• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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• pp.1011-1014
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• 2013

기존 논문에서는 Fillmore의 Case Grammar를 적용한 객체 추출 및 유스케이스 모델링 방법을 제안하였다[1]. 이 방법은 정확한 요구사항 분석이 가능하지만, 유스케이스 추출 및 규모 결정 방법을 고려하지 않았다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 Fillmore의 Case Grammar를 적용한 유스케이스 추출 및 규모 결정 방법을 제안한다. 언어학자인 Fillmore의 방법을 요구공학에 적용하기 위해서, 그의 메커니즘 개선을 통해 구조화 절차 메커니즘 정의와 표기법(Notation) 변경을 수행하였다. 이 절차에 의해, 정확한 Goal 유스케이스 모델링과 유스케이스 식별이 용이하다. 또한 정확한 유스케이스 추출 및 규모 결정이 가능하다. 사례연구로 은행 ATM 시스템에 적용하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제3권7호
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• pp.255-262
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• 2014

기존 논문[1]에서는 Fillmore의 Case Grammar를 기반으로 객체 추출 및 모델링 방법을 제안하였다. 이 방법은 유스케이스 추출 및 결정 방법을 고려하지 않았다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 요구공학에서 자연어 처리를 위해 Fillmore의 의미적 방법을 채택하였다. 즉, 고객 요구사항으로부터 유스케이스를 모델링하고 추출하기 위해 Fillmore의 Case Grammar를 개선한다. 개선된 메커니즘은 구조화된 절차를 정의하고 시각적 표기법을 수행한다. 또한 유스케이스의 복잡성과 관련된 Goal 지향 요구공학(GoRE)을 기반으로 추출된 유스케이스에서 유스케이스 크기를 식별하는 유스케이스 결정 매트릭스(Use Case Decision Matrix)를 제안한다. 이 매트릭스에서 유스케이스를 우선순위화 한다. 사례연구로 은행 ATM 시스템에 적용하였다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권10호
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• pp.985-989
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• 2010

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.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2010년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.37 No.1(A)
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• pp.3-4
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• 2010

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.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.97-103
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• 2017

고품질의 소프트웨어를 개발하기 위해서는 개발 초기단계에 정확한 요구사항 정의 및 분석이 필요하다. 그러나 대부분의 자연어 기반의 요구사항 문장 표현은 부정확성과 이해도 어려운 실정이다. 또한 요구사항은 같은 의미를 가진 객체나 용어들이 중복 식별된다. 이를 해결하기 위해 고객 요구사항을 언어학적 및 의미적 문맥 분석을 통한 효율적인 요구사항 분석 방법이 필요하다. 본 논문에서는 요구공학 언어학자인 Fillmore의 의미론적 분석 방법을 요구공학에 접목하고, 의미론적 분석 개선 방안을 제안한다. 이 방법은 자연어 기반의 요구사항을 Goal Oriented Use Case Modeling 통해 쉽게 읽고 이해 가능한 요구 사항 분석이 기대된다.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제13권1호
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• pp.99-107
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• 2024

In AI image generation tools, most general users must use an effective prompt to craft queries or statements to elicit the desired response (image, result) from the AI model. But we are software engineers who focus on software processes. At the process's early stage, we use informal and formal requirement specifications. At this time, we adapt the natural language approach into requirement engineering and toon engineering. Most Generative AI tools do not produce the same image in the same query. The reason is that the same data asset is not used for the same query. To solve this problem, we intend to use informal requirement engineering and linguistics to create a toon. Therefore, we propose a sequence diagram and image generation mechanism by analyzing and applying key objects and attributes as an informal natural language requirement analysis. Identify morpheme and semantic roles by analyzing natural language through linguistic methods. Based on the analysis results, a sequence diagram and an image are generated through the diagram. We expect consistent image generation using the same image element asset through the proposed mechanism.