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Ontologiebasierte Abhängigkeitsanalyse im Projektlastenheft

Autor(en):
Zichler, Konstantin [DBLP] ;
Helke, Steffen [DBLP]
Zusammenfassung
Zu Beginn eines Projekts dokumentieren interdisziplinäre Domänen-Experten die Anforderungen an alle Lebensphasen eines Nutzfahrzeugs und die entsprechenden Realisierungskonzepte im Projektlastenheft. Die Kenntnis der Abhängigkeiten zwischen Anforderungen bietet den Vorteil, fehlerhafte Produktkonzepte bereits in der frühen Projektphase zu vermeiden. Bei der Durchführung von Abhängigkeitsanalysen besteht für die Experten der einzelnen Abteilungen die Schwierigkeit darin, von den dokumentierten Einzelbeiträgen auf domänenübergreifende Abhängigkeiten zwischen den Anforderungen zu schließen. Bisher werden diese Analysen für gewöhnlich manuell durchgeführt, da es dafür kaum Werkzeugunterstützung gibt. Wir stellen ein neuartiges Verfahren vor, bei dem das für die Abhängigkeitsanalyse erforderliche, fachspezifische Wissen zu einer gemeinsamen Wissensbasis in Form einer Ontologie aggregiert wird. Zusammen mit Axiomen, einem Reasoner und Werkzeugen aus dem Natural Language Processing wird eine automatisierte Abhängigkeitsanalyse im Projektlastenheft realisiert, mit der es möglich ist, bisher nicht berücksichtigte Abhängigkeiten zwischen Anforderungen zu identifizieren.
  • Vollständige Referenz
  • BibTeX
Zichler, K. & Helke, S., (2017). Ontologiebasierte Abhängigkeitsanalyse im Projektlastenheft. In: Dencker, P., Klenk, H., Keller, H. B. & Plödererder, E. (Hrsg.), Automotive - Safety & Security 2017 - Sicherheit und Zuverlässigkeit für automobile Informationstechnik. Gesellschaft für Informatik, Bonn. (S. 121-134).
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editor = {Dencker, Peter AND Klenk, Herbert AND Keller, Hubert B. AND Plödererder, Erhard} ,
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DateienGroesseFormatAnzeige
paper08.pdf2.014Mb PDF Öffnen

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Mehr Information

ISBN: 978-3-88579-663-3
ISSN: 1617-5468
Datum: 2017
Sprache: de (de)
Typ: Text/Conference Paper

Keywords

  • Anforderungsmanagement
  • Abhängigkeitsanalyse
  • Ontologie
  • Reasoner
  • Natural Language Processing
Sammlungen
  • P269 - Automotive - Safety & Security 2017 [12]

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