JP2010113639A - Apparatus and program for measuring software scale - Google Patents
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Abstract
Description
この発明はソフトウエア規模を測定することが可能なソフトウエア規模測定装置及びソフトウエア規模測定プログラムに関し、特に、組込みシステムやリアルタイム制御システムのソフトウエア規模を的確且つ短時間に測定可能なソフトウエア規模測定装置及びソフトウエア規模測定プログラムに関するものである。 The present invention relates to a software scale measuring apparatus and software scale measuring program capable of measuring a software scale, and in particular, a software scale capable of accurately and quickly measuring the software scale of an embedded system or a real-time control system. The present invention relates to a measurement apparatus and a software scale measurement program.
従来、この種の測定手法としては、概算法（経験法、類推法）、工数積上法（積算法）などが知られている。これらの手法は、測定を行う測定者の技量に依存する可能性が高く、客観性に乏しいという問題がある。 Conventionally, as this type of measurement method, an approximate method (empirical method, analogy method), a man-hour method (integration method), and the like are known. These methods are likely to depend on the skill of the measurer who performs the measurement, and have a problem of poor objectivity.
上記に対し、ファンクションポイント法と称される手法が多く採用されるようになっている。このファンクションポイント法は、プログラムの規模を表す指標に基づいて見積りを行うもので、見積り結果について検証可能であるという特徴を有している。このファンクションポイント法として、ＩＦＰＵＧ法やＮＥＳＭＡ法が知られているが、これらの手法は一般業務向けのソフトウエア規模測定に向いた手法であり、組込みシステムやリアルタイム制御システムのソフトウエア規模測定に用いても、適切な見積り結果を得ることができない。 In contrast to the above, a technique called a function point method is often employed. This function point method performs estimation based on an index representing the scale of a program, and has a feature that the estimation result can be verified. As this function point method, IFPUG method and NESMA method are known, but these methods are suitable for software scale measurement for general business and used for software scale measurement of embedded system and real-time control system. However, an appropriate estimation result cannot be obtained.
また、ファンクションポイント法の一つとしてＣＯＳＭＩＣ−ＦＦＰ法（以下、ＣＯＳＭＩＣ法という）が知られており、この手法は組込みシステムやリアルタイム制御システムのソフトウエア規模測定に向いている（非特許文献１参照）。しかしながら、この手法による規模測定を行うためには、難解な測定マニュアルの理解が不可欠であり、このために時間と労力が必要となる。しかも、ＣＯＳＭＩＣ法においては、設計レベルの粒度により測定結果に係る規模が異なるという問題がある。 Further, the COSMIC-FFP method (hereinafter referred to as the COSMIC method) is known as one of the function point methods, and this method is suitable for measuring the software scale of an embedded system or a real-time control system (see Non-Patent Document 1). ). However, in order to perform scale measurement by this method, it is indispensable to understand difficult measurement manuals, which requires time and effort. Moreover, in the COSMIC method, there is a problem that the scale related to the measurement result differs depending on the design level granularity.
また、要因情報毎に、対応する実績情報から予め算出された関係近似式を格納している関係近似式データベースを有し、制御装置が、測定上の条件と仕様情報の入力を受けてＦＰ（ファンクションポイント）数を算出し、条件に合致する要因情報に対応する関係近似式を関係近似式データベースから得て、当該関係近似式に基づいて算出したＦＰ数を当てはめて見積工程数を算出する見積支援システムが存在している（特許文献１参照）。
本発明は上記のようなソフトウエア規模測定の現状に鑑みてなされたもので、その目的は、組込みシステムやリアルタイム制御システムのソフトウエア規模測定を適切に行うことができ、しかも、難解な測定マニュアルの理解が不要であり、短時間で精度の良い測定結果を得ることが可能なソフトウエア規模測定装置及びソフトウエア規模測定プログラムを提供することである。 The present invention has been made in view of the current state of software scale measurement as described above. The purpose of the present invention is to appropriately perform software scale measurement of embedded systems and real-time control systems, and to make difficult measurement manuals. Is to provide a software scale measuring apparatus and a software scale measuring program capable of obtaining accurate measurement results in a short time.
本発明に係るソフトウエア規模測定装置は、情報を入力するための入力部と、この入力部により入力された情報を演算する演算部と、この演算部により演算された結果を出力する出力部とを備え、測定対象プロジェクトのソフトウエアに関する要求仕様書の記載内容に基づき、前記ソフトウエアの必要機能を実現する機能プロセスを識別した結果である機能プロセス情報が前記入力部から入力され、前記ソフトウエアの外部から前記各機能プロセスを起動するためのイベントであるトリガイベントを識別した結果であるトリガイベント情報が前記入力部から入力され、前記各機能プロセス毎に当該機能プロセスと相互に作用する利用者の数である利用者数を識別した結果である利用者数情報が前記入力部から入力され、複数プロジェクトのソフトウエアに関する要求仕様書の記載内容に基づき、当該各ソフトウエアの必要機能を実現する機能プロセスを識別し、この各機能プロセス内のデータ移動数と利用者数を識別し、識別した各機能プロセス内のデータ移動数と利用者数を用いて、機能プロセス毎における１利用者当たりのデータ移動数を求め、求められた機能プロセス毎における１利用者当たりのデータ移動数に統計的処理行って得た１利用者当たりの統計的データ移動数情報が前記入力部から入力され、前記演算部において、前記入力部から入力された機能プロセス情報と対応するトリガイベント情報と更に対応する利用者数情報とを単位として、各単位の利用者数情報に前記統計的データ移動数情報を乗じる乗算と、該乗算の結果を加える和算とを行ってファンクションポイント情報を得るファンクションポイント算出手段と、このファンクションポイント算出手段により得られたファンクションポイント情報を前記出力部からソフトウエア規模情報として出力させる出力制御手段と
を具備することを特徴とする。
A software scale measuring apparatus according to the present invention includes an input unit for inputting information, a calculation unit for calculating information input by the input unit, and an output unit for outputting a result calculated by the calculation unit. Functional process information that is a result of identifying a functional process that realizes a necessary function of the software based on the description contents of the required specification regarding the software of the measurement target project is input from the input unit, and the software A trigger event information, which is a result of identifying a trigger event that is an event for starting each functional process from outside, is input from the input unit and interacts with the functional process for each functional process User number information, which is the result of identifying the number of users that is the number of Identify the functional processes that implement the required functions of each software, identify the number of data movements and the number of users in each functional process, and identify the functions in each identified functional process. Using the number of data movements and the number of users, the number of data movements per user for each functional process was obtained, and the number of data movements per user for each functional process obtained was statistically processed. Statistical data movement number information per user is input from the input unit. In the calculation unit, function process information input from the input unit and corresponding trigger event information and further corresponding user number information. As a unit, a function that performs multiplication by multiplying the number-of-users information of each unit by the statistical data movement number information and a sum to add the result of the multiplication And function point calculation means for obtaining Into information, characterized by comprising an output control means for outputting as a software scale information function point information obtained by the function point calculation means from the output unit.
本発明に係るソフトウエア規模測定装置は、複数プロジェクトのソフトウエアに関する要求仕様書の記載内容に基づき、当該各ソフトウエアの必要機能を実現する機能プロセスを識別し、この各機能プロセス内のデータ移動数と利用者数を識別し、識別した各機能プロセス内のデータ移動数と利用者数を用いて、機能プロセス毎における１利用者当たりのデータ移動数を求め、求められた機能プロセス毎における１利用者当たりのデータ移動数を記憶した第１のデータベースと、この第１のデータベースに記憶された機能プロセス毎における１利用者当たりのデータ移動数に統計的処理行って１利用者当たりの統計的データ移動数情報を求める統計的データ移動数情報取得手段とを具備することを特徴とする。 The software scale measuring device according to the present invention identifies a functional process that realizes a necessary function of each software based on the description contents of the requirement specifications related to the software of a plurality of projects, and moves data within each functional process. The number of users and the number of users are identified, the number of data movements and the number of users in each identified functional process are used to obtain the number of data movements per user for each functional process, and 1 for each obtained functional process. A first database storing the number of data movements per user and a statistical process for each user by performing statistical processing on the number of data movements per user for each functional process stored in the first database Statistical data movement number information obtaining means for obtaining data movement number information is provided.
