Albrecht의 기능 포인트 방법
기능 포인트 메트릭은 소프트웨어 애플리케이션의 다양한 기능을 측정하기위한 표준화 된 방법을 제공합니다. 사용자의 관점, 즉 사용자가 그 대가로 요청하고받는 것을 기준으로 기능을 측정합니다. 기능 점 분석은 사용자의 관점에서 소프트웨어 개발을 측정하는 표준 방법입니다.
Albrecht가 원래 고안 한 기능 점수 측정은 1986 년 국제 기능 점수 사용자 그룹 (IFPUG)이 시작되면서 인기가 높아졌습니다. 2002 년에 IFPUG 기능 점수는 국제 ISO 표준 인 ISO / IEC 20926이되었습니다.
기능 포인트는 무엇입니까?
FP (Function Point)소프트웨어 애플리케이션을 정량화하는 데 적합한 가장 널리 사용되는 기능 유형 메트릭입니다. 이는 두 가지 데이터 함수 유형과 세 가지 트랜잭션 함수 유형으로 나뉘는 5 명의 사용자 식별 가능한 논리적 "함수"를 기반으로합니다. 주어진 소프트웨어 응용 프로그램에 대해 이러한 각 요소는 정량화되고 가중치가 부여되어 파일 참조 또는 논리 필드와 같은 특성 요소를 계산합니다.
결과 숫자 (조정되지 않은 FP)는 추가, 변경 또는 삭제 된 기능 세트로 그룹화되고 값 조정 계수 (VAF)와 결합되어 최종 FP 수를 얻습니다. 각 계수 유형 (응용 프로그램, 개발 프로젝트 또는 향상 프로젝트)에 대해 고유 한 최종 공식이 사용됩니다.
Albrecht의 기능 포인트 방법 적용
이제 Albrecht의 Function Point 방법을 적용하는 방법을 이해하겠습니다. 그 절차는 다음과 같습니다-
구성 요소 수 결정 (EI, EO, EQ, ILF 및 ELF)
EI− 외부 입력의 수. 파생 된 데이터가 경계를 넘어 외부에서 내부로 전달되는 기본 프로세스입니다. 예시 도서관 데이터베이스 시스템에서 기존 고객의 도서관 카드 번호를 입력합니다.
EO− 외부 출력 수. 파생 된 데이터가 경계를 넘어 내부에서 외부로 전달되는 기본 프로세스입니다. 예제 도서관 데이터베이스 시스템에서 고객에게 대출 된 도서 목록을 표시합니다.
EQ− 외부 쿼리 수. 이는 하나 이상의 내부 논리 파일 및 외부 인터페이스 파일에서 데이터를 검색하는 입력 및 출력 구성 요소가 모두있는 기본 프로세스입니다. 예제 도서관 데이터베이스 시스템에서 현재 고객에게 어떤 책이 대출되어 있는지 확인합니다.
ILF− 내부 로그 파일 수. 이들은 외부 입력을 통해 유지되는 애플리케이션 경계 내에 완전히 상주하는 논리적으로 관련된 데이터의 사용자 식별 가능 그룹입니다. 예제 도서관 데이터베이스 시스템에서 도서관의 책 파일.
ELF− 외부 로그 파일의 수. 이들은 참조 목적으로 만 사용되며 완전히 시스템 외부에 상주하는 논리적으로 관련된 데이터의 사용자 식별 가능 그룹입니다. 예제 라이브러리 데이터베이스 시스템에서 라이브러리의 청구 시스템에있는 트랜잭션을 포함하는 파일입니다.
조정되지 않은 UFC (Function Point Count) 계산
각 구성 요소를 다음과 같이 평가하십시오. low, average, 또는 high.
거래 용 (EI, EO, and EQ), 등급은 FTR 과 DET.
FTR − 업데이트 또는 참조 된 파일 수.
DET − 사용자가 인식 할 수있는 필드의 수.
다음 표에 따라 EI 2 개의 파일과 10 개의 데이터 요소를 참조하는 경우 average.
| FTR | DET | |||
|---|---|---|---|---|
| 1-5 | 6-15 | >15 | ||
| 0-1 | 낮은 | 낮은 | 평균 | |
| 2-3 | 낮은 | 평균 | 높은 | |
| >3 | 평균 | 높은 | 높은 | |
파일 (ILF and ELF), 등급은 RET 과 DET.
RET − 사용자가 인식 할 수있는 데이터 요소의 수 ILF 또는 ELF.
