소프트웨어 개발공정 상의 요구사항 문서적 분석에 치중되어 있던 요구사항 분석에 관한 논의는 기업 통합을 더욱 효과적으로 하기 위해 소프트웨어적 차원을 넘어 기업 아키텍처 기반의 정보시스템 개발 및 통합의 필요성에 대한 논의로 확대되고 있다. 본 연구에서는 궁극적으로 기업 아키텍처의 효과적인 수립을 지원하는 요구사항 분석, 관리 프레임 웍과 분석 프로세스를 제시한다. 요구사항 분석 프로세스는 기업 아키텍처의 개념을 바탕으로 다양한 사용자와 관점이 구별하고, 이를 다시 요구사항 추출을 위해 업무적 관점과 정보시스템 관점으로 구분한다. 이러한 요구사항 분석을 위한 프로세스는 기업 아키텍처의 수립을 효율적으로 지원할 것이다.
최근의 기계 학습 연구에서는 데이터의 품질 및 완전성을 고려하기 위해 요구 공학 관점에서 데이터에 대한 비기능적 요구사항 도출이 제안되고 있으며, 특히 기계 학습에서의 데이터 요구사항을 요구 공학자들이 정의하였다. 본 연구에서는 데이터 전처리 이전에 데이터를 수집하고 저장하는 데이터 수집(DAQ) 단계에서 데이터 요구사항을 도출하였다. 이를 통해 기존 DAQ 시스템에서 필요로 하는 모든 데이터 요구사항과 이를 만족시키는 태스크(기능)의 유무, 그리고 요구사항과 기능 간의 관계를 표현할 수 있다. 또한 추출된 요구사항을 체계적으로 표현하고, 그 관계를 정의할 수 있어 소프트웨어 설계 문서의 작성이 가능하고 소프트웨어 설계 및 유지 보수 측면에서 체계적인 접근 및 방향성을 설정할 수 있다. 본 연구에서는 기존 DAQ 시스템 사례를 이용하여 요구 공학적 접근을 위한 시나리오와 유스 케이스(Use case)를 작성하고, 이를 기반으로 사례별 데이터 요구사항을 추출하고 목표 모델링을 통해 요구사항, 기능, 목표 간의 관계를 도식화한다. 연구 결과를 통해 요구 공학을 이용한 DAQ 시스템에서 시스템이 필요로 하는 비기능적 요구사항, 특히 데이터의 요구사항을 추출할 수 있었다.
현재 한글 언어학 영역에서는 많은 언어 분석 연구가 수행되었다. 또한 소프트웨어공학의 요구공학 영역에서는 명료한 요구사항 정의와 분석이 필요하고, 비정형화된 요구사항 명세서로부터 테스트 케이스 추출이 매우 중요한 이슈이다. 즉, 자연어 기반의 요구사항 명세서로부터 원인-결과 그래프(Cause-Effect Graph)를 통한 의사 결정 테이블(Decision Table) 기반 테스트케이스(Test Case)를 자동 생성하는 방법이 거의 없다. 이런 문제를 해결하기 위해 '한글 언어 의미 분석 기법'을 '요구공학 영역'에 적용하는 방법이 필요하다. 본 논문은 비정형화된 요구사항으로부터 테스트케이스 생성하는 과정의 중간 단계인 요구사항에서 문장 의미 모델(Sentence Semantic Model)을 자동 생성하는 방법을 제안 한다. 이는 요구사항으로부터 생성된 원인-결과 그래프의 정확성을 검증할 수 있다.
미래의 스마트 유비쿼터스 컴퓨팅 기반 시스템은 사용자들과 상호작용을 통해 적절한 서비스를 제공할 것 이다. 사용자 요구(Needs)에 맞는 서비스를 제공하기 위해서는 기존의 개발자 중심의 개발보다 사용자의 요구를 반영하는 사용자 중심의 시스템 개발이 필요하다. 이를 위해 이전 논문에서는 사용자 행위 분석 기반 요구 추출방법(User Behavior Analysis Based Needs Extraction Method)을 제안하였다[1]. 본 논문에서는 추출된 사용자의 요구사항을 Fillmore의 Case Grammar을 이용하여 객체 추출 및 모델링 방법을 제안한다.
소프트웨어 개발과 운영이 분산화, 대형화됨에 따라 정확하고 완전한 요구사항의 추출과 명세는 시스템의 가장 중요한 요소가 되고 있다. 또한 인터넷을 통한 공동작업 환경에서 계속적인 시스템 변경요청은 더욱 효율적인 요구사항 관리를 필요로 한다. 본 논문에서는 이러한 공동작업 환경에서 자연어 기반 요구사항 명세와 관리의 효율성을 향상시키기 위한 요구사항 명세구조와 기법 등을 정의하고, 요구공학 활동과 주기를 바탕으로 하는 요구공학 프로세서와 환경을 제안한다. 그래서 CSCW(Computer Supported Cooperative Work) 환경에서 요구사항을 정확하게 추출하고 효율적으로 관리하며 분석단계로 자연스러운 전이가 가능하도록 한다.
