Діяльність інтелектуального агента для оцінювання інформації у специфікаціях вимог до програмного забезпечення

Відомі інтелектуальні агенти на основі онтологічного підходу не розв’язують задачу кількісного оцінювання інформації у специфікації вимог до ПЗ. Тому задачею даного дослідження є розроблення інтелектуального агента на основі онтологічного підходу для оцінювання інформації у специфікаціях вимог до ПЗ...

Повний опис

Збережено в:

Бібліографічні деталі
Опубліковано в: :	Штучний інтелект
Дата:	2018
Автори:	Павлова, О.О., Говорущенко, Т.О., Іванов, О.В.
Формат:	Стаття
Мова:	Ukrainian
Опубліковано:	Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України 2018
Теми:	Програмно-технічні засоби інтелектуальних систем
Онлайн доступ:	https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/162375
Теги:	Додати тег Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
Назва журналу:	Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Цитувати:	Діяльність інтелектуального агента для оцінювання інформації у специфікаціях вимог до програмного забезпечення / О.О. Павлова, Т.О. Говорущенко, О.В. Іванов // Штучний інтелект. — 2018. — № 2 (80). — С. 66-75. — Бібліогр.: 21 назв. — укр.

Репозитарії

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine

id	nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-162375
record_format	dspace
spelling	Павлова, О.О. Говорущенко, Т.О. Іванов, О.В. 2020-01-07T18:32:18Z 2020-01-07T18:32:18Z 2018 Діяльність інтелектуального агента для оцінювання інформації у специфікаціях вимог до програмного забезпечення / О.О. Павлова, Т.О. Говорущенко, О.В. Іванов // Штучний інтелект. — 2018. — № 2 (80). — С. 66-75. — Бібліогр.: 21 назв. — укр. 1561-5359 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/162375 004.89:004.9 Відомі інтелектуальні агенти на основі онтологічного підходу не розв’язують задачу кількісного оцінювання інформації у специфікації вимог до ПЗ. Тому задачею даного дослідження є розроблення інтелектуального агента на основі онтологічного підходу для оцінювання інформації у специфікаціях вимог до ПЗ. Розроблено метод діяльності інтелектуального агента на основі онтологічного підходу для оцінювання інформації у специфікаціях вимог до ПЗ, на основі якого був розроблений інтелектуальний агент. The known ontology-based intelligent agents don't solve the task of quantitative evaluating the information in the software requirements specifications (SRS). So, the task of this study is the development of the ontology-based intelligent agent for evaluating the information in the SRS. The method of action of the ontology-based intelligent agent for evaluating the information in the SRS are developed. On the basis of the developed method, the intelligent agent is realized. uk Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України Штучний інтелект Програмно-технічні засоби інтелектуальних систем Діяльність інтелектуального агента для оцінювання інформації у специфікаціях вимог до програмного забезпечення The action of the intelligent agent for evaluating the information in the software requirements specifications Article published earlier
institution	Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
collection	DSpace DC
title	Діяльність інтелектуального агента для оцінювання інформації у специфікаціях вимог до програмного забезпечення
spellingShingle	Діяльність інтелектуального агента для оцінювання інформації у специфікаціях вимог до програмного забезпечення Павлова, О.О. Говорущенко, Т.О. Іванов, О.В. Програмно-технічні засоби інтелектуальних систем
title_short	Діяльність інтелектуального агента для оцінювання інформації у специфікаціях вимог до програмного забезпечення
title_full	Діяльність інтелектуального агента для оцінювання інформації у специфікаціях вимог до програмного забезпечення
title_fullStr	Діяльність інтелектуального агента для оцінювання інформації у специфікаціях вимог до програмного забезпечення
title_full_unstemmed	Діяльність інтелектуального агента для оцінювання інформації у специфікаціях вимог до програмного забезпечення
title_sort	діяльність інтелектуального агента для оцінювання інформації у специфікаціях вимог до програмного забезпечення
author	Павлова, О.О. Говорущенко, Т.О. Іванов, О.В.
author_facet	Павлова, О.О. Говорущенко, Т.О. Іванов, О.В.
topic	Програмно-технічні засоби інтелектуальних систем
topic_facet	Програмно-технічні засоби інтелектуальних систем
publishDate	2018
language	Ukrainian
container_title	Штучний інтелект
publisher	Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України
format	Article
title_alt	The action of the intelligent agent for evaluating the information in the software requirements specifications
description	Відомі інтелектуальні агенти на основі онтологічного підходу не розв’язують задачу кількісного оцінювання інформації у специфікації вимог до ПЗ. Тому задачею даного дослідження є розроблення інтелектуального агента на основі онтологічного підходу для оцінювання інформації у специфікаціях вимог до ПЗ. Розроблено метод діяльності інтелектуального агента на основі онтологічного підходу для оцінювання інформації у специфікаціях вимог до ПЗ, на основі якого був розроблений інтелектуальний агент. The known ontology-based intelligent agents don't solve the task of quantitative evaluating the information in the software requirements specifications (SRS). So, the task of this study is the development of the ontology-based intelligent agent for evaluating the information in the SRS. The method of action of the ontology-based intelligent agent for evaluating the information in the SRS are developed. On the basis of the developed method, the intelligent agent is realized.
issn	1561-5359
url	https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/162375
citation_txt	Діяльність інтелектуального агента для оцінювання інформації у специфікаціях вимог до програмного забезпечення / О.О. Павлова, Т.О. Говорущенко, О.В. Іванов // Штучний інтелект. — 2018. — № 2 (80). — С. 66-75. — Бібліогр.: 21 назв. — укр.
