DC Field | Value | Language |
dc.contributor.author | Буров, Є. В. | |
dc.contributor.author | Микіч, Х. І. | |
dc.contributor.author | Верес, О. М. | |
dc.contributor.author | Литвин, В. В. | |
dc.contributor.author | Burov, Eugene | |
dc.contributor.author | Mykich, Khrystyna | |
dc.contributor.author | Veres, Oleh | |
dc.contributor.author | Lytvyn, Vasyl | |
dc.date.accessioned | 2020-03-25T08:37:20Z | - |
dc.date.available | 2020-03-25T08:37:20Z | - |
dc.date.created | 2019-02-26 | |
dc.date.issued | 2019-02-26 | |
dc.identifier.citation | Система ідентифікації проблемних ситуацій тестування програмного забезпечення / Є. В. Буров, Х. І. Микіч, О. М. Верес, В. В. Литвин // Вісник Національного університету "Львівська політехніка". Інформаційні системи та мережі. — Львів : Видавництво Львівської політехніки, 2019. — № 6. — С. 30–40. | |
dc.identifier.uri | https://ena.lpnu.ua/handle/ntb/47803 | - |
dc.description.abstract | Досліджено та розроблено методи та засоби ідентифікації проблемних ситуацій на базі
онтологій із використанням механізмів логічного виведення, які застосовано в інтелектуальних
системах підтримки прийняття рішень для завдань тестування програмного забезпечення.
Розглянуто актуальну проблему тестування програмного забезпечення із використанням
онтологічного моделювання для своєчасного виявлення помилок та поліпшення якості
розроблюваного програмного продукту.
Використання онтологічного моделювання для подання та ідентифікації ситуацій створює
додаткові можливості для розв’язання задачі ідентифікації та обмеження. Перевагою є здатність
застосування логічного виведення та використання аксіом під час міркувань про ситуації. Це
забезпечує перспективу розроблення методів ідентифікації ситуацій, що ґрунтуються на логічному
виведенні на основі інформації про поточний стан предметної області та знань про цю область.
Використана модель завдань дає змогу не лише автоматизувати виконання деяких простих
завдань, але й на основі наявних знань про ситуації здійснювати логічне міркування у системах
тестування.
Онтологічне подання знань про предметну область дало змогу формалізувати знання про
проблемні ситуації, що виникають у проєкті, а застосування розроблених методів ідентифікації
ситуацій у системі забезпечило вчасне виявлення загрозливих ситуацій та формування
рекомендацій щодо їх уникнення. Всі ці фактори сприяють поліпшенню якості програмного
продукту під час його розроблення.
У роботі подано онтологію галузі тестування програмного забезпечення, а також наведено
алгоритм роботи системи та здійснено моделювання на базі UML.
Розроблено архітектуру системи ідентифікації ситуацій та програмний комплекс для
аналізу і моделювання проблемних ситуацій на прикладі систем підтримки прийняття рішень
галузі тестування, центральним компонентом яких є інструментальний засіб для онтологічного
моделювання – Protégé.
Для розширення функціональних можливостей редактора Protégé використано два плагіни,
за допомогою яких здійснено моделювання за допомогою мов SWRL, SQWRL.
Результати роботи доцільно використовувати для розв’язування задач виявлення
критичних ситуацій під час розроблення та тестування програмного забезпечення, повторного
використання інформації в базах знань організацій з розроблення програмного забезпечення, що
поліпшить якість створюваного програмного забезпечення. | |
dc.description.abstract | The paper is devoted to the research and development of methods and tools for identifying
problematic situations on the basis of ontologies using the mechanisms of logical inference that are used
in intellectual decision support systems for software testing problems.
The important problem of software testing using ontological modeling for timely detection of errors
and improvement of quality of the developed software is considered.
Using ontological modeling to represent and identify situations creates additional opportunities
and constraints to solving the identification problem. The advantage is the ability to use logical inference
and use axioms in the process of reasoning about situations. This opens up the prospect of developing
methods for identifying situations based on logical inference based on information about the current state
of the subject area and knowledge about the subject area.
The used situation models allows not only automate the execution of some simple tasks, but as well
as to make logical reasoning in the testing systems based on your existing knowledge of situations.
The ontological knowledge presentation of domain made possible to formalize knowledge about the
problematic situations that arise on the project. Application of the developed methods of situation
identification in the system ensured timely identification of threatening situations and formation of
recommendations for their elimination. All these factors help to increase the quality of the software
product during its development.
The ontology of the software testing industry is presented in the paper, as well as the algorithm of
the system operation and modeling based on UML.
The architecture of the situation identification system was developed, as well as the software for
the analysis and modeling of problem situations on the example of decision support systems of the field of
software testing. The central component of software is the ontological modeling tool – Protégé.
The plugins SWRL and SQWRL were used to extend the functionality of the Protégé, and provide
necessary modeling functionality.
