English

CIn - Centro de Informática UFPE




Eventos Relacionados

Defesa de Tese de Doutorado Nº 377 "An Ontology to aid the Goal-oriented Requirements Elicitation and Specification for Self-Adaptive Systems"

A aluna Monique Conceição Soares irá defender sua pesquisa no dia 11 de setembro, às 13h, no Anfiteatro Início: 11/09/2017 às 13:00 Término: 11/09/2017 às 00:00 Local: Anfiteatro do CIn

Pós-Graduação em Ciência da Computação – UFPE

Defesa de Tese de Doutorado Nº 377

Aluno: Monique Conceição Soares
Orientador: Prof. Jaelson Freire Brelaz de Castro
Co-orientadora: Profa. Carla Taciana Lima Lourenço Silva Schuenemann
Título: An Ontology to aid the Goal-oriented Requirements Elicitation and Specification for  Self-Adaptive Systems
Data: 11/09/2017
Hora/Local: 13h – Centro de Informática - Anfiteatro
Banca Examinadora:
Prof. Frederico Luiz Goncalves de Freitas (UFPE / Centro de Informática)
Prof. Robson do Nascimento Fidalgo (UFPE / Centro de Informática)
Prof. João Baptista  Araújo Júnior (Univ. Nova de Lisboa / Departamento de Informática)
Prof. Fernanda Maria Ribeiro de Alencar (UFPE / Departamento de Eletrônica e Sistemas)
Prof. Vitor Estevão Silva Souza (UFES / Departamento de Computação)

ABSTRACT:

Self-Adaptive Systems (SAS) can adapt their own behavior in response to context information or changes in the environment and also in response to their own behavior. The interest in requirements engineering for SAS has grown in recent years, but despite this, the work involving requirements specification of these systems does not guide requirements elicitation. Goal-oriented requirements engineering (GORE) modeling languages are widely used to specify requirements for SAS. There are GORE modeling languages specifically proposed for the SAS domain and each of them presents a fixed and small set of concepts. Ontologies can be used to overcome this limitation, since they can help in the representation of concepts within a domain, as well as in the communication and specification of requirements. The purpose of this thesis is to provide a richer set of SAS concepts to guide the elicitation and specification of requirements for such systems. An ontology for SAS is proposed, as well as a process to guide the use of the ontology for eliciting and specifying requirements for SAS. The unique core ontology for requirements for SAS in literature does not cover all main concepts that SAS involves, like the modeling dimensions and a feedback loop. In order to achieve the objective, firstly, two systematic literature reviews (SLRs) were performed to analyze the work involving knowledge representation for SAS and context-aware systems. A total of twenty-three studies were selected in both. Then, three GORE modeling languages for SAS were analyzed - Tropos4AS, AdaptiveRML and Design Goal Model - to identify the concepts that these languages are able to represent. It was observed that the analyzed languages do not represent most of the concepts involved in the SAS domain. With the results of both SLRs and the analysis of the GORE modeling languages, an ontology was proposed to aid the requirements engineer to perform the elicitation and specification of SAS. To create the ontology, three methodologies were used: Uschold and Gruninger’s, METHONTOLOGY and SABiO. The proposed ontology covers the main concepts of self-adaptive systems, such as the feedback loop concepts, context, the modeling dimensions for SAS, and goal-oriented requirements. The ontology evaluation had seven criteria: completeness, verification, validation, usability, utility, easiness of use and correctness. The ontology is complete in comparison to the related works selected in both SLRs, because it covers all the concepts present in such works. The ontology was verified and validated by instantiating a multimedia news system. The usability, usefulness and easiness of use of both the ontology and the process were evaluated by requirements engineers. In this case study, the participants used the process to instantiate an ambulance dispatch system and then answered a survey about the ontology and the process. This evaluation found that the ontology is usable and useful, although the process isn’t easy to use. Another survey was answered by SAS specialists to evaluate the correctness of the ontology, who agreed the ontology is correct.

Keywords: Ontology, specification, elicitation, modelling, self-adaptive systems, requirements engineering, goal-oriented.

 

RESUMO:

 

Sistemas auto-adaptativos (Self-Adaptive Systems - SAS) conseguem adaptar o próprio comportamento em resposta a informações de contexto ou mudanças no ambiente e também em resposta ao próprio comportamento. O interesse em engenharia de requisitos para SAS tem crescido nos últimos anos, mas apesar disto, os trabalhos que envolvem especificação de requisitos desses sistemas não guiam a elicitação de requisitos. Linguagens de modelagem de engenharia de requisitos orientados a objetivos (GORE) são muito utilizadas para especificar requisitos para SAS. Existem linguagens de modelagem GORE que foram propostas especificamente para o domínio de SAS e cada uma apresenta um conjunto fixo e pequeno de conceitos. Ontologias podem ser utilizadas para superar essa limitação, já que elas ajudam na representação de conceitos dentro de um domínio, bem como na comunicação e especificação de requisitos. O objetivo desta tese é fornecer um conjunto mais rico de conceitos para SAS para orientar a elicitação e a especificação de requisitos para tais sistemas. Uma ontologia para SAS é proposta, bem como um processo para orientar o uso da ontologia para elicitação e especificação de requisitos para SAS. A única ontologia core para requisitos para SAS na literatura não abrange todos os principais conceitos que SAS envolve, como as dimensões de modelagem e um feedback loop. Para atingir o objetivo, em primeiro lugar, foram realizadas duas revisões sistemáticas de literatura (RSLs) para analisar o trabalho que envolve a representação do conhecimento para SAS e sistemas sensíveis ao contexto. Um total de vinte e três estudos foram selecionados em ambos. Então, três linguagens de modelagem GORE para SAS foram analisadas - Tropos4AS, AdaptiveRML e Design Goal Model - para identificar os conceitos que essas linguagens podem representar. Observou-se que as linguagens analisadas não representam a maioria dos conceitos envolvidos no domínio SAS. Com os resultados das SLRs e da análise das linguagens de modelagem GORE, foi proposta uma ontologia para ajudar o engenheiro de requisitos a realizar a elicitação e a especificação de SAS. Para criar a ontologia, foram utilizadas três metodologias: Uschold e Gruninger, METHONTOLOGY e SABiO. A ontologia proposta abrange os principais conceitos de sistemas auto-adaptativos, como os conceitos de feedback loop, contexto, dimensões de modelagem para SAS e requisitos orientados a objetivos. Também foi proposto um processo para o uso da ontologia. A avaliação da ontologia foi baseada em sete critérios: completude, verificação, validação, usabilidade, utilidade, facilidade de uso e corretude. Nossa ontologia é completa em comparação com os trabalhos relacionados selecionados em ambas RSLs, porque abrange todos os conceitos presentes em tais trabalhos. A ontologia foi verificada e validada através da instanciação de um sistema de notícias multimídia. A usabilidade, utilidade e facilidade de uso tanto da ontologia quanto do processo foram avaliadas por estudo de caso e um survey, onde os engenheiros de requisitos usaram o processo para instanciar um sistema de despacho de ambulância. Esta avaliação constatou que a ontologia é usável e útil, embora o processo não seja tão fácil de usar. Outra pesquisa foi respondida por especialistas em SAS para avaliar a corretude da ontologia, os quais concordam que a ontologia é correta.

 

Palavras-chaves: Ontologia, especificação, elicitação, modelagem, sistemas auto-adaptativos, engenharia de requisitos, orientação a objetivos.

  • © Centro de Informática UFPE - Todos os direitos reservados
    Tel +55 81 2126.8430 - Cidade Universitária - 50740-560 - Recife/PE
Plano4 Consultoria Web