소프트웨어 개발에 투자되는 자원은 한정되어 있으므로 요구사항들을 우선순위화하여 중요한 요구사항부터 충족시켜야 한다. 기존 요구사항 우선순위화 기법들은 인간의 수동화된 판단에 의존하므로 요구사항의 수가 많은 경우에는 적용하기가 힘든 확장성 문제와 이해관계자 개개인의 편향된 가치판단에 노출되는 편향성 문제를 가지고 있다. 이 문제들을 해결하고자 본 논문은 요구사항 도출 단계에서 얻어지는 이해관계자 요구 산출물과 텍스트의 의미적 주제를 추리하는 토픽 모델링 기법을 이용한 자동 요구사항 우선순위화 기법, ToMSN(Topic Modeling Stakeholder Needs for requirements prioritization)을 제안한다. 이 기법을 사용자 30,000명 규모의 실제 소프트웨어 요구사항 데이터로 평가한 결과, 인간의 개입이 필요 없는 자동화 과정으로 확장성과 편향성 문제를 해결함과 더불어 우선순위화 정확도 또한 기존 수동화 기법들과 유사함을 확인할 수 있었다.
Hassan, Fahad ul;Le, Tuyen;Le, Chau;Shrestha, K. Joseph
국제학술발표논문집
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The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.304-311
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2022
Construction inspection is a crucial stage that ensures that all contractual requirements of a construction project are verified. The construction inspection capabilities among state highway agencies have been greatly affected due to budget reduction. As a result, efficient inspection practices such as risk-based inspection are required to optimize the use of limited resources without compromising inspection quality. Automated prioritization of textual requirements according to their criticality would be extremely helpful since contractual requirements are typically presented in an unstructured natural language in voluminous text documents. The current study introduces a novel model for predicting the risk level of requirements using machine learning (ML) algorithms. The ML algorithms tested in this study included naïve Bayes, support vector machines, logistic regression, and random forest. The training data includes sequences of requirement texts which were labeled with risk levels (such as very low, low, medium, high, very high) using the fuzzy logic systems. The fuzzy model treats the three risk factors (severity, probability, detectability) as fuzzy input variables, and implements the fuzzy inference rules to determine the labels of requirements. The performance of the model was examined on labeled dataset created by fuzzy inference rules and three different membership functions. The developed requirement risk prediction model yielded a precision, recall, and f-score of 78.18%, 77.75%, and 75.82%, respectively. The proposed model is expected to provide construction inspectors with a means for the automated prioritization of voluminous requirements by their importance, thus help to maximize the effectiveness of inspection activities under resource constraints.
다양한 산업에 영향을 미치고 있는 소프트웨어의 규모와 복잡도가 높아지면서 소프트웨어 아키텍처의 역할이 매우 중요해지고 있다. 소프트웨어 아키텍트는 이러한 아키텍처를 설계할 때 종종 경험적 직관에 의존한다. 그럼에도 아키텍처 설계에 관한 방법론이 다양하게 연구되고 있으나, 시스템에 여러 아키텍처 패턴(architectural pattern)을 적용하는 구체적인 방법이나 적용 순서에 따른 효과에 관해서는 다루고 있지 않다. 본 연구에서는 먼저, 같은 아키텍처 패턴 세트(set)를 동일 시스템에 적용할 때, 적용 순서에 따른 아키텍처 설계 결과의 상이성에 관해 설명한다. 이러한 현상적 논리를 바탕으로 아키텍처 패턴 적용이 필요한 요구사항들을 사전에 식별하고, 적용할 패턴을 분류하는 방안을 제시한다. 또한 분류한 패턴들을 효율적으로 적용하기 위해 적용 순서를 정할 수 있도록 요구사항의 우선순위를 정하는 절차를 제안하며 사례연구를 통해 아키텍처 패턴 유형을 기반으로 요구사항을 우선순위화하는 것이 품질 속성 측면에서 효율적인 소프트웨어 아키텍처 설계에 도움이 됨을 보인다.
Recently, as the internet usage is increasing, accordingly generated text data is also increasing. Because this text data on the internet includes users' comments, the text data on the Internet can help you get users' opinion more efficiently and effectively. The topic of text mining has been actively studied recently, but it primarily focuses on either the content analysis or various improving techniques mostly for the performance of target mining algorithms. The objective of this study is to propose a novel method of analyzing the user's requirements by utilizing the text-mining technique. To complement the existing survey techniques, this study seeks to present priorities together with efficient extraction of customer requirements from the text data. This study seeks to identify users' requirements, derive the priorities of requirements, and identify the detailed causes of high-priority requirements. The implications of this study are as follows. First, this study tried to overcome the limitations of traditional investigations such as surveys and VOCs through text mining of online text data. Second, decision makers can derive users' requirements and prioritize without having to analyze numerous text data manually. Third, user priorities can be derived on a quantitative basis.
