แบบจำลองการพยากรณ์ค่าบำรุงรักษาซอฟต์แวร์ประยุกต์เชิงโครงข่าย กรณีศึกษาการบำรุงซอฟต์แวร์ในประเทศไทย

Web Based Application Maintenance Cost Prediction Modeling Case Study the Thais Software Maintenance Project

Name: สมชาย ปราการเจริญ

Organization : มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ. คณะวิทยาศาสตร์ประยุกต์.

Email : spk@kmutnb.ac.th

ThaSH: การบำรุงรักษาซอฟต์แวร์ -- ค่าใช้จ่าย

ThaSH: แบบจำลองสมการโครงสร้าง -- การวิเคราะห์

keyword: การวิเคราะห์ปัจจัย

Abstract: งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อพัฒนาแบบจำลองการพยากรณ์ค่าใช้จ่ายของการบำรุงรักษาซอฟต์แวร์ที่มีลักษณะเป็นเว็ปเบสแอพลิเคชัน-เชิงโครงข่าย (Web Based Transaction Processing Application) ผู้วิจัยได้รวบรวมตัวชี้วัดที่ถูกกล่าวอ้างบ่อยๆ จากการศึกษาวรรณกรรมอ้างอิงจำนวน 17 ตัวชี้วัด แล้วทำการรวบรวมข้อมูลโครงการบำรุงรักษาซอฟต์แวร์ที่บำรุงรักษาแล้วเสร็จของหน่วยราชการและเอกชนในประเทศไทยจำนวน 133 โครงการ จากนั้น 103 โครงการได้ถูกนำไปทำการวิเคราะห์ปัจจัย สามารถสกัดได้ 4 ปัจจัย แล้วทำการหาโครงสร้างความสัมพันธ์ของปัจจัยทั้งสี่ ด้วยการวิเคราะห์สมการโครงสร้างจากแบบจำลอง สมการโครงสร้าง สมการที่พัฒนาได้จะถูกนำมาทดสอบการกระจายของข้อมูลค่าพยากรณ์ค่าใช้จ่ายของการบำรุงรักษาซอฟต์แวร์ ในส่วนของปัจจัยที่มีความสัมพันธ์ต่อค่าพยากรณ์ค่าใช้จ่ายของการบำรุงรักษาซอฟต์แวร์ไม่เป็นเชิงเส้นตรงจะถูกปรับสมการโดยวิธีการประยุกต์จากเทคนิคแบบจำลองการเพิ่มทั่วไปโดยการทำแบบจำลองโพลีโนเมียล สมการแบบจำลองที่พัฒนาได้ถูกนำไปทดสอบค่าความแม่นยำในการพยากรณ์โดยการสอบทานกับโครงการบำรุงรักษาซอฟต์แวร์จำนวน 30 โครงการ พบว่าระดับความแม่นยำในการพยากรณ์มีค่าเท่ากับ “60.38 เปอร์เซ็นต์” ดีกว่าวิธีการที่ไม่มีการปรับสมการซึ่งมีความแม่นยำเพียง “55.57 เปอร์เซ็นต์” นอกจากนี้ผู้วิจัยยังได้ทดสอบหาค่าระดับความแม่นยำในการพยากรณ์โดยวิธีการ COCOMO พบว่ามีความแม่นยำต่ำสุดเพียง “13.65 เปอร์เซ็นต์” เท่านั้น"

Abstract: The objective of this research was to construct Web based transaction processing application maintenance cost prediction modeling. Maintenance cost indicators were defined from literature review of software maintenance cost prediction articles. The 17 maintenance cost indicators, mostly common referenced, were used to construct questionnaire. One hundred and three of public and private sector completed software maintenance projects, not outliers, were data reduction with Factor analysis. All of these cost indicators which passed significance Factor analysis were then grouped in four Factors (Application Attribute, Application Difficulty, Maintenance Team Attribute, Application Reliability and Modularity). These four Factors were used to find out their relationship with Structural Equation Modeling (SEM). The Factors and Dependence variable (Maintenance cost) relationship of Software maintenance cost model was adjusted linear relation with Generalized additive modeling (GAM) approach using Polynomial modeling fitting. The model was cross validation for accuracy testing with 30 completed software maintenance projects. COCOMO was also used to predict the cost of software maintenance cost. The result of Cross validation was presented in Mean Magnitude of Relative Error (MMRE). It could conclude that the accuracy of adjusted model, non adjusted model and COCOMO were 60.38 percent,” “55.57 percent” and “13.65 percent,” respectively."

มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ. สำนักหอสมุดกลาง

Address: กรุงเทพมหานคร

Email: library@kmutnb.ac.th

Created: 2553

Modified: 2567-04-14

Issued: 2553-06-03

บทความ/Article

application/pdf

BibliograpyCitation : วารสารวิชาการพระจอมเกล้าพระนครเหนือ. ปีที่ 20, ฉบับที่ 1 (ม.ค.-เม.ย. 53), หน้า 70-81

tha

©copyrights มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ

ลำดับที่.	ชื่อแฟ้มข้อมูล	ขนาดแฟ้มข้อมูล	จำนวนเข้าถึง	วัน-เวลาเข้าถึงล่าสุด
1	atc53_200109.pdf	1.22 MB	205	2024-05-02 11:32:53

ใช้เวลา

0.029346 วินาที