[논문 리뷰] A Methodology for the Selection of Requirement Elicitation Techniques

Saurabh Tiwari, Santosh Singh Rathore|arXiv (Cornell University)|2017. 09. 25.

Advanced Software Engineering Methodologies참고 문헌 20인용 수 15

한 줄 요약

이 논문은 프로젝트, 사람, 프로세스 특성 분석을 통해 요구사항 확보 기법을 체계적으로 선택하는 데 목적이 있는 3PM(Three P 매트릭스) 방법론을 제안한다. 프로젝트, 사람, 프로세스 특성과 확보 기법을 매핑하는 세 개의 별도 매트릭스를 구축하고, 선택을 위한 매핑 기준을 정의한 후 사례 연구를 통해 접근 방식을 검증하여, 요구사항 품질 향상에 기여하는 더 정확하고 맥락에 부합하는 기법 선택이 가능해졌음을 보여준다.

ABSTRACT

In this paper, we present an approach to select a subset of requirement elicitation technique for an optimum result in the requirement elicitation process. Our approach consists of three steps. First, we identify various attribute in three important dimensions namely project, people and the process of software development that can influence the outcome of an elicitation process. Second, we construct three p matrix (3PM) separately for each dimension, that shows a relation between the elicitation techniques and three dimensions of a software. Third, we provide a mapping criteria and use them in the selection of a subset of elicitation techniques. We demonstrate the applicability of the proposed approach using case studies to evaluate and provide the contextual knowledge of selecting requirement elicitation technique.

연구 동기 및 목표

• 특정 소프트웨어 프로젝트에 적합한 요구사항 확보 기법을 선택하는 데 있어 맥락 기반 지침의 부족을 해결하기 위해.
• 확보 기법의 효과성에 영향을 주는 세 가지 차원—프로젝트, 사람, 프로세스—에서의 핵심 특성들을 식별하기 위해.
• 프로젝트의 고유한 맥락에 맞게 조정된 기법의 부분 집합을 체계적이고 반복 가능한 방법으로 선택하기 위한 방법론을 개발하기 위해.
• 일반적인 요구사항 분석가가 효과적인 기법을 선택하는 능력을 향상시켜 소프트웨어 성공률을 높이기 위해.
• 사례 연구 검증을 통해 실용적이고 증거 기반의 프레임워크를 제공하기 위해.

제안 방법

• 프로젝트(예: 크기, 복잡성), 사람(예: 전문성, 소통 방식), 프로세스(예: 방법론, 반복 빈도)의 세 차원에 걸쳐 특성들을 식별하고 분류하기 위해.
• 각 차원에 대해 하나의 3PM 매트릭스를 별도로 구축하여, 각 확보 기법이 해당 차원 내에서 관련 특성과 매핑되도록 하기 위해.
• 프로젝트의 특정 특성 프로파일과의 일치도를 기반으로 확보 기법을 평가하고 순위를 매기는 데 사용할 수 있는 매핑 기준 정의하기 위해.
• 실제 사례 연구에 프레임워크를 적용하여 그 적용 가능성과 선택 과정의 타당성을 입증하기 위해.
• 존재하는 요구사항 확보 접근 방식과의 비교 분석을 통해 프레임워크의 기법 선택 효과성 평가하기 위해.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 프로젝트, 사람, 프로세스 특성 중에서 요구사항 확보 기법의 효과성에 가장 크게 영향을 주는 요소는 무엇인가?
• RQ2 체계적인 매트릭스 기반 접근 방식은 경험 기반 또는 즉흥적인 선택 방식에 비해 기법 선택을 어떻게 향상시킬 수 있는가?
• RQ3 3PM 프레임워크는 요구사항 분석가가 맥락에 부합하는 기법의 부분 집합을 선택하는 데 얼마나 효과적으로 기여할 수 있는가?
• RQ4 기존의 요구사항 확보 기법 선택 모델과 비교했을 때, 제안된 프레임워크는 성능과 정확도 측면에서 어떤가?
• RQ5 맥락 기반 특성 매핑이 확보된 요구사항의 완전성과 품질에 어떤 영향을 미치는가?

주요 결과

• 3PM 프레임워크는 요구사항 확보 기법을 프로젝트, 사람, 프로세스 특성과 성공적으로 매핑하여 맥락 인식 기반의 선택을 가능하게 하였다.
• 사례 연구를 통해 프레임워크가 특정 프로젝트 맥락과 기법을 일치시킴으로써 기법 선택의 정밀도를 향상시켰음을 입증하였다.
• 매핑 기준을 통해 분석가들이 특성 관련성에 기반해 기법을 체계적으로 평가하고 우선순위를 정할 수 있었다.
• 개인적 편견이나 경험에 대한 의존도를 줄여 더 일관되고 타당성 있는 기법 선택이 가능해졌다.
• 기존 방법에 비해 3PM 프레임워크는 다양한 프로젝트 환경에서 요구사항 확보 기법 선택에 대해 더 명확하고 실행 가능한 지침을 제공하였다.