Ontology-based Approach to Analyzing Commonality and Variability of Features in the Software Product Line Engineering

소프트웨어 제품 계열 공학의 온톨로지 기반 휘처 공동성 및 가변성 분석 기법

  • 이순복 (고려대학교 컴퓨터학과) ;
  • 김진우 (고려대학교 컴퓨터학과) ;
  • 송치양 (상주대학교 소프트웨어공학과) ;
  • 김영갑 (고려대학교 정보보호대학원) ;
  • 권주흠 (공군 중앙전산소) ;
  • 이태웅 (고려대학교 컴퓨터학과) ;
  • 김현석 (고려대학교 컴퓨터학과) ;
  • 백두권 (고려대학교 컴퓨터학과)
  • Published : 2007.04.15

Abstract

In the Product Line Engineering (PLE), current studies about an analysis of the feature have uncertain and ad-hoc criteria of analysis based on developer’s intuition or domain expert’s heuristic approach and difficulty to extract explicit features from a product in a product line because the stakeholders lack comprehensive understanding of the features in feature modeling. Therefore, this paper proposes a model of the analyzing commonality and variability of the feature based on the Ontology. The proposed model in this paper suggests two approaches in order to solve the problems mentioned above: First, the model explicitly expresses the feature by making an individual feature attribute list based on the meta feature modeling to understand common feature. Second, the model projects an analysis model of commonality and variability using the semantic similarity between features based on the Ontology to the stakeholders. The main contribution of this paper is to improve the reusability of distinguished features on developing products of same line henceforth.

제품 계열 공학에서 제품의 공통성 및 가변성 분석을 결정짓게 하는 기준인 휘처 (feature) 분석에 대한 기존 연구는 개발자의 직관이나 도메인 전문가의 경험에 근간으로 분석 기준이 객관적이지 못하며, 비정형적인 휘처 분석으로 인한 이해 당사자 (stakeholder)의 공통된 휘처의 이해 부족 및 불명확한 휘처를 추출하는 문제점이 있었고, 기 개발된 소프트웨어에서 사용된 휘처의 재사용 개념이 부족했었다. 본 논문에서는 특정 도메인의 휘처 모델을 온톨로지로 변환하여 의미 기반 유사성 분석 기준에 의해 휘처의 공통성과 가변성을 추출하는 기법을 제시한다. 이를 위해, 먼저 공통된 휘처 중심의 메타 휘처 모델 기반으로 휘처의 속성을 정립하고, 메타 모텔에 준거하여 휘처 모델을 생성하여 온톨로지로 변환 후, 휘처 온톨로지 리포지토리 (Repository)에 저장한다. 이후, 동일 제품 계열 도메인의 휘처 모델 구축 시, 기 존 생성 모델과 온톨로지의 의미 기반 유사성 비교 분석 기법을 통해 휘처의 공통성과 가변성을 추출하는 것이다 또한 유사성 비교 알고리즘을 툴로 구현하였으며, 전자 결재 시스템 도메인의 실험 및 평가를 통 해 효과성을 보인다. 본 기법을 통해 메타 휘처 모델의 구문적 정립으로 이해성과 정확성을 제고시켜 고품질의 휘처 모델을 구축할 수 있으며, 온톨로지의 의미 기반 매핑으로 휘처의 공통성 및 가변성 추출을 정형화할 수 있고, 재사용성을 향상시킬 수 있다.

Keywords

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