[논문]언어학 및 의미적 문맥 분석을 통한 효율적인 요구사항 분석 방법

박보경; 이근상; 김영철

doi:10.7236/jiibc.2017.17.6.97

언어학 및 의미적 문맥 분석을 통한 효율적인 요구사항 분석 방법
Effective Requirement Analysis Method based on Linguistic & Semantic Textual Analysis 원문보기

The journal of the institute of internet, broadcasting and communication : JIIBC, v.17 no.6, 2017년, pp.97 - 103

박보경 (홍익대학교 소프트웨어공학 연구실) , 이근상 ((재)전북테크노파크) , 김영철 (홍익대학교 컴퓨터정보통신공학과)

초록
AI-Helper

고품질의 소프트웨어를 개발하기 위해서는 개발 초기단계에 정확한 요구사항 정의 및 분석이 필요하다. 그러나 대부분의 자연어 기반의 요구사항 문장 표현은 부정확성과 이해도 어려운 실정이다. 또한 요구사항은 같은 의미를 가진 객체나 용어들이 중복 식별된다. 이를 해결하기 위해 고객 요구사항을 언어학적 및 의미적 문맥 분석을 통한 효율적인 요구사항 분석 방법이 필요하다. 본 논문에서는 요구공학 언어학자인 Fillmore의 의미론적 분석 방법을 요구공학에 접목하고, 의미론적 분석 개선 방안을 제안한다. 이 방법은 자연어 기반의 요구사항을 Goal Oriented Use Case Modeling 통해 쉽게 읽고 이해 가능한 요구 사항 분석이 기대된다.

Abstract ▼ AI-Helper

For high quality of software, it should be necessary for defining and analyzing the exact requirements at the early stage of software development. But readability and understandability of most natural language requirements are inaccurate and difficult for identifying use cases. The requirements are duplicated for objects or temrs with the same meaning. To solve this problem, it should need an effective way of requirement analysis based on linguistic and semantic textual analysis. In this paper, we propose to improve a semantic analysis method adopted with a linguist Fillmore's linguistic mechanism. This method may expect to analyze easily readable and exactly understandable requirements specifications through modeling the goal oriented use cases with natural language based requirements.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

Goal 기반으로 자연어 요구사항을 식별하기 위해, 본 논문에서는 기존의 Case Grammar의 개념을 개선하였다. 또한 텍스트 분석을 기반으로 요구사항을 분석한다.
하지만 자연어 요구사항은 자연어 형태이기 때문에 분석하기 어렵다. 본 논문에서는 자연어 처리 기법과 Goal 기반의 분석을 통한 유스케이스 추출 방법을 제안하였다. 자연어 요구사항을 식별하기 위해, 필모어의 Case Grammar와 Goal Modeling을 개선하였다.
또한 역공학 기반의 소프트웨어 가시화 방법을 사용하여 소스 코드에서 유스케이스 모델을 추출 하고자 한다. 소스코드에서 추출된 유스케이스와 자연어 요구사항에서 추출된 유스케이스를 통해, SW 개발의 정 확성을 비교하고자 한다. 또한 use case point 기법을 적 용하여 SW 비용을 추정하고자 한다.
이 연구의 목적은 언어의 의미적 문맥 분석을 통해 효율적으로 요구사항을 분석하는 것이다. 요구사항은 글자는 다르지만 같은 의미를 가진 문장이나 단어들이 존재한다.
따라서 같은 의미를 가진 객체나 용어들이 중복 식별된다^[4]. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 언어학 및 의미적 문맥 분석을 통한 효율적인 요구사항 분석 방법을 제안한다. 제안한 방법은 자연어 문장에서 핵심 서술어를 식별하고, 이와 관련된 논항을 추출한다.

가설 설정

²⁾ 네모는 각 문장의 논항들(Argument)이며, 이 중 명사를 표시한다.³⁾ Extend와 Include 관계는 점선 화살표로 나타낸다.⁴⁾ 이 화살표는 핵심 서술어와 논항들 간의 의미적 관계를 나타낸다.