요구 공학에서 초기에 요구 사항을 추출하고 분석하는 것은 성공적인 소프트웨어 시스템을 개발하기 위한 중요한 작업이다. 그러나 시나리오 기반의 분석, 목표기반의 분석, 시나리오를 이용한 목표기반의 분석 등과 같은 다양한 분석 기법이 있음에도 불구하고, 각 기법들은 장, 단점을 가지고 있기 때문에, 하나의 기법만을 가지고 요구 사항을 분석한다면, 개발할 시스템 전체의 요구 사항을 정확하게 이해하기가 쉽지 않다. 또한 각각의 기법들은 요구 사항 추출 단계를 지원하지 않으므로 분석을 위한 가공되지 않은 데이타(raw data)를 다루기 어렵다. 본 논문에서는 요구 사항 분석을 위한 데이타 획득과 여러 기법들을 효율적으로 통합하는 통합적 요구 사항 분석 방안을 제안한다. 통합적 요구 사항 분석 방안은 2가지 관점에서 기술된다. 첫째는 어떤 요소들이 통합될 수 있는지를 기술하고, 두 번째는 그 요소들이 어떻게 통합되어야 하는지를 기술한다. 본 논문에서 제안된 방안이 어떻게 적용되는지를 미팅예약시스템(Meeting Reservation System)을 예로 설명한다. 또한 다른 기법들과의 비교를 위해 30여명의 요구 사항 분석 실무 경험자를 대상으로 한 실험의 결과를 통해 제안된 기법의 효과를 검증한다.
현재 다양한 분야에서 AI 가 사용되고 있다. 최근에는 소프트웨어공학 관점에서 요구 사항 분석에 Chat GPT 와 같은 LLM 모델을 적용하고 있다. 하지만 1) 대부분의 생성형 AI 는 불투명한 공정을 통해 3D 이미지가 생성하고, 3D 이미지를 생성할 때마다 다른 이미지를 생성한다. 이에 따라 동일한 인물이나 사물을 사용하고 싶은 사용자들은 동일한 객체가 들어간 그림을 일관성 있게 생성할 수 없다. 2) 또한 LLM 과 이미지 생성 AI 와의 결합이 시도 되고 있지만 문장 의미 분석 성능이 부족하다. 이를 해결하기 위해, 자연어 요구사항을 언어학적 기법을 통해 분석하고, 분석 결과를 기반으로 UML 시퀀스 다이어그램 및 3D 객체 생성 메커니즘을 제안한다. 즉 언어학적 분석 기법을 통해, 요구사항의 정확한 의미와 속성을 추출한다. 그런 다음 추출된 정보를 시퀀스 다이어그램과 매핑하여 3D 객체 이미지를 생성한다. 제안하는 방법을 통해 3D 객체 생성의 소프트웨어 개발 공정 사용으로 생산성을 높여 시간과 비용을 단축할 수 있을 것으로 기대한다.
미래의 스마트 유비쿼터스 컴퓨팅 기반 시스템은 사용자들과 상호작용을 통해 적절한 서비스를 제공이 가능 할 것이다. 사용자 요구(Needs)에 맞는 서비스를 제공하려면 기존의 개발자 중심의 개발보다 사용자의 요구를 반영하는 사용자 중심의 시스템 개발이 필요할 것이다. 이를 위해 이전 논문[1]에서는 사용자 행위 분석 기반 요구 추출방법(User Behavior Analysis Based Needs Extraction Method)을 제안하였다. 본 논문에서는 추출된 사용자의 요구사항을 Fillmore의 Case Grammar을 이용하여 객체 추출 및 모델링 방법을 제안한다.
웹 어플리케이션을 고객의 요구사항에 맞게 구현하기 위해서는 발주자와 수주자 간의 명확한 의사소통이 필요하다. 그러나, 잦은 요구사항의 변경과 원활하지 못한 의사소통으로 인해 요구사항의 추출 및 검증이 힘들다. 본 논문에서는 요구사항 데이터와 GUI 디자인 패턴 모델간의 Mapping 프로세스를 통해 신속하고 명확하게 고객의 요구사항을 정의하며, 프로젝트의 생산성을 높일 수 있는 방법을 제시한다.
오늘날 많은 분야에서 웹 응용이 사용되고 있다. 이러한 웹 응용은 기술의 발전으로 다양한 요구사항을 만족 시키고 있다. 하지만, 중점 요구사항이 기능적인 면과 time-to-market에 한정되고, 이에 웹 응용은 비대해 졌으며, 때에 따라 원하는 효과를 얻지 못하기도 한다. 이런 정들로, 웹 응용 재공학의 필요성이 높아졌다. 본 논문에서는 동적으로 생성되는 웹 응용의 재공학에 초점을 두어, 재사용 가능한 핵심 애셋의 효과적인 추출 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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