work_keys_str_mv	AT pavlovaoo díâlʹnístʹíntelektualʹnogoagentadlâocínûvannâínformacííuspecifíkacíâhvimogdoprogramnogozabezpečennâ AT govoruŝenkoto díâlʹnístʹíntelektualʹnogoagentadlâocínûvannâínformacííuspecifíkacíâhvimogdoprogramnogozabezpečennâ AT ívanovov díâlʹnístʹíntelektualʹnogoagentadlâocínûvannâínformacííuspecifíkacíâhvimogdoprogramnogozabezpečennâ AT pavlovaoo theactionoftheintelligentagentforevaluatingtheinformationinthesoftwarerequirementsspecifications AT govoruŝenkoto theactionoftheintelligentagentforevaluatingtheinformationinthesoftwarerequirementsspecifications AT ívanovov theactionoftheintelligentagentforevaluatingtheinformationinthesoftwarerequirementsspecifications
first_indexed	2025-11-25T22:45:12Z
last_indexed	2025-11-25T22:45:12Z
_version_	1850570789105958912
fulltext	ISSN 1561-5359. Штучний інтелект, 2018, № 2 66 © О.О. Павлова, Т.О. Говорущенко, О.В. Іванов УДК 004.89:004.9 О.О. Павлова, Т.О. Говорущенко, О.В. Іванов Хмельницький національний університет, Україна вул. Інститутська, 11, м. Хмельницький, 29016 ДІЯЛЬНІСТЬ ІНТЕЛЕКТУАЛЬНОГО АГЕНТА ДЛЯ ОЦІНЮВАННЯ ІНФОРМАЦІЇ У СПЕЦИФІКАЦІЯХ ВИМОГ ДО ПРОГРАМНОГО ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ O.O. Pavlova, T.О. Hovorushchenko, O.V. Ivanov Khmelnitky National University, Ukraine 11, Institutska st., Khmelnitsky, 29016 THE ACTION OF THE INTELLIGENT AGENT FOR EVALUATING THE INFORMATION IN THE SOFTWARE REQUIREMENTS SPECIFICATIONS Відомі інтелектуальні агенти на основі онтологічного підходу не розв’язують задачу кількісного оцінювання інформації у специфікації вимог до ПЗ. Тому задачею даного дослідження є розроблення інтелектуального агента на основі онтологічного підходу для оцінювання інформації у специфікаціях вимог до ПЗ. Розроблено метод діяльності інтелектуального агента на основі онтологічного підходу для оцінювання інформації у специфікаціях вимог до ПЗ, на основі якого був розроблений інтелектуальний агент. Ключові слова: програмне забезпечення (ПЗ), нефункційні характеристики ПЗ, онтологія, інтелектуальний агент на основі онтологічного підходу The known ontology-based intelligent agents don't solve the task of quantitative evaluating the information in the software requirements specifications (SRS). So, the task of this study is the development of the ontology-based intelligent agent for evaluating the information in the SRS. The method of action of the ontology-based intelligent agent for evaluating the information in the SRS are developed. On the basis of the developed method, the intelligent agent is realized. Keywords: software, non-functional characteristics of software, ontology, ontology-based intelligent agent Вступ Сьогодні людство все частіше покла- дається на програмне забезпечення (ПЗ) при вирішенні складних задач, стрімко зростає кількість програмних проектів з високою вартістю. Але, як показує статистика [1, 7], частка проблемних програмних проектів (з перевитратами часу, коштів або з недостат- нім функціоналом) складає 50% всіх про- грамних проектів, а частка провальних про- грамних проектів (які взагалі не завер- шуються) складає 20% всіх програмних проектів. Значна кількість помилок вноситься у ПЗ на початкових етапах життєвого циклу. Переважна більшість аварій, пов’язаних із ПЗ, виникли через помилки у специфікації вимог [16]. Тому, перш ніж перейти до розроблення ПЗ за специфікацією вимог, необхідно здійснити виявлення та усунення фактів недостатності інформації щодо майбутнього ПЗ у специфікації. Особливої уваги потребують вимоги, пов’язані з нефункційними характеристиками ПЗ [9]. Постановка проблеми Тоді актуальною проблемою є автоматизований аналіз специфікацій вимог до ПЗ на предмет достатності інформації щодо нефункційних характеристик ПЗ (надійності, функційної придатності, ефек- тивності, сумісності, супроводжуваності, можливості переносу, захищеності, зруч- ності використання – за ISO/IEC TR 19759:2015 [10]). Актуальність та важливість задачі авто- матизованого оцінювання специфікацій вимог до ПЗ обумовлює необхідність роз- роблення інтелектуального агента на основі онтологічного підходу для оцінювання інформації щодо нефункційних харак- ISSN 1561-5359. Штучний інтелект, 2018, № 2 © О.О. Павлова, Т.О. Говорущенко, О.В. Іванов 67 теристик у специфікаціях вимог до ПЗ, який дозволить частково усунути людину з про- цесів опрацювання інформації та здобуття знань, уникнути втрат істотної інформації і мінімізувати виникнення помилок на ранніх етапах життєвого циклу. Розроблення такого інтелектуального агента на основі онто- логічного підходу є задачею даного дослідження. Аналіз останніх досліджень і публікацій Онтології надають можливість досту- пу, розуміння та аналізу інформації інте- лектуальними агентами – системами, які ви- користовують під час свого функціонува- ння інформацію, отриману з навколиш- нього середовища, аналізують її, зістав- ляючи з уже відомими їм фактами і, на ос- нові результатів аналізу, приймають рішен- ня про подальші дії [19]. Ідеї використання онтологій для галузі інженерії ПЗ присвячено ряд робіт: запро- поновано методи та засоби побудови про- грамних систем на основі онтологічних мо- делей задач [4]; розроблено підходи