本発明に係るソフトウエア規模測定装置は、１プロジェクトのソフトウエアを構成するプログラムを定性的複雑度基準によりＮ段階に区分したプログラム複雑度区分情報を用い、１プロジェクトのソフトウエアに使用されるデータを定性的複雑度基準によりＭ段階に区分したデータ複雑度区分情報を用い、複数プロジェクトのソフトウエアについて、それぞれソフトウエア規模測定を行って各プロジェクト毎の総データ移動数と総利用者数とを求め、求められた総データ移動数を総利用者数により割る除算を行ってプロジェクト毎のデータ移動数を得て、プロジェクト毎に前記プログラム複雑度区分情報及び前記データ複雑度区分情報におけるどの区分であるかを評価して複雑度区分値を得て、前記プロジェクト毎のデータ移動数と複雑度区分値に基づき前記１利用者当たりの統計的データ移動数情報に一致する複雑度区分値の補正係数を１とし、他の複雑度区分値を前記１利用者当たりの統計的データ移動数情報により正規化して得られる補正係数情報を用い、測定対象プロジェクトのソフトウエアに関して、プログラム複雑度区分情報及びデータ複雑度情報の入力を受けて、当該プロジェクトの複雑度区分値を得て、この当該プロジェクトの複雑度区分値と前記補正係数情報に基づき前記ファンクションポイント算出手段による算出されたファンクションポイント情報に補正を加える補正手段とを具備し、前記出力制御手段は、この補正手段により補正されたファンクションポイント情報を前記出力部からソフトウエア規模情報として出力させることを特徴とする。 The software scale measuring apparatus according to the present invention uses program complexity classification information obtained by classifying a program constituting software of one project into N stages according to a qualitative complexity criterion, and data used for the software of one project. Using data complexity classification information classified into M stages according to qualitative complexity criteria, software scale measurement is performed for software of multiple projects, and the total number of data movements and total number of users for each project are calculated. Obtain the number of data movements for each project by dividing the total number of data movements obtained by the total number of users to obtain the number of data movements for each project, and in each division in the program complexity division information and the data complexity division information for each project Evaluate whether there is a complexity classification value, and the number of data movements for each project and the complexity classification Based on the value, the correction coefficient of the complexity classification value that matches the statistical data movement number information per user is set to 1, and the other complexity classification values are normalized by the statistical data movement number information per user. Using the correction coefficient information obtained by converting to the measurement target project software, the program complexity classification information and data complexity information are received and the complexity classification value of the project is obtained. Correction means for correcting the function point information calculated by the function point calculation means based on the degree division value and the correction coefficient information, and the output control means outputs the function point information corrected by the correction means. The output unit outputs the information as software scale information.
本発明に係るソフトウエア規模測定装置は、複数プロジェクトのソフトウエアについて、それぞれソフトウエア規模測定を行って各プロジェクト毎の総データ移動数と総利用者数とを求め、求められた総データ移動数と総利用者数の情報を記憶した第２のデータベースと、この第２のデータベースに記憶された総データ移動数を総利用者数により割る除算を行ってプロジェクト毎のデータ移動数を得て、プロジェクト毎に前記プログラム複雑度区分情報及び前記データ複雑度区分情報におけるどの区分であるかを評価して複雑度区分値を得て、前記プロジェクト毎のデータ移動数と複雑度区分値に基づき前記１利用者当たりの統計的データ移動数情報に一致する複雑度区分値の補正係数を１とし、他の複雑度区分値を前記１利用者当たりの統計的データ移動数情報により正規化して補正係数情報を得る補正係数情報取得手段とを具備することを特徴とする。 The software scale measuring apparatus according to the present invention performs a software scale measurement for software of a plurality of projects, finds the total number of data movements and the total number of users for each project, and obtains the total number of data movements obtained. And a second database storing information on the total number of users, and dividing the total number of data movements stored in the second database by the total number of users to obtain the number of data movements for each project, It evaluates which division in the program complexity category information and the data complexity category information for each project to obtain a complexity category value, and based on the number of data movements and the complexity category value for each project, the 1 The correction coefficient of the complexity classification value that matches the statistical data movement number information per user is set to 1, and the other complexity classification values are set to the statistics per user. Characterized by comprising a correction coefficient information obtaining means for obtaining a correction coefficient information is normalized by data mobile number information.
本発明に係るソフトウエア規模測定プログラムは、情報を入力するための入力部と、この入力部により入力された情報を演算する演算部と、この演算部により演算された結果を出力する出力部とを備えるソフトウエア規模測定装置の前記演算部を構成するコンピュータを、測定対象プロジェクトのソフトウエアに関する要求仕様書の記載内容に基づき、前記ソフトウエアの必要機能を実現する機能プロセスを識別した結果である機能プロセス情報が前記入力部から入力され、前記ソフトウエアの外部から前記各機能プロセスを起動するためのイベントであるトリガイベントを識別した結果であるトリガイベント情報が前記入力部から入力され、前記各機能プロセス毎に当該機能プロセスと相互に作用する利用者の数である利用者数を識別した結果である利用者数情報が前記入力部から入力され、複数プロジェクトのソフトウエアに関する要求仕様書の記載内容に基づき、当該各ソフトウエアの必要機能を実現する機能プロセスを識別し、この各機能プロセス内のデータ移動数と利用者数を識別し、識別した各機能プロセス内のデータ移動数と利用者数を用いて、機能プロセス毎における１利用者当たりのデータ移動数を求め、求められた機能プロセス毎における１利用者当たりのデータ移動数に統計的処理行って得た１利用者当たりの統計的データ移動数情報が前記入力部から入力され、前記演算部において、前記入力部から入力された機能プロセス情報と対応するトリガイベント情報と更に対応する利用者数情報とを単位として、各単位の利用者数情報に前記統計的データ移動数情報を乗じる乗算と、該乗算の結果を加える和算とを行ってファンクションポイント情報を得るファンクションポイント算出手段、このファンクションポイント算出手段により得られたファンクションポイント情報を前記出力部からソフトウエア規模情報として出力させる出力制御手段として機能させることを特徴とする。 A software scale measurement program according to the present invention includes an input unit for inputting information, a calculation unit for calculating information input by the input unit, and an output unit for outputting a result calculated by the calculation unit. Is a result of identifying a functional process that realizes the necessary functions of the software based on the description contents of the requirement specifications related to the software of the measurement target project. Functional process information is input from the input unit, and trigger event information that is a result of identifying a trigger event that is an event for starting each functional process from outside the software is input from the input unit, and Identified the number of users, which is the number of users interacting with the functional process for each functional process As a result, the number of users information is input from the input unit, and based on the description contents of the requirement specifications regarding the software of a plurality of projects, the functional process for realizing the necessary function of each software is identified, and each functional process is identified. The number of data movements and the number of users in each function process are identified, and the number of data movements and users in each identified functional process are used to determine the number of data movements per user for each functional process. Statistical data movement number information per user obtained by performing statistical processing on the number of data movements per user in each process is input from the input unit, and input from the input unit in the calculation unit Using the functional process information, the corresponding trigger event information, and the corresponding user number information as a unit, the statistical data movement number is added to the user number information of each unit. Function point calculation means for obtaining function point information by performing multiplication to multiply the information and summation for adding the result of the multiplication, function point information obtained by the function point calculation means as software scale information from the output unit It functions as an output control means for outputting.
本発明に係るソフトウエア規模測定プログラムは、複数プロジェクトのソフトウエアに関する要求仕様書の記載内容に基づき、当該各ソフトウエアの必要機能を実現する機能プロセスを識別し、この各機能プロセス内のデータ移動数と利用者数を識別し、識別した各機能プロセス内のデータ移動数と利用者数を用いて、機能プロセス毎における１利用者当たりのデータ移動数を求め、求められた機能プロセス毎における１利用者当たりのデータ移動数を記憶した第１のデータベースを、前記コンピュータが備え、前記コンピュータを更に、前記第１のデータベースに記憶された機能プロセス毎における１利用者当たりのデータ移動数に統計的処理行って１利用者当たりの統計的データ移動数情報を求める統計的データ移動数情報取得手段として機能させることを特徴とする。 The software scale measurement program according to the present invention identifies a functional process that realizes a necessary function of each software based on the contents of the requirement specifications related to the software of a plurality of projects, and moves data within each functional process. The number of users and the number of users are identified, the number of data movements and the number of users in each identified functional process are used to obtain the number of data movements per user for each functional process, and 1 for each obtained functional process. The computer is provided with a first database storing the number of data movements per user, and the computer is further statistically calculated according to the number of data movements per user for each functional process stored in the first database. Statistical data movement number information acquisition means to obtain statistical data movement number information per user by processing Characterized in that to function.
