Feature models are widely used in domain engineering phase of software product lines development to model the common and variable concepts among products. From the feature model, the feature configurations are generated by selecting the features to be included in target product. The feature configuration represents the requirements for the specific product to be implemented. Although there are a lot of researches on how to build and use the feature models and feature configurations, the researches on the formal semantics and reasoning of them are rather inactive. This paper proposes the feature configuration verification approach based on JESS, java-based rule-base system. The Graph Product Line, a standard problem for evaluating the software product line technologies, is used throughout the paper to illustrate this approach. The approach in this paper has advantage of presenting the exact reason causing inconsistency in the feature configuration. In addition, this approach should be easily applied into other software product lines development environments because JESS system can be easily integrated with Java language.
Software product line (SPL) engineering is a reuse paradigm that helps organizations increase productivity and improve product quality by developing product from reusable core assets. In SPL, product configuration is the process of selecting the desired features and feature attributes for a given product from a feature model. In order to develop a successful product, feature and feature attribute selection that can achieve the product goal is important. There can be thousands of features and feature attributes resulting in myriads of configurations and finding the best configuration efficiently is a hard task. This paper proposes a systematic process for feature-based product configuration. To support development of a product that satisfys all product goals(business goals and quality goals), a model showing how feature and feature attribute combinations are related to product goals is included and a method for deriving an optimal product configuration using the model is proposed.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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1995.10a
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pp.702-706
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1995
Integration of CAM and CAM information is important in the CIM era. For a CIM system, the feature representation can be a solution to the integration of product model data. These are geometry feature, functional feature, and manufacturing feature in the feature context. This paper proposes a framework to integrate the configuration design method, parametric modeling and the feature modeling method. The concept of design unit which is one level higher than functional feature and parametric modeling concept with functional features have been proposed.
The feature models representing the common and variable concepts among the software products and the feature configurations generated by selecting the features to be included in the target product are the essential components in the software product lines methodology. Although the researches on the formal semantics and reasoning of the feature models and feature configurations are in progress, the researches on feature model ontologies and feature configuration validation using the semantic web technologies are yet insufficient. This paper defines the formal semantics of the feature models and proposes a feature configuration validation technique based on ontology and semantic web technologies. OWL(Web Ontology Language), a semantic web standard language, is used to represent the knowledge in the feature models and the feature configurations. SWRL(Semantic Web Rule Language), a semantic web rule languages, is used to define the rules to validate the feature configurations. The approach in this paper provides the formal semantic of the feature models, automates the validation of feature configurations, and enables the application of various semantic web technologies, such as SQWRL.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.14
no.2
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pp.115-120
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2014
Many product line engineering methods use the feature model to structure commonality and variability among products in terms of features and to derive a product feature configuration, which is the set of features required for the development of a product. Features to be selected during product derivation are mainly determined based on the quality attributes required for a product. Most methods published so far derived an optimal product feature configuration through linear co-relationship between features and quality attributes. However, the co-relationship between features and quality attributes can be formulated as a non-linear function because of feature interactions. This paper proposes a method that derives an optimal product feature configuration considering feature interactions. Four product line cases are used to validate the proposed methods.
Recently a lot of researches on the component-based software product lines and on applying generative programming into software product lines are being performed actively. This paper proposes an automatic component reconfiguration tool that could be applied in constructing the component-based software product lines. Our tool accepts the reuser's requirement via a feature model which is the main result of the domain engineering, and makes the feature configuration from this requirement. Then it generates the source code of the reconfigured component according to this feature configuration. To accomplish this process, the component family in our tool should have the architecture of GenVoca that is one of the most influential generative programming approaches. In addition, XSLT scripts provide the code templates for implementation elements which are the ingredients of the target component. Taking the ‘Bank Account' component family as our example, we showed that our component reconfiguration tool produced automatically the component source code that the reuser wants to create. The result of this paper would be applied extensively for creasing the productivity of building the software product lines.
Feature models are widely used to model commonalities and variabilities among products during software product line development. Feature configurations are generated by selecting the features to be included in individual products. Automated tools to identify errors or inconsistencies in the feature models and configurations are essential to successful software product line engineering. This paper proposes a verification technique and tool based on semantic web technologies such as OWL, SWRL and Protege API. This approach checks the feature model and configuration based on predefined rules and provides information on existence of errors as well as the kinds of those errors. This approach is extensible due to ease of rule modification and may be easily applied to other environments because semantic web technologies can be easily integrated with other programming environments. This paper demonstrates how various semantic web-related technologies can support automatic verification of one kind of software development artifact, the feature model.
Speech recognition system is shall be composed model of learning from the inaccurate input speech. Similar phoneme models to recognize, because it leads to the recognition rate decreases. Therefore, in this paper, we propose a method of speech recognition optimal learning model configuration using the Bhattacharyya algorithm. Based on feature of the phonemes, HMM feature extraction method was used for the phonemes in the training data. Similar learning model was recognized as a model of exact learning using the Bhattacharyya algorithm. Optimal learning model configuration using the Bhattacharyya algorithm. Recognition performance was evaluated. In this paper, the result of applying the proposed system showed a recognition rate of 98.7% in the speech recognition.
Process planning is a key feature that an intelligent CAD/CAM system should possess. In this paper, we address the problem of determinig process configuration to manufacture the free surfaces. For analyzing the surface, the method of surface subdivision is used. The developed algorithm evaluates the processability of the given surface by applying the three/four/five-axes procedures sequentially. To illustrate and test the developed algorithm, numerical simulations are presented.
Korean Journal of Computational Design and Engineering
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v.5
no.3
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pp.224-231
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2000
In order to satisfy customers'various needs in the market, manufacturing companies tend to add similar variants to an existing product model. This variety causes immense growth of product configuration and makes data management uncontrollable. In order to resolve this problem, we propose a method to efficiently represent the variants in a single schema of product structure and configuration and manage the product configuration. First of all, the product structure which adopts the concept of features and options is suggested. Second, the method to represent option specifications which restricts option configurations is proposed. Finally, the prototype module, which inspects if a product configuration violates the option specifications, is introduced.
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