Інтелектуальний агент верифікації врахування інформації предметної галузі в процесі розроблення програмних систем

ІНТЕЛЕКТУАЛЬНИЙ АГЕНТ ВЕРИФІКАЦІЇ ВРАХУВАННЯ ІНФОРМАЦІЇ ПРЕДМЕТНОЇ ГАЛУЗІ В ПРОЦЕСІ РОЗРОБЛЕННЯ ПРОГРАМНИХ СИСТЕМ

INTELLECTUAL AGENT OF VERIFICATION OF TAKING INTO ACCOUNT INFORMATION OF THE SUBJECT DOMAIN IN THE PROCESS OF DEVELOPING SOFTWARE SYSTEMS

 Сторінки: 116-119. Номер: №1, 2022 (305)
 Автори:
ЛОПАТТО І. Ю.
https://orcid.org/0000-0001-6886-2238
e-mail: ivan.lopatto@gmail.com
ГОВОРУЩЕНКО Т. О.
https://orcid.org/0000-0002-7942-1857
e-mail: tat_yana@ukr.net
КАПУСТЯН М. В.
https://orcid.org/0000-0001-9200-1622
e-mail: kapustian.mariia@gmail.com
Хмельницький національний університет
Ivan LOPATTO, Tetiana HOVORUSHCHENKO, Mariia KAPUSTIAN
Khmelnytskyi National University
DOI: https://www.doi.org/10.31891/2307-5732-2022-305-1-116-119

Анотація мовою оригіналу

 У статті проведено аналіз відомих інтелектуальних агентів, який показав, що відомі інтелектуальні агенти не розв’язують задачу верифікації врахування інформації предметної галузі в процесі розроблення програмних систем, відтак необхідним є розроблення концепції діяльності такого інтелектуального агента. Тому у статті запропоновано концепцію інтелектуального агента верифікації врахування інформації предметної галузі в процесі розроблення програмних систем, який базується на порівнянні ідеальної та реальної онтологій, в яких міститься відповідно необхідна та наявна інформація на кожному з етапів життєвого циклу програмної системи. Таке попарне порівняння відповідних онтологій дасть можливість побачити втрати інформації на кожному етапі життєвого циклу, а також оцінити їх об’єми.
Ключові слова: програмні системи (ПС), інформація предметної галузі, верифікація врахування інформації, інтелектуальний агент.

Розширена анотація англійською  мовою

When developing software systems, there is a gap in knowledge about the characteristics of the future software system. This gap is due in part to the partial consideration or non-consideration of information in the subject area during the life cycle of the software system. The size of the knowledge gap is not constant during the life cycle of the software system – the emergence of new information in the subject area may increase or decrease the size of the knowledge gap, depending on the degree of its consideration. For further successful implementation and use of the software system, it is desirable to reduce the size of the knowledge gap, taking into account as much information of the subject area during its life cycle. Therefore, fundamentally new approaches are needed, taking into account the information of the subject area in the process of software development of computer systems.
The article analyzes the known intellectual agents, which showed that well-known intelligent agents do not solve the problem of verifying the consideration of information in the subject area in the development of software systems, so it is necessary to develop a concept of such an intelligent agent.
Therefore, the article proposes the concept of an intellectual agent of verification of taking into account information of the subject domain in the process of developing software systems, which is based on the comparison of ideal and real ontologies, which contain the necessary and available information at each stage of the software life cycle. Such a pairwise comparison of relevant ontologies will make it possible to see the loss of information at each stage of the life cycle, as well as to estimate their volume.
The perspective directions of future authors’ work: development of basic ontologies for all documents at each stage of the software system life cycle – based on relevant standards, guidelines, etc .; modeling and development of a method of activity of the intellectual agent of verification of the account of the information of subject branch in the course of development of software systems; implementation of an intelligent agent for verifying the consideration of information in the subject area in the process of developing software systems.
Keywords: software systems, subject area information, information accounting verification, intelligent agent.

Література 

1. Shane H. Standish Group 2015 Chaos Report – Q&A with Jennifer Lynch / H. Shane, S. Wojewoda. – URL: http://www.infoq.com/articles/standish-chaos-2015
2. The Standish Group Report CHAOS. URL: https://www.projectsmart.co.uk/white-papers/chaos-report.pdf
3. PMI’s Pulse of the Profession 9-th Global Project Management Survey. URL: https://www.pmi.org/-/media/pmi/documents/public/pdf/learning/thought-leadership/pulse/pulse-of-the-profession-2017.pdf
4. Pomorova O. The way to detection of software emergent properties / O. Pomorova, Hovorushchenko. – Proceedings of the 8-th IEEE International Conference on Intelligent Data Acquisition and Advanced Computing Systems (IDAACS). – 2015. – Vol. 2. – P. 779-784.
5. Hovorushchenko T. Development of an Intelligent Agent for Analysis of Nonfunctional Characteristics in Specifications of Software Requirements / T. Hovorushchenko, Pavlova, M. Bodnar // Eastern-European Journal of Enterprise Technologies. – 2019. – Vol. 1. – No. 2. – P. 6-17.
6. Meyer O. Towards Concept based Software Engineering for Intelligent Agents / O. Meyer, Gruhn // Proceedings of 2019 IEEE/ACM 7-th International Workshop on Realizing Artificial Intelligence Synergies in Software Engineering (RAISE), 2019. – INSPEC Accession Number: 18972916.
7. De Olveira Learning Risk Management in Software Projects with a Serious Game Based on Intelligent Agents and Fuzzy Systems / C. De Olveira, M. Cintra, F. Neto // Proceedings of the 8-th Conference of the European Society for Fuzzy Logic and Technology (EUSFLAT). – 2013. – P. 834-839.
8. Yan H. Related Discussion on Agent-oriented Programming / H. Yan // AER-Advances in Engineering Research. – 2016. – V 67. – P. 1315-1317.
9. Rahman The Architecture of Agent-Based Intelligent Tutoring System for the Learning of Software Engineering Function Point Metrics / A. Rahman, M. Abdullah, S. Alias // Proceedings of 2016 2-nd International Symposium on Agent, Multi-Agent Systems and Robotics (ISAMSR). – 2016. – P. 139-144.
10. Simons User-centered, Evolutionary Search in Conceptual Software Design / C. Simons, I. Parmee // Proceedings of IEEE Congress on Evolutionary Computation. – 2008. – P. 869-876.
11. Akkawi F. The multi-layered approach to building intelligent systems / F. Akkawi, Bader, T. Elrad // Proceedings of International Conference on Artificial Intelligence. – 2001. – P. 184-189.
12. Abadi A. Using ontologies for the integration of information systems dedicated to product (CFAO, PLM…) and those of systems monitoring (ERP, MES.) / A. Abadi, Sekkat, E. Zemmouri, H. Benazza // Proceedings of 10-th International Colloquium on Logistics and Supply Chain Management (LOGISTIQUA). – 2017. – P. 59-64.
13. Hovorushchenko T. Method of Activity of Ontology-Based Intelligent Agent for Evaluating the Initial Stages of the Software Lifecycle / T. Hovorushchenko, Pavlova // Advances in Intelligent Systems and Computing. – 2019. – Vol. 836. – P. 169-178.