Goal-oriented Requirements Language (GRL) Bad Smells Detection

Goal-oriented Requirements Language (GRL) Bad Smells Detection. PhD thesis, King Fahd University of Petroleum and Minerals.

[img] PDF
Mawal_PhD_Thesis_Final.pdf - Accepted Version
Restricted to Repository staff only until 16 June 2022.

Download (7MB)

Arabic Abstract

ظهرت أطر نمذجة المتطلبات الموجهة نحو الهدف لاستنباط وتحليل وتوثيق متطلبات المرحلة المبكرة عالية المستوى لأنظمة البرمجيات. تؤثر جودة هذه النماذج على المراحل اللاحقة لتطوير البرامج. لتحسين جودة هذه النماذج، يتم إجراء المراجعات اليدوية عادةً. ومع ذلك، فإن المراجعات اليدوية باهظة الثمن، ولها حلقات طويلة في انتظار الردود، وتؤدي إلى ردود غير متسقة. في هذا العمل، يتم استخدام فكرة الروائح الكريهة (أي أعراض الجودة السيئة) كوسيلة للمساعدة في تحسين جودة نماذج أهداف GRL من خلال تحديد فرص تحسين الجودة. تحقيقا لهذه الغاية، تم تطوير إطار عمل لتحديد وتوضيح الروائح الكريهة GRL. نتيجة لذلك، تم اقتراح كتالوج للروائح الكريهة لـ GRL ومجموعة مقاييس جديدة لـ GRL. لتقييم تحديد الروائح الكريهة المقترحة ولاشتقاق مقاييس عتبات، تم تطوير استبانة لمسح آراء الخبراء. أظهرت النتائج أنه من بين 12 رائحة كريهة محتملة تم إرسالها إلى الخبراء، تم تحديد 11 على انها ورائح كريهة من قبل غالبية المستجيبين. للكشف عن حالات الروائح الكريهة التي تم تحديدها، يتم استخدام ثلاث تقنيات (على سبيل المثال، القائمة على البحث، والقائمة على القواعد، والقائمة على المقاييس). يتم تنفيذ ونشر هذه التقنيات كأداة جديدة وتقييمها باستخدام العديد من دراسات الحالة GRL. تظهر نتائج تقييم تقنيات الكشف عن الروائح الكريهة المقترحة أن التقنيات والأداة المطورة تم تنفيذها بدقة كما تم تصميمها. في الختام، يمكن أن تساعد التقنيات والأداة المطورة بشكل فعال في تحديد فرص تحسين الجودة كحالات للروائح الكريهة المقترحة.

English Abstract

Goal-oriented requirements modeling frameworks are emerged to elicit, analyze, and document early stage, high-level requirements of software systems. The quality of these models influences the subsequent stages of software development. To improve the quality of these models, manual reviews are usually performed. However, manual reviews are expensive, have long feedback loops, and result in inconsistent feedback. In this work, the notion of bad smells (i.e., bad quality symptoms) is used as a vehicle to help improve the quality of GRL goal models by pinpointing quality improvement opportunities. To this end, a framework is developed to identify and articulate GRL bad smells. As a result, a catalog of GRL bad smells and a new GRL metrics suite are proposed. To evaluate the identification of the proposed bad smells and to derive metrics thresholds, a questionnaire is developed to survey experts’ opinions. The results show that out of the 12 potential bad smells sent to the experts, 11 were identified as bad smells, by the majority of the respondents. To detect the instances of the identified bad smells, three techniques are used (i.e., search-based, rule-based, and metrics-based). These techniques are implemented and deployed as a new tool and evaluated using several GRL case studies. The results of the evaluation of the proposed bad smells detection techniques show that the developed techniques and tool performed accurately as designed. In conclusion, the developed techniques and tool can effectively help identify quality improvement opportunities as instances of the proposed bad smells.

Item Type: Thesis (PhD)
Subjects: Computer
Department: College Of Computer Sciences and Engineering > Information and Computer Science Dept
Committee Advisor: Alshayeb, Mohammad
Committee Members: Niazi, Mahmood and Sheltami, Tarek and Mahmood, Sajjad
Depositing User: MOHAMMED A MAWAL (g201102570)
Date Deposited: 16 Jun 2021 10:35
Last Modified: 16 Jun 2021 10:35
URI: https://eprints.kfupm.edu.sa/id/eprint/141904