DET − 사용자가 인식 할 수있는 필드의 수.
다음 표에 따라 ILF 10 개의 데이터 요소와 5 개의 필드가 포함 된 high.
| RET | DET | |||
|---|---|---|---|---|
| 1-5 | 6-15 | >15 | ||
| 1 | 낮은 | 낮은 | 평균 | |
| 2-5 | 낮은 | 평균 | 높은 | |
| >5 | 평균 | 높은 | 높은 | |
평가를 다음으로 변환 UFCs.
| 평가 | 가치 | ||||
|---|---|---|---|---|---|
| EO | EQ | EI | ILF | ELF | |
| Low | 4 | 삼 | 삼 | 7 | 5 |
| Average | 5 | 4 | 4 | 10 | 7 |
| High | 6 | 5 | 6 | 15 | 10 |
FPC (Final Function Point Count) 계산
값 조정 계수 계산 (VAF) 14 개의 일반 시스템 특성을 기반으로 (GSC).
| 일반 시스템 특성 | 간단한 설명 | |
|---|---|---|
| GSC 1 | 데이터 통신 | 애플리케이션 또는 시스템과의 정보 전송 또는 교환을 지원하기 위해 얼마나 많은 통신 시설이 있습니까? |
| GSC 2 | 분산 데이터 처리 | 분산 데이터 및 처리 기능은 어떻게 처리됩니까? |
| GSC 3 | 공연 | 사용자에게 필요한 응답 시간 또는 처리량입니까? |
| GSC 4 | 많이 사용되는 구성 | 애플리케이션이 실행될 현재 하드웨어 플랫폼은 얼마나 많이 사용됩니까? |
| GSC 5 | 거래 율 | 거래가 매일, 매주, 매월 등 얼마나 자주 실행됩니까? |
| GSC 6 | 온라인 데이터 입력 | 온라인으로 입력되는 정보의 비율은 얼마입니까? |
| GSC 7 | 최종 사용자 효율성 | 최종 사용자의 효율성을 위해 애플리케이션이 설계 되었습니까? |
| GSC 8 | 온라인 업데이트 | 온라인 거래로 얼마나 많은 ILF가 업데이트됩니까? |
| GSC 9 | 복잡한 처리 | 응용 프로그램에 광범위한 논리 또는 수학적 처리가 있습니까? |
| GSC 10 | 재사용 성 | 응용 프로그램이 하나 또는 여러 사용자의 요구를 충족하도록 개발 되었습니까? |
| GSC 11 | 설치 용이성 | 변환 및 설치가 얼마나 어렵습니까? |
| GSC 12 | 운영 용이성 | 시작, 백업 및 복구 절차가 얼마나 효과적이고 / 또는 자동화되어 있습니까? |
| GSC 13 | 여러 사이트 | 응용 프로그램이 여러 조직의 여러 사이트에 설치되도록 특별히 설계, 개발 및 지원 되었습니까? |
| GSC 14 | 변화 촉진 | 변경을 용이하게하기 위해 애플리케이션이 특별히 설계, 개발 및 지원 되었습니까? |
각각 무게 GSC 강한 영향력에 영향을 미치지 않는지 여부에 따라 0에서 5까지의 척도입니다.
계산 FPC 다음과 같이-
FPC = UFC * (0.65+ (합 (GSC) * .01))
복잡성
복잡성은 크기의 별도 구성 요소입니다. 그것은 두 가지 유형입니다-
Complexity of a problem − 문제에 대한 최적의 솔루션에 필요한 자원의 양입니다.
Complexity of a solution− 특정 솔루션을 구현하는 데 필요한 리소스입니다. 두 가지 측면이 있습니다. 그들은 다음과 같습니다-
Time complexity − 리소스는 컴퓨터 시간입니다.
Space complexity − 리소스는 컴퓨터 메모리입니다.
복잡성 측정
복잡성의 한 측면은 효율성입니다. 알고리즘으로 모델링 할 수있는 모든 소프트웨어 제품을 측정합니다.
예 : 특정 문제의 모든 인스턴스를 해결하기위한 알고리즘에 f(n) 계산, 다음 f(n) 문제를 해결하는 복잡성 g를 가진 다른 모든 알고리즘에 대해 점근 적으로 최적입니다. f 이다 O(g). 그러면 주어진 문제의 복잡성이 커집니다.O 문제 해결을위한 점근 적 최적 알고리즘의.