Model procjene količine posla za razvoj programskih rješenja zasnovan na višestrukom korištenju slučajeva uporabe : doktorski rad - Rak, Katija (K. Rak ; Fakzltet elektrotehnike i računarstva, 2019)
Analiza široko rasprostranjenih tehnika procjene količine posla za projekte razvoja programskih rješenja pokazuje da su postojeće tehnike prvenstveno namijenjene razvoju novih rješenja. Primjenom tih tehnika na projektima koji koriste prethodno razvijene artefakte iz projekata sa sličnim obimom posla dolazi do velikih odstupanja između procijenjene i stvarne količine posla. Ovim doktorskim istraživanjem predložen je novi model procjene količine posla za razvoj programskih rješenja zasnovan na višestrukom korištenju slučajeva uporabe i značajkama projektnog tima, nazvan model UCR (Use Case Reusability model). Model UCR nastao je modifikacijom postojećeg Karnerovog modela za procjenu količine posla UCP (Use case Points) te dodavanjem elemenata koji opisuju aspekt višestruke iskoristivosti. U sklopu validacijskog procesa, model UCR se primijenio na inicijalnim i slijednim projektima iz tri različita i nepovezana programa iz industrije i akademske zajednice. Rezultati analize pokazuju da se model UCR može primijeniti u različitim projektnim okruženjima. Prema promatranoj srednjoj veličini relativne greške, primjena modela UCR pokazuje poboljšane rezultate procijenjene količine posla pri usporedbi s modelom UCP za promatrane projekte unutar studijskog primjera. Opisan je proces oblikovanja modela procjene količine posla zasnovanog na metodama strojnog učenja. Primjenom regresijskih modela (metode linearne regresije, umjetne neuronske mreže i stablo odlučivanja) oblikovan je model UCR_ML. U sklopu evaluacije rezultata, za dane povijesne podatke najpreciznije rezultate procijenjene količine posla dala je metoda radijalnih neuronskih mreža. Ograničenje pri oblikovanju modela predstavlja relativno mali skup povijesnih podataka jer su posljedično mali skupovi podataka za učenje i testiranje. Na temelju validacije modela procjene UCR_ML, odnosno usporedbom s rezultatima procjene modela UCR, može se zaključiti da su za organizacije s ograničenim brojem projekata sa sličnim obimom posla primjereniji algoritamski modeli. Organizacije mogu lako primijeniti opisani proces razvoja modela UCR i UCR_ML i po potrebi ih prilagoditi svojim potrebama modifikacijom ulaznih faktora, težina ili kalibracijom veličine UCR izražene u čovjek – sat. Ključne riječi: procjena količine posla, razvoj programskog proizvoda, slučajevi uporabe, višestruka iskoristivost.