трасу- вання вимог до ПЗ на основі зважених онто- логій [2, 14, 21]; запропоновано викорис- тання доменної онтології для аналізу ПЗ та засобів реінжинірингу [13]; розроблено онтологічну модель для опису та визна- чення предметних і операційних знань щодо забезпечення якості ПЗ [3]; розроблено онтології та зважені онтології предметної галузі «Інженерія програмного забезпечен- ня» (частини «Якість ПЗ», «Якість ПЗ. Метричний аналіз», «Специфікація вимог до ПЗ») [8]. Розробленню інтелектуальних агентів на основі онтологічного підходу для галузі інженерії ПЗ також присвячено ряд робіт: досліджено застосування онтологій для аген- тно-орієнтованої програмної інженерії та експериментально підтверджено переваги застосування агентів на основі онтологій для галузі інженерії ПЗ [5]; запропоновано мож- ливість усунення невизначеності у вимогах до ПЗ та покращення спілкування зацікавлених сторін шляхом впровадження інтелектуаль- них агентів на основі онтологічного підходу [17]; запропоновано розроблення інтелекту- ального агента для мінімізації семантичної невизначеності, автоматичного отримання основних елементів специфікації та автома- тичної побудови діаграми цілей [15]; вико- ристано онтологічні агентно-орієнтовані моделі для формалізації первинних вимог до ПЗ з метою зниження витрат [6]; запропо- новано завдання-орієнтовану архітектуру на основі агентно-орієнтованої парадигми та онтологічного дизайну для систем підтримки прийняття рішень, яка дозволяє ітеративно переносити функційні вимоги в архітектурні компоненти [20]; надано основу для формаль- ного подання та перевірки вимог і забез- печення функційної правильності систем кри- тичного застосування у вигляді інтелектуаль- них агентів на основі онтологічного підходу [18]. Проведений аналіз відомих інтелекту- альних агентів на основі онтологічного під- ходу показав, що вони не розв’язують зада- чу автоматизованого оцінювання інформації щодо нефункційних характеристик у специ- фікаціях вимог до ПЗ. Єдиним на сьогодні рішенням у галузі оцінювання достатності інформації у специфікаціях вимог до ПЗ є роботи [8, 9], в яких запропоновано теоре- тичні та прикладні засади інформаційної технології оцінювання достатності інфор- мації щодо якості у специфікаціях вимог до ПЗ. Мета дослідження Отже, метою дослідження є розроб- лення інтелектуального агента на основі онтологічного підходу для оцінювання ін- формації щодо нефункційних характери- стик у специфікаціях вимог до ПЗ. Метод діяльності інтелектуального агента на основі онтологічного підходу для оцінювання інформації щодо нефунк- ційних характеристик у специфікаціях вимог до ПЗ Інтелектуальний агент на основі онто- логічного підходу для оцінювання інфор- мації щодо нефункційних характеристик у специфікаціях вимог до ПЗ використову- ватиме під час свого функціонування базові онтології нефункційних характеристик ISSN 1561-5359. Штучний інтелект, 2018, № 2 68 © О.О. Павлова, Т.О. Говорущенко, О.В. Іванов (розроблені у [8, 9]) як відомі йому факти, з якими він зіставлятиме інформацію, отри- ману зі специфікації вимог до реального ПЗ, представлену у вигляді реальних онтологій, на основі чого оцінюватиме інформацію у специфікації вимог до ПЗ і прийматиме рішення про достатність інформації у специфікації. Отже, процес оцінювання інформації у специфікації вимог інтелектуальним аген- том полягає у: 1) порівнянні реальних онтологій нефунк- ційних характеристик ПЗ з базовими онтологіями нефункційних характерис- тик з метою виявлення атрибутів, відсутніх у специфікації вимог до ПЗ, за якою реальні онтології були побудовані, а також виявлення підхрактеристик та нефункційних характеристик, які не- можливо обчислити на основі наявних атрибутів у реальній специфікації вимог; 2) формуванні висновку про достатність або недостатність інформації у специ- фікації вимог для визначення кожної нефункційної характеристики ПЗ окре- мо та для визначення всіх нефункцій- них характеристик ПЗ разом; 3) розрахунку числових оцінок рівня дос- татності наявної у специфікації вимог інформації для визначення кожної нефункційної характеристики ПЗ; 4) розрахунку числової оцінки рівня дос- татності наявної у специфікації вимог інформації для визначення всіх нефунк- ційних характеристик. Тоді метод діяльності інтелектуаль- ного агента на основі онтологічного під- ходу для оцінювання інформації щодо нефункційних характеристик у специфі- каціях вимог до ПЗ складається з наступних етапів: 1) формування реальних онтологій нефункційних характеристик ПЗ за специфікацією вимог до реального ПЗ на основі базових онтологій нефунк- ційних характеристик (відбувається шляхом видалення з базових онтологій всіх атрибутів, яких не було виявлено у підрозділі «Атрибути програмної сис- теми» розділу 3 «Специфічні вимоги» специфікації вимог до реального ПЗ; базові онтології містяться у базі знань інтелектуального агента); 2) формування множини відсутніх атрибу- тів на основі співставлення та порівнян- ня реальних і базових онтологій не- функційних характеристик ПЗ – якщо сформована множина не порожня, то інформації у специфікації недостатньо для обчислення нефункційних характе- ристик ПЗ; чим більше елементів у зазначеній