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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
조병선 (Ajou University) 이석원 (Ajou University)
저널정보
한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회논문지 한국컴퓨터정보학회 논문지 제25권 제7호(통권 제196호)
발행연도
2020.7
수록면
27 - 37 (11page)

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2020

자연어처리와 기계학습을 이용한 요구사항 분석기술 비교 연구
조병선 ,  이석원 한국컴퓨터정보학회논문지 2020.07 학술저널
자연어처리와 기계학습을 이용한 요구사항 분석기술 비교 연구
조병선 컴퓨터공학과 2020.01 학위논문

2018

기계학습 알고리즘을 이용한 기능적 요구사항과 비기능적 요구사항으로 요구사항 분류에 관한 연구
조병선 ,  이석원 한국정보과학회 학술발표논문집 2018.06 학술대회자료

초록· 키워드

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본 연구의 목적은 다양한 도메인에 대한 소프트웨어 요구사항 명세서로부터 수집된 요구사항을 데이터로 활용하여 데이터 중심적 접근법(Data-driven Approach)의 연구를 통해 요구사항을 분류한다. 이 과정에서 기존 요구사항의 특징과 정보를 바탕으로 다양한 자연어처리를 이용한 데이터 전처리와 기계학습 모델을 통해 요구사항을 기능적 요구사항과 비기능적 요구사항으로 분류하고 각 조합의 결과를 제시한다. 그 결과로, 요구사항을 분류하는 과정에서, 자연어처리를 이용한 데이터 전처리에서는 어간 추출과 불용어제거와 같은 토큰의 개수와 종류를 감소하여 데이터의 희소성을 좀 더 밀집형태로 변형하는 데이터 전처리보다는 단어 빈도수와 역문서 빈도수를 기반으로 단어의 가중치를 계산하는 데이터 전처리가 다른 전처리보다 좋은 결과를 도출할 수 있었다. 이를 통해, 모든 단어를 고려하여 가중치 값은 기계학습에서 긍정적인 요인을 볼 수 있고 오히려 문장에서 의미 없는 단어를 제거하는 불용어 제거는 부정적인 요소로 확인할 수 있었다.
#Software Engineering #Requirements Engineering #Requirements Analysis #Machine Learning #Natural Language Processing #소프트웨어공학 #요구공학 #요구사항 분석 #기계학습 #자연어처리

목차

Abstract
요약
I. Introduction
II. Related Works
III. The Proposed Method
IV. Conclusion and Future work
REFERENCES

참고문헌 (16)

참고문헌 신청
Bourque, Pierre / 2014 / Guide to the software engineering body of knowledge (SWEBOK (R)): Version 3.0 / IEEE Computer Society Press google schola Kotonya, Gerald / 1998 / Requirements engineering:processes and techniques / Wiley Publishing google schola Sommerville, Ian / 2011 / Software engineering google schola Glinz, Martin / 2011 / A glossary of requirements engineering terminology / Standard Glossary of the Certified Professional for Requirements Engineering (CPRE) Studies and Exam, Version 1 google schola Van Lamsweerde, Axel / 2009 / Requirements engineering: From system goals to UML models to software. Vol. 10 / John Wiley & Sons google schola

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