本発明に係るソフトウエア規模測定プログラムは、前記コンピュータが、１プロジェクトのソフトウエアを構成するプログラムを定性的複雑度基準によりＮ段階に区分したプログラム複雑度区分情報を用い、１プロジェクトのソフトウエアに使用されるデータを定性的複雑度基準によりＭ段階に区分したデータ複雑度区分情報を用い、複数プロジェクトのソフトウエアについて、それぞれソフトウエア規模測定を行って各プロジェクト毎の総データ移動数と総利用者数とを求め、求められた総データ移動数を総利用者数により割る除算を行ってプロジェクト毎のデータ移動数を得て、プロジェクト毎に前記プログラム複雑度区分情報及び前記データ複雑度区分情報におけるどの区分であるかを評価して複雑度区分値を得て、前記プロジェクト毎のデータ移動数と複雑度区分値に基づき前記１利用者当たりの統計的データ移動数情報に一致する複雑度区分値の補正係数を１とし、他の複雑度区分値を前記１利用者当たりの統計的データ移動数情報により正規化して得られる補正係数情報を用い、前記コンピュータを、測定対象プロジェクトのソフトウエアに関して、プログラム複雑度区分情報及びデータ複雑度情報の入力を受けて、当該プロジェクトの複雑度区分値を得て、この当該プロジェクトの複雑度区分値と前記補正係数情報に基づき前記ファンクションポイント算出手段による算出されたファンクションポイント情報に補正を加える補正手段として機能させ、この補正手段により補正されたファンクションポイント情報を前記出力部からソフトウエア規模情報として出力させる出力制御手段として機能させことを特徴とする。 In the software scale measurement program according to the present invention, the computer uses the program complexity classification information obtained by classifying the program constituting the software of one project into N stages according to the qualitative complexity criteria. Using data complexity classification information that categorizes the data used into M stages according to the qualitative complexity criteria, the software scale measurement is performed for the software of multiple projects, and the total number of data movements and total utilization for each project The program complexity division information and the data complexity division information for each project are obtained by dividing the obtained total data movement number by the total number of users to obtain the data movement number for each project. Evaluate which category in the project to obtain the complexity category value, and Based on the number of data movements and the complexity classification value, the correction coefficient of the complexity classification value that matches the statistical data movement number information per user is set to 1, and the other complexity classification value is set to be per one user. Using the correction coefficient information obtained by normalization with statistical data movement number information, the computer receives the program complexity category information and data complexity information regarding the measurement target project software, and the project complexity A degree division value is obtained, and functions as a correction means for correcting the function point information calculated by the function point calculation means based on the complexity classification value of the project and the correction coefficient information, and is corrected by the correction means. Output function point information as software scale information from the output unit. Characterized in that to function as an output control means.
本発明に係るソフトウエア規模測定プログラムは、複数プロジェクトのソフトウエアについて、それぞれソフトウエア規模測定を行って各プロジェクト毎の総データ移動数と総利用者数とを求め、求められた総データ移動数と総利用者数の情報を記憶した第２のデータベースを前記コンピュータが備え、前記コンピュータを、前記第２のデータベースに記憶された総データ移動数を総利用者数により割る除算を行ってプロジェクト毎のデータ移動数を得て、プロジェクト毎に前記プログラム複雑度区分情報及び前記データ複雑度区分情報におけるどの区分であるかを評価して複雑度区分値を得て、前記プロジェクト毎のデータ移動数と複雑度区分値に基づき前記１利用者当たりの統計的データ移動数情報に一致する複雑度区分値の補正係数を１とし、他の複雑度区分値を前記１利用者当たりの統計的データ移動数情報により正規化して補正係数情報を得る補正係数情報取得手段として機能させることを特徴とする。 The software scale measurement program according to the present invention performs a software scale measurement for software of a plurality of projects, obtains the total number of data movements and the total number of users for each project, and determines the total number of data movements obtained. And a second database storing information on the total number of users, and the computer performs division by dividing the total number of data movements stored in the second database by the total number of users for each project. The number of data movements of each of the projects is evaluated, and it is evaluated which section in the program complexity classification information and the data complexity classification information for each project to obtain a complexity classification value, and the number of data movements for each project Based on the complexity classification value, a correction coefficient for the complexity classification value corresponding to the statistical data movement number information per user is calculated. And then, characterized in that to function as the correction coefficient information obtaining means for obtaining a correction coefficient information by normalizing other complexity division value by statistical data movement number information per the 1 user.
本発明によれば、複数プロジェクトのソフトウエアに関する要求仕様書の記載内容に基づき、当該各ソフトウエアの必要機能を実現する機能プロセスを識別し、この各機能プロセス内のデータ移動数と利用者数を識別し、識別した各機能プロセス内のデータ移動数と利用者数を用いて、機能プロセス毎における１利用者当たりのデータ移動数を求め、求められた機能プロセス毎における１利用者当たりのデータ移動数に統計的処理行って得た１利用者当たりの統計的データ移動数情報を用いるので、データ移動数を求める処理が不要であり、しかも、この処理をＣＯＳＭＩＣ法を用いて実現できるため、組込みシステムやリアルタイム制御システムのソフトウエア規模測定を適切に行うことができる。 According to the present invention, based on the description contents of the requirement specifications regarding the software of a plurality of projects, the functional process that realizes the necessary function of each software is identified, and the number of data movements and the number of users in each functional process Using the number of data movements and the number of users in each identified functional process, the number of data movements per user in each functional process is obtained, and the data per user in each obtained functional process Since the statistical data movement number information per user obtained by performing the statistical processing on the movement number is used, the process for obtaining the data movement number is unnecessary, and this process can be realized by using the COSMIC method. Software scale measurement of embedded systems and real-time control systems can be performed appropriately.
また、機能プロセス情報と対応するトリガイベント情報と更に対応する利用者数情報とを単位として、各単位の利用者数情報に前記統計的データ移動数情報を乗じる乗算と、該乗算の結果を加える和算とを行ってファンクションポイント情報を得る処理により、ソフトウエア規模測定を行うので、機能プロセス情報、トリガイベント情報、利用者数情報を入力するだけで済むため、難解な測定マニュアルの理解が不要であり、短時間で精度の良い測定結果を得ることが可能である。 In addition, with the function process information, the corresponding trigger event information, and the corresponding user number information as a unit, the multiplication for multiplying the user number information of each unit by the statistical data movement number information, and the result of the multiplication are added. Software scale measurement is performed by performing function summation to obtain function point information, so it is only necessary to input functional process information, trigger event information, and number of users information, so there is no need to understand difficult measurement manuals. Therefore, accurate measurement results can be obtained in a short time.
本発明によれば、補正係数情報を用い、測定対象プロジェクトのソフトウエアに関して、プログラム複雑度区分情報及びデータ複雑度情報の入力を受けて、当該プロジェクトの複雑度区分値を得て、この当該プロジェクトの複雑度区分値と前記補正係数情報に基づき前記ファンクションポイント算出手段による算出されたファンクションポイント情報に補正を加えるので、補正によってより精度の向上が図られた結果を得ることができる。 According to the present invention, the correction factor information is used, the program complexity category information and the data complexity information are received for the software of the measurement target project, the complexity category value of the project is obtained, and the project Since the function point information calculated by the function point calculating means is corrected based on the complexity classification value and the correction coefficient information, it is possible to obtain a result in which the accuracy is improved by the correction.
以下添付図面を参照して、本発明に係るソフトウエア規模測定装置及びソフトウエア規模測定プログラムの実施例を説明する。実施例に係るソフトウエア規模測定装置は、図１に示されるようにコンピュータによって構成される演算部１０に、情報を入力するための入力部２１と、演算部１０により演算された結果を出力する出力部２２とを備える。演算部１０には、第１のデータベース３１と第２のデータベース３２とを備える外部記憶部３０が接続されている。 Embodiments of a software scale measuring device and a software scale measuring program according to the present invention will be described below with reference to the accompanying drawings. The software scale measuring apparatus according to the embodiment outputs an input unit 21 for inputting information and a result calculated by the calculation unit 10 to a calculation unit 10 constituted by a computer as shown in FIG. And an output unit 22. An external storage unit 30 including a first database 31 and a second database 32 is connected to the calculation unit 10.
本実施例においては、入力部２１から機能プロセス情報、トリガイベント情報、利用者数情報が入力される。本発明はファンクションポイント法を採用しており、本実施例において用いる各種情報は、ＣＯＳＭＩＣ法による測定において識別される情報である。従って、機能プロセス情報は、測定対象プロジェクトのソフトウエアに関する要求仕様書の記載内容に基づき、上記ソフトウエアの必要機能を実現する機能プロセスを識別した結果である情報であり、既に示した非特許文献１に記載の手法により測定者によって識別される。 In the present embodiment, functional process information, trigger event information, and user number information are input from the input unit 21. The present invention employs the function point method, and various information used in the present embodiment is information identified in measurement by the COSMIC method. Therefore, the functional process information is information that is a result of identifying the functional process that realizes the necessary function of the software based on the description contents of the required specification regarding the software of the measurement target project. 1 by the measurer.
例えば、当初にメニュー画面を表示し、メニューの選択により画像を表示する或いは音を出力する測定対象プロジェクトのソフトウエアＡについては、図２に示すように「メニュー画面」機能プロセス、「画像表示」機能プロセス、「音出力」機能プロセスが識別される。 For example, for the measurement target project software A that initially displays a menu screen and displays an image or outputs a sound by selecting a menu, a “menu screen” function process, “image display” as shown in FIG. Functional processes, “sound output” functional processes are identified.