множині, тим менший рівень достатності інформації у специфікації вимог; 3) аналіз (на основі базових онтологій кожної з нефункційних характеристик ПЗ) впливу кожного елемента множини відсутніх атрибутів на нефункційні характеристики ПЗ та їх підхарактери- стики, а також збільшення лічильників відсутніх атрибутів для відповідних підхарактеристик та нефункційних характеристик ПЗ; 4) виявлення нефункційних характеристик та їх підхарактеристик, які неможливо обчислити на основі наявних у специфікації вимог до реального ПЗ атрибутів: якщо лічильники відсутніх атрибутів для всіх підхарактеристик нефункційної характеристики одночас- но дорівнюють 0, то у специфікації вимог до ПЗ достатньо інформації для визначення даної нефункційної характе- ристики, інакше у специфікації вимог до ПЗ недостатньо атрибутів для визна- чення певної нефункційної характе- ристики ПЗ (із візуалізацією прогалин у знаннях) та є потреба доповнення цієї специфікації атрибутами, необхідними для обчислення тієї чи іншої харак- теристики (із зазначенням цих атрибутів); 5) числова оцінка рівня достатності наяв- ної у специфікації вимог інформації для визначення кожної нефункційної харак- теристики ПЗ: ISSN 1561-5359. Штучний інтелект, 2018, № 2 © О.О. Павлова, Т.О. Говорущенко, О.В. Іванов 69 j k i i i j j k qn qm k D j )( 1     , (1) де jk – кількість підхарактеристик j -ї нефункційної характеристики ПЗ ( 8..1j , оскільки у стандарті ISO/IEC TR 19759:2015 [10] визначено саме 8 нефункційних характеристик), iqm – кількість відсутніх у специфікації вимог до реального ПЗ атрибутів для i -ї підхарактеристики j -ї нефункційної характеристики ПЗ, iqn – кількість необхідних атрибутів для i -ї підхарактеристики j -ї нефункційної характеристики ПЗ (визначається базовими онтологіями для кожної нефункційної характеристики); 6) числова оцінка рівня достатності наявної у специфікації вимог інформації для визначення всіх нефункційних характеристик ПЗ: k qnc qmc k D k j j j )( 1     , (2) де k – кількість нефункційних харак- теристик ( 8k , оскільки у стандарті ISO/IEC TR 19759:2015 [10] визначено саме 8 нефункційних характеристик ПЗ), jqmc – кількість відсутніх у специфікації вимог до реального ПЗ атрибутів для j -ї нефункційної харак- теристики ПЗ, jqnc – кількість необхід- них атрибутів для j -ї нефункційної характеристики ПЗ (визначається базовими онтологіями для кожної нефункційної характеристики ПЗ). Розроблений метод діяльності інтелек- туального агента на основі онтологічного підходу для оцінювання інформації щодо нефункційних характеристик у специфі- каціях вимог до ПЗ дає можливість: сформувати висновок про достатність або недостатність інформації у специфікації вимог до реального ПЗ і про необхідність доповнення специфікації атрибутами (із візуалізацією прогалин у знаннях та із зазначенням цих атрибутів); кількісно оцінити рівень достатності інформації у специфікації вимог до реального ПЗ для визначення кожної нефункційної харак- теристики ПЗ та для визначення всіх нефункційних характеристик ПЗ. Діяльність розробленого інтелекту- ального агента на основі онтологічного підходу На основі розробленого методу діяль- ності інтелектуального агента на основі онтологічного підходу був реалізований відповідний інтелектуальний агент на основі онтологічного підходу. Для проведення експерименту вико- ристовувалась специфікація вимог до реаль- ного ПЗ автоматизованої системи управ- ління виробничими процесами ТОВ «Дей- мос». Для оцінювання інформації щодо нефункційних характеристик у цій специфі- кації вимог до ПЗ, розроблений інтелек- туальний агент сформував реальні онтології нефункційних характеристик за специфі- кацією вимог до реального ПЗ автома- тизованої системи управління виробничими процесами ТОВ «Деймос», після чого виконав співставлення та порівняння реаль- них і базових онтологій нефункційних характеристик ПЗ, внаслідок якого було сформовано множини відсутніх атрибутів для кожної нефункційної характеристики: 1) відсутні атрибути для характеристики «Надійність»: Кількість відмов, Кількість тестових випадків, Кількість фіксованих відмов, Щільність відмов відносно до тестових випадків, Кількість спостережу- ваних несправностей, Кількість функцій, Кількість несправностей, Можливість від- новлюваності; отже, розроблений інте- лектуальний агент надає висновок, що інформації у специфікації вимог до реаль- ного ПЗ автоматизованої системи управ- ління виробничими процесами ТОВ «Деймос» недостатньо для обчислення «Надійності»; 2) відсутні атрибути для характеристики ISSN 1561-5359. Штучний інтелект, 2018, № 2 70 © О.О. Павлова, Т.О. Говорущенко, О.