Yazılım projeleri için yapay sinir ağlarına dayalı web tabanlı risk yönetim sisteminin tasarımı ve gerçekleştirilmesi: WEBRISKIT

Öz

Yazılım sektörü, giderek hayatın her alanında yer almakta ve büyük çapta yazılım projeleri geliştirilmektedir. Bu durum, geliştirilen projelerde çok önemli hatalara ve olumsuz sonuçlara sebep olmaktadır. Dolayısıyla, bu durumu önlemek veya minimuma indirmek için özellikle yazılım risk yönetim faaliyetlerinin başarılı bir şekilde uygulanması gerekmektedir. Bu çalışmada, yazılım projelerinde yapay zekâya dayalı ve web tabanlı yeni bir risk yönetim süreci tasarlanmış ve geliştirilmiştir. Çalışmanın amacı, risk faktörlerine göre proje çıktılarında meydana gelebilecek sapmaları yapay sinir ağları (YSA) kullanılarak tahmin etmek, yazılım yaşam döngüsünün ilk evrelerinde karşılaşılabilecek zararları minimize etmek ve böylece kullanıcılar için önleyici bir yaklaşım desteği sunmaktır. Çalışmanın YSA modelini oluşturmak için yazılım mühendisliği alanındaki akademisyenler, uzman ve proje yöneticileriyle öngörüşmeler yapılarak bir kontrol listesi formu oluşturulmuştur. Bu form kullanılarak Teknokent’lerde bulunan yazılım firmalarındaki 774 farklı firmadan gerçek proje verisi toplanmıştır. Oluşturulan YSA modeli, kırkbeş giriş, tek gizli katman (on beş nörona sahip) ve beş çıkışlı (45-15-5) olup; eğitim R oranı 0.9978; test R oranı 0.9935 ve hata oranı ise 0.001’dir. Model, .dll kütüphanesi oluşturularak geliştirilen uygulamaya entegre edilmiştir. Geliştirilen uygulama, farklı alanlardan gerçek proje verileri elde edilerek uzman ve akademisyen (10 kişi) görüşleri alındıktan sonra 4 farklı senaryo üzerinden test edilerek sonuçlar elde edilmiştir. Elde edilen sonuçlar, uygulamanın performansının yüksek olduğunu ve söz konusu uygulamalarda YSA kullanımının proje başarısına olumlu katkılar sağladığını açıkça ortaya koymuştur. Ayrıca, yapılan çalışma ile yazılım endüstrisi için yapay zeka tabanlı bir risk yönetim süreci sunan uygulamalara ihtiyaç olduğu görülmüştür.

Anahtar Kelimeler

• Yazılım projesi
• Risk faktörleri
• Yapay sinir ağları
• Risk yönetimi

References

1. [1] Gürbüz A. Yazılım Test Mühendisliği. 1. Baskı. Ankara, Türkiye, Papatya Yayıncılık Eğitim, 2010.
2. [2] Calp MH. Yazılım Projeleri İçin Yapay Zekâ Tabanlı Risk Yönetimi. Doktora Tezi, Gazi Üniversitesi, Ankara, Türkiye, 2017.
3. [3] Erdem O.A, Younis A.E. “Yazılım Projelerinde Risk Yönetimi”. International Journal of Informatics Technologies, 5(1), 1-6, 2012.
4. [4] Sommerville I. Software Engineering (International Computer Science Series). 7nd ed. Harlow, UK, Addison Wesley, 2004.
5. [5] Dedolph FM. “The neglected management activity: Software risk management”. Bell Labs Technical Journal, 8(3), 91-95, 2003.
6. [6] Milli Eğitim Bakanlığı, “Risk”. Ulaştırma Hizmetleri, Ankara, Türkiye, 2011.
7. [7] Hu Y, Zhang X, Sun X, Liu M, Du J. “An intelligent model for software project risk prediction”. In 2009 International Conference on Information Management, Innovation Management and Industrial Engineering, Xi'an, China, 26-27 December 2009.
8. [8] Tang AG, Wang RL. “Software project risk assessment model based on fuzzy theory”. In 2010 International Conference on Computer and Communication Technologies in Agriculture Engineering, Chengdu, China, 12-13 June 2010.