It is advisable to use the results of the work to solve the problems of identifying critical situations
during the development and testing of software, reuse the software quality control information in
knowledge bases and thus increase the quality of created software. | |
dc.format.extent | 30-40 | |
dc.language.iso | uk | |
dc.publisher | Видавництво Львівської політехніки | |
dc.publisher | Lviv Politechnic Publishing House | |
dc.relation.ispartof | Вісник Національного університету "Львівська політехніка". Інформаційні системи та мережі, 6, 2019 | |
dc.relation.uri | http://www.nist.gov/director/prog-ofc/report02-3.pdf | |
dc.relation.uri | https://www.w3.org/TR/owl-guide/ | |
dc.subject | онтологічне моделювання | |
dc.subject | проблемна ситуація | |
dc.subject | тестування програмного забезпечення | |
dc.subject | логічне міркування | |
dc.subject | ontological modeling | |
dc.subject | problematic situation | |
dc.subject | software testing | |
dc.subject | logical reasoning | |
dc.title | Система ідентифікації проблемних ситуацій тестування програмного забезпечення | |
dc.title.alternative | Situation identification system in the software testing | |
dc.type | Article | |
dc.rights.holder | © Національний університет “Львівська політехніка”, 2019 | |
dc.rights.holder | © Буров Є. В., Микіч Х. І., Верес О. М., Литвин В. В., 2019 | |
dc.contributor.affiliation | Національний університет “Львівська політехніка” | |
dc.contributor.affiliation | Lviv Polytechnic National University | |
dc.format.pages | 11 | |
dc.identifier.citationen | Situation identification system in the software testing / Eugene Burov, Khrystyna Mykich, Oleh Veres, Vasyl Lytvyn // Visnyk Natsionalnoho universytetu "Lvivska politekhnika". Informatsiini systemy ta merezhi. — Lviv : Lviv Politechnic Publishing House, 2019. — No 6. — P. 30–40. | |
dc.relation.references | 1. RTI Study Finds. (n.d.). Software Bugs Cost U. S. Economy $59.6 Billion Annually. Retrieved from http://www.nist.gov/director/prog-ofc/report02-3.pdf. | |
dc.relation.references | 2. Руда, О. А., & Моденов, Ю. Б. (2013). Методи та моделі тестування програмного забезпечення. Проблеми iнформатизацiї та управлiння, 2(42), 93–98. | |
dc.relation.references | 3. Liu, Y., Wu, J., Liu, X., & Gu, G. (2009, July). Investigation of knowledge management methods in software testing process. International Conference on Information Technology and Computer Science , 2, 90–94. | |
dc.relation.references | 4. Литвин, В. В. (2009). Мультиагентні системи підтримки прийняття рішень, що базуються на прецедентах та використовують адаптивні онтології. Радіоелектроніка, інформатика, управління, 2 (21), 120–126. | |
dc.relation.references | 5. Guo, S., Zhang, J., Tong, W., & Liu, Z. (2011, August). An application of ontology to test case reuse. International Conference on Mechatronic Science, Electric Engineering and Computer (MEC), 775–778. | |
dc.relation.references | 6. Botzenhardt, A., Maedche, A., & Wiesner, J. (2011, August). Developing a domain ontology for software product management. Fifth International Workshop on Software Product Management (IWSPM), 7–16. | |
dc.relation.references | 7. OWL Web Ontology Language. (n.d.). Retrieved from https://www.w3.org/TR/owl-guide/ | |
dc.relation.references | 8. Kitchenham, B. A., Travassos, G. H., Von Mayrhauser, A., Niessink, F., Schneidewind, N. F., Singer, J., ... & Yang, H. (1999). Towards an ontology of software maintenance. Journal of Software Maintenance: Research and Practice, 11(6), 365–389. | |
dc.relation.references | 9. Ikeda, M., Seta, K., Kakusho, O., & Mizoguchi, R. (1998). Task ontology: Ontology for building conceptual problem solving models. Environment, 126–133. | |
dc.relation.references | 10. Raubal, M., & Kuhn, W. (2004). Ontology-based task simulation. Spatial Cognition and Computation, 4(1), 15–37. | |
dc.relation.references | 11. Guarino, N. (1995). Formal ontology, conceptual analysis and knowledge representation. International journal of human-computer studies, 43(5–6), 625–640. | |
dc.relation.references | 12. Johnson, P., Johnson, H., Waddington, R., & Shouls, A. (1988, October). Task-related knowledge structures: analysis, modelling and application. In BCS HCI , 35–62. | |
dc.relation.references | 13. Буров, Є. В. (2009). Опрацювання знань у когнітивній інформаційній системі, керованій моделями. Східно-Європейський журнал передових технологій, 6(7 (42)), 40–49. | |
dc.relation.references | 14. 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. IEEE International Conference on Pervasive Computing and Communications Workshops (PERCOM Workshops), 31–36. | |
dc.relation.references | 15. Chen, P. P., & Wong, L. Y. (Eds.). (2007). Active conceptual modeling of learning. Springer Verlag. | |
