[논문 리뷰] Towards Automatic Model Completion: from Requirements to SysML State Machines

Maria Stella de Biase, S. Marrone외 1명|arXiv (Cornell University)|2022. 10. 07.

Systems Engineering Methodologies and Applications인용 수 5

한 줄 요약

이 논문은 자연어 요구사항을 BDD 스타일로 기술하고 NLP 및 형식 문법 기법을 사용하여 이를 완전한 SysML 상태 기계 조각으로 변환하는 반자동 접근법을 제시한다. 요구사항을 사전 정의된 MetaRequirements와 매핑하고, 이를 SysML MetaFragments로 변환함으로써 추적 가능하고 오류가 적은 모델 완성도를 달성한다. 철도 신호 제어 분야의 사례 연구를 통해 모델 품질 향상과 도구 기반 추적성의 향상을 입증하였다.

ABSTRACT

Even if model-driven techniques have been enabled the centrality of the models in automated development processes, the majority of the industrial settings does not embrace such a paradigm due to the procedural complexity of managing model life cycle. This paper proposes a semi-automatic approach for the completion of high-level models of critical systems. The proposal suggests a specification guidelines that starts from a partial SysML (Systems Modeling Language) model of a system and on a set of requirements, expressed in the well-known Behaviour-Driven Design paradigm. On the base of such requirements, the approach enables the automatic generation of SysML state machines fragments. Once completed, the approach also enables the modeller to check the results improving the quality of the model and avoiding errors both coming from the mis-interpretation of the tool and from the modeller himself/herself. An example taken from the railway domain shows the approach.

연구 동기 및 목표

• 완전한 모델 기반 개발에 대한 산업의 관성 문제를 해결하기 위해 점진적이고 반자동적인 모델 완성 기법을 제공한다.
• NLP와 형식적 추적성 메커니즘을 통합하여 오해로 인한 오류를 줄이고 모델 품질을 향상시킨다.
• DO-178C와 같은 표준 준수를 보장하고 추적성을 확보함으로써 AI 및 NLP 기술의 안전 임계 분야에서의 도입을 지원한다.
• 구조화된 템플릿과 의미적 매칭을 사용하여 자연어 요구사항을 SysML 상태 기계 조각으로 매핑하는 방법을 개발한다.
• 요구사항에서 전체 SysML 모델 생성을 위한 향후 자동화의 기반을 마련한다.

제안 방법

• 요구사항은 BDD의 Given-When-Then 형식으로 표현되며, 일관성과 구문 분석 가능성을 확보하기 위해 사전 정의된 템플릿을 사용한다.
• 메타요구사항(MetaRequirement, MetaReq) 형식은 $<<$ metclass as role $>>$ 표기법을 사용하여 요구사항 내 의미 역할을 정의한다.
• 요구사항을 MetaReqs에 자동으로 매칭하기 위해 문장 추출 및 어휘 분석을 지원하는 NLP 라이브러리(NLTK 및 spaCy)를 평가한다.
• 매칭된 MetaReq 요소를 SysML 상태 기계 구성 요소(예: 상태, 전이, 신호 등)에 매핑하여 SysML MetaFragments를 생성한다.
• 요구사항과 모델 요소를 연결하는 $<<$ satisfy $>>$ 스테레오타입 종속성으로 자동 생성된 요구사항 다이어그램을 통해 추적성을 강제한다.
• 표준화된 주석 및 도구 통합 및 인증 준수를 지원하기 위해 SysML 프ofile을 개발 중이다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 BDD 스타일의 자연어 요구사항을 어떻게 형식적으로 구조화하여 신뢰할 수 있는 구문 분석 및 SysML 상태 기계로의 매핑을 가능하게 할 수 있는가?
• RQ2 요구사항을 모델 조각에 매핑하기 위해 엄격한 BNF 문법 제약 조건과 민감한 NLP 기법 사이의 최적의 균형은 무엇인가?
• RQ3 요구사항과 생성된 SysML 모델 요소 간의 추적성을 어떻게 자동으로 확보하고 검증할 수 있는가?
• RQ4 의미 역할 표기 및 명명된 실체 인식은 텍스트 요구사항에서 모델 요소를 정확히 식별하는 데 어떤 역할을 하는가?
• RQ5 제안된 방법은 전체 모델 기반 개발 프로세스의 대대적 개선 없이도 산업 현장에서 모델링 오류를 줄이고 모델 품질을 향상시킬 수 있는가?

주요 결과

• 의미 역할 매칭을 통해 BDD 형식의 철도 신호 제어 요구사항이 해당하는 SysML 상태 기계 조각으로 성공적으로 매핑되었다.
• 구조화된 $<<$ metclass as role $>>$ 표기법을 사용한 MetaReqs의 사용은 일관되고 기계 처리 가능한 요구사항 모델링을 가능하게 한다.
• spaCy 및 NLTK와 같은 NLP 도구의 통합은 요구사항 처리를 위한 효과적인 문장 추출 및 어휘 분석을 지원한다.
• 요구사항 다이어그램을 자동 생성하고 $<<$ satisfy $>>$ 종속성을 사용함으로써 추적성 향상과 모델 검증 지원이 가능해졌다.
• 연구는 철도 분야의 사례 연구를 통해 점진적인 도입 가능성을 입증하였으며, 산업 현장에서의 적용 잠재력을 보였다.
• 연구는 추적성을 핵심 설계 원칙으로 삼아 향후 SysML 모델 완성의 자동화 기반을 마련하였다.