기능점수 산정 예제

기능 포인트는 1시간 과 같은 소프트웨어에 대한 단위 측정은 시간을 측정하는 것, 마일은 거리를 측정하는 것 또는 섭씨로 온도를 측정하는 것입니다. 함수 포인트는 킬로미터, 화씨, 시간 등과 같은 다른 측정과 매우 비슷하게 서수 측정입니다. 기능 복잡성은 각 함수에 대해 해당 가중치와 곱하고 값이 추가되어 하위 시스템의 UFP(조정되지 않은 함수 지점)를 결정합니다. SLOC는 전통적으로 생산성을 특성화하기 위한 척도였습니다. 코드 줄의 진정한 장점은 기존 관리자가 개념을 쉽게 이해할 수 있다는 것입니다. 그러나 코드 선 측정은 생각만큼 간단하고 정확하지 않습니다. 코드 줄의 관점에서 소프트웨어를 정확하게 설명하기 위해서는 코드의 기술적 크기와 기능적 크기로 코드를 측정해야 합니다. 기술적 크기는 프로그래밍 자체입니다. 기능 크기에는 데이터베이스 소프트웨어, 데이터 입력 소프트웨어 및 인시던트 처리 소프트웨어와 같은 모든 추가 기능이 포함됩니다. 가장 일반적인 기술 크기 조정 방법은 여전히 소프트웨어 개체당 코드 줄 수가 많을 것입니다.

그러나 기능 점 분석(FPA)은 업계에서 소프트웨어 크기 추정의 표준이 되었습니다. FPA는 사용자의 관점에서 소프트웨어 결과물의 크기를 측정합니다. 함수 지점 크기 조정은 사용자 요구 사항을 기반으로 하며 개발자/추정기및 고객에게 제공되는 비즈니스 기능에 대한 크기를 정확하게 나타냅니다. FPA는 통계적 정확성의 역사를 가지고 있으며 응용 프로그램 개발 관리(ADM) 또는 아웃소싱 계약에 광범위하게 사용되어 왔습니다. 이러한 점에서 FPA는 서비스 제공 및 성능 측정을 위한 글로벌 표준역할을 합니다. 기능 포인트 분석은 숙련된 숙련된 직원이 수행해야 합니다. 기능 점 분석이 숙련되지 않은 담당자에 의해 수행되는 경우 분석이 잘못 수행된다고 가정하는 것이 합리적입니다. 인력 계수 함수 포인트는 기능 포인트 계수 연습 매뉴얼의 최신 버전을 활용해야하며, 기능 포인트는 IBM의 앨런 알브레히트에 의해 응용 프로그램 개발 생산성측정에 1979 년에 정의되었다.

[3] 소프트웨어의 기능적 사용자 요구 사항을 식별하고 각 요구 사항은 출력, 문의, 입력, 내부 파일 및 외부 인터페이스의 다섯 가지 유형 중 하나로 분류됩니다. 함수가 식별되고 유형으로 분류되면 복잡성을 평가하고 여러 가지 함수 지점을 할당합니다. 이러한 각 기능 사용자 요구 사항은 입력에 대한 데이터 항목 또는 조회에 대한 사용자 쿼리와 같은 최종 사용자 비즈니스 기능에 매핑됩니다. 이러한 구분은 함수 점에서 측정된 함수를 사용자 지향 요구 사항에 쉽게 매핑하는 경향이 있지만 구현하기 위해 리소스가 필요한 내부 함수(예: 알고리즘)를 숨기는 경향이 있기 때문에 중요합니다. 함수 포인트 계수 방법론은 소프트웨어 크기를 결정하기 위한 가장 부정확한 측정 방법입니다. 일반적으로 함수 포인트 계산은 숙련된 인증된 함수 포인트 카운터에 의해 수행됩니다.

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