Система підтримки ситуаційної обізнаності у процесі тестування програмного забезпечення

dc.citation.epage69
dc.citation.issue7
dc.citation.journalTitleВісник Національного університету "Львівська політехніка". Інформаційні системи та мережі
dc.citation.spage59
dc.contributor.affiliationНаціональний університет “Львівська політехніка”
dc.contributor.affiliationLviv Polytechnic National University
dc.contributor.authorБуров, Євген
dc.contributor.authorМикіч, Христина
dc.contributor.authorВерес, Олег
dc.contributor.authorBurov, Yevhen
dc.contributor.authorMykich, Khrystyna
dc.contributor.authorVeres, Oleh
dc.coverage.placenameЛьвів
dc.coverage.placenameLviv
dc.date.accessioned2021-02-11T14:12:50Z
dc.date.available2021-02-11T14:12:50Z
dc.date.created2020-02-24
dc.date.issued2020-02-24
dc.description.abstractДля 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. Результати 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 цієї наукової задачі. Розроблений прототип інформаційної системи дасть змогу розробникам програмного забезпечення співпрацювати, одночасно покращуючи загальну обізнаність про поточний стан 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.
dc.description.abstractThe paper is devoted to the development of a prototype information system based on ontological modeling using logical inference (descriptive logic) in the process of software testing. The actual problem of using situational awareness as a key factor in designing the decision support system is considered. For the practical application of the developed methods of critical situations identification the software testing industry has been selected. It is related to the complexity of the software development processes and the high cost of error. Software testing systems play a central role in development, as they are used for the ability to correct errors on the early stage and introduce new features. As well as it used for quality control, project management, and tracking error history. The quality design result is based on high requirements, not only on the skills and knowledge of the developer. To make high quality and correct decisions, the programmer requires a high level of situational awareness. The paper analyzes the most well-known modern methods of using situational awareness to explain the key points in the situation awareness, the correct presentation of the situation itself and the correctness of decision making. As a result of the analysis, the most important criteria were identified and compared. The research was summarized in a comparative table to identify which methods to use, taking into account the goals of software design. The disadvantage of the analyzed methods is that they don't allow the use of different types of situations that arise in the current environment within the current system. Currently, with the rapid development of information technology and large amounts of data, this is essential. For this reason, the system developed in the paper was aimed at solving this scientific problem. The developed information system prototype will enable software developers to collaborate while improving overall awareness of the current state of the system and interacting throughout the development process. The methods discussed in the paper on which based the developed prototype system allow to store and use knowledge of the subject area of software testing. They allow to use different types of situations in a holistic form, taking into account the interdependencies between objects and situations presented in the form of relations. Besides, the usage of ontologies to identify situations provides additional opportunities for specifying and processing information about situations by applying the structural features and mechanisms of logical inference to ontology. It is advisable to use the results of the paper to solve the problems of identifying critical situations in software testing, which will help to reduce the errors of identification when compared with the traditional methods of identification.
dc.format.extent59-69
dc.format.pages11
dc.identifier.citationБуров Є. Система підтримки ситуаційної обізнаності у процесі тестування програмного забезпечення / Євген Буров, Христина Микіч, Олег Верес // Вісник Національного університету "Львівська політехніка". Інформаційні системи та мережі. — Львів : Видавництво Львівської політехніки, 2020. — № 7. — С. 59–69.
dc.identifier.citationenBurov Y. Situation awareness support system in the software testing process / Yevhen Burov, Khrystyna Mykich, Oleh Veres // Visnyk Natsionalnoho universytetu "Lvivska politekhnika". Informatsiini systemy ta merezhi. — Lviv : Lviv Politechnic Publishing House, 2020. — No 7. — P. 59–69.