В. Іванов «Функційна придатність»: Кількість функцій, Функційна адекватність, Кіль- кість елементів даних, Обчислювальна точність; отже, розроблений інтелекту- альний агент надає висновок, що інформації у специфікації вимог до реального ПЗ автоматизованої системи управління виробничими процесами ТОВ «Деймос» недостатньо для обчислення «Функційної придатності»; 3) відсутні атрибути для характеристики «Ефективність»: Кількість задач, Кіль- кість оцінок, Кількість відмов, Кількість помилок введення-виведення, Кількість елементів даних, Кількість помилок пам’яті, Максимум використовуваної пам’яті, Розмір бази даних; отже, розроблений інтелектуальний агент надає висновок, що інформації у специ- фікації вимог до реального ПЗ автома- тизованої системи управління виробни- чими процесами ТОВ «Деймос» недос- татньо для обчислення «Ефективності»; 4) відсутні атрибути для характеристики «Сумісність»: Кількість відмов, Кіль- кість функцій, Кількість елементів даних, Кількість форматів даних для обміну, Кількість протоколів інтерфей- су; отже, розроблений інтелектуальний агент надає висновок, що інформації у специфікації вимог до реального ПЗ автоматизованої системи управління виробничими процесами ТОВ «Деймос» недостатньо для обчислення «Сумісності»; 5) відсутні атрибути для характеристики «Супроводжуваність»: Кількість відмов, Кількість фіксованих відмов, Кількість функцій, Кількість модулів, Міцність варіабельності, Можливість заміни компонентів, Кількість елементів даних, Кількість необхідних діагностичних функцій, Кількість тестових випадків, Кількість контрольних точок; отже, розроблений інтелектуальний агент надає висновок, що інформації у специфікації вимог до реального ПЗ автоматизованої системи управління виробничими проце- сами ТОВ «Деймос» недостатньо для обчислення «Супроводжуваності»; 6) відсутні атрибути для характеристики «Можливість переносу»: Кількість функцій, Кількість елементів даних, Кількість структур даних, Кількість опе- рацій налаштування, Кількість кроків інсталяції; отже, розроблений інтелекту- альний агент надає висновок, що інфор- мації у специфікації вимог до реального ПЗ автоматизованої системи управління виробничими процесами ТОВ «Деймос» недостатньо для обчислення «Можли- вості переносу»; 7) відсутні атрибути для характеристики «Захищеність»: Кількість тестових випадків, Кількість елементів даних, Кількість типів доступу, Кількість еле- ментів даних, які потребують шифру- вання та розшифрування, Кількість по- дій, що обробляються за допомогою цифрового підпису, Кількість доступів до системи та даних, що повинні бути записані у системний журнал, Кількість методів перевірки автентичності; отже, розроб-лений інтелектуальний агент надає висновок, що інформації у специ- фікації вимог до реального ПЗ автома- тизованої системи управління виробни- чими процесами ТОВ «Деймос» недос- татньо для обчислення «Захищеності»; 8) відсутні атрибути для характеристики «Зручність використання»: Кількість функцій, Кількість елементів даних введення-виведення, Кількість посібни- ків, Кількість задач, Повнота докумен- тації користувача та довідкового фонду, Кількість екранів або форм, Кількість помилок введення-виведення, Кількість елементів інтерфейсу, Кількість легко зрозумілих повідомлень, Загальна кіль- кість перевірених помилкових умов, Загальна кількість некоректних шабло- нів операцій, Кількість графічних еле- ментів інтерфейсу, Ступінь ергономіч- ної привабливості, Задоволення потреб користувачів з обмеженими можливос- тями; отже, розроблений інтелектуаль- ний агент надає висновок, що інфор- мації у специфікації вимог до реального ISSN 1561-5359. Штучний інтелект, 2018, № 2 © О.О. Павлова, Т.О. Говорущенко, О.В. Іванов 71 ПЗ автоматизованої системи управління виробничими процесами ТОВ «Деймос» недостатньо для обчислення «Зручності використання». Аналіз впливу кожного елемента множин відсутніх атрибутів на нефункційні характеристики ПЗ та їх підхарактеристики, проведений розробленим інтелектуальним агентом на основі базових онтологій нефункційних характеристик, дав можли- вість обчислити кількості відсутніх атрибу- тів для підхарактеристик нефункційних характеристик. Крім цього, на основі такого аналізу розроблений інтелектуальний агент сформував висновок, що на основі наявних атрибутів у специфікації вимог до реального ПЗ автоматизованої системи управління виробничими процесами ТОВ «Деймос» неможливо обчислити такі підхарактерис- тики нефункційних характеристик: 1) підхарактеристики «Надійності»: Зрі- лість, Наявність, Відмовостійкість, Від- новлюваність, тобто недостатньо інфор- мації для визначення всіх 4-х підхарак- теристик «Надійності» (згідно зі стан- дартами ISO 25010:2011 [11] та ISO 25023:2016 [12], які регламентують залежність нефункційних характеристик від підхарактеристик, а також підхарак- теристик від атрибутів; саме на основі цих стандартів були розроблені базові онтології нефункційних характеристик, представлені в [8, 9]); 2) підхарактеристики «Функційної придат- ності»: Функційна повнота, Функційна коректність, Функційна доцільність, тобто недостатньо інформації для виз- начення всіх 3-х підхарактеристик «Функційної придатності»; 3) підхарактеристики «Ефективності»: Поведінка у часі, Поведінка ресурсів, Ємність, тобто недостатньо інформації для визначення всіх 3-х підхаракте- ристик «Ефективності»; 4) підхарактеристики «Сумісності»: Спів- існування, Взаємодія, тобто недос- татньо інформації для визначення обох підхарактеристик «Сумісності»; 5) підхарактеристики «Супроводжуванос- ті»: Модульність, Повторне використан- ня, Аналізованість, Модифікованість, Тестованість, тобто недостатньо інформа- ції для визначення всіх 5-х підхарак- теристик «Супроводжуваності»; 6) підхарактеристики «Можливості пере- носу»: