Abstract
Development of Intelligent Systems involves effective integration of large-scaled knowledge processing and understanding, human-machine interaction, and intelligent services. Especially, in our project for development of a self-growing knowledge-based system with inference methodologies utilizing the big data technology, we are building a platform called WiseKB as the central knowledge base for storing massive amount of knowledge and enabling question-answering by inferences. WiseKB thus requires an effective methodology to analyze diverse requirements convoluted with the integration of various components of knowledge representation, resource management, knowledge storing, complex hybrid inference, and knowledge learning, In this paper, we propose an integrated requirement analysis method that blends the traditional sequential method and the iterative-incremental method to achieve an efficient requirement analysis for large-scale systems.
인공지능 기반 지능형 시스템의 개발에는 일반적으로 신뢰성 높은 대규모 지식처리, 지식의 통합과 인간 수준의 이해, 지식기반 인간-기계협업, 전문가 수준의 지능 서비스 등의 효과적 통합이 요구된다. 특히 빅데이터 이해 기반 자가학습형 지식베이스 및 추론 기술 개발을 목표로 하고 있는 과제의 일환으로 개발 중인 WiseKB 통합 플랫폼은 대용량 지식을 저장하여 추론과정을 통한 질의 및 응답이 가능한 대규모 지식 베이스 역할을 수행하며 이를 위하여 지식표현, 자원통합, 지식저장소, 지식베이스, 복합추론, 지식학습 등의 요소기술들의 효과적 통합이 필수적이다. 통합 플랫폼의 효율적 통합을 위해서는 정확한 요구사항 분석이 중요하며, 이는 시스템의 특성을 고려한 적절한 요구사항 분석 방법론의 적용이 필요하다. 대표적인 요구사항 분석 방법인 순차적 방법론과 순환-점진적 방법론은 WiseKB와 같은 시스템의 대규모 복합적 개발 특성을 고려할 때 다양한 요구사항을 체계적으로 파악하기에 한계가 있다. 본 논문에서는 이러한 한계를 개선하고자 순차적 방법과 순환-점진적 방법론을 결합해 각 단점을 보완하고 대규모 복합적 특성을 갖는 시스템의 요구사항 분석을 효율적으로 진행할 수 있는 통합 방법론을 제시하고, 실제 적용을 통해 그 효과를 보인다.
