[論文レビュー] An Application of Uncertain Reasoning to Requirements Engineering

Philip Barry, Kathryn Blackrnond Laskey|arXiv (Cornell University)|Jan 23, 2013

Advanced Software Engineering Methodologies参考文献 12被引用数 7

ひとこと要約

本稿では、不確実性下でのユーザー要件からシステム要件への翻訳にベイジアンネットワークを用いることを提案する。ドメイン知識をモジュール化されたネットワーク断片としてモデル化し、ユーザー入力からの信念の伝播によって導出されたシステム要件を推論する。このアプローチは事例研究において成功裏に実証され、不確実な推論が初期要件工学におけるトレーサビリティと完全性を向上させることを示している。

ABSTRACT

This paper examines the use of Bayesian Networks to tackle one of the tougher problems in requirements engineering, translating user requirements into system requirements. The approach taken is to model domain knowledge as Bayesian Network fragments that are glued together to form a complete view of the domain specific system requirements. User requirements are introduced as evidence and the propagation of belief is used to determine what are the appropriate system requirements as indicated by user requirements. This concept has been demonstrated in the development of a system specification and the results are presented here.

研究の動機と目的

• 曖昧または不完全なユーザー要件を、明確で実行可能なシステム要件に翻訳する課題に対処すること。
• ドメイン固有の知識を再利用可能なベイジアンネットワーク断片としてモデル化し、スケーラブルな要件定義を実現すること。
• ユーザーが提供する証拠から信念の伝播を可能にし、明示的に述べられていないシステムレベルの要件を推論すること。
• 不確実性下での確率的推論を通じて、システム要件のトレーサビリティと完全性を向上させること。
• 現実世界の要件工学ワークフローにおいて、不確実な推論の実用性と有効性を実証すること。

提案手法

• システムコンポONENTと要件の間の関係を表す、モジュラーなベイジアンネットワーク断片としてドメイン知識をモデル化する。
• ユーザー要件をベイジアンネットワーク内の証拠ノードとして統合し、信念の伝播を開始する。
• 要件とシステム動作の間の関係における不確実性を、条件付き確率表を用いて定量化する。
• ベイジアン推論を適用して事後確率を計算し、ユーザー入力から導かれる最も可能性の高いシステム要件を同定する。
• ドメイン固有の断片を連結することで、包括的なシステム仕様を構築する複合ネットワークを構築する。
• 実世界のシステム開発文脈における事例研究を通じて、アプローチの妥当性を検証する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ベイジアンネットワークは、システム仕様段階におけるユーザー要件の不確実性をどのようにモデル化し、推論に用いることができるか。
• RQ2 モジュラーなベイジアンネットワーク断片は、要件モデリングのスケーラビリティと再利用性をどの程度向上させることができるか。
• RQ3 ユーザーが提供する証拠からの信念の伝播が、明示的に述べられていないが論理的に導かれるシステムレベルの要件を信頼性を持って推論できるか。
• RQ4 このアプローチは、初期要件工学におけるトレーサビリティと完全性をどのように向上させるか。
• RQ5 現実世界の要件定義タスクにおいて、不確実な推論を適用する実用的妥当性は何か。

主な発見

• 確率的推論を通じて、本アプローチはユーザー要件を整合性のあるシステム仕様に成功裏に翻訳し、トレーサビリティの向上を実証した。
• モジュラーなベイジアンネットワーク断片により、ドメイン固有の知識の段階的かつ再利用可能なモデリングが可能になった。
• 信念の伝播は、明示的に述べられていないがユーザー入力から論理的に導かれる暗黙のシステム要件を効果的に同定した。
• 条件付き確率による不確実性の定量化により、要件の曖昧さが低減された。
• 事例研究により、不確実な推論がシステム要件の完全性と整合性を向上させることを確認した。
• 結果から、ベイジアンネットワークが、初期ソフトウェア工学段階における不確実性を扱う形式的でスケーラブルかつ解釈可能なフレームワークを提供することが示された。