Адаптованість, Можливість ін- сталяції, Можливість заміни, тобто недостатньо інформації для визначення всіх 3-х підхарактеристик «Можливості переносу»; 7) підхарактеристики «Захищеності»: Кон- фіденційність, Цілісність, Невідхилю- ваність, Підзвітність, Ідентичність, тобто недостатньо інформації для визначення всіх 5-х підхарактеристик «Захищеності»; 8) підхарактеристики «Зручності викорис- тання»: Розпізнавання доцільності, Можливість вивчення, Керованість, За- хист від помилок користувача, Естетич- ність інтерфейсу користувача, Доступ- ність, тобто недостатньо інформації для визначення всіх 6-х підхарактеристик «Зручності використання». Отже, розроблений інтелектуальний агент надав висновок, що атрибутів, наявних у специфікації вимог до реального ПЗ автоматизованої системи управління виробничими процесами ТОВ «Деймос», недостатньо для обчислення всіх підхарак- теристик та всіх нефункційних характе- ристик ПЗ. Для забезпечення достатності інформації щодо нефункційних характе- ристик у специфікації вимог до реального ПЗ автоматизованої системи управління виробничими процесами ТОВ «Деймос» слід виконати доповнення специфікації вищезазначеними відсутніми атрибутами. Візуалізацію прогалин у знаннях щодо нефункційних характеристик ПЗ, наданих розробленим інтелектуальним агентом, представлено на рис. 1-8, на яких відсутні атрибути, представлені як закреслені, а підхарактеристики, для визначення яких наявних у специфікації атрибутів недостатньо, представлені як окреселні колом у відповідних базових онтологіях. ISSN 1561-5359. Штучний інтелект, 2018, № 2 72 © О.О. Павлова, Т.О. Говорущенко, О.В. Іванов Рис. 1. Візуалізація прогалин у знаннях щодо «Надійності» Рис. 2. Візуалізація прогалин у знаннях щодо «Функційної придатності» Рис. 3. Візуалізація прогалин у знаннях щодо «Ефективності» Рис. 4. Візуалізація прогалин у знаннях щодо «Сумісності» Рис. 5. Візуалізація прогалин у знаннях щодо «Супроводжуваності» Рис. 6. Візуалізація прогалин у знаннях щодо «Можливості переносу» Рис. 7. Візуалізація прогалин у знаннях щодо «Захищеності» ISSN 1561-5359. Штучний інтелект, 2018, № 2 © О.О. Павлова, Т.О. Говорущенко, О.В. Іванов 73 Рис. 8. Візуалізація прогалин у знаннях щодо «Зручності використання» Числова оцінка рівня достатності наявної у специфікації вимог інформації для визначення нефункційних характеристик становить: 1) для визначення «Надійності»: 60,0 4 )) 7 2 5 4 4 1 14 4 (4(   RbD 2) для визначення «Функційної придатності»: 59,0 3 )) 6 2 5 2 4 2 (3(   FsD 3) для визначення «Ефективності»: 65,0 3 )) 5 2 14 5 7 2 (3(   PeD 4) для визначення «Сумісності»: 43,0 2 )) 5 2 4 3 (2(   CbD 5) для визначення «Супроводжу-ваності»: 57,0 5 )) 6 3 8 2 6 3 6 2 7 4 (5(   MbD 6) для визначення «Можливості переносу»: 52,0 3 )) 3 2 4 2 11 3 (3(   PbD 7) для визначення «Захищеності»: 45,0 5 )) 1 1 2 1 2 1 8 3 10 4 (5(   ScrD 8) для визначення «Зручності використання»: 64,0 6 )) 5 1 6 3 11 2 13 5 8 3 6 3 (6(   UbD Числова оцінка рівня достатності наявної у специфікації вимог інформації для визначення всіх нефункційних характеристик: 59,0 8 )) 49 17 23 10 18 7 33 14 9 5 26 9 15 6 30 11 (8(     D Отже, розроблений інтелектуальний агент надає висновок: «У аналізованій специфікації вимог до ПЗ недостатньо атрибутів для визначення всіх нефунк- ційних характеристик. Рівень достатності наявної у специфікації вимог інформації для визначення «Надійності» становить 60%. Рівень достатності наявної у специфікації вимог інформації для визначення «Функ- ційної придатності» становить 59%. Рівень достатності наявної у специфікації вимог інформації для визначення «Ефективності» становить 65%. Рівень достатності наявної у специфікації вимог інформації для визна- чення «Сумісності» становить 43%. Рівень достатності наявної у специфікації вимог інформації для визначення «Супроводжу- ваності» становить 57%. Рівень достатності наявної у специфікації вимог інформації для визначення «Можливості переносу» стано- вить 52%. Рівень достатності наявної у специфікації вимог інформації для визна- чення «Захищеності» становить 45%. Рівень достатності наявної у специфікації вимог інформації для визначення «Зручності вико- ристання» становить 64%. Рівень достат- ності наявної у специфікації вимог інформа- ції для визначення всіх нефункційних харак- теристик становить 59%. Є потреба допов- нення цієї специфікації атрибутами, необ- хідними для обчислення всіх нефункційних характеристик». Висновки Проведений аналіз відомих інтеле- ктуальних агентів на основі онтологічного ISSN 1561-5359. Штучний інтелект, 2018, № 2 74 © О.О. Павлова, Т.О. Говорущенко, О.