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요구사항의 품질 결함이 자동화된 추적성 링크 복구(TLR) 성능에 미치는 영향을 실증적으로 분석한 연구입니다. 28가지 결함 유형을 바탕으로 다양한 TLR 접근 방식의 성능 변화를 통계적으로 검증했습니다.
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원문 바로가기요구사항(Requirements)과 소스 코드 사이의 추적성(Traceability) 정보는 소프트웨어 시스템의 유지보수에 큰 도움을 줍니다. 추적 링크(trace links)를 수동으로 설정하는 것은 번거롭고 오류가 발생하기 쉽기 때문에, 이전 연구들은 이 작업을 지원하기 위한 자동화된 추적성 링크 복구 (TLR, Traceability Link Recovery) 접근 방식들을 탐구해 왔습니다. 그러나 요구사항의 품질 결함(quality defects)은 TLR과 같은 후속 활동에 영향을 미치지만, 이에 대한 증거는 여전히 부족한 실정입니다. 우리의 목표는 이러한 영향에 대한 실증적 증거를 제공하는 것입니다. 동시에, 이러한 품질 결함이 주어졌을 때 TLR 접근 방식의 성능이 어떻게 달라지는지 이해하고자 합니다. 이를 위해, 우리는 두 개의 데이터셋에서 추출한 189개의 유스케이스(use case) 설명으로부터 28가지 유형의 품질 결함을 주석(annotate) 처리했습니다. 그 다음, 데이터셋에 대해 다섯 가지 서로 다른 TLR 접근 방식을 실행하고 추적 링크를 복구하는 성능을 측정했습니다. 마지막으로, 이러한 결함이 성능에 미치는 영향력을 정량화하기 위해 통계 테스트를 수행했습니다. 연구 결과, 명사구(noun phrases)로 시작하지 않는 문장과 같이 일부 품질 결함은 TLR 성능을 저해하는 반면, 구현 세부 사항(implementation details)을 포함하는 유스케이스와 같이 오히려 성능에 도움이 되는 결함도 있음을 보여줍니다. 또한, 서로 다른 유형의 접근 방식들은 이러한 결함에 대해 각기 다르게 반응합니다. 결과적으로, 성능을 최적화할 수 있는 TLR 접근 방식의 선택은 데이터셋의 품질에 달려 있습니다.