dc.identifier.urihttps://ena.lpnu.ua/handle/ntb/56142
dc.language.isouk
dc.publisherВидавництво Львівської політехніки
dc.publisherLviv Politechnic Publishing House
dc.relation.ispartofВісник Національного університету "Львівська політехніка". Інформаційні системи та мережі, 7, 2020
dc.relation.references1. 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-system-market-1272.html
dc.relation.references2. Верес, О. М. (2010). Види архітектури систем підтримки прийняття рішень. Вісник Нац.ун-ту “Львівська політехніка”. Комп’ютерні системи проектування. Теорія і практика. 685, 190–197.
dc.relation.references3. 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.
dc.relation.references4. 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.
dc.relation.references5. 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.
dc.relation.references6. 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.
dc.relation.references7. 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).
dc.relation.references8. 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.
dc.relation.references9. Endsley, M. R., & Garland, D. J. (2000). Theoretical underpinnings of situation awareness: A critical review. Situation awareness analysis and measurement, 1, 24.
dc.relation.references10. 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.
dc.relation.references11. 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.
dc.relation.references12. 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.
dc.relation.references13. Lytvyn, V., Vysotska, V., & Veres, O. (2018). Ontology of big data analytics. MEST Journal, 6 (1), 41–60.
dc.relation.references14. 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
dc.relation.referencesen1. 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-system-market-1272.html
dc.relation.referencesen2. Veres, O. (2010). Types of architecture for decision support systems. Bulletin of the National University “Lviv Polytechnic”. Series: “Computer-aided design systems. Theory and Practice”, 685, 190–197.
dc.relation.referencesen3. 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.
dc.relation.referencesen4. 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.
dc.relation.referencesen5. 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.
dc.relation.referencesen6. 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.
dc.relation.referencesen7. 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).
dc.relation.referencesen8. 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.
dc.relation.referencesen9. Endsley, M. R., & Garland, D. J. (2000). Theoretical underpinnings of situation awareness: A critical review. Situation awareness analysis and measurement, 1, 24.
dc.relation.referencesen10. 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.
dc.relation.referencesen11. Gross, G., Nagi, R., & Sambhoos, K. (2014). A fuzzy graph matching approach in intelligence analysis and maintenance of continuous situational awareness. Information Fusion, 18, 43–61.
dc.relation.referencesen12. 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.
dc.relation.referencesen13. Lytvyn, V., Vysotska, V., & Veres, O. (2018). Ontology of big data analytics. MEST Journal, 6 (1), 41–60.
dc.relation.referencesen14. Burov, Ev., Mykich, Kh., Veres, O., & Lytvyn V. (2019). Situation Identification System in the Software Testing. Bulletin of the National University “Lviv Polytechnic”. Series: “Information Systems and Networks”, 5, 78–89. https://doi.org/10.23939/sisn2019.02.030
dc.relation.urihttps://www.marketsandmarkets.com/Market-Reports/situation-awareness-system-market-1272.html
dc.relation.urihttps://doi.org/10.23939/sisn2019.02.030
dc.rights.holder© Національний університет “Львівська політехніка”, 2020
dc.rights.holder© Буров Є., Микіч Х., Верес О., 2020
dc.subjectситуаційна обізнаність
dc.subjectтестування програмного забезпечення
dc.subjectонтологія
dc.subjectлогічне міркування
dc.subjectдескриптивна логіка
dc.subjectsituation awareness
dc.subjectsoftware testing
dc.subjectontology
dc.subjectlogical inference
dc.subjectdescriptive logic
dc.subject.udc004.415
dc.titleСистема підтримки ситуаційної обізнаності у процесі тестування програмного забезпечення
dc.title.alternativeSituation awareness support system in the software testing process
dc.typeArticle

Files

Original bundle

Now showing 1 - 2 of 2
Thumbnail Image
Name:
2020n7_Burov_Y-Situation_awareness_support_59-69.pdf
Size:
1.07 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Thumbnail Image
Name:
2020n7_Burov_Y-Situation_awareness_support_59-69__COVER.png
Size:
417.46 KB
Format:
Portable Network Graphics

License bundle

Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
license.txt
Size:
3.04 KB
Format:
Plain Text
Description: