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
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초록
다양한 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.
Abstract
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%.
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