В. Іванов підходу показав, що вони не розв’язують задачу кількісного оцінювання інформації щодо нефункційних характеристик у специ- фікаціях вимог до ПЗ. У статті розроблено метод діяльності інтелектуального агента на основі онтоло- гічного підходу для оцінювання інформації щодо нефункційних характеристик у специ- фікаціях вимог до ПЗ, який дає можливість: сформувати висновок про достатність або недостатність інформації щодо нефункцій- них характеристик у специфікаціях вимог до реального ПЗ і про необхідність доповнення специфікації атрибутами; оцінити рівень дос- татності інформації у специфікації вимог до реального ПЗ для визначення кожної не- функційної характеристики ПЗ та для визна- чення всіх нефункційних характеристик. Розроблено інтелектуальний агент, який працює на основі розробленого методу та здійснює оцінювання достатності інформації у специфікації вимог для визначення всіх не- функційних характеристик – надає висновок про достатність або не-достатність інформації; числову оцінку рівня достатності для визна- чення кожної нефункційної характеристики та всіх нефункційних характеристик; список ат- рибутів, якими варто доповнити специфікацію вимог для підвищення рівня достатності її інформації; візуалізацію прогалин у знаннях щодо всіх нефункційних характеристик. Для проведення експерименту інте- лектуальний агент використовував раніше розроблені онтології нефункційних харак- теристик. На предмет достатності оціню- валась інформація у специфікації вимог до реального ПЗ автоматизованої системи управління виробничими процесами ТОВ «Деймос». Під час експериментів інте- лектуальним агентом було встановлено, що інформації у даній специфікації недостатньо для визначення всіх нефункційних характе- ристик, загальний рівень достатності інфор- мації у специфікації для визначення всіх нефункційних характеристик склав 59%, тому рекомендовано доповнити цю специ- фікацію атрибутами, необхідними для обчислення нефункційних характеристик ПЗ (із наданням списку та візуалізацією відсутніх атрибутів). References 1. A Look at 25 Years of Software Projects. What Can We Learn? (2017, January 7) Retrieved September 22, 2018, from website: https://speedandfunction.com/look-25-years- software-projects-can-learn/. 2. Assawamekin, N., Namfon, A., Sunetnanta, T., Pluempitiwiriyawej, C. (2010) Ontology-Based Multiperspective Requirements Traceability Framework. Knowledge Information Systems, 25 (3), 493-522. doi: 10.1007/s10115-009-0259-2. [Online]. Available: https://doi.org/10.1007/s10115-009-0259-2. 3. Bajnaid, N. O., Benlamri, R., Pakstas, A., Salekzamankhani, Sh. (2016) An Ontological Approach to Model Software Quality Assurance Knowledge Domain. Lecture Notes on Software Engineering, 4 (3), 193-198. doi: 10.18178/lnse.2016.4.3.249. [Online]. Available: https://pdfs.semanticscholar.org/bf3f/4cd2e94075db6 5bf51d3cf7c24afac1d023e.pdf. 4. Burov, E. (2014) Complex Ontology Management Using Task Models. International Journal of Knowledge-Based and Intelligent Engineering Systems, 18 (2), 111-120. doi: 10.3233/KES- 140291. [Online]. Available: https://doi.org/10.3233/KES-140291. 5. Freitas, A., Bordini, R. H., Vieira, R. (2017) Model- Driven Engineering of Multi-Agent Systems Based on Ontologies. Applied Ontology, 12 (2), 157-188. doi: 10.3233/AO-170182. [Online]. Available: https://doi.org/10.3233/AO-170182. 6. Garcia-Magarino I., Gomez-Sanz, J. J. (2013) An Ontological and Agent-Oriented Modeling Approach for the Specification of Intelligent Ambient Assisted Living Systems for Parkinson Patients. Hybrid Artificial Intelligent Systems, 8073, 11-20. doi: 10.1007/978-3-642-40846-5_2. [Online]. Available: https://doi.org/10.1007/978-3-642-40846-5_2. 7. Hastie, S., Wojewoda, S. (.2015, October 4) Standish Group 2015 Chaos Report – Q&A with Jennifer Lynch. Retrieved September 22, 2018, from website: http://www.infoq.com/articles/standish-chaos-2015. 8. Hovorushchenko, T. (2018) Methodology of Evaluating the Sufficiency of Information for Software Quality Assessment According to ISO 25010. Journal of Information and Organizational Sciences, 42 (1), 63-85. doi: 10.31341/jios.42.1.4. [Online]. Available: http://doi.org/10.31341/jios.42.1.4. 9. Hovorushchenko, T., Pomorova, O. (2018) Information Technology of Evaluating the Sufficiency of Information on Quality in the Software Requirements Specifications. CEUR-WS, 2104, 555- 570. [Online]. Available: http://ceur-ws.org/Vol- 2104/paper_228.pdf. 10. ISO/IEC TR 19759:2015. Software Engineering. Guide to the software engineering body of knowledge (SWEBOK). October 2015. 11. ISO/IEC 25010:2011. Systems and Software Engineering. Systems and Software Quality Requirements and Evaluation (SQuaRE). System and Software Quality Models. March 2011. 12. ISO 25023:2016. Systems and Software Engineering. Systems and Software Quality Requirements and Evaluation (SQuaRE). Measurement of System and Software Product Quality. March 2016. 13. Jin, D., Cordy, J. R. (2005) Ontology-Based Software Analysis and Reengineering Tool Integration: The OASIS Service-Sharing Methodology. Proceedings of https://speedandfunction.com/look-25-years-software-projects-can-learn/ https://speedandfunction.com/look-25-years-software-projects-can-learn/ https://doi.org/10.1007/s10115-009-0259-2 https://pdfs.semanticscholar.org/bf3f/4cd2e94075db65bf51d3cf7c24afac1d023e.pdf https://pdfs.semanticscholar.org/bf3f/4cd2e94075db65bf51d3cf7c24afac1d023e.pdf https://doi.org/10.3233/KES-140291 https://doi.org/10.3233/AO-170182 https://doi.org/10.1007/978-3-642-40846-5_2 http://www.infoq.com/articles/standish-chaos-2015 http://doi.org/10.31341/jios.42.1.4 http://ceur-ws.org/Vol-2104/paper_228.pdf http://ceur-ws.org/Vol-2104/paper_228.pdf ISSN 1561-5359. Штучний інтелект, 2018, № 2 © О.