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요구 공학 과정에서 보안성과 사용성 요구사항 사이의 충돌을 발견하기 위한 온톨로지 기반 접근법
http://doi.org/10.5626/JOK.2018.45.11.1142
요구 공학 과정에서 보안성과 사용성 사이의 충돌을 다루는 일은 어렵다. 보안성과 사용성은 충돌하는 특성을 가지며 관련된 의미론적인 통합 연구가 부족하기 때문이다. 또한 보안 전문가의 수가 감소하고 있으며 요구 공학 과정에서 두 요소 사이의 충돌을 발견하는 방법이 마땅치 않다. 따라서, 우리는 보안성과 사용성의 정의, 기준, 그리고 지표에서 추출한 키워드를 연결하여 3계층의 보안성-사용성 온톨로지 지식 베이스를 구축하는 새로운 접근법을 제안한다. 게다가, 우리는 이 지식 베이스의 실용성을 논의하기 위하여 컴퓨터 공학 전공 학생들과 두 가지의 사례 연구를 진행하였다. 그 결과, 제안하는 지식 베이스를 사용한 그룹(팀 A)이 사용하지 않은 그룹(팀 B)보다 신뢰도가 높은 충돌을 더 많이 예측하였다. 제안하는 접근법은 사용자의 지식 수준에 상관없이 요구 공학 과정에서 보안성과 사용성 사이의 충돌을 발견할 수 있으며 지금까지 요구 공학 연구의 실질적인 부분에 대한 증명이 어려웠음에도 불구하고 요구 공학연구의 응용 가능성을 보여주었다.
적응형 사용자 인터페이스 개발을 위한 요구사항 도출 및 명세 기법
사용자 및 기기의 상황을 파악하고 이에 따라 실시간으로 사용자 인터페이스를 변경하는 ‘적응형 사용자 인터페이스 (Adaptive User Interface)’ 연구가 진행되어 왔다. 기존 관련 연구들은 주로 설계방법론에 초점을 맞추고 있으며, 요구공학 방법론에 대해서는 거의 다루어지지 않았다. 본 연구에서는 적응형 사용자 인터페이스를 요구공학 관점에서 조명하고, 자가 적응 시스템 분야에서 연구되어 온 개념들에 기초한 요구사항 도출 및 명세 방법을 제안한다. 잘 알려진 자가 적응 소프트웨어 개념들을 재정의 및 해석한 후, 적응형 사용자 인터페이스 요구사항을 도출 및 명세하는 방법을 단계적으로 보인다. 사례연구에서는 제안하는 방법에 따라 적응형 사용자 인터페이스 요구사항을 도출 및 명세하여 본 기법이 효과적임을 보인다.
게임 이론적 접근을 통한 효과적인 윈윈 요구사항 협상 기법
소프트웨어 생태계의 시장 중심 개발 환경에서 소프트웨어 기업은 제품의 성공을 위해서 자신의 비즈니스와 고객에게 높은 가치를 제공할 수 있어야만 시장 경쟁력을 가지고 생존할 수 있다. 요구공학적 관점에서 제품 요구사항 선택을 통한 가치 제공을 위해서 이해관계자들 각자의 다른 이해가 조정되어 합의되어야 한다. 즉, 요구공학 단계에서 높은 가치 창출을 고려하는 합의된 요구사항을 선택할 필요가 있다. 기존 연구들은 소프트웨어 생태계에서 요구되는 이해관계자들의 다른 이해에 대한 요구공학적 기법의 필요성을 언급하였을 뿐, 구체적인 가이드라인 및 수행 방법에 대하여 제안하지 않았다. 본 연구에서는 요구공학에서 사용되는 Goal 개념 기반으로 협상 참가자의 의도를 분석하고 이를 바탕으로 요구사항 충돌의 근거를 구조화하여 관리할 수 있도록 한다. 궁극적으로 협상 참가자의 이기적 행동을 바탕으로 게임 이론적 개념을 이용한 요구사항 충돌 해결 방법론을 제안한다.
토픽 모델링과 이해관계자 요구 산출물을 이용한 요구사항 자동 우선순위화
소프트웨어 개발에 투자되는 자원은 한정되어 있으므로 요구사항들을 우선순위화하여 중요한 요구사항부터 충족시켜야 한다. 기존 요구사항 우선순위화 기법들은 인간의 수동화된 판단에 의존하므로 요구사항의 수가 많은 경우에는 적용하기가 힘든 확장성 문제와 이해관계자 개개인의 편향된 가치판단에 노출되는 편향성 문제를 가지고 있다. 이 문제들을 해결하고자 본 논문은 요구사항 도출 단계에서 얻어지는 이해관계자 요구 산출물과 텍스트의 의미적 주제를 추리하는 토픽 모델링 기법을 이용한 자동 요구사항 우선순위화 기법, ToMSN(Topic Modeling Stakeholder Needs for requirements prioritization)을 제안한다. 이 기법을 사용자 30,000명 규모의 실제 소프트웨어 요구사항 데이터로 평가한 결과, 인간의 개입이 필요 없는 자동화 과정으로 확장성과 편향성 문제를 해결함과 더불어 우선순위화 정확도 또한 기존 수동화 기법들과 유사함을 확인할 수 있었다.
