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프로세스 상호연관성 기반의 소프트웨어 프로세스 개선 제안 모델: ReMo (Recommendation Model)

Process Correlation-Based Recommendation Model (ReMo) for Software Process Improvement

초록/요약 도움말

소프트웨어 프로세스 개선 활동은 품질, 납기, 비용에 대한 조직의 비즈니스 목표를 달성하기 위해 많은 소프트웨어 조직에서 수행해왔다. 일반적으로 프로세스 개선 활동은 프로세스 참조 모델 (예. CMMI) 을 기반으로 조직의 소프트웨어 프로세스에 대한 강점과 약점 (발견사항)을 식별하고, 이를 기반으로 개선제안을 정의하는 프로세스 심사 활동으로 시작한다. 프로세스 개선제안은 개선 계획과 개선 이행 단계 수행의 기반을 제공하므로 성공적인 프로세스 개선의 중요한 요소로 강조되어 왔다. 프로세스 심사 기준이 되는 프로세스 참조 모델은 소프트웨어 개발 및 유지관리 활동에 대한 베스트 프랙티스의 모음으로 상호 연관된 여러 프로세스 영역 (예. 프로젝트 계획 수립, 요구사항 관리 등) 으로 구성되어 있다.발견사항의 식별은 개별 프로세스 영역별 구체적 진단이 필요하지만, 효과적인 프로세스 이행을 위한 개선제안은 프로세스간에 존재하는 상호연관성을 고려하여 개발되어야 한다. 하지만, 프로세스 개선 현장에서는 식별된 단점에 대한 단편적인 솔루션을 제시하는 개선제안이 종종 발견되는 것이 현실이다. 이러한 현실에 대해 프로세스 전문가들은 분석자에 따라 Ad-hoc하게 수행되는 개선제안 개발 프로세스를 문제의 원인으로 제기하고 있다. 프로세스 개선 전문가들은 개선제안의 품질 요건에 대해 특정 조직에 대해 구체적이고 (구체성) 상호 연관된 프로세스를 포괄적으로 고려 (포괄성) 해야 한다는 것에 공감하고 있다. 개선제안의 도출, 명세, 우선순위화에 대한 부분적인 연구가 존재하나 발견사항으로부터 개선제안을 개발하는 체계적인 절차에 대한 정의는 미흡하다. 더욱이 기존의 개선제안 개발 방법은 프로세스간 상호연관성을 간과한다는 단점이 있다. 본 논문에서는 소프트웨어 조직에 대해 식별된 프로세스 심사 발견사항을 기반으로 프로세스 상호연관성을 분석하여 개선제안을 개발하는 모델 ReMo (Recommendation Model)를 제안한다. 제안한 모델의 목적은 기존 방법에 비해 특정 조직에 대해 더욱 구체적이고 관련한 프로세스를 포괄적으로 고려한 개선제안을 개발하는 것이다. 이를 위해 기술, 조직, 비즈니스 등 다각도의 관점에서 프로세스 상호연관성 분석을 수행하는 방법을 제시한다. 분석 결과를 기반으로 연관된 발견사항의 묶음인 개선패키지를 식별하고, 이 개선패키지 단위로 개선제안을 명세 한다. 제안하는 방법은 12개의 실제 프로세스 개선 프로젝트에 대한 사례 연구를 통해 평가되었다. ReMo의 유용성과 사용용이성은 사례 연구 참가자에 대한 설문을 통해 확인하였으며, ReMo를 통해 작성된 개선제안의 품질은 ReMo를 적용하기 전과 비교함으로써 개선제안의 향상된 구체성과 포괄성을 확인하였다. 이와 더불어 ReMo의 효율적인 활용을 위한 자동화 기법을 제안한다. 수작업 노력이 가장 많이 드는 발견사항 상호연관성 분석 활동을 지원하기 위해 상호연관성 참조 모델 구축 기법을 제안한다. 또한, 상호 연관된 발견사항들을 그룹핑하여 개선패키지로 그룹핑하는 절차를 클러스터링 알고리즘을 이용하여 정형화한다. 상호연관성 참조 모델은 CMMI의 프랙티스간 상호연관성을 기반으로 구축 및 검증하였다. 기존의 연구가 참조 모델에서 명세한 상호연관성만을 고려한 것에 비해, 전문가에 의한 분석 경험 데이터 및 그래프 이론을 활용하여 확장한 것이 제안한 방법의 특징이다. 제안된 방법의 성능은 전문가에 의한 수작업과 비교하여 정밀도, 검출도, 그리고 정확도를 측정함으로 그 활용 가능성을 확인하였다.

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초록/요약 도움말

Software process improvement (SPI) has been widely practiced to achieve business objectives in software organizations. SPI often begins with process assessment based on a process reference model such as CMMI. The purpose of process assessment is to understand current states of the software process in terms of strengths and weaknesses and to provide recommendations which help the organization to prioritize improvements and produce an improvement action plan. Quality recommendations have been emphasized as a crucial factor of the successful SPI. Process reference model, the collection of best practices, is composed of a set of correlated process areas such as project planning and requirement management. While identifying strength and weakness requires focus on individual process areas, formulating process improvement recommendations from identified strengths and weaknesses needs to consider the relationships of process areas. In the current practice, however, developing recommendations remains largely ad-hoc and the resulting recommendations are often simple interpretations of individual weaknesses. There exist a few studies on eliciting, specifying, and prioritizing recommendations but, they largely rely on analyst's expertise and overlook the relationships among process areas. To address this problem, a novel recommendation development model named ReMo is proposed. ReMo enables systematic development of quality recommendations based on rigorous analyses of findings. The purpose of ReMo is to develop more concrete and comprehensive recommendations by analyzing process correlations from technical, organizational, and business perspectives. In ReMo, correlated findings are grouped into improvement packages which serve as a basis for specifying recommendations. ReMo is evaluated from process and product perspectives through twelve industrial case studies in various business domains. Automation support is also proposed for the efficient use of ReMo in practice. Since correlation analyses of findings requires considerable efforts and expertise, a CMMI-based method for identifying correlations of findings and building improvement packages is presented. The existing method on correlation analysis largely depends on explicit specifications of a reference model, which leads to lower performance for predicting findings correlations. The proposed method improves the performance by applying graph-based analysis techniques and empirical data. The method is evaluated using industrial data.

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