Due to the limitations of budget, resources, and time invested in a project, software requirements should be prioritized and be implemented in order of importance. Existing approaches to prioritizing requirements mostly depend on human decisions. The manual prioritization process is based on intensive interactions with the stakeholders, thus raising the issues of scalability and biased prioritization. To solve these problems, we propose a fully automated requirements prioritization approach, ToMSN (Topic Modeling Stakeholder Needs for requirements prioritization), by topic modeling the stakeholder needs-artifacts earned in the requirements elicitation phase. The requirements dataset of a 30,000-user system was utilized for the performance evaluation. ToMSN showed competitive prioritizing accuracy with existing approaches without human aids, therefore solving scalability and biased prioritization issues.
Hassan, Fahad ul;Le, Tuyen;Le, Chau;Shrestha, K. Joseph
International conference on construction engineering and project management
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2022.06a
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pp.304-311
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2022
Construction inspection is a crucial stage that ensures that all contractual requirements of a construction project are verified. The construction inspection capabilities among state highway agencies have been greatly affected due to budget reduction. As a result, efficient inspection practices such as risk-based inspection are required to optimize the use of limited resources without compromising inspection quality. Automated prioritization of textual requirements according to their criticality would be extremely helpful since contractual requirements are typically presented in an unstructured natural language in voluminous text documents. The current study introduces a novel model for predicting the risk level of requirements using machine learning (ML) algorithms. The ML algorithms tested in this study included naïve Bayes, support vector machines, logistic regression, and random forest. The training data includes sequences of requirement texts which were labeled with risk levels (such as very low, low, medium, high, very high) using the fuzzy logic systems. The fuzzy model treats the three risk factors (severity, probability, detectability) as fuzzy input variables, and implements the fuzzy inference rules to determine the labels of requirements. The performance of the model was examined on labeled dataset created by fuzzy inference rules and three different membership functions. The developed requirement risk prediction model yielded a precision, recall, and f-score of 78.18%, 77.75%, and 75.82%, respectively. The proposed model is expected to provide construction inspectors with a means for the automated prioritization of voluminous requirements by their importance, thus help to maximize the effectiveness of inspection activities under resource constraints.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.12
no.7
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pp.285-294
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2023
As software grows continuously in scale and complexity, the role of software architecture has become increasingly important across various industries. Although software architects often rely on their experience and intuition when designing such architecture, there is a variety of methodologies being researched for architecture design. However, these methodologies do not address the specific effects of applying multiple architectural patterns to a system or the sequence in which they should be applied. In this study, we explain the variation in architectural design results depending on the order in which the same set of architectural patterns is applied to a single system. Based on this phenomenon, we identify requirements for applying architectural patterns and propose a method of classifying the patterns to be applied. We also propose a prioritization process for requirements to efficiently apply the classified patterns in a specific order. Finally, we show a case study that prioritizing requirements based on architectural pattern types is beneficial for efficient software architecture design in terms of quality attributes.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.43
no.3
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pp.112-121
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2020
Recently, as the internet usage is increasing, accordingly generated text data is also increasing. Because this text data on the internet includes users' comments, the text data on the Internet can help you get users' opinion more efficiently and effectively. The topic of text mining has been actively studied recently, but it primarily focuses on either the content analysis or various improving techniques mostly for the performance of target mining algorithms. The objective of this study is to propose a novel method of analyzing the user's requirements by utilizing the text-mining technique. To complement the existing survey techniques, this study seeks to present priorities together with efficient extraction of customer requirements from the text data. This study seeks to identify users' requirements, derive the priorities of requirements, and identify the detailed causes of high-priority requirements. The implications of this study are as follows. First, this study tried to overcome the limitations of traditional investigations such as surveys and VOCs through text mining of online text data. Second, decision makers can derive users' requirements and prioritize without having to analyze numerous text data manually. Third, user priorities can be derived on a quantitative basis.
