This paper describes a requirement analysis for automotive engine design using a computer aided systems engineering tool RDD-100. Because the engine is a complex system with many subsystems, there are many needs of stakeholder throughout the life-cycle of the engine. The originating requirements have been derived from the needs and decomposed into leaf-node requirements with the tool. Many requirement errors have been detected during the decomposition process and resolved by modifying the requirements. Inconsistency problems have been also resolved with the tool, Analysis of engine requirements using RDD-100 brings clarity to engine design early in the development process.
International Journal of Knowledge Content Development & Technology
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제3권2호
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pp.43-65
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2013
In this work, we first introduce two main approaches to writing requirements and then propose a method based on Natural Language Processing to improve requirement authoring and the overall coherence, cohesion and organization of requirement documents. We investigate the structure of requirement kernels, and then the discourse structure associated with those kernels. This will then enable the system to accurately extract requirements and their related contexts from texts (called requirement mining). Finally, we relate a first experimentation on requirement mining based on texts from seven companies. An evaluation that compares those results with manually annotated corpora of documents is given to conclude.
In software engineering, requirement analysis is an important task throughout the process and takes up a high proportion. However, factors that fail to analyze requirements include communication failure, different understanding of the meaning of requirements, and failure to perform requirements normally. To solve this problem, we derived actors and behaviors using morpheme analysis and BERT algorithms in the Korean requirement document and constructed them as ontologies. A chatbot system with ontology data is constructed to derive a final system event list through Q&A with users. The chatbot system generates the derived system event list as a requirement diagram and a requirement specification and provides it to the user. Through the above system, diagrams and specifications with a level of coverage complied with Korean requirement documents were created.
It is the important accurately to identify the needs of our customers in order to success the project. Requirements in the early stages of business is very abstract or not quantitative, and that will cause problems such as cost or schedule changes. Particularly many people are likely to prefer the early stages of the project, because the time of applying VE related cost savings is important. Owner's requirement analysis for project success in the VE process does not easy, and specific ongoing management of the requirement is difficult. Therefore, the analysis and the application of owner's requirements is limited in project process. The purpose of this study is proposed to the RFM technique to supplement the functional analysis on the basis owner's requirements analysis in planning a building project.
사용자의 요구에 대한 명확한 요구분석은 성공적인 소프트웨어 개발의 필수 요건이다. 그리하여, 개발될 소프트웨어 구성에 큰 영향용 준다. 기존의 많은 소프트웨어들이 인터넷의 급격한 발전과 함께 웹 기반으로 변화 되었다. 웹 애플리케이션이 복잡해지고 사용자의 요구가 증가되면서 많은 비용과 인력이 개발에 소요되고 있다. 그러나 아직까지 웹 애플리케이션에 대한 정확한 개발환경의 정의가 잘 되어있지 않다. 개발에 있어서도 사용자의 요구사항을 반영하지 못하여 사용자가 자유롭게 정보에 접근하는 기능의 설계가 어렵게 되었다. 본 논문에서는 소프트웨어 요구분석 프로세스를 수정하고, 요구사항을 분석하여 식별할 수 있는 방법을 제안하였다.
Presented in this study is a top-down functional requirement analysis procedure and the desired functionalities for PDM system development, and the benefits of top-down approach over a conventional bottom-up approach is also shown. For the purpose of top-down requirement analysis for PDM system, this study proposes 4P modeling view. 4P modeling view is defined as a modeling perspective for classifying functional requirements and integrating product-related information objects that must be man-aged within PDM systems. Based on 4P modeling templates, benchmarking analysis of commercially major PDM products is conducted and as a result of this analysis, this study suggests desired functionalities for PDM system.
In the shipyard, a lot of data is generated, stored, and managed during design, construction, and operation phases to build ships and offshore structures. However, it is difficult to handle such big data efficiently using existing data-handling technologies. As the big data technology is developed, the ship and offshore industries start to focus on the existing big data to find valuable information from it. In this paper, the material requirement estimation method of offshore structure piping materials using big data analysis is proposed. A big data platform for the data analysis in the shipyard is introduced and it is applied to the analysis of material requirement estimation to solve the problems in piping design by a designer. The regression model is developed from the big data of piping materials and verified using the existing data. This analysis can help a piping designer to estimate the exact amount of material requirement and schedule the purchase time.
Value-based requirements engineering process, called The ViRE(Value-Innovative Requirement Engineering) was suggested to create an uncontested market using ERRC(Eliminate, Reduce, Raise, Create) requirements analysis. But ViRE did not provides a quantitative data analysis method for ERRC decision so as to make objective decisions for customers. In this paper, to solve this problem, we suggest a quantitative ERRC analysis method by estimating requirements cost. Our method defines user requirements and decides their weight. Then, it makes quality level table for all the identified requirements and function modules and estimate implementation cost based on their quality levels. Finally, assess each requirement's impact and then evaluate ERRC value. We could get the more objective ERRC values by evaluate the requirement weight. functional module weight, and implementation cost. And we proved the efficiency of our model by a case study, smart student ID system.
The water requirement of transplanting culture(TC) consisting of 16 plots and direct seeding culture in a well-drained paddy field(DC) also having 15 plots were measured in order to clarify the influence factors on water requirement. Each plot was maintained under different cultivation conditions. Those varied cultivation conditions were classified into 7 items. Subsequently, the relationship between water requirement and 7 items were analyzed by evaluating the average water requirement in each condition to clarify the items influencing water requirement. From the analysis of the results, the water requirement of DC was determined to be 3.5 times of the TC. Furthermore, water requirement in DC and TC were influenced mainly by ponding depth and locational condition respectively.
In this study, the design concepts for Intelligent Hospital are derived using the Quality Function Deployment(QFD) and System Requirement Analysis Method. First, requirements for important elements of Intelligent hospital are defined. Second, similar systems are compared and user requirement are refined. Through this process, operational requirement for Intelligent Hospital are defined by combining user requirements and similar systems. To analyze operational requirement, the QFD of the system engineering approach are implemented. Alternative design specifications are constructed by implementing the QFD results by building the Morphological Matrix. Various concepts that satisfy the system requirement are derived. Finally the best design concept are obtained using the Pugh concept selection matrix.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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