トリガイベント情報は、上記測定対象プロジェクトのソフトウエアＡの外部から上記記各機能プロセスを起動するためのイベントであるトリガイベントを識別した結果である情報であり、非特許文献１に記載の手法により測定者によって識別される。 The trigger event information is information that is a result of identifying a trigger event that is an event for starting each functional process described above from outside the software A of the measurement target project, and is based on the technique described in Non-Patent Document 1. Identified by the measurer.
トリガイベント情報は、図３に示すように利用者Ｂによって被測定ソフトウエアＡの外側で発生し、一つまたは複数の機能プロセスを起動するイベントである。ここに、利用者は人間だけではなく、技術的な装置（コピー、印刷機、電話機等）、他のソフトウエアを含む概念である。ＣＯＳＭＩＣ法では、この利用者Ｂ及び持続的記憶域Ｃと被測定ソフトウエアＡの機能プロセス間において生じる「エントリ」、「エグジット」、「リード」、「ライト」というデータ移動を機能プロセス毎に識別してソフトウエア規模測定を行う。上記の持続的記憶域Ｃは、ソフトウエアＡによるデータの保存、データの読み出しができる記憶域を指すものである。 The trigger event information is an event that occurs outside the software A to be measured by the user B as shown in FIG. 3 and activates one or more functional processes. Here, the concept includes not only human beings but also technical devices (copying, printing machines, telephones, etc.) and other software. In the COSMIC method, data movement of “entry”, “exit”, “read”, and “write” occurring between the functional processes of the user B and the persistent storage C and the software A to be measured is identified for each functional process. And measure the software scale. The above-mentioned persistent storage area C indicates a storage area in which data can be saved and read by software A.
トリガイベントを識別する意義は次の通りである。即ち、トリガイベントが確かに被測定ソフトウエアＡの外側で発生していることを確認し、被測定ソフトウエアＡの内側において発生しているようなトリガイベントが存在しないかを検出することにより、エンドユーザの要求が満たされる粒度でシステム設計されているかを確認することができる。つまり、細かすぎる粒度で設計したソフトウエア構成となっていないかを確認する材料としてトリガイベントを用い、粒度を一定とするために用いる。これによって測定者の技量によらず、一定の粒度を確保し、適切なソフトウエア規模測定を保障している。 The significance of identifying the trigger event is as follows. That is, by confirming that the trigger event is surely generated outside the measured software A, and detecting whether there is a trigger event occurring inside the measured software A, It is possible to confirm whether the system is designed with a granularity that satisfies the end user requirements. That is, the trigger event is used as a material for confirming whether the software configuration is designed with a fine granularity, and is used to make the granularity constant. As a result, regardless of the skill of the measurer, a certain granularity is ensured and an appropriate software scale measurement is ensured.
上記において入力された利用者数情報は、上記各機能プロセス毎に当該機能プロセスと相互に作用する利用者の数である利用者数を識別した結果である情報であり、非特許文献１に記載の手法により測定者によって識別される。 The number-of-users information input in the above is information that is the result of identifying the number of users, which is the number of users interacting with the functional process for each functional process, and is described in Non-Patent Document 1. It is identified by the measurer by the method.
例えば、図２で説明した「メニュー画面」機能プロセス、「画像表示」機能プロセス、「音出力」機能プロセスにより構成されるソフトウエアＡについては、この被測定ソフトウエアＡの機能プロセス間において生じる「エントリ」、「エグジット」の相手を分析する。この分析の結果として例えば図４に示されるように、共通ユーザインタフェース、実行制御システム、ファイル制御システム、ハードウエア制御という利用者が存在すると、識別される。 For example, the software A configured by the “menu screen” function process, the “image display” function process, and the “sound output” function process described in FIG. 2 is generated between the function processes of the software A to be measured. Analyze "entry" and "exit" opponents. As a result of this analysis, for example, as shown in FIG. 4, the presence of users such as a common user interface, an execution control system, a file control system, and hardware control is identified.
上記において識別された利用者である「共通ユーザインタフェース」、「実行制御システム」、「ファイル制御システム」、「ハードウエア制御」の内のいずれが「メニュー画面」機能プロセスにおいて利用者となっているかを識別して、「メニュー画面」機能プロセスについての利用者数が求められる。他の「画像表示」機能プロセス、「音出力」機能プロセスについても同様にしてそれぞれの利用者数を求めることができる。 Which of the above-identified users “Common User Interface”, “Execution Control System”, “File Control System”, and “Hardware Control” is the user in the “Menu Screen” function process To determine the number of users for the “menu screen” functional process. The number of users of each of the other “image display” function processes and “sound output” function processes can be similarly determined.
図１に示した外部記憶部３０の第１のデータベース３１には、複数プロジェクトのソフトウエアに関する要求仕様書の記載内容に基づき、当該各ソフトウエアの必要機能を実現する機能プロセスを識別し、この各機能プロセス内のデータ移動数と利用者数を識別し、識別した各機能プロセス内のデータ移動数と利用者数を用いて、機能プロセス毎における１利用者当たりのデータ移動数を求め、求められた機能プロセス毎における１利用者当たりのデータ移動数が記憶されている。ここにおける識別についても、ＣＯＳＭＩＣ法によるソフトウエア規模測定において行われたものである。つまり、ＣＯＳＭＩＣ法によるソフトウエア規模測定において得られた実績データの内、各機能プロセス内のデータ移動数と利用者数、機能プロセス毎における１利用者当たりのデータ移動数が第１のデータベース３１に図５に示す如く記憶されている。 The first database 31 of the external storage unit 30 shown in FIG. 1 identifies functional processes that realize the necessary functions of each software based on the description contents of the requirement specifications regarding the software of a plurality of projects. Identify the number of data movements and the number of users in each functional process, and use the number of data movements and the number of users in each identified functional process to determine the number of data movements per user for each functional process. The number of data movements per user for each functional process is stored. The identification here is also performed in the software scale measurement by the COSMIC method. That is, among the actual data obtained in the software scale measurement by the COSMIC method, the number of data movements and the number of users in each functional process, and the number of data movements per user for each functional process are stored in the first database 31. Stored as shown in FIG.
一方、演算部１０には、図１に示されるように、統計的データ移動数情報取得手段１１が備えられている。統計的データ移動数情報取得手段１１は、第１のデータベース３１に記憶された機能プロセス毎における１利用者当たりのデータ移動数に統計的処理行って１利用者当たりの統計的データ移動数情報を求める。 On the other hand, as shown in FIG. 1, the arithmetic unit 10 is provided with statistical data movement number information acquisition means 11. The statistical data movement number information acquisition means 11 performs statistical processing on the number of data movements per user for each functional process stored in the first database 31 to obtain statistical data movement number information per user. Ask.
例えば、図６に示すように横軸に１機能プロセスのデータ移動数をとり、縦軸に１機能プロセスの利用者をとってヒストグラムを作成し、この平均値、標準偏差、中央値を求める。この例においては、データ移動数の平均値は３．２９となり、標準偏差１．５２と中央値３．００が得られる。この中央値の３．００を、１利用者当たりの統計的データ移動数情報とする。 For example, as shown in FIG. 6, the horizontal axis represents the number of data movements of one function process and the vertical axis represents the user of the one function process, and a histogram is created to obtain the average value, standard deviation, and median value. In this example, the average value of the number of data movements is 3.29, and a standard deviation of 1.52 and a median value of 3.00 are obtained. The median value of 3.00 is used as statistical data movement number information per user.
演算部１０には、ファンクションポイント算出手段１２と出力制御手段１３とが備えられている。ここに、ファンクションポイント算出手段１２は、入力された機能プロセス情報と対応するトリガイベント情報と更に対応する利用者数情報とを単位として、各単位の利用者数情報に上記統計的データ移動数情報を乗じる乗算を行い機能量を得る。更に、ファンクションポイント算出手段１２は、該乗算の結果である機能量を加える和算を行ってファンクションポイント情報を得るものである。 The calculation unit 10 includes a function point calculation unit 12 and an output control unit 13. Here, the function point calculation means 12 uses the input functional process information, the corresponding trigger event information, and the corresponding user number information as a unit, and the statistical data movement number information in the user number information of each unit. Multiply by to get the functional quantity. Furthermore, the function point calculation means 12 obtains function point information by performing a summation that adds a function quantity as a result of the multiplication.
入力された機能プロセス情報と対応するトリガイベント情報と更に対応する利用者数情報とを単位として計算シートに記載すると図７に示すようになる。この例では、「メニュー画面」機能プロセスと「画像表示」機能プロセスは、利用者数が２であり、「音出力」機能プロセスの利用者数は、４であることを示している。 When the input functional process information, the corresponding trigger event information, and the corresponding user number information are described in the calculation sheet as a unit, it is as shown in FIG. In this example, the “menu screen” function process and the “image display” function process have two users, and the “sound output” function process has four users.