9. [9] Elzamly A, Hussin B, “Managing software project risks (Analysis Phase) with proposed fuzzy regression analysis modelling techniques with fuzzy concepts”. Journal of Computing and Information Technology, 22(2), 131-144, 2014.
10. [10] Zavvar M, Yavari A, Mirhassannia SM, Nehi MR, Yanpi A, Zavvar MH. “Classification of risk in software development projects using support vector machine”. Journal of Telecommunication, Electronic and Computer Engineering (JTEC), 9(1), 1-5, 2017.
11. [11] Hu Y, Huang J, Chen J, Liu M, Xie K. “Software project risk management modeling with neural network and support vector machine approaches”. In Third International Conference on Natural Computation (ICNC 2007), Haikou, China, 24-27 August 2007.
12. [12] Zhao H, Li C, Chen T. “A risk evaluation model of dynamic neural network based on TFN-AHP”, Management and Service Science (MASS), 2010 International Conference on, Wuhan, China, 24-26 August 2010.
13. [13] Xu Z, Khoshgoftaar TM, Allen EB. “Application of fuzzy expert systems in assessing operational risk of software”. Information and Software Technology, 45(7), 373-388, 2003.
14. [14] Joseph HR. “Poster: Software development risk management: using machine learning for generating risk prompts”. In 2015 IEEE/ACM 37th IEEE International Conference on Software Engineering, Firenze, Italy, 16-24 May, 2015.
15. [15] Gandhi A, Naik A, Thakkar K, Gahirwal M. “Risk Management in Software Development using Artificial Neural Networks”. International Journal of Computer Applications, 93(19), 22-28, 2014.
16. [16] Islam S, Mouratidis H, Weippl ER. “An empirical study on the implementation and evaluation of a goal-driven software development risk management model”. Information and Software Technology, 56(2), 117-133, 2014.
17. [17] Sehrawat N, Munsi N, Şain M. “Risk Management in Software Projects”, International Journal of Computer Science and Mobile Computing, 3(10), 845-849, 2014.
18. [18] Jaafar J, Janjua UI, Lai FW, Jaafar J, Janjua UI, Lai FW. Software Effective Risk Management: An Evaluation of Risk Management Process Models and Standards. (Eds): In: Kim K. Information Science and Applications. Lecture Notes in Electrical Engineering, 837-844, Berlin, Heidelberg, Springer, 2015.
19. [19] Khatavakhotan AS, Ow SH. “Development of a software risk management model using unique features of a proposed audit component”. Malaysian Journal of Computer Science, 28(2), 110-131, 2015.
20. [20] Roy B, Dasgupta R, Chaki N. A Study on Software Risk Management Strategies and Mapping with SDLC. Editors: Chaki R, Cortesi A, Saeed K, Chaki N. In Advanced Computing and Systems for Security, 121-138, New Delhi, India, Springer, 2016.
21. [21] Teklemariam MA, Mnkandla E. “Software project risk management practice in Ethiopia”. The Electronic Journal of Information Systems in Developing Countries, 79(1), 1-14, 2017.
22. [22] Tavares BG, da Silva. CES, de Souza, AD. “Risk management analysis in Scrum software projects”. International Transactions in Operational Research, 8(4), 1-30, 2017.
23. [23] Sundararajan S, Bhasi M, Pramod KV. “Managing software risks in maintenance projects, from a vendor perspective: a case study in global software development”. International Journal of Information Technology Project Management, 8(1), 35-54, 2017.
24. [24] Gülebağlan S. Yazılım Geliştirmede Risk Yönetimi. Yüksek Lisans Tezi, Çanakkale 18 Mart Üniversitesi, Çanakkale, Türkiye, 2006.
25. [25] Calp MH, Akcayol MA. “Yazılım projelerinde karşılaşılan risk faktörleri ve risk yönetim süreci”. Marmara Fen Bilimleri Dergisi, 27(1), 1-13, 2015.
26. [26] Wiegers KE. “Know Your Enemy: Software Risk Management”. http://www.processimpact.com (12.07.2018).
27. [27] Şenyurt H. “ISO/IEC Yazılım Yasam Döngüsü Süreçleri - Risk Yönetimi Standartları: ISO/IEC Software Life Cycle Processes-Risk Management Standards”. TÜBİTAK UEKAE/İLTAREN, Ankara, Türkiye, 2006.
28. [28] Boehm BW. “Software Risk Management: Principle and Practices”. IEEE Software, 8(1), 32-41, 1991.
29. [29] Fairley R. “Risk management for software projects”. IEEE software, 11(3), 57-67. 1994.
30. [30] Chittister C, Haimes YY. “Risk associated with software development: a holistic framework for assessment and management”. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, 23(3), 710-723. 1993.
31. [31] Rockwell. “Risk Management”. Milwaukee/Wisconsin, USA, 1995. [32] IEEE Std. “IEEE Standard for Life Cycle Processes-Risk Management”. New York, USA, 1540, 2001.
32. [33] IRM/ALARM/AIRMIC. “Institute of Risk Management/National Forum for Risk Management in the Public Sector/Association of Insurance and Risk Managers. “A Risk Management Standard”. London, England, 2002.
33. [34] American National Standard ANSI/PMI 99-001-2004. “A Guide to the Body of Knowledge Project Management”. 3rd ed. - Project Management Institute, 388 p. 2004.
34. [35] Standards Australia/Standards New Zealand. “Risk Management AS/NZS 4360:2004”. Jointly published by Standards Australia International Ltd. Sydney & Standards New Zealand, Wellington, 2004.
35. [36] Boehm BW. “A spiral model of software development and enhancement”. IEEE Computer, 21(5), 61-72, 1988.
36. [37] International Organization for Standardization-ISO. (1999). ISO/IEC 15.504-5:1999-Information technology-Software process assessment-Part 5: An assessment model and indicator guidance. Genebra: ISO. 1999.
37. [38] Microsoft. “Microsoft Solutions Framework: MSF Risk Management Discipline”. Microsoft. http://www.microsoft.com/msf (18.06.2018).
38. [39] RUP-Rational Software Corporation. “Rational unified process: best practices for software development teams”. Rational Software White Paper, TP026B, Rev 11/01: IBM. http://www.ibm.com (12.09.2018).
39. [40] ISO-International Organization for Standardization. “ISO 10.006:2003-Quality Management Systems-Guidelines for Quality Management in Projects”. International Standard Organization, 2003.
40. [41] AS/NZS 4360, “Standards Australia and standards New Zealand. Risk Management”. Sydney, NSW.0 7337 5904 1, 2004.
41. [42] SEI. “Software Engineering Institute, CMMI® for Development. Staged Representation”. http://www.sei.cmu.edu/reports/06tr008.pdf (15.03.2018).
42. [43] SOFTEX. “Associação para Promoção da Excelência do Software Brasileiro, MPS.BR-Melhoria de processo do software brasileiro”. www.softex.br (17.03.2018).
43. [44] PMBOK, Proje Yönetimi Bilgi Birikimi Klavuzu, 4. Baskı, İstanbul, Türkiye, PMI, 2008.