제안 방법

그런 다음 분석가들은 사용자 행태 정보(User Behavior Data)를 구조화한다. 구조화된 데이터는 사용자 행동, 행위 간 연관관계를 분석하여 요구사항을 추출한다. Goal 기반의 분석 방법은 Goal 중심의 사용자행태 데이터를 만드는 것이다[3].
소스코드에서 추출된 유스케이스와 자연어 요구사항에서 추출된 유스케이스를 통해, SW 개발의 정 확성을 비교하고자 한다. 또한 use case point 기법을 적 용하여 SW 비용을 추정하고자 한다.
향후에는 실제로 제안된 방법을 적용하여 자동화 도구를 개발할 것이다. 또한 역공학 기반의 소프트웨어 가시화 방법을 사용하여 소스 코드에서 유스케이스 모델을 추출 하고자 한다. 소스코드에서 추출된 유스케이스와 자연어 요구사항에서 추출된 유스케이스를 통해, SW 개발의 정 확성을 비교하고자 한다.
Goal 기반으로 자연어 요구사항을 식별하기 위해, 본 논문에서는 기존의 Case Grammar의 개념을 개선하였다. 또한 텍스트 분석을 기반으로 요구사항을 분석한다. 이 방법은 동사를 중심으로 각 단어의 의미 관계를 분석하기 때문에 자연어 처리에 용이하다.
그림 3은 자연어 요구사항 분석을 위해 개선된 Goal Hierarchy 방법을 적용한 것이다. 먼저, 자연어 요구사항 을 분석하여 Sub-Goal(G1, G2, G3)을 추출한다. 각 요구 사항은 sub-goal에 따라 분류된다.
[2]의 연구에서는 Fillmore의 메커니즘을 통한 사용자 요구의 자연어 변환 방법을 제안하였다. 변환된 요구사항은 시나리오 기반의 분석 방법을 이용하여 요구사항을 식별하고, 객체 추출 및 모델링한다.
분석 방법은 뉴럴 네트워크를 기반으로 문장의 종속성 표현을 분석한다. 분석된 정보를 이용하여 문장의 텍스트 관계를 추출한다. 마지막으로 텍스트와 문장의 관계를 그래프로 나타낸다.
여기서 Task는 User Data(UD),Action, Object Data(OD)로 구성된다. 사용자의 행동(Action)을 최소단위로 규정하였다. 행위(Activity)는 한 명의 사용자가 자신의 고유한 방법과 절차를 가지고 Task를 수행한다^[6].
그런 다음 visual modeling을 통해 유스케이스를 추출한다. 유스케이스를 보다 쉽고 정확하게 추출하기 위해, 필모어의 Case Grammar를 개선하였다. 또한 효과적인 요구사항 식별 방법인 Goal Modeling 기법을 적용하였다.
유스케이스를 추출하기 위해서는 자연어 요구사항에서 Goal 별로 요구사항을 분류하고, 분류된 데이터를stanford parser를 이용해 문장의 구조를 분석한다. 이 분석 구조로 문장에서 명사와 동사를 식별할 수 있다.
이 방법은 육하원칙(5W1H)을 기반으로 사용자 정황 정보(User Context Data)를 생성한다. 이 데이터는 사용 목적, 사용자 및 객체 관계를 분석한다. 그런 다음 분석가들은 사용자 행태 정보(User Behavior Data)를 구조화한다.
본 논문에서는 자연어 처리 기법과 Goal 기반의 분석을 통한 유스케이스 추출 방법을 제안하였다. 자연어 요구사항을 식별하기 위해, 필모어의 Case Grammar와 Goal Modeling을 개선하였다. 제안된 방법 은 Goal Modeling을 통해 자연어 요구사항을 분류한다.
그림 2는 요구사항 분석 과정이다. 자연어로 작성된 요구사항을 Goal 중심으로 분석한다. 본 논문에서는 개선된 Goal 계층 구조 방법을 적용한다.
제안된 방법 은 Goal Modeling을 통해 자연어 요구사항을 분류한다.
이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 언어학 및 의미적 문맥 분석을 통한 효율적인 요구사항 분석 방법을 제안한다. 제안한 방법은 자연어 문장에서 핵심 서술어를 식별하고, 이와 관련된 논항을 추출한다. 그런 다음 visual modeling을 통해 유스케이스를 추출한다.

데이터처리

저 장된 정보들은 8개의 개선된 case를 기반으로 요구사항 을 분석한다. 분석된 정보들은 Visual Modeling을 통해 유스케이스를 추출한다. 제안한 방법은 자연어 요구사항 을 변경 없이 유스케이스 추출이 가능하며, 이는 사람들 이 이해하기 쉽게 자연어 요구사항을 처리할 수 있다.

이론/모형

유스케이스를 보다 쉽고 정확하게 추출하기 위해, 필모어의 Case Grammar를 개선하였다. 또한 효과적인 요구사항 식별 방법인 Goal Modeling 기법을 적용하였다. 유스케이스 추출 과정은 요구사항 분석, 문장 분석,파일 리스트, 비주얼 모델링 및 유스케이스 추출의 5단계로 구성된다.
자연어로 작성된 요구사항을 Goal 중심으로 분석한다. 본 논문에서는 개선된 Goal 계층 구조 방법을 적용한다. Goal은 개발 중인 시스템의 Goal이며, 이는 다수의 Sub-Goal과 연관된다.
1단계에서, 구분된 요구사항 문장들은 파서를 이용하여 문장의 구조를 분석한다. 본 연구에서는 stanford parser를 적용하였다. Stanford parser는 “Stanford Natural Language Processing Group”에서 제공한다[9].
이 도구는 사용자들이 문장의 문법 구조를 결정할 때 사용한다. 분석 방법은 뉴럴 네트워크를 기반으로 문장의 종속성 표현을 분석한다. 분석된 정보를 이용하여 문장의 텍스트 관계를 추출한다.