О. Павлова, Т.О. Говорущенко, О.В. Іванов 75 the 21-st IEEE International Conference on Software Maintenance, 613-616. doi: 10.1109/ICSM.2005.68. [Online]. Available: https://doi.org/10.1109/ICSM.2005.68. 14. Leonid, K., Gacitua, R., Rouncefield, M., Sawyer, P. (2010) Ontology and Model Alignment as a Means for Requirements Validation. Proceedings of the 4-th IEEE International Conference on Semantic Computing, 46-51. doi: 10.1109/ICSC.2010.95. [Online]. Available: https://doi.org/10.1109/ICSC.2010.95. 15. Lezcano-Rodriguez, L. A., Guzman-Luna, J. A. (2016) Ontological Characterization of Basics of KAOS Chart from Natural Language. Revista Iteckne, 13, (2), 157-168. doi: 10.4018/978-1-59904- 289-3.ch002. [Online]. Available: https://doi.org/10.4018/978-1-59904-289-3.ch002. 16. McConnell, S. (2013) Code Complete. Microsoft Press. 17. Ossowska, K., Szewc, L., Weichbroth, P., Garnik, I., Sikorski, M. (2017) Exploring an Ontological Approach for User Requirements Elicitation in the Design of Online Virtual Agents. Information Systems: Development, Research, Applications, Education, 264, 40-55. doi: 10.1007/978-3-319- 46642-2. [Online]. Available: https://doi.org/10.1007/978-3-319-46642-2. 18. Rakib, A., Faruqui, R. U. (2013) A Formal Approach to Modelling and Verifying Resource-Bounded Context-Aware Agents. Lecture Notes of the Institute for Computer Sciences Social Informatics and Telecommunications Engineering, 109, 86-96. doi: 10.1007/978-3-642-36642-0_9. [Online]. Available: https://doi.org/10.1007/978-3-642-36642-0_9. 19. Wooldridge, M., Jennings, N. R. (1995) Intelligent Agents – Theory and Practice. Knowledge Engineering Review, 10 (2), 115-152. doi: 10.1.1.119.2204. [Online]. Available: http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/summary?doi=10 .1.1.119.2204. 20. Wilk, S., Michalowski, W., O’Sullivan, D., Farion, K., Sayyad-Shirabad, J., Kuziemsky, C., Kukawka, B. (2013) A Task-Based Support Architecture for Developing Point-of-Care Clinical Decision Support Systems for the Emergency Department. Methods of Information in Medicine, 52 (1), 18-32. doi: 10.3414/ME11-01-0099. [Online]. Available: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/23232759. 21. Zhang, Y. G., Witte, R., Rilling, J., Haarslev, V. (2008) Ontological Approach for the Semantic Recovery of Traceability Links Between Software Artefacts. IET Software, 2 (3), 185-203. doi: 10.1049/iet-sen:20070062. [Online]. Available: http://dx.doi.org/10.1049/iet-sen:20070062. RESUME O.O. Pavlova, T.O. Hovorushchenko, O.V. Ivanov The Action of the Intelligent Agent for Evaluating the Information in the Software Requirements Specifications The conducted analysis of the known ontology-based intelligent agents has shown that they don't solve the task of quantitative evaluating the information in the software requirements specifications (SRS). So, the task of this study is the development of the ontology-based intelligent agent for evaluating the information about non-functional charac- teristics in the SRS. In the paper, the method of action of the ontology-based intelligent agent for evaluating the information about non-functional charac- teristics in the SRS are developed. On the basis of this method, the intelligent agent is realized. This ontology-based intelligent agent provides: the conclusion about the sufficiency or insufficiency of information about non- functional characteristics in the SRS for the real software; numerical evaluation of the level of sufficiency of the information in the real SRS for determining each non-functional charac- teristics and for determining the all non- functional characteristics of the software; the list of attributes, which should be supplemented in the SRS for increasing the level of its information sufficiency; the visualization of the gaps in knowledge about all non-functional characteristics in the real software requirements specifications. During the experiments, the ontology- based intelligent agent evaluated informayion in the SRS for the real software of the automated system of production processes management for Deymos Ltd – the total level of the sufficiency of information in the SRS for determining all non-functional characteristics is 59%. So, it was recommended to supplement this specification with the attributes, which are necessary for the determining the non- functional characteristics (with providing the list and visualization of missing attributes). Надійшла до редакції 24.09.2018 https://doi.org/10.1109/ICSM.2005.68 https://doi.org/10.1109/ICSC.2010.95 https://doi.org/10.4018/978-1-59904-289-3.ch002 https://doi.org/10.1007/978-3-319-46642-2 https://doi.org/10.1007/978-3-642-36642-0_9 http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/summary?doi=10.1.1.119.2204 http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/summary?doi=10.1.1.119.2204 https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/23232759 http://dx.doi.org/10.1049/iet-sen:20070062

Діяльність інтелектуального агента для оцінювання інформації у специфікаціях вимог до програмного забезпечення

Репозитарії

Схожі ресурси