Recently, the size of software is getting bigger as the software product market rapidly grows. Expeditiously growing software product market involves the large scale software development projects with massive amount of requirements. Having hundreds, sometimes even thousands of individual requirements in a single project is not unusual. On the other hand, in almost every software development project, time to market constraints and resource restrictions make implementing the entire set of requirements not feasible. Therefore, software requirements should be prioritized and be implemented in order of importance. Nevertheless, requirements prioritization is recognized as a difficult and very challenging activity. The limited scalability of requirements prioritization methods, especially in large projects, is repeatedly pointed out in the literatures. The reason of this problem is that the most of the existing methods depend on highly complex and time-consuming human-made manual decisions.
To address this scalability challenge, we propose a fully automated requirements prioritization approach, ToMSN (Topic Modeling Stakeholder Needs to prioritizing requirements), which substitutes the manual requirement importance assessment with automatic analysis of stakeholder needs representativeness―how much of stakeholder needs a requirement represents―via topic modeling technique. The approach identifies the requirements that can satisfy the most of the stakeholders when implemented, thus having greater value to business success and return on investment, by analyzing requirements’ stakeholder needs representativeness. Accordingly, the requirements with high stakeholder needs representativeness would be ranked high in the prioritized result and vice versa. To the best of our knowledge, this is the first study to solve the limited scalability problem of requirements prioritization by fully automating the entire prioritization process.
A large-scale real software system development project for an approximately 30,000-users was utilized for the performance evaluation and ToMSN approach showed competitive prioritizing accuracy with existing manual approaches while getting no aids of manual decision made by human, therefore ultimately solving scalability issue.
최근 소프트웨어 시장이 급격히 성장함에 따라, 소프트웨어의 크기도 커지고 있다. 수백 개에서 수천 개에 이르는 광대한 양의 요구사항을 가지는 소프트웨어 개발 프로젝트들이 많아지고 있는 것이다. 하지만 소프트웨어 개발에 투자되는 자원은 한정되어 있으므로 수많은 요구사항들을 모두 구현하는 것은 대체로 불가능에 가깝다. 따라서, 요구사항들을 우선순위화하여 중요한 요구사항부터 충족시켜야 한다. 하지만 요구사항 우선순위화는 굉장히 어려운 활동으로 여겨지는데, 현존하는 우선순위화 기법들을 큰 규모의 소프트웨어 개발 프로젝트에 적용할 때, 부족한 확장성이 계속적으로 지적되고 있다. 이는 대부분의 요구사항 우선순위화 기법들이 고도로 복잡하고 많은 시간이 소모되는 인간의 수동화된 판단 및 의사 결정에 의존하기 때문이다.
이 확장성 문제를 해결하고자 본 논문은 수동화 요구사항 중요성 판단을 자동화된 토픽 모델링 기법 기반 이해관계자 요구 반영도 분석으로 대체한 완전 자동화 요구사항 우선순위화 기법, ToMSN(Topic Modeling the Stakeholders’ Needs for requirements prioritization)을 제안한다. 이 기법은 많은 수의 이해관계자 요구 정보를 반영하고 있어, 구현되었을 때 많은 수의 이해관계자를 만족시키는, 투자 대비 가치가 큰 요구사항들을 밝혀낼 수 있다. 이를 이용해, ToMSN 기법은 이해관계자 요구 반영도가 높은 요구사항을 상위 우선순위로 반영도가 낮은 요구사항을 하위 우선순위로 하여 전체 요구사항들을 우선순위화한다. 요구사항 우선순위화 기법을 완전 자동화하여 확장성 문제를 푸는 연구는 이 연구가 처음인 것으로 보인다.
이 기법의 우선순위화 정확도를 사용자 30,000명 규모의 실제 소프트웨어 요구사항 데이터로 평가한 결과, 인간의 개입이 필요 없는 자동화 과정으로 확장성 문제를 해결함과 더불어, 그 정확도 또한 기존 수동화 기법들과 유사하거나 그보다 더 나음을 확인할 수 있었다.