各単位の利用者数情報に上記統計的データ移動数情報（前述の通り、３．００）を乗じる乗算によって機能量（ＣＦＰ）は、６、６、１２となり、該乗算の結果を加える和算とを行ったファンクションポイント情報（未調整ＦＰ）は、図７に示す通り２４となる。出力制御手段１３は、ファンクションポイント算出手段１２により得られたファンクションポイント情報（未調整ＦＰ）を、この段階において出力部２２から出力するように機能しても良い。 By multiplying the number of users information of each unit by the statistical data movement number information (3.00 as described above), the function quantity (CFP) becomes 6, 6, and 12, and the sum of adding the result of the multiplication The function point information (unadjusted FP) obtained by performing the above is 24 as shown in FIG. The output control unit 13 may function to output the function point information (unadjusted FP) obtained by the function point calculation unit 12 from the output unit 22 at this stage.
なお、この実施例では、第１のデータベース３１を備え、統計的データ移動数情報を装置内において求めたが、第１のデータベース３１の内容を別装置に備え、統計的データ移動数情報を他の装置において求め、求めた統計的データ移動数情報（実績データ）を入力部２１から入力するようにしても良い。 In this embodiment, the first database 31 is provided and the statistical data movement number information is obtained in the apparatus. However, the contents of the first database 31 are provided in another apparatus, and the statistical data movement number information is stored in the other apparatus. The obtained statistical data movement number information (actual data) may be input from the input unit 21.
本実施例では演算部１０に、ファンクションポイント算出手段１２により算出されたファンクションポイント情報に補正を加える補正手段１５、及びこの補正手段１５が用いる補正係数を得るための補正係数情報取得手段１４を備えている。補正のために、１プロジェクトのソフトウエアを構成するプログラムを定性的複雑度基準によりＮ段階に区分したプログラム複雑度区分情報を用い、また、１プロジェクトのソフトウエアに使用されるデータを定性的複雑度基準によりＭ段階に区分したデータ複雑度区分情報を用いるものである。 In this embodiment, the calculation unit 10 includes a correction unit 15 that corrects the function point information calculated by the function point calculation unit 12 and a correction coefficient information acquisition unit 14 that obtains a correction coefficient used by the correction unit 15. ing. For the correction, the program complexity classification information obtained by dividing the program constituting the software of one project into N stages according to the qualitative complexity criteria is used, and the data used for the software of one project is qualitatively complicated. Data complexity classification information divided into M levels according to the degree criterion is used.
ここでは、プログラム複雑度区分は、例えば図８（ａ）に示すように、５区分であり、定性的複雑度基準の内容は図８（ａ）に記載してある通りである。測定対象プロジェクトのソフトウエアのプログラム複雑度区分が幾つであるかについては測定者が決定し、入力部２１から入力する。 Here, for example, as shown in FIG. 8A, there are five program complexity categories, and the contents of the qualitative complexity criteria are as described in FIG. 8A. The measurer determines the number of program complexity categories of the software of the project to be measured and inputs it from the input unit 21.
また、データ複雑度区分は、例えば図８（ｂ）に示すように、５区分であり、定性的複雑度基準の内容は図８（ｂ）に記載してある通りである。測定対象プロジェクトのソフトウエアのデータ複雑度区分が幾つであるかについては測定者が決定し、入力部２１から入力する。 Further, for example, as shown in FIG. 8B, there are five data complexity categories, and the contents of the qualitative complexity criteria are as described in FIG. 8B. The measurer determines the number of data complexity categories of the software of the measurement target project, and inputs from the input unit 21.
図９（ａ）には、過去に行った５８プロジェクトに関する測定結果から得られたプログラム複雑度区分とデータ移動数の関係をグラフ化したものが示されている。この図９（ａ）によれば、プログラムの複雑度が高くなるにつれてデータ移動数が増加する傾向があると結論できる。また、図９（ｂ）には、過去に行った５８プロジェクトに関する測定結果から得られたデータ複雑度区分とデータ移動数の関係をグラフ化したものが示されている。この図９（ｂ）によれば、データの複雑度が高くなるにつれてデータ移動数が増加する傾向があると結論できる。 FIG. 9A shows a graph of the relationship between the program complexity category and the number of data movements obtained from the measurement results of 58 projects performed in the past. According to FIG. 9A, it can be concluded that the number of data movements tends to increase as the complexity of the program increases. FIG. 9B shows a graph of the relationship between the data complexity classification and the number of data movements obtained from the measurement results for 58 projects performed in the past. According to FIG. 9B, it can be concluded that the number of data movements tends to increase as the complexity of data increases.
図１に示されている外部記憶部３０の第２のデータベース３２には、複数プロジェクトのソフトウエアについて、それぞれソフトウエア規模測定を行って各プロジェクト毎の総データ移動数と総利用者数とを求め、求められた総データ移動数と総利用者数の情報とからなる実績データが図１０に示すように記憶されている。また図１０に示されている通り、第２のデータベース３２には、プロジェクト毎に上記プログラム複雑度区分情報及び上記データ複雑度区分情報におけるどの区分であるかを評価して複雑度区分値（プログラム複雑度区分情報＋上記データ複雑度区分情報）を得たものも記憶されている。 In the second database 32 of the external storage unit 30 shown in FIG. 1, the software scale measurement is performed for the software of a plurality of projects, and the total number of data movements and the total number of users for each project are obtained. The actual data including the obtained and obtained total data movement number and the total number of users information is stored as shown in FIG. Further, as shown in FIG. 10, the second database 32 evaluates which division in the program complexity category information and the data complexity category information for each project, and determines the complexity category value (program The information obtained from the complexity level information + the data complexity level information is also stored.
補正係数情報取得手段１４は、第２のデータベースに記憶された総データ移動数を総利用者数により割る除算を行ってプロジェクト毎のデータ移動数を得る一方、前記第２のデータベースの複雑度区分値を取り出し、前記プロジェクト毎のデータ移動数と複雑度区分値に基づき前記１利用者当たりの統計的データ移動数情報に一致する複雑度区分値の補正係数を１とし、他の複雑度区分値を前記１利用者当たりの統計的データ移動数情報により正規化して補正係数情報を得るものである。 The correction coefficient information acquisition means 14 performs division to divide the total number of data movements stored in the second database by the total number of users to obtain the number of data movements for each project, while the complexity classification of the second database The value is taken out, the correction coefficient of the complexity classification value that matches the statistical data movement number information per user based on the data movement number and complexity classification value for each project is set to 1, and other complexity classification values Is normalized by the statistical data movement number information per user to obtain correction coefficient information.
具体的には、評価結果であるプログラム複雑度区分情報及びデータ複雑度区分情報（和算）を複雑度（複雑度区分値）として横軸にとり、縦にプロジェクト毎のデータ移動数をとってグラフとすると、図１１のｇに示されるようになり、このグラフｇに近似する直線による補正線ｈを得る。この二次元座標において上記１利用者当たりの統計的データ移動数情報（３．００）に一致する複雑度区分値の補正係数を１とする。 Specifically, the program complexity category information and data complexity category information (summation), which are the evaluation results, are plotted as complexity (complexity category value) on the horizontal axis, and the number of data movements for each project is plotted vertically. Then, as shown in g of FIG. 11, a correction line h by a straight line approximating this graph g is obtained. In this two-dimensional coordinate, the correction coefficient of the complexity division value that matches the statistical data movement number information (3.00) per user is set to 1.
図１１の例では、統計的データ移動数情報（３．００）には複雑度区分６が該当する。このため、複雑度区分値６の補正係数が１である。他の複雑度区分値を前記１利用者当たりの統計的データ移動数情報により正規化する。例えば、複雑度区分値が１０は補正線ｈにおいて４．２であるから、３により正規化（割り算）すると補正係数１．４が得られる。また、複雑度区分値が２は補正線ｈにおいて１．８であるから、３により正規化（割り算）すると補正係数０．６が得られる。他の複雑度区分値についても同様にすると、図１２に示す複雑度(複雑度区分値)と補正係数の対照テーブルが得られる。 In the example of FIG. 11, the complexity classification 6 corresponds to the statistical data movement number information (3.00). For this reason, the correction coefficient of the complexity classification value 6 is 1. Other complexity classification values are normalized by the statistical data movement number information per user. For example, since the complexity division value is 10 on the correction line h, normalization (division) by 3 gives a correction coefficient of 1.4. Further, since the complexity classification value 2 is 1.8 on the correction line h, normalization (division) by 3 gives a correction coefficient 0.6. When the other complexity level values are similarly set, a comparison table of complexity (complexity level values) and correction coefficients shown in FIG. 12 is obtained.
