요구사항 시나리오 기계 학습을 이용한 자동 소프트웨어 요구사항 패턴 추출 기법

초록

소프트웨어 요구사항 분석은 성공적인 소프트웨어 프로젝트를 위해 필수적 요소이다. 특히 불완전한 요구사항은 소프트웨어 프로젝트 실패의 가장 큰 원인으로 꼽힌다. 불완전한 요구사항은 소프트웨어 개발 시 개발자에게 이해 부족을 야기할 뿐 아니라, 소프트웨어 검증 시 에도 모호한 기준을 제공함으로써, 개발 후반부에 납기일 연기 및 비용 증가의 원인이 된다. 요구사항 패턴은 이러한 문제를 극복하는데 도움을 줄 수 있다. 요구사항 패턴은 요구사항 작성과 검토 시 참조모델이 될 뿐 아니라, 검증 기준이 될 수 있으며, 작성자가 누락한 부분을 보완해 줄 수 있다. 이와 더불어 요구사항 작성의 경험이 적은 작성자는 요구사항 패턴을 통해 더 쉽고, 빠르고 정확하게 요구사항을 작성할 수 있다. 본 논문에서는 다양한 요구사항의 시나리오를 통해 공통된 요구사항 시나리오를 추출하는 기법을 제안한다. 그리고 제안한 기법의 가시성 검증을 위해 여덟 개의 프로젝트에서 추출한 83개의 소프트웨어 시나리오를 통해 54개의 시나리오 패턴을 추출하고 이 패턴을 이용하여 누락된 행위를 찾는 과정을 사례연구를 통해 보여준다.

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