KCI등재
다양한 기계학습 알고리즘을 활용한 요구사항 문장의 분류 및 추천 정확도 분석 = Analyzing the accuracy of classification and recommendation for requirement specifications using various machine learning algorithms
저자
박헌우 (가톨릭대학교) ; 황석근 (가톨릭대학교 컴퓨터정보공학부) ; 최재훈 (가톨릭대학교 컴퓨터정보공학부) ; 노상욱 (가톨릭대학교) ; 정기현 (아주대학교) ; 심재복 (델타인텍스(주)) 연구자관계분석
발행기관
학술지명
한국차세대컴퓨팅학회 논문지(The Journal of Korean Institute of Next Generation Computing)
권호사항
발행연도
2022
작성언어
Korean
주제어
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
수록면
72-83(12쪽)
DOI식별코드
제공처
To successfully develop a software system for an open platform, which involves many software and hardware developers and interacts each other to understand their tasks, the consistent maintenance of integrated software and system requirement specifications should be definitely required. In this paper, for the purpose of systematically managing various sentences of requirement specifications, all of the sentences are partitioned into their clusters depending upon their syntactic similarities. Further, the proposed method automatically recommends a standard template close to an input sentence, which turns out to be syntactically incorrect, so that users are able to update the input sentence of requirement specifications. In the domain of TRain Open Software ARchitecture (TROSAR) platform, the accuracies for the classification of requirement specifications and the recommendation of standard template were measured with totally 500 template sentences of requirement specifications. In the experiment, the average accuracy of cluster classification for the set of sentences was higher than 99%, and the average accuracy of recommendation for the similar templates was higher than 93%.
더보기다양한 개발자들이 참여하는 환경에서 서로의 상호작용을 이해하고 시스템 개발부분을 공유하는 오픈 플랫폼 소프트웨어를 성공적으로 개발하기 위해서는 일관성있는 시스템 및 소프트웨어 요구사항에 대한 관리가 필요하다. 본 논문에서는 다양한 요구사항 문장을 체계적으로 관리하기 위하여 요구사항 문장 집합을 구문론적으로 유사한 집단으로 군집화하며, 올바르게 작성되지 않은 요구사항 문장을 사용자가 수정할 수 있도록 이와 유사한 표준 템플릿을 자동으로 추천하는 방안을 제안한다. 철도 상호호환 통합 플랫폼 설계 및 개발 도메인에서 올바르게 작성된 총 500개의 요구사항 문장에 대한 템플릿 집합을 대상으로 요구사항 문장의 분류 및 추천 정확도를 측정하였다. 실험에서 요구사항 문장의 군집화에 대한 평균 분류 정확도는 99% 이상을 나타냈으며, 유사한 문장의 평균 추천 정확도는 93% 이상을 나타내었다.
더보기분석정보
서지정보 내보내기(Export)
닫기소장기관 정보
닫기권호소장정보
닫기오류접수
닫기오류 접수 확인
닫기음성서비스 신청
닫기음성서비스 신청 확인
닫기이용약관
닫기학술연구정보서비스 이용약관 (2017년 1월 1일 ~ 현재 적용)
학술연구정보서비스(이하 RISS)는 정보주체의 자유와 권리 보호를 위해 「개인정보 보호법」 및 관계 법령이 정한 바를 준수하여, 적법하게 개인정보를 처리하고 안전하게 관리하고 있습니다. 이에 「개인정보 보호법」 제30조에 따라 정보주체에게 개인정보 처리에 관한 절차 및 기준을 안내하고, 이와 관련한 고충을 신속하고 원활하게 처리할 수 있도록 하기 위하여 다음과 같이 개인정보 처리방침을 수립·공개합니다.
주요 개인정보 처리 표시(라벨링)
목 차
3년
또는 회원탈퇴시까지5년
(「전자상거래 등에서의 소비자보호에 관한3년
(「전자상거래 등에서의 소비자보호에 관한2년
이상(개인정보보호위원회 : 개인정보의 안전성 확보조치 기준)개인정보파일의 명칭 | 운영근거 / 처리목적 | 개인정보파일에 기록되는 개인정보의 항목 | 보유기간 | |
---|---|---|---|---|
학술연구정보서비스 이용자 가입정보 파일 | 한국교육학술정보원법 | 필수 | ID, 비밀번호, 성명, 생년월일, 신분(직업구분), 이메일, 소속분야, 웹진메일 수신동의 여부 | 3년 또는 탈퇴시 |
선택 | 소속기관명, 소속도서관명, 학과/부서명, 학번/직원번호, 휴대전화, 주소 |
구분 | 담당자 | 연락처 |
---|---|---|
KERIS 개인정보 보호책임자 | 정보보호본부 김태우 | - 이메일 : lsy@keris.or.kr - 전화번호 : 053-714-0439 - 팩스번호 : 053-714-0195 |
KERIS 개인정보 보호담당자 | 개인정보보호부 이상엽 | |
RISS 개인정보 보호책임자 | 대학학술본부 장금연 | - 이메일 : giltizen@keris.or.kr - 전화번호 : 053-714-0149 - 팩스번호 : 053-714-0194 |
RISS 개인정보 보호담당자 | 학술진흥부 길원진 |
자동로그아웃 안내
닫기인증오류 안내
닫기귀하께서는 휴면계정 전환 후 1년동안 회원정보 수집 및 이용에 대한
재동의를 하지 않으신 관계로 개인정보가 삭제되었습니다.
(참조 : RISS 이용약관 및 개인정보처리방침)
신규회원으로 가입하여 이용 부탁 드리며, 추가 문의는 고객센터로 연락 바랍니다.
- 기존 아이디 재사용 불가
휴면계정 안내
RISS는 [표준개인정보 보호지침]에 따라 2년을 주기로 개인정보 수집·이용에 관하여 (재)동의를 받고 있으며, (재)동의를 하지 않을 경우, 휴면계정으로 전환됩니다.
(※ 휴면계정은 원문이용 및 복사/대출 서비스를 이용할 수 없습니다.)
휴면계정으로 전환된 후 1년간 회원정보 수집·이용에 대한 재동의를 하지 않을 경우, RISS에서 자동탈퇴 및 개인정보가 삭제처리 됩니다.
고객센터 1599-3122
ARS번호+1번(회원가입 및 정보수정)