COSMIC metodas apibrėžia principus, taisykles ir standartinio funkcinio dydžio matavimo procesą. Šio metodo realizacija Agile projektuose, padės prognozuoti konkrečios užduoties atlikimo laiką ankstyvoje planavimo stadijoje. Netikslus darbo imlumo įvertinimas planavimo stadijoje gali tapti rimta problema, dėl ko gali nepavykti įgyvendinti projekto, arba jo dalies, laiku. Vartotojų scenarijai yra vertinami SP, kurie nėra verčiami į laikinę skalę, kas dar labiau apsunkina tikslų darbo imlumo įvertinimą pradinėje projekto ir užduočių planavimo stadijoje. Šiame darbe atliekama detali COSMIC metodo analizė, apžvelgiami esami įrankiai, skirti Agile projektams. Įsitikinama, kad nėra sukurto įrankio, leidžiančio prognozuoti vartotojų scenarijų atlikimo laiką, sujungus COSMIC su istoriniais darbų atlikimo duomenimis. Darbe iškeltų tikslų pasiekimui buvo atliktas trijų dalių eksperimentinis tyrimas kurio metu paaiškėjo, kad COSMIC metodo apjungimas su istoriniais darbų atlikimo duomenimis gali pateikti panašią ar net geresnę prognozę, lyginant su programuotojų komandos įvertinimu. Taip pat pateikiamos idėjos įrankio korekcijai, jos realizuojamos ir kartojamas eksperimentas. Aptariami gauti rezultatai ir pateikiamos išvados. / COSMIC method defines principles, rules and the process of standard functional size measurement. Method implementation in Agile projects will help forecasting the completion time for a specific task in the early planning stages. Inaccurate task capacity estimation in the planning stage can become a serious problem which in turn may lead to not being able to complete parts of the assignment or even the whole project. User stories are being evaluated as SP which are not converted into a timescale which further complicates accurate job receptivity in the early project and task planning stage. Within this paper a detailed COSMIC method analysis is being performed as well as a review of existing Agile project tools. Also making sure that there are no other tools which allow the forecast of user story completion time by merging COSMIC with task completion time history log. To complete the goals of this paper a three part experimental survey took place which determined that the consolidation of the COSMIC method with the task completion time history may result in a similar or even more accurate forecast as compared to the forecast of a team of software developers. Also new ideas for tool adjustments are included, their implementation and repeating of the experiment, review of the obtained results and findings.

Kad sugebėtume efektyviai valdyti programinės įrangos kūrimą, mes turime sugebėti matuoti programinę įrangą. Alan Albrecht 1979 metais IBM korporacijoje pasiūlė naudoti funkcinių taškų analizės metodą. Šis metodas matuoja programinės įrangos naudotojui suteikiamą funkcionalumą ir yra nepriklausomas nuo naudojamų programinės įrangos kūrimo technologijų. Šiuo metu yra jau 5 standartizuoti funkcinių taškų analizės metodai, kurie naudoja skirtingas taisykles programinės įrangos dydžio matavimui. Šiame darbe yra apibrėžiami vertinimo kriterijai ir pagal juos lyginami standartizuoti IFPUG, Mark II, COSMIC, NESMA ir FiSMA funkcinių taškų analizės metodai. Lyginant metodus yra nagrinėjami jų koncepciniai panašumai ir skirtumai, standartizuotumas, industrinių duomenų prieinamumas, konvertuojamumas, tinkamiausia taikymo fazė, matavimo taisyklių subjektyvumas, nefunkcinių naudotojų reikalavimų vertinimas, sertifikavimo ir skaičiavimo vadovų prieinamumas, metodus palaikantys programiniai įrankiai bei metodų taikymo sritis. Analizės rezultatai parodo, kad šiuo metu geriausia yra pasirinkti IFPUG arba COSMIC metodus. / To effectively manage software development we must be able to measure software. Alan Albrecht in IBM Corporation in 1979 proposed the use of function point analysis method. This method measures functionality provided to the user by the software and is independent of the used software development technology. There are currently 5 standardized function point analysis methods, which use different rules for software size measurement. In this work estimation criteria are defined and used to compare standardized IFPUG, Mark II, COSMIC, NESMA and FiSMA function point analysis methods. During the comparison of methods their conceptual similarities and differences, standardization, availability of industry data, convertibility, the most suitable usage phase, subjectivity of measurement rules, estimation of non-functional user requirements, availability of certification and counting practices manuals, supporting software tools and the scope of methods applicability are examined. The analysis results show that the best choice is IFPUG or COSMIC methods.