한번 개발된 소프트웨어는 긴 수명을 가지며, 결함이나 사용자 요구사항의 변경, 환경의 변화등의 원인으로 인한 수많은 모듈의 수정을 통해 진화한다. 소프트웨어의 진화와 더불어, 이러한 많은 모듈의 추가와 수정에 의한 소프트웨어의 다양한 버전의 생성은 소프트웨어 품질 향상을 가로막는 주요 요인중의 하나이다. 한편 회귀테스트는 이러한 소프트웨어의 변경에 따른 초점을 둔 테스트이지만, 소프트웨어가 여러 버전을 거쳐 진화함에 따라 많은 수의 테스트 케이스의 추가 및 수정과 더불어 테스트 케이스의 전체 숫자가 급격히 증가함에 따라 비용이 많이 들기에 쉽게 수행하지 못하는 테스트이다. 이에 테스트케이스 우선순위화 기법이 등장하여 회귀테스트의 수행을 지원하였다. 그러나, 테스트 케이스 우선순위화기법에서 사용되는 우선순위의 기준이 가치중립적이거나 가치를 고려하더라도 특정한 단일 요인만을 고려하여 그 활용이 제한적이었다. 논문에서, 우리는 비용과 결함 심각도에 기반한 히스토리컬 가치 기반의 접근법을 제시하며, 이는 기존의 비용 인식 테스트 케이스 우선순위화 기법에서의 현재의 비용 및 결함 심각도를 예측하기 위하여 히스토리컬 정보를 사용하는 접근법이다. 본 논문의 공헌으로서, 제안된 접근법은 테스트의 이해관계자들이 어떻게 히스토리컬 가치가 가치의 관점에서 테스트 효과성의 향상을 위해 사용되고 있는가를 알 수 있도록 돕는 다는데 있다. 결과적으로, 회귀 테스트를 수행하는 소프트웨어 테스터들은 그들의 테스트 케이스를 보다 더 효과적으로 우선순위 화할 수 있기에 그들의 테스트를 통한 테스트 효과성은 향상될 수 있다.
The primary purpose of this study was to analyze assessment factors by identifying and prioritizing live fire shooting area requirements using the AHP (Analytic Hierarchy Process) technique. Derived assessment factors for candidate sites were divided into six categories. Of these, four categories (base-to-range distance, weapon danger area, range terrain, and size) were in the realm of physical geography while the remaining two (land use and proximity to habitation) fell under the general heading of human geography. A case study was also conducted to select several alternative firing ranges using derived factors. The optimal location was analyzed by evaluating the candidate site using each assessment factor. As a result, it was found that assessment factors applying to GIS (Geographic Information System) were able to effectively analyze a suitable location for relocation of the focal training facility, taking into consideration public-safety issues, training requirements, and residents' past and likely future complaints. Through this process, it can prevent the waste of time and effort in determining an optimal location for a live fire shooing range.
급변하는 웹과 모바일 환경에서 사용자 요구사항을 효율적으로 찾아내고 올바르게 시스템에 반영하는 것은 매우 중요하다. 본 연구는 모바일 프로그램에서 사용되는 댓글, Q&A, 불편사항 신고 등의 사용자 요구사항을 기반으로 웹과 모바일 프로그램을 변경하기 위한 요구사항을 정제하고, 정제된 요구사항의 우선순위를 결정하기 위한 전략을 제안한다. 요구사항을 정제하기 위하여 소프트웨어사업선진화포럼의 표준화 방안, 기 개발된 프로그램 구성도를 활용하여 요구사항을 그룹화 하였으며, 이를 PIECES 에 맵핑하여, 정제된 요구사항이 시스템에 유효하게 반영될 수 있는지 여부를 확인하고 정제하였다. 정제된 요구사항의 우선순위를 결정하기 위하여 첫째, 소프트웨어의 구조, 요구사항, PIECES 카테고리에 상대적인 가중치를 부여하고, 둘째, 각 요구사항에 대한 통합 점수를 구하여 부문 및 전체 점수의 상대적인 값을 구한다. 제안한 기법의 가능성을 검증하기 위해서 S 대학교에서 서비스하는 모바일 애플리케이션의 변경 요구사항을 15명의 업무 관련 이해당사자에게 설문한 결과로 그 유효성을 입증하였다.
Wireless multimedia networks require channel allocation strategies for various multimedia traffic since the mobility of users needs to be considered in addition to diversity of QoS requirements of multimedia traffic. In this paper, we propose an Efficient Channel Allocation strategy, based on prioritization of handoff calls used in Guard channel method. Gurad channels can be shared between non real time calls and real time handoff calls. To decrease the probability of handoff failure, when resources become scarce, the Call Admission Control can take some resources away from the active calls. It is shown through extensive simulations that the proposed strategy provides higher channel utilization and lower probability of handoff failure than existing strategies.
소프트웨어 시스템 개발에 있어 요구사항 분석 단계는 개발 프로세스의 최 상위 단계로 프로젝트의 성공과 실패를 결정하는 중요한 단계이다. 특히, 반복 점증적 개발 프로세스를 적용하는 경우에 있어 고객 요구사항을 우선순위화하여 제한된 일정과 자원을 활용하여 제품을 개발하는 방법론이 필요하다. 기존 방법과 달리 본 논문에서는 SW QFD를 활용하여 고객관점 우선순위에 개발 관점을 추가하고 하위 수준 (Low Level) 요구사항까지 우선순위화 하는 Enhanced SW QFD 방법론을 제안한다. 고 품질의 소프트웨어 제품 개발을 위해 고객 요구사항을 명확하게 이해하고 고객과 개발자 양방향 관점 우선순위 프로세스를 제시한다.
기존의 리스크기반 테스팅은 조직, 프로젝트, 제품에만 초점이 맞추어져 있어 소프트웨어 개발에 관련된 리스크 활동은 잘 고려되지 않는다. 본 논문에서는 소트프웨어 개발에 리스크를 적용하고자 유스케이스 기반 리스크 위험도 측정과 우선순위화를 제안한다. 제안한 리스크 위험도 측정방법은 GoRE의 Goal 중요도 매트릭스를 리스크 결정 매트릭스로 확장하고 이를 이용하여 리스크의 위험도를 우선 순위화에 적용한 것이다. 확장한 리스크 결정 매트릭스는 유스 케이스와 요구사항의 연관관계를 파악한 후 고객 중요도를 계산하여 리스크 위험도를 측정하는 방법이다. 이를 통해 소프트웨어 개발 전 리스크 요구사항 고려로 시스템 구축에 도움이 되고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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