前述の通り、入力部２１から測定対象プロジェクトのソフトウエアに関するプログラム複雑度区分情報及びデータ複雑度区分情報が入力されているので、和算により測定対象プロジェクトのソフトウエアの複雑度区分値が得られ、図１２のテーブルから補正係数が得られる。例えば、プログラム複雑度区分情報が２であり、データ複雑度区分情報が１であるとして、入力されている場合には、合計である複雑度区分値は３であり、図１２のテーブルから補正係数０．７が得られる。 As described above, since the program complexity category information and the data complexity category information related to the software of the measurement target project are input from the input unit 21, the software complexity category value of the measurement target project software can be obtained by addition. The correction coefficient is obtained from the table of FIG. For example, if the program complexity classification information is 2 and the data complexity classification information is 1, and the data is input, the total complexity classification value is 3, and the correction coefficient is calculated from the table of FIG. 0.7 is obtained.
補正手段１５は、上記のようにして得られた補正係数情報に基づきファンクションポイント算出手段１２によって算出されたファンクションポイント情報に補正を加える。図７に示す通りのファンクションポイント情報（未調整ＦＰ）＝２４について、補正係数０．７を適用する乗算を行い、調整済ファンクションポイント情報（調整済ＦＰ）＝１６．８を得る。この結果、図７の未調整ＦＰの欄が調整済ＦＰに変更される。 The correcting unit 15 corrects the function point information calculated by the function point calculating unit 12 based on the correction coefficient information obtained as described above. The function point information (unadjusted FP) = 24 as shown in FIG. 7 is multiplied by applying the correction coefficient 0.7 to obtain adjusted function point information (adjusted FP) = 16.8. As a result, the unadjusted FP field in FIG. 7 is changed to the adjusted FP.
調整済ファンクションポイント情報（調整済ＦＰ）＝１６．８は、出力制御手段１３によって出力部２２へ出力され、表示などがなされる。本実施例では、第２のデータベース３２と補正係数情報取得手段１４を備えたが、これらを他の装置において備えるようにし、得られた補正係数（テーブル）を入力部２１から入力して演算部１０が保持するように構成しても良い。 The adjusted function point information (adjusted FP) = 16.8 is output to the output unit 22 by the output control means 13 and displayed. In the present embodiment, the second database 32 and the correction coefficient information acquisition unit 14 are provided. However, these are provided in another apparatus, and the obtained correction coefficient (table) is input from the input unit 21 to calculate the calculation unit. You may comprise so that 10 may hold | maintain.
未調整ＦＰの補正に関しては、必ずしも行わなくとも良い。本発明の実施例において理解できるように、１利用者当たりの統計的データ移動数情報（実施例では、３．００）に一致する複雑度区分値の補正係数を１としているため、未調整ＦＰの補正が必要か否かを演算部１０において判断する処理を不要としている。即ち、全ての場合において単に補正計数を未調整ＦＰに掛けることにより、補正が必要な未調整ＦＰについては補正がなされる一方、補正が不要な未調整ＦＰについては１が掛けられて補正なしと同じ結果が得られるように構成されている。 The correction of the unadjusted FP is not necessarily performed. As can be understood in the embodiment of the present invention, since the correction coefficient of the complexity division value that matches the statistical data movement number information per user (3.00 in the embodiment) is 1, the unadjusted FP The processing for determining whether or not the correction is necessary in the calculation unit 10 is unnecessary. That is, in all cases, by simply multiplying the unadjusted FP by the correction count, the unadjusted FP that needs to be corrected is corrected, while the unadjusted FP that does not need to be corrected is multiplied by 1 and there is no correction. The same result is obtained.
過去に行った５８プロジェクトに関するＣＯＳＭＩＣ法による測定結果と、本発明による測定結果である相関を散布図として図１３（ａ）図１３（ｂ）に示す。図１３（ａ）におけるＲ２＝０．８１８３は相関係数＝０．９０５で非常に強い相関にあることが分かる。図１３（ａ）の非相関に係る４プロジェクトを除いて再度相関を散布図としたものを図１３（ｂ）に示す。この図１３（ｂ）におけるＲ２＝０．９３８５は相関係数＝０．９６９で非常に強い相関にあることが分かる。 FIG. 13A and FIG. 13B show the measurement results of the 58 projects conducted in the past by the COSMIC method and the correlations of the measurement results of the present invention as scatter diagrams. It can be seen that R2 = 0.8183 in FIG. 13A is in a very strong correlation with a correlation coefficient = 0.905. FIG. 13B shows a scatter diagram of the correlation again except for the four projects related to uncorrelation in FIG. It can be seen that R2 = 0.9385 in FIG. 13B has a very strong correlation with a correlation coefficient = 0.969.
実施例に係るソフトウエア規模測定装置の演算部１０における各手段は、図１４に示されるフローチャートに対応するプログラムをコンピュータが実行することにより実現されるものであるので、このフローチャートを用いてソフトウエア規模測定装置の動作を説明する。測定対象プロジェクトのソフトウエアに関する要求仕様書の記載内容に基づき、上記ソフトウエアの必要機能を実現する機能プロセスを識別し、また、トリガイベントを識別し、識別結果に係る機能プロセス情報とトリガイベント情報を入力部２１から入力する（Ｓ１１）。 Each means in the arithmetic unit 10 of the software scale measuring apparatus according to the embodiment is realized by a computer executing a program corresponding to the flowchart shown in FIG. The operation of the scale measuring device will be described. Based on the description in the requirements specifications for the software of the project to be measured, identify the functional process that realizes the necessary functions of the software, identify the trigger event, and the functional process information and trigger event information related to the identification result Is input from the input unit 21 (S11).
更に、上記の各機能プロセス情報とトリガイベント情報に対応する利用者数を求めて、求めた利用者数情報を入力部２１から入力する（Ｓ１２）。つまり、図７に示した情報を全て入力する。これにより、演算部１０が起動し、先に説明したようにして統計的データ移動数情報を得て、各単位の利用者数情報に上記統計的データ移動数情報を乗じる乗算を行い機能量を得る（Ｓ１３）。更に、該乗算の結果である機能量を加える和算を行ってファンクションポイント情報（未調整ＦＰ）を得る（Ｓ１４）。 Further, the number of users corresponding to each functional process information and trigger event information is obtained, and the obtained number of users information is input from the input unit 21 (S12). That is, all the information shown in FIG. 7 is input. As a result, the calculation unit 10 is activated to obtain the statistical data movement number information as described above, and multiply the user number information of each unit by the statistical data movement number information to obtain the functional amount. Obtain (S13). Furthermore, the function point information (unadjusted FP) is obtained by performing the addition for adding the functional quantity as a result of the multiplication (S14).
測定者は全ての機能プロセス情報を入力したかの確認を行い（Ｓ１５）、全機能プロセス情報の入力が完了している場合に、演算部１０を次の処理へ移行させるべく、測定対象プロジェクトのソフトウエアに関するプログラム複雑度及びデータ複雑度の評価を行い、結果であるプログラム複雑度区分情報及びデータ複雑度区分情報を入力部２１から入力する（Ｓ２１、Ｓ２２）。 The measurer confirms whether all the functional process information has been input (S15), and when the input of all the functional process information has been completed, in order to move the calculation unit 10 to the next processing, The program complexity and data complexity regarding the software are evaluated, and the resulting program complexity category information and data complexity category information are input from the input unit 21 (S21, S22).
上記入力に応じて、演算部１０は、プログラム複雑度区分情報とデータ複雑度区分情報を合計して複雑度区分値を得る（Ｓ２３）。先に説明したようにして、補正線ｈを得て、この二次元座標において上記１利用者当たりの統計的データ移動数情報（３．００）に一致する複雑度区分値の補正係数を１とし、他の複雑度区分値を上記１利用者当たりの統計的データ移動数情報により正規化して、補正係数の対照テーブルを得る（Ｓ２４）。 In response to the input, the arithmetic unit 10 adds the program complexity category information and the data complexity category information to obtain a complexity category value (S23). As described above, the correction line h is obtained, and the correction coefficient of the complexity division value corresponding to the statistical data movement number information (3.00) per user in the two-dimensional coordinates is set to 1. The other complexity classification values are normalized by the above statistical data movement number information per user to obtain a correction coefficient comparison table (S24).
演算部１０は、対照テーブルを用いて、ステップＳ２３において得られた複雑度区分値に対応する補正係数を求める（Ｓ２５）。先の例では、複雑度区分値は３であり、図１２のテーブルから補正係数０．７が得られる。次に、ファンクションポイント情報（未調整ＦＰ）＝２４について、補正係数０．７を適用する乗算を行い、調整済ファンクションポイント情報（調整済ＦＰ）＝１６．８を得て、出力制御手段１３によって出力部２２へ出力され、表示などがなされる（Ｓ２６）。 The computing unit 10 obtains a correction coefficient corresponding to the complexity classification value obtained in step S23 using the comparison table (S25). In the previous example, the complexity classification value is 3, and the correction coefficient 0.7 is obtained from the table of FIG. Next, the function point information (unadjusted FP) = 24 is multiplied by applying the correction coefficient 0.7 to obtain adjusted function point information (adjusted FP) = 16.8. The data is output to the output unit 22 and displayed (S26).