성능/효과

그런 다음, 다수의 연결 리스트에서 식별된 데이터들을 연결하여 유스케이스를 추출한다. 제안한 방법의 장점은 다음과 같다:¹⁾ 기존의 Case grammar를 개선하여 정확한 요구사항을 추출할 수 있다.²⁾ 자연어 요구사항에 개선된 Case Mechanism을 적용하여 유스케이스를 쉽게 생성할 수 있다.
제안한 방법의 장점은 다음과 같다:¹⁾ 기존의 Case grammar를 개선하여 정확한 요구사항을 추출할 수 있다.²⁾ 자연어 요구사항에 개선된 Case Mechanism을 적용하여 유스케이스를 쉽게 생성할 수 있다.
분석된 정보들은 Visual Modeling을 통해 유스케이스를 추출한다. 제안한 방법은 자연어 요구사항 을 변경 없이 유스케이스 추출이 가능하며, 이는 사람들 이 이해하기 쉽게 자연어 요구사항을 처리할 수 있다. 향후에는 실제로 제안된 방법을 적용하여 자동화 도구를 개발할 것이다.

후속연구

제안한 방법은 자연어 요구사항 을 변경 없이 유스케이스 추출이 가능하며, 이는 사람들 이 이해하기 쉽게 자연어 요구사항을 처리할 수 있다. 향후에는 실제로 제안된 방법을 적용하여 자동화 도구를 개발할 것이다. 또한 역공학 기반의 소프트웨어 가시화 방법을 사용하여 소스 코드에서 유스케이스 모델을 추출 하고자 한다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	필모어의 이론은 어떤 것을 고려하는가?	필모어의 이론은 심층 구조에서 모든 의미 표현이 가능한 생성 의미론을 통해 문장성분 관계와 문법적 의미를 고려한다. 격문법은 동사를 중심으로 각 단어의 의미적인 관계를 기술하여 의미구조를 표현한다.
	고품질의 소프트웨어를 개발하기 위해서는 어떻게 해야 하는가?	고품질의 소프트웨어를 개발하기 위해서는 요구사항을 정확하게 분석해야 한다. 요구사항의 올바른 분석은 요구사항의 오류를 방지하고, 개발 및 유지관리 비용을 감소시킨다[1].
	요구사항을 정확하게 분석하는 것이 어려운 이유는 무엇인가?	요구사항의 올바른 분석은 요구사항의 오류를 방지하고, 개발 및 유지관리 비용을 감소시킨다[1]. 그러나 대부분의 요구사항은 자연어로 작성되었기 때문에 요구사항 분석이 어렵다.

참고문헌 (9)

Karl. E. Wiegers, "Software Requirements," Microsoft Press, 2003.
SungBin Ahn, Dongho Kim, Chaeyun Seo, R. Youngchul Kim, "Object Extraction and Modeling Method from the User Requirements with Fillmore's Case Grammer." KSEJW 2010, Vol.8, No.1, pp.98-99, 2010.
A. I. Anton, "Goal-based requirements analysis," in Proceeding of the Second International Conference on Requirements Engineering(ICRE '96), Colorado, pp.136-144, 1996. DOI: https://doi.org/10.1109/ICRE.1996.491438
Jintae Kim, Sooyong Park, and Vijayan Sugumaran, "A Linguistics-Based Approach for Use Case Driven Analysis Using Goal and Scenario Authoring," Natural Language Processing and Information Systems Lecture Notes in Computer Science, Vol.3136, pp.159-170, 2004. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-540-27779-8_14

상세보기
C. J. Fillmore, "The Case for Case," Universals in Linguistic Theory, Bach&Harms Eds, New York: Holt, Rinehart&Winston, 1967.
Ji Hong Jeung, Woo Yeol Kim, R. Young Chul Kim, "UBAF(User Behavior Analysis Framework) for u-Home Network," The Journal of The Institute of Internet, Broadcasting and Communication, Vol. 8, No. 5, pp. 121-127, 2008.
Boyeon Kim, "Use Case Extraction Method of Customer Requirements Based on Refined Fillmore Case Grammar Mechanism," M. D. Dissertation. University of Hongik, 2013.
B. Park, H. Yang, R. Young Chul Kim, "A Method to Identify Goal Use-Case(s) with Refined Fillmore's Case Grammar", The 40th Conference of the KIPS, Vol.20, No.2, Nov, 2013.
Stanford Parser, [Internet], http://nlp.stanford.ed.

저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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