiliza. Entre sus características en común están la capacidad de diseño, la compatibilidad, la accesibilidad al usuario y los costos de adquisición de licencias para su uso. El desarrollo de un SSD (Sistema de soporte de decisiones), un sistema de información computarizado que se caracteriza por ser interactivo, flexible y adaptable, que aproveche los beneficios que otorga el acceso web, para el diseño de tratamiento primario en una PTAR, facilitará el acceso y la disposición de criterios de diseño, además de reducir costos en comparación con paquetes comerciales mediante el desarrollo de tecnología propia. Este sistema produce diseños que se soportan en los criterios derivados de la investigación de diversos autores como el Centro Panamericano de Ingeniería Sanitaria y Ciencias Ambientales (CEPIS, 2005) y García-Pulido (1999). En la metodología del proyecto, se distinguen 4 etapas asociadas a los objetivos del proyecto: • Modelo conceptual de los fenómenos: Construcción de un modelo conceptual que permite identificar el sistema objetivo a través de la identificación de las variables que intervienen en el diseño de tratamiento primario en una PTAR y las relaciones entre ellas. • Ingeniería de requerimientos Diseño la arquitectura para la implementación informática a través de la web que nos permite tener la funcionalidad requerida. • Desarrollo de funciones y scripts: Implementación de los algoritmos necesarios asociados al diseño de los procesos de tratamiento primario. • Desarrollo de interfaz y Discusión: Diseño la interfaz del sistema, priorizando la facilidad de uso y la asistencia al usuario. Aplicación del Sistema de Soporte de Decisiones en un caso de estudio. Como resultado de la consecución de estos objetivos se obtienen los elementos de interfaz, funcionalidad y bases de datos implementadas en el sistema, mismos que posibilitan la asistencia y la facilidad del uso para el diseño del tratamiento primario en una PTAR por parte del usuario objetivo. En conclusión, se observan mediante la aplicación del caso de estudio, las mejoras resultantes en el uso del SSD respecto a herramientas tradicionales. También es posible distinguir los objetivos a seguir para el desarrollo posterior del sistema en versiones futuras.SEP a través de la Convocatoria para fortalecimiento de cuerpos académicos 201

DESARROLLO DE SISTEMA DE SOPORTE DE DECISIONES PARA EL DISEÑO DEL PRETRATAMIENTO EN UNA PLANTA DE TRATAMIENTO DE AGUAS RESIDUALES ASISTIDO POR WEB

PRODUCTO ESPERADO DE PROYECTOUn sistema de soporte de decisiones (SSD), es un sistema de información computarizado interactivo, flexible y adaptable que utiliza reglas de decisión, modelos y base de modelos junto con una base de datos integral y las propias ideas del tomador de decisiones, que llevan a decisiones específicas e implementables para resolver problemas. Ante la creciente demanda de plantas de tratamiento de aguas residuales (PTAR), se vuelve necesaria la disposición de herramientas accesibles tanto técnica como económicamente. Mientras que la evolución del internet parece ofrecer el mayor acceso a la información a nivel mundial, el desarrollo de tecnología propia permite reducir los costos de diseño de PTAR. Este SSD está orientado al diseño del pretratamiento de una PTAR para aumentar la accesibilidad, a través de la implementación de un Diseño Asistido por Web (DAW). El SSD ayudó en la selección de inputs (entrada de datos para el funcionamiento del SSD), donde se acompañan de la información necesaria para dar soporte a la decisión de los usuarios. Además, los outputs (salida de información del SSD) trabajan en tiempo real, gracias a JavaScript y HTML.Secretaria de Educación Pública por medio del proyecto 4457/2017CAP