BPMNモデルにおけるトレーサビリティリンク回復を強化するための実行トレースの利用【JST・京大機械翻訳】

Lapena Raul; Perez Francisca; Pastor Oscar; Cetina Carlos

文献

J-GLOBAL ID：202202229201088423 整理番号：22A1093634

BPMNモデルにおけるトレーサビリティリンク回復を強化するための実行トレースの利用【JST・京大機械翻訳】

Leveraging execution traces to enhance traceability links recovery in BPMN models

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資料名：
巻： 146 ページ： Null 発行年： 2022年
JST資料番号： B0445B ISSN： 0950-5849 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：オランダ (NLD) 言語：英語 (EN)

トレーサビリティリンク回復は,長年にわたって関心のトピックであり,研究中のソフトウェアアーチファクトの言語的手がかりに基づくトレーサビリティを実行する技術をもたらした。しかし,BPMNモデルは,コードベースのアーチファクトまたはコード生成モデルと比較した場合,言語的手がかりの全体的欠如を示す傾向がある。したがって,TLRは,要求とBPMNモデルの間で実行するとき,より困難な作業になる。本論文では,BPMNモデルを拡張するために,BPMNの実行トレースを利用するMETRAと呼ばれる新しいアプローチを提案した。BPMNモデルの拡張は,それらの言語的手がかりを強化し,BPMNモデルと他のソフトウェアアーチファクトの間の言語を橋渡し,要求とBPMNモデルの間のTLRプロセスを改善する。提案手法は,2つの最先端のベースライン,TLRおよびLOREに対する結果を比較し,実世界の産業事例研究を通して評価した。また,本論文では,独立型METRAを含むアプローチの残りに対するLOREとMETRAの組み合わせを評価した。評価プロセスは,統計的解析が行われる測定(精度,再現,f測度,MCC)のレポートを生成する。結果は,METRAに基づくアプローチが,ベースラインアプローチで得られた優れた精度結果(METRAに対して74.2%,METRA+LOREに対して78.8%)を維持し,一方,ベースラインによって求めた許容できない値から良好な値(METRAに対して72.4%,METRA+LOREに対して73.9%)の再現結果を改善することを示した。さらに,統計解析によれば,評価手法によって得られた結果の差は統計的に有意であった。本論文は,実行トレースに存在する言語的手がかりの包含を通して,TLRプロセスの改善を分析することにより,TLRにおける新しい研究分野を開き,著者らの研究によって探索されたこの有望な方向へデリービングできる更なる研究のためのアイデアについて議論する。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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計算機システム開発

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