Software, once developed, has a long life and evolves through numerous additions and modifications because of the faults, the changes in user requirements, the changes in environments, and so forth. With the evolution of the software, assuring the quality of the software is getting more difficult because of numerous versions of the software. Meanwhile, regression testing has been used to support the software testing activities and assure acquiring appropriate quality through several versions of software. Regression testing, however, is too expensive because it requires lots of test cases executions and the number of test cases increases sharply as the software evolves. For this reason, several techniques are suggested to help conducting regression testing then test case prioritization technique is understood the most effective and efficient technique to support regression testing. In this paper, we propose an approach, Historical Value-Based Approach, which is based on the use of historical information to estimate the current cost and fault severity for cost-cognizant test case prioritization. As a result of the proposed approach, software testers who perform regression testing prioritize their test cases more effectively so that the test effectiveness of them can be improved in terms of APFDc.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.40
no.3
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pp.195-206
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2022
The primary purpose of this study was to analyze assessment factors by identifying and prioritizing live fire shooting area requirements using the AHP (Analytic Hierarchy Process) technique. Derived assessment factors for candidate sites were divided into six categories. Of these, four categories (base-to-range distance, weapon danger area, range terrain, and size) were in the realm of physical geography while the remaining two (land use and proximity to habitation) fell under the general heading of human geography. A case study was also conducted to select several alternative firing ranges using derived factors. The optimal location was analyzed by evaluating the candidate site using each assessment factor. As a result, it was found that assessment factors applying to GIS (Geographic Information System) were able to effectively analyze a suitable location for relocation of the focal training facility, taking into consideration public-safety issues, training requirements, and residents' past and likely future complaints. Through this process, it can prevent the waste of time and effort in determining an optimal location for a live fire shooing range.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.17
no.10
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pp.117-127
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2012
Identifying user requirements efficiently and reflecting them on the existing system is very important in a rapidly changing web and mobile environments. This study proposes the strategies to refining requirements and to prioritizing those refined requirements for changing of web and mobile application based on user requirements (e.g. mobile application comments, Q&A, reported information as discomfort factors). In order to refining the user requirements, those requirements are grouped by using the advancement of the software business of the Forum of standardization and the existing configuration-based programs. Then, we mapped them onto the PIECES framework to identifying whether the refined requirements are correctly reflected to the system in a way of valid and pure. To determine the priority of refined requirements, first, relative weights are given to software structure, requirements and categories of PIECES. Second, integration points on each requirement are counted to obtain the relative value of partial and overall score of a set of software structural requirements. In order to verifying the possibility and proving the effectiveness of proposing technique in this study, survey was conducted on changing requirements of mobile application which have been serviced at S University by targeting 15 people of work-related stakeholders.
Wireless multimedia networks require channel allocation strategies for various multimedia traffic since the mobility of users needs to be considered in addition to diversity of QoS requirements of multimedia traffic. In this paper, we propose an Efficient Channel Allocation strategy, based on prioritization of handoff calls used in Guard channel method. Gurad channels can be shared between non real time calls and real time handoff calls. To decrease the probability of handoff failure, when resources become scarce, the Call Admission Control can take some resources away from the active calls. It is shown through extensive simulations that the proposed strategy provides higher channel utilization and lower probability of handoff failure than existing strategies.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2008.06b
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pp.13-18
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2008
소프트웨어 시스템 개발에 있어 요구사항 분석 단계는 개발 프로세스의 최 상위 단계로 프로젝트의 성공과 실패를 결정하는 중요한 단계이다. 특히, 반복 점증적 개발 프로세스를 적용하는 경우에 있어 고객 요구사항을 우선순위화하여 제한된 일정과 자원을 활용하여 제품을 개발하는 방법론이 필요하다. 기존 방법과 달리 본 논문에서는 SW QFD를 활용하여 고객관점 우선순위에 개발 관점을 추가하고 하위 수준 (Low Level) 요구사항까지 우선순위화 하는 Enhanced SW QFD 방법론을 제안한다. 고 품질의 소프트웨어 제품 개발을 위해 고객 요구사항을 명확하게 이해하고 고객과 개발자 양방향 관점 우선순위 프로세스를 제시한다.
Kim, BoYeon;Kim, JaeSeung;Park, BoKyung;Son, HyunSeung;Kim, Robert YoungChul;Kim, Woo Yeol
Annual Conference of KIPS
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2012.11a
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pp.1519-1522
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2012
기존의 리스크기반 테스팅은 조직, 프로젝트, 제품에만 초점이 맞추어져 있어 소프트웨어 개발에 관련된 리스크 활동은 잘 고려되지 않는다. 본 논문에서는 소트프웨어 개발에 리스크를 적용하고자 유스케이스 기반 리스크 위험도 측정과 우선순위화를 제안한다. 제안한 리스크 위험도 측정방법은 GoRE의 Goal 중요도 매트릭스를 리스크 결정 매트릭스로 확장하고 이를 이용하여 리스크의 위험도를 우선 순위화에 적용한 것이다. 확장한 리스크 결정 매트릭스는 유스 케이스와 요구사항의 연관관계를 파악한 후 고객 중요도를 계산하여 리스크 위험도를 측정하는 방법이다. 이를 통해 소프트웨어 개발 전 리스크 요구사항 고려로 시스템 구축에 도움이 되고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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