このようにして得られた測定結果は、図１３を用いて説明したように、ＣＯＳＭＩＣ法による測定結果と強い相関を有しており、デジタル家電などの組込みシステムやリアルタイムシステムのソフトウエア規模測定をＣＯＳＭＩＣ法と同様に好適に行うことができる。この場合、ＣＯＳＭＩＣ法を完璧に理解している必要がなく、上記において入力部２１から入力した情報を識別できれば良く、平易な測定である。測定に必要な情報が少なく、必要情報の識別も比較的容易であるから、ＣＯＳＭＩＣ法に比べて短時間で測定を行うことができる利点がある。 The measurement results obtained in this way have a strong correlation with the measurement results by the COSMIC method, as described with reference to FIG. 13, and the software scale measurement of embedded systems such as digital home appliances and real-time systems can be performed. It can be suitably carried out in the same manner as the COSMIC method. In this case, it is not necessary to completely understand the COSMIC method, and it is only necessary to be able to identify the information input from the input unit 21 in the above, and it is a simple measurement. Since there is little information necessary for measurement and identification of the necessary information is relatively easy, there is an advantage that measurement can be performed in a shorter time than the COSMIC method.
１０ 演算部
１１ 統計的データ移動数情報取得手段
１２ ファンクションポイント算出手段
１３ 出力制御手段
１４ 補正係数情報取得手段
１５ 補正手段
２１ 入力部
２２ 出力部
３０ 外部記憶部
３１ 第１のデータベース
３２ 第２のデータベース
DESCRIPTION OF SYMBOLS 10 Calculation part 11 Statistical data movement number information acquisition means 12 Function point calculation means 13 Output control means 14 Correction coefficient information acquisition means 15 Correction means 21 Input part 22 Output part 30 External storage part 31 1st database 32 2nd database
Claims (8)
測定対象プロジェクトのソフトウエアに関する要求仕様書の記載内容に基づき、前記ソフトウエアの必要機能を実現する機能プロセスを識別した結果である機能プロセス情報が前記入力部から入力され、
前記ソフトウエアの外部から前記各機能プロセスを起動するためのイベントであるトリガイベントを識別した結果であるトリガイベント情報が前記入力部から入力され、
前記各機能プロセス毎に当該機能プロセスと相互に作用する利用者の数である利用者数を識別した結果である利用者数情報が前記入力部から入力され、
複数プロジェクトのソフトウエアに関する要求仕様書の記載内容に基づき、当該各ソフトウエアの必要機能を実現する機能プロセスを識別し、この各機能プロセス内のデータ移動数と利用者数を識別し、識別した各機能プロセス内のデータ移動数と利用者数を用いて、機能プロセス毎における１利用者当たりのデータ移動数を求め、求められた機能プロセス毎における１利用者当たりのデータ移動数に統計的処理行って得た１利用者当たりの統計的データ移動数情報が前記入力部から入力され、
前記演算部において、前記入力部から入力された機能プロセス情報と対応するトリガイベント情報と更に対応する利用者数情報とを単位として、各単位の利用者数情報に前記統計的データ移動数情報を乗じる乗算と、該乗算の結果を加える和算とを行ってファンクションポイント情報を得るファンクションポイント算出手段と、
このファンクションポイント算出手段により得られたファンクションポイント情報を前記出力部からソフトウエア規模情報として出力させる出力制御手段と
を具備することを特徴とするソフトウエア規模測定装置。 An input unit for inputting information, a calculation unit that calculates information input by the input unit, and an output unit that outputs a result calculated by the calculation unit,
Functional process information that is a result of identifying a functional process that realizes a necessary function of the software is input from the input unit based on the description contents of the requirement specifications regarding the software of the measurement target project,
Trigger event information that is a result of identifying a trigger event that is an event for starting each functional process from outside the software is input from the input unit,
User number information that is the result of identifying the number of users that is the number of users interacting with the functional process for each functional process is input from the input unit,
Based on the description in the requirement specifications regarding the software of multiple projects, the functional processes that realize the necessary functions of each software were identified, and the number of data movements and the number of users in each functional process were identified and identified. Using the number of data movements and the number of users in each functional process, the number of data movements per user for each functional process is obtained, and statistical processing is performed on the number of data movements per user for each obtained functional process. Statistical data movement number information per user obtained through the operation is input from the input unit,
In the arithmetic unit, the statistical data movement number information is added to the number of users information of each unit, with the function process information input from the input unit and the corresponding trigger event information and the corresponding number of users information as a unit. Function point calculation means for performing function multiplication and summation for adding the result of the multiplication to obtain function point information;
An output control means for outputting function point information obtained by the function point calculation means as software scale information from the output section.
この第１のデータベースに記憶された機能プロセス毎における１利用者当たりのデータ移動数に統計的処理行って１利用者当たりの統計的データ移動数情報を求める統計的データ移動数情報取得手段と
を具備することを特徴とする請求項１に記載のソフトウエア規模測定装置。 Based on the description in the requirement specifications regarding the software of multiple projects, the functional processes that realize the necessary functions of each software were identified, and the number of data movements and the number of users in each functional process were identified and identified. The number of data movements per user for each functional process is obtained using the number of data movements and the number of users in each functional process, and the number of data movements per user for each functional process is stored. 1 database and
Statistical data movement number information acquisition means for performing statistical processing on the number of data movements per user for each functional process stored in the first database to obtain statistical data movement number information per user; The software scale measuring device according to claim 1, further comprising:
１プロジェクトのソフトウエアに使用されるデータを定性的複雑度基準によりＭ段階に区分したデータ複雑度区分情報を用い、
複数プロジェクトのソフトウエアについて、それぞれソフトウエア規模測定を行って各プロジェクト毎の総データ移動数と総利用者数とを求め、求められた総データ移動数を総利用者数により割る除算を行ってプロジェクト毎のデータ移動数を得て、プロジェクト毎に前記プログラム複雑度区分情報及び前記データ複雑度区分情報におけるどの区分であるかを評価して複雑度区分値を得て、前記プロジェクト毎のデータ移動数と複雑度区分値に基づき前記１利用者当たりの統計的データ移動数情報に一致する複雑度区分値の補正係数を１とし、他の複雑度区分値を前記１利用者当たりの統計的データ移動数情報により正規化して得られる補正係数情報を用い、
測定対象プロジェクトのソフトウエアに関して、プログラム複雑度区分情報及びデータ複雑度情報の入力を受けて、当該プロジェクトの複雑度区分値を得て、この当該プロジェクトの複雑度区分値と前記補正係数情報に基づき前記ファンクションポイント算出手段による算出されたファンクションポイント情報に補正を加える補正手段とを具備し、
前記出力制御手段は、この補正手段により補正されたファンクションポイント情報を前記出力部からソフトウエア規模情報として出力させることを特徴とする請求項１または２に記載のソフトウエア規模測定装置。 Using the program complexity classification information that divides the programs that make up the software of one project into N stages according to the qualitative complexity criteria,
Using data complexity classification information that divides the data used in one project's software into M stages according to the qualitative complexity criteria,
For software of multiple projects, measure the software scale for each project to determine the total number of data movements and total number of users for each project, and divide the total number of data movements obtained by the total number of users. Obtain the number of data movements for each project, evaluate which of the program complexity classification information and the data complexity classification information is for each project, obtain the complexity classification value, and move the data for each project Based on the number and the complexity classification value, the correction coefficient of the complexity classification value that matches the statistical data movement number information per user is set to 1, and the other complexity classification values are statistical data per user. Using correction coefficient information obtained by normalizing with the movement number information,
With respect to the software of the project to be measured, the program complexity category information and the data complexity information are input to obtain the complexity category value of the project, and based on the complexity category value of the project and the correction coefficient information. Correction means for correcting the function point information calculated by the function point calculation means,
3. The software scale measuring apparatus according to claim 1, wherein the output control means causes the function point information corrected by the correcting means to be output as software scale information from the output unit.
