품질속성별 키워드의 가중치 조정을 통한 비기능 요구사항 자동 분류 개선 방안
A Method for Improvement of Automatic Classifying Non-Functional Requirements through Adjusting Keyword Weights
- 발행기관 서강대학교 일반대학원
- 지도교수 박수용
- 발행년도 2010
- 학위수여년월 2010. 8
- 학위명 석사
- 학과 및 전공 일반대학원 컴퓨터공학과
- 실제URI http://www.dcollection.net/handler/sogang/000000046124
- 본문언어 한국어
초록/요약
소프트웨어 아키텍처를 결정하기 위해서는 프로젝트 초기에 개발된 소프트웨어가 초점을 맞추어야 할 품질속성의 결정이 선행되어야 한다. 주요 품질 속성을 결정하기 위한 첫 단계는 각 품질 속성에 따라 비기능 요구사항을 분류하는 일이라고 할 수 있다. 그러나 프로젝트 초기에는 요구사항이 문법적으로 완전하지 않고, 비기능 요구사항이 여러 요구사항에 산재되어 있기 때문에 사람이 많은 요구사항에서 직접 비기능 요구사항을 분류해 내는 일은 비용이 많이 드는 일이라 할 수 있다. 본 논문에서는 정보검색에서의 키워드 추출기법을 이용하여 각 품질 속성을 대표할 수 있는 가중치가 부여된 키워드를 추출하고, 추출된 키워드를 기반으로 각 품질 속성 카테고리에 맞는 비기능 요구사항을 자동으로 분류할 수 있는 방안을 제안한다. 또한 본 연구의 유용성을 확인하기 위해 10개의 프로젝트에서 사용된 요구사항을 수집하여 교차실험 하였다. 사례연구를 통한 실험결과 전체적으로 22.32%의 정확도와 88.14%의 재현율을 보였는데, 이는 기존의 자동분류방법과 비교하여, 비슷한 정확도에서 약 8%정도의 정확도 향상과 14%의 재현율 향상의 기여를 하였다.
more초록/요약
For software architecture design decision in the early phase, deciding the most important quality attribute is important. The first step to decide important quality attribute is to classify non-functional requirements into quality attribute categories. However, which can be time-consuming task since requirements in the early phase are grammatically no perfect and non-functional requirements are scattered with a number of functional requirements. In this paper, we suggest a method being able to extract keywords representing each quality attribute, and classify non-functional requirements based on the extracted keywords automatically. Furthermore, for evaluation, we gather requirements specification used in 10 projects and validate the result based on cross validation method. As a result, the method, we propose, produces 22.32% precision and 88.14% recall, which contribute to increase 8% precision and 14% recall compared to previous work.
more