Система підтримки ситуаційної обізнаності у процесі тестування програмного забезпечення

2020;
: сс. 59 - 69
1
Національний університет «Львівська політехніка»
2
Національний університет «Львівська політехніка»
3
Національний університет “Львівська політехніка”, кафедра інформаційних систем та мереж

Досліджено та розроблено прототип інформаційної системи, що базується на онтологічному моделюванні із використанням логічного виведення (дескриптивної логіки) у процесі тестування програмного забезпечення.

Розглянуто актуальну проблему використання ситуаційної обізнаності як ключового фактору при проектуванні системи підтримки прийняття рішення.

Для практичного застосування розроблених методів ідентифікації критичних ситуацій обрано галузь тестування програмного забезпечення, що пов’язано із складністю процесів під час розроблення програмного забезпеченян та високою ціною помилки. Системи тестування програмного забезпечення відіграють центральну роль під час його розроблення, адже використовуються для можливості виправляти помилки на ранньому етапі та впроваджувати нові функції, а також для контролю якості та управління проектами, для відстеження історії помилок. Якісний результат проектування базується на високих вимогах, а не тільки на навичках та знаннях розробника. Для прийняття високоякісних та правильних рішень програміст має мати високий рівень ситуаційної обізнаності.

Проаналізовано найвідоміші сучасні методи використання ситуаційної обізнаності, щоб пояснити ключові моменти в усвідомленні ситуації та правильності подання самої ситуації та прийняття рішення.

У результаті аналізу було виділено основні критерії, за якими і здійснювалося порівняння. У результаті дослідження було зведено у порівняльну таблицю, що дасть змогу чітко визначити, який із методів потрібно використовувати, враховуючи цілі проектування програмного забезпечення. Недоліком проаналізованих методів є те, що вони не дають змоги використовувати в межах поточної системи різні типи ситуацій, що виникають у сучасному середовищі. Сьогодні за стрімкого розвитку інформаціних технологій та великої кількості даних це вкрай необхідно. Саме тому, розроблена у роботі система була націлена на розв’язання даної наукової задачі.

Розроблений прототип інформаційної системи дасть змогу розробникам програмного забезпечення співпрацювати, одночасно покращуючи загальну обізнаність поточного стану системи та взаємодію між розвитком та операціями протягом усього процесу розробки.

Подані у роботі методи, на яких базується розроблений протип системи, дають змогу зберігати та використовувати знання про предметну область галузі тестування програмного забезпечення, а також дають можливість використовувати різні типи ситуацій у цілісній формі з врахуванням взаємозалежностей між об’єктами та ситуаціями, поданими у формі відношень. Крім того, застосування онтологій для ідентифікації ситуацій надає додаткові можливості для задання та опрацювання інформації про ситуації шляхом використання структурних особливостей та механізмів логічного виведення онтології.

Результати роботи доцільно використовувати для розв’язання задач виявлення критичних ситуацій під тестування програмного забезпечення, що дасть змогу зменшити похибку ідентифікації порівняно із традиційними методами ідентифікації.

1. Situational Awareness Market (2015). Situational Awareness Market by Industry (Military & Defense, Aviation, Maritime Security, Automotive, Healthcare, Construction, Industrial, Homeland Security), by Components, Products, Applications, and Geography - Global Trend & Forecast to 2020. Retrieved from https://www.marketsandmarkets.com/Market-Reports/situation-awareness-sys...

2. Верес, О. М. (2010). Види архітектури систем підтримки прийняття рішень. Вісник НУ “Львівська політехніка”. Комп’ютерні системи проектування. Теорія і практика. 685, 190 – 197.

3. Jaroucheh, Z., Liu, X., & Smith, S. (2011). Recognize contextual situation in pervasive environments using process mining techniques. Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing, 2(1), 53-69.

4. Baumgartner, N., Gottesheim, W., Mitsch, S., Retschitzegger, W., & Schwinger, W. (2010). BeAware!— situation awareness, the ontology-driven way. Data & Knowledge Engineering, 69(11), 1181-1193.

5. Brannon, N. G., Seiffertt, J. E., Draelos, T. J., & Wunsch II, D. C. (2009). Coordinated machine learning and decision support for situation awareness. Neural Networks, 22(3), 316-325.

6. Nwiabu, N., Allison, I., Holt, P., Lowit, P., & Oyeneyin, B. (2012, March). Case-based situation awareness. In 2012 IEEE International Multi-Disciplinary Conference on Cognitive Methods in Situation Awareness and Decision Support (pp. 22-29). IEEE.

7. Tarapata, Z. (2007, August). Multicriteria weighted graphs similarity and its application for decision situation pattern matching problem. In Proceedings of the 13th IEEE/IFAC International Conference on Methods and Models in Automation and Robotics (pp. 1149-1155).

8. Feng, Y. H., Teng, T. H., & Tan, A. H. (2009). Modelling situation awareness for Context-aware Decision Support. Expert Systems with Applications, 36(1), 455-463.

9. Endsley, M. R., & Garland, D. J. (2000). Theoretical underpinnings of situation awareness: A critical review. Situation awareness analysis and measurement, 1, 24.

10. Jousselme, A. L. (2016, July). Semantic criteria for the assessment of uncertainty handling fusion models. In 2016 19th International Conference on Information Fusion (FUSION) (pp. 488-495). IEEE.

11. Nagi, R., Gross, G., & Sambhoos, K. (2014). A fuzzy graph matching approach in intelligence analysis and maintenance of continuous situational awareness. Information Fusion, 18, 43-61.

12. Dargie, W., Mendez, J., Möbius, C., Rybina, K., Thost, V., & Turhan, A. Y. (2013, March). Situation recognition for service management systems using OWL 2 reasoners. In 2013 IEEE International Conference on Pervasive Computing and Communications Workshops (PERCOM Workshops) (pp. 31-36). IEEE.

13. Lytvyn, V., Vysotska, V., & Veres, O. (2018). Ontology of big data analytics. MEST Journal, 6 (1), 41-60.

14. Буров, Є. В., Микіч, Х. І., Верес, О. М., & Литвин, В. В. (2019). Система ідентифікації проблемних ситуацій тестування програмного забезпечення. Вісник НУ “Львівська політехніка”. Серія : “Інформаційні системи та мережі”, 5, 78-89. https://doi.org/10.23939/sisn2019.02.030