この第２のデータベースに記憶された総データ移動数を総利用者数により割る除算を行ってプロジェクト毎のデータ移動数を得る一方、前記第２のデータベースの複雑度区分値を取り出し、前記プロジェクト毎のデータ移動数と複雑度区分値に基づき前記１利用者当たりの統計的データ移動数情報に一致する複雑度区分値の補正係数を１とし、他の複雑度区分値を前記１利用者当たりの統計的データ移動数情報により正規化して補正係数情報を得る補正係数情報取得手段とを具備することを特徴とする請求項３に記載のソフトウエア規模測定装置。 For software of multiple projects, measure the software scale for each project to determine the total number of data movements and total number of users for each project, and store information on the total number of data movements and total number of users obtained. A second database storing complexity category value information obtained by evaluating which category in the program complexity category information and the data complexity category information for each project;
Dividing the total number of data movements stored in the second database by the total number of users to obtain the number of data movements for each project, while taking out the complexity classification value of the second database, Based on the number of data movements and the complexity classification value, the correction coefficient of the complexity classification value that matches the statistical data movement number information per user is set to 1, and the other complexity classification value is set to be per one user. 4. The software scale measuring apparatus according to claim 3, further comprising correction coefficient information acquisition means for obtaining correction coefficient information by normalizing with statistical data movement number information.
測定対象プロジェクトのソフトウエアに関する要求仕様書の記載内容に基づき、前記ソフトウエアの必要機能を実現する機能プロセスを識別した結果である機能プロセス情報が前記入力部から入力され、
前記ソフトウエアの外部から前記各機能プロセスを起動するためのイベントであるトリガイベントを識別した結果であるトリガイベント情報が前記入力部から入力され、
前記各機能プロセス毎に当該機能プロセスと相互に作用する利用者の数である利用者数を識別した結果である利用者数情報が前記入力部から入力され、
複数プロジェクトのソフトウエアに関する要求仕様書の記載内容に基づき、当該各ソフトウエアの必要機能を実現する機能プロセスを識別し、この各機能プロセス内のデータ移動数と利用者数を識別し、識別した各機能プロセス内のデータ移動数と利用者数を用いて、機能プロセス毎における１利用者当たりのデータ移動数を求め、求められた機能プロセス毎における１利用者当たりのデータ移動数に統計的処理行って得た１利用者当たりの統計的データ移動数情報が前記入力部から入力され、
前記演算部において、前記入力部から入力された機能プロセス情報と対応するトリガイベント情報と更に対応する利用者数情報とを単位として、各単位の利用者数情報に前記統計的データ移動数情報を乗じる乗算と、該乗算の結果を加える和算とを行ってファンクションポイント情報を得るファンクションポイント算出手段、
このファンクションポイント算出手段により得られたファンクションポイント情報を前記出力部からソフトウエア規模情報として出力させる出力制御手段
として機能させることを特徴とするソフトウエア規模測定プログラム。 The calculation unit of the software scale measuring apparatus, comprising: an input unit for inputting information; a calculation unit that calculates information input by the input unit; and an output unit that outputs a result calculated by the calculation unit The computers that make up the
Functional process information that is a result of identifying a functional process that realizes a necessary function of the software is input from the input unit based on the description contents of the requirement specifications regarding the software of the measurement target project,
Trigger event information that is a result of identifying a trigger event that is an event for starting each functional process from outside the software is input from the input unit,
User number information that is the result of identifying the number of users that is the number of users interacting with the functional process for each functional process is input from the input unit,
Based on the description in the requirement specifications regarding the software of multiple projects, the functional processes that realize the necessary functions of each software were identified, and the number of data movements and the number of users in each functional process were identified and identified. Using the number of data movements and the number of users in each functional process, the number of data movements per user for each functional process is obtained, and statistical processing is performed on the number of data movements per user for each obtained functional process. Statistical data movement number information per user obtained through the operation is input from the input unit,
In the arithmetic unit, the statistical data movement number information is added to the number of users information of each unit, with the function process information input from the input unit and the corresponding trigger event information and the corresponding number of users information as a unit. A function point calculation means for performing function multiplication and summation for adding the result of the multiplication to obtain function point information;
A software scale measuring program which functions as output control means for outputting function point information obtained by the function point calculating means as software scale information from the output section.
前記コンピュータを更に、前記第１のデータベースに記憶された機能プロセス毎における１利用者当たりのデータ移動数に統計的処理行って１利用者当たりの統計的データ移動数情報を求める統計的データ移動数情報取得手段
として機能させることを特徴とする請求項５に記載のソフトウエア規模測定プログラム。 Based on the description in the requirement specifications regarding the software of multiple projects, the functional processes that realize the necessary functions of each software were identified, and the number of data movements and the number of users in each functional process were identified and identified. The number of data movements per user for each functional process is obtained using the number of data movements and the number of users in each functional process, and the number of data movements per user for each functional process is stored. The computer includes one database,
Statistical data movement number for obtaining statistical data movement number information per user by further performing statistical processing on the data movement number per user for each functional process stored in the first database. 6. The software scale measurement program according to claim 5, wherein the software scale measurement program is made to function as information acquisition means.
１プロジェクトのソフトウエアを構成するプログラムを定性的複雑度基準によりＮ段階に区分したプログラム複雑度区分情報を用い、
１プロジェクトのソフトウエアに使用されるデータを定性的複雑度基準によりＭ段階に区分したデータ複雑度区分情報を用い、
複数プロジェクトのソフトウエアについて、それぞれソフトウエア規模測定を行って各プロジェクト毎の総データ移動数と総利用者数とを求め、求められた総データ移動数を総利用者数により割る除算を行ってプロジェクト毎のデータ移動数を得て、プロジェクト毎に前記プログラム複雑度区分情報及び前記データ複雑度区分情報におけるどの区分であるかを評価して複雑度区分値を得て、前記プロジェクト毎のデータ移動数と複雑度区分値に基づき前記１利用者当たりの統計的データ移動数情報に一致する複雑度区分値の補正係数を１とし、他の複雑度区分値を前記１利用者当たりの統計的データ移動数情報により正規化して得られる補正係数情報を用い、
前記コンピュータを、
測定対象プロジェクトのソフトウエアに関して、プログラム複雑度区分情報及びデータ複雑度情報の入力を受けて、当該プロジェクトの複雑度区分値を得て、この当該プロジェクトの複雑度区分値と前記補正係数情報に基づき前記ファンクションポイント算出手段による算出されたファンクションポイント情報に補正を加える補正手段として機能させ、
この補正手段により補正されたファンクションポイント情報を前記出力部からソフトウエア規模情報として出力させる出力制御手段
として機能させことを特徴とする請求項５または６に記載のソフトウエア規模測定プログラム。 The computer is
Using the program complexity classification information that divides the programs that make up the software of one project into N stages according to the qualitative complexity criteria,
Using data complexity classification information that divides the data used in one project's software into M stages according to the qualitative complexity criteria,
For software of multiple projects, measure the software scale for each project to determine the total number of data movements and total number of users for each project, and divide the total number of data movements obtained by the total number of users. Obtain the number of data movements for each project, evaluate which of the program complexity classification information and the data complexity classification information is for each project, obtain the complexity classification value, and move the data for each project Based on the number and the complexity classification value, the correction coefficient of the complexity classification value that matches the statistical data movement number information per user is set to 1, and the other complexity classification values are statistical data per user. Using correction coefficient information obtained by normalizing with the movement number information,
The computer,
With respect to the software of the project to be measured, the program complexity category information and the data complexity information are input to obtain the complexity category value of the project, and based on the complexity category value of the project and the correction coefficient information. Function as correction means for correcting the function point information calculated by the function point calculation means,
7. The software scale measuring program according to claim 5, wherein the function scale information corrected by the correcting means is caused to function as output control means for outputting the function point information from the output section as software scale information.
前記コンピュータを、
前記第２のデータベースに記憶された総データ移動数を総利用者数により割る除算を行ってプロジェクト毎のデータ移動数を得て、プロジェクト毎に前記プログラム複雑度区分情報及び前記データ複雑度区分情報におけるどの区分であるかを評価して複雑度区分値を得て、前記プロジェクト毎のデータ移動数と複雑度区分値に基づき前記１利用者当たりの統計的データ移動数情報に一致する複雑度区分値の補正係数を１とし、他の複雑度区分値を前記１利用者当たりの統計的データ移動数情報により正規化して補正係数情報を得る補正係数情報取得手段
として機能させることを特徴とする請求項７に記載のソフトウエア規模測定プログラム。 For software of multiple projects, measure the software scale to determine the total number of data movements and total number of users for each project, and store the information on the total number of data movements and total number of users obtained. The computer comprises two databases;
The computer,
Dividing the total number of data movements stored in the second database by the total number of users to obtain the number of data movements for each project, and for each project, the program complexity classification information and the data complexity classification information A complexity classification value is obtained by evaluating which classification is in the system, obtaining a complexity classification value, and matching the statistical data movement number information per user based on the data movement number and the complexity classification value for each project The correction coefficient of the value is set to 1, and other complexity classification values are normalized by the statistical data movement number information per user to function as correction coefficient information acquisition means for obtaining correction coefficient information. Item 8. The software scale measurement program according to Item 7.
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