dc.relation.references | 16. Фаулер, М., & Скотт, К. (1999). UML в кратком изложении. М.: Мир. | |
dc.relation.references | 17. Буч, Г. (2006). Язык UML. Руководство пользователя. 2-е изд.: пер. с англ. Мухин Н. М.: ДМК Пресс. | |
dc.relation.references | 18. O'Connor, M. J., & Das, A. K. (2009, October). SQWRL: A Query Language for OWL. Proceedings of the 6th International Conference on OWL: Experiences and Directions (OWLED’09), 529, 208–215. | |
dc.relation.references | 19. Fudholi, D. H., Maneerat, N., Varakulsiripunth, R., & Kato, Y. (2009, January). Application of Protégé, SWRL and SQWRL in fuzzy ontology-based menu recommendation. International Symposium on Intelligent Signal Processing and Communication Systems (ISPACS 2009), 631–634. | |
dc.relation.referencesen | 1. RTI Study Finds. (n.d.). Software Bugs Cost U. S. Economy $59.6 Billion Annually. Retrieved from http://www.nist.gov/director/prog-ofc/report02-3.pdf. | |
dc.relation.referencesen | 2. Ruda, O. A., & Modenov, Y. B. (2013). Software Testing Methods and Models. Problems of informatization and management, 2(42), 93–98. | |
dc.relation.referencesen | 3. Liu, Y., Wu, J., Liu, X., & Gu, G. (2009, July). Investigation of knowledge management methods in software testing process. International Conference on Information Technology and Computer Science , 2, 90–94. | |
dc.relation.referencesen | 4. Lytvyn, V. V. (2009). Multi-agent case-based decision support systems that use adaptive ontologies. Radio electronics, computer science, management, 2 (21), 120–126. | |
dc.relation.referencesen | 5. Guo, S., Zhang, J., Tong, W., & Liu, Z. (2011, August). An application of ontology to test case reuse. International Conference on Mechatronic Science, Electric Engineering and Computer (MEC), 775–778. | |
dc.relation.referencesen | 6. Botzenhardt, A., Maedche, A., & Wiesner, J. (2011, August). Developing a domain ontology for software product management. Fifth International Workshop on Software Product Management (IWSPM), 7–16. | |
dc.relation.referencesen | 7. OWL Web Ontology Language. (n.d.). Retrieved from https://www.w3.org/TR/owl-guide/ | |
dc.relation.referencesen | 8. Kitchenham, B. A., Travassos, G. H., Von Mayrhauser, A., Niessink, F., Schneidewind, N. F., Singer, J., ... & Yang, H. (1999). Towards an ontology of software maintenance. Journal of Software Maintenance: Research and Practice, 11(6), 365–389. | |
dc.relation.referencesen | 9. Ikeda, M., Seta, K., Kakusho, O., & Mizoguchi, R. (1998). Task ontology: Ontology for building conceptual problem solving models. Environment, 126–133. | |
dc.relation.referencesen | 10. Raubal, M., & Kuhn, W. (2004). Ontology-based task simulation. Spatial Cognition and Computation, 4(1), 15–37. | |
dc.relation.referencesen | 11. Guarino, N. (1995). Formal ontology, conceptual analysis and knowledge representation. International journal of human-computer studies, 43(5–6), 625–640. | |
dc.relation.referencesen | 12. Johnson, P., Johnson, H., Waddington, R., & Shouls, A. (1988, October). Task-related knowledge structures: analysis, modelling and application. In BCS HCI , 35–62. | |
dc.relation.referencesen | 13. Burov, EV (2009). Knowledge development in a model-driven cognitive information system. Eastern European Journal of Advanced Technology, 6(7 (42)), 40–49. | |
dc.relation.referencesen | 14. 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. IEEE International Conference on Pervasive Computing and Communications Workshops (PERCOM Workshops), 31–36. | |
dc.relation.referencesen | 15. Chen, P. P., & Wong, L. Y. (Eds.). (2007). Active conceptual modeling of learning. Springer Verlag. | |
dc.relation.referencesen | 16. Fowler, M., & Scott, K. (1999). UML is a summary. M.: Mir. | |
dc.relation.referencesen | 17. Butch, G. (2006). UML language. User Manual. 2nd ride: Trans. with еnglish N. Mukhin. M.: DMK Press. | |
dc.relation.referencesen | 18. O'Connor, M. J., & Das, A. K. (2009, October). SQWRL: A Query Language for OWL. Proceedings of the 6th International Conference on OWL: Experiences and Directions (OWLED’09), 529, 208–215. | |
dc.relation.referencesen | 19. Fudholi, D. H., Maneerat, N., Varakulsiripunth, R., & Kato, Y. (2009, January). Application of Protégé, SWRL and SQWRL in fuzzy ontology-based menu recommendation. International Symposium on Intelligent Signal Processing and Communication Systems (ISPACS 2009), 631–634. | |
dc.citation.journalTitle | Вісник Національного університету "Львівська політехніка". Інформаційні системи та мережі | |
dc.citation.issue | 6 | |
dc.citation.spage | 30 | |
dc.citation.epage | 40 | |
dc.coverage.placename | Львів | |
dc.coverage.placename | Lviv | |
dc.subject.udc | 004.415 | |
Appears in Collections: | Вісник Національного університету "Львівська політехніка". Інформаційні системи та мережі. – 2019. – Випуск 6
|