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저자정보
박헌우 (가톨릭대학교) 최재훈 (가톨릭대학교 컴퓨터정보공학부) 황석근 (가톨릭대학교 컴퓨터정보공학부) 박문식 (가톨릭대학교 컴퓨터정보공학부) 노상욱 (가톨릭대학교) 정기현 (아주대학교) 최경희 (아주대학교)
저널정보
한국차세대컴퓨팅학회 한국차세대컴퓨팅학회 논문지 한국차세대컴퓨팅학회 논문지 제17권 제6호
발행연도
2021.12
수록면
54 - 65 (12page)

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소프트웨어의 요구사항을 작성하면서 발생하는 모호성과 부적절성을 제거하기 위하여 요구사항에 대한 전문용어를 사용할 필요가 있다. 본 논문에서는 철도차량 시스템 소프트웨어 요구사항 분석을 통하여 요구사항 작성에 참조할 수 있는 전문용어를 정립하며, 이를 기반으로 올바르게 작성된 요구사항 문장들에 대한 템플릿을 도출한다. 다양한 템플릿 문장은 요구사항 적합성을 점검하기 위한 비지도 기계학습용 데이터로 사용된다. 군집화 모델을 활용하여 요구사항 템플릿을 군집화 하며, 새로운 요구사항의 적합성 여부를 군집 기반으로 판별하는 요구사항 적합성 검증도구를 개발한다. 특정한 요구사항이 군집화 모델에 의하여 생성된 군집의 템플릿과 정확하게 일치하면 적합한 요구사항으로 판정한다. 반면에 요구사항 적합성에 실패하면, k-평균 군집화 알고리즘에 의하여 가장 유사한 템플릿을 자동으로 추천한다. 클러스터링 기법에 의하여 군집화된 템플릿과 새로운 요구사항에 대한 적합성 여부를 검증하기 위한 실험을 수행하였다. 첫 번째는 군집화 기반의 요구사항 추천이 정상적으로 동작하는가에 대한 실험이었다. 새로운 요구사항이 입력되면 군집으로 분류되었으며, 특정한 군집내의 동일한 형태소의 배열을 가진 템플릿으로 정확하게 추천됨을 확인하였다. 두 번째 실험에서는 기존의 템플릿 데이터베이스에 없는 요구사항 문장을 입력한 경우에 입력한 요구사항과 가장 유사한 템플릿을 추천하는 것을 확인하였다.
#철도차량 시스템 #요구사항 명세 #비지도 기계학습 알고리즘 #클러스터링 알고리즘 #k-평균 군집화 #Railway vehicle system #Requirements specification #Unsupervised machine learning algorithms #Clustering algorithms #k-means clustering

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Grady Booch / 2005 / The Unified Modeling Language User Guide / Addison-Wesley google schola Mathworks Simulink google schola 김현동 / 2017 / 한글 체크리스트로부터 테스트 케이스 자동 생성 방안 / 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 6(8):401~410 Crossref 한혜진 / 2019 / 구조화된 자연어 요구사항으로부터 테스트 케이스 및 스크립트 생성 / 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 8(8):331~342 Crossref 권기욱 / 2018 / SRS 적합성 검증을 위한 SRS 작성 규칙연구 / 2018 한국군사과학기술학회 종합학술대회 논문집 :2109~2110 google schola

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