Please use this identifier to cite or link to this item: http://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/42894
Title: การจัดกลุ่มเครื่องมือด้านวิศวกรรมซอฟต์แวร์ด้วยสวีบ็อค
Other Titles: SOFTWARE ENGINEERING TOOLS CLASSIFICATION BASED ON SWEBOK
Authors: วันวิสาข์ รุ้งแก้ว
Advisors: นครทิพย์ พร้อมพูล
Other author: จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย. คณะวิศวกรรมศาสตร์
Advisor's Email: Nakornthip.S@chula.ac.th
Subjects: ซอฟต์แวร์ -- การพัฒนา
วิศวกรรมซอฟต์แวร์
Computer software -- Development
Software engineering
Issue Date: 2556
Publisher: จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย
Abstract: ด้วยความก้าวหน้าทางด้านเทคโนโลยีคอมพิวเตอร์ที่มีการสนับสนุนการพัฒนาซอฟต์แวร์มากยิ่งขึ้น ซึ่งเป็นปัจจัยที่ทำให้เกิดเครื่องมือด้านวิศวกรรมซอฟต์แวร์อย่างมากมาย เพื่อนำเครื่องมือต่างๆ เหล่านั้นไปพัฒนาระบบให้บรรลุเป้าหมายในทุกๆ ขั้นตอนของการพัฒนาซอฟต์แวร์ โดยในแต่ละขั้นตอนมีความจำเป็นต้องใช้เครื่องมือด้านวิศวกรรมซอฟต์แวร์เพื่อพัฒนาซอฟต์แวร์ที่แตกต่างกันไปตามคุณลักษณะและฟังก์ชันการใช้งาน อีกทั้งเครื่องมือด้านวิศวกรรมซอฟต์แวร์เหล่านี้ถูกเก็บไว้ตามที่องค์กรและเว็บไซต์ต่างๆ อย่างกระจัดกระจาย ทำให้ยากต่อการค้นคืนเพื่อนำมาใช้งาน งานวิจัยชิ้นนี้ได้แก้ปัญหาดังกล่าวข้างต้นด้วยการพัฒนาเครื่องมือสำหรับจัดกลุ่มและค้นคืนเครื่องมือด้านวิศวกรรมซอฟต์แวร์ให้ได้ผลลัพธ์ตรงตามเป้าหมายการใช้งาน โดยนำเอาสวีบ็อคซึ่งเป็นหนึ่งในเอกสารมาตรฐานทางวิศวกรรมซอฟต์แวร์มาช่วยในการจำแนกเครื่องมือด้านวิศวกรรมซอฟต์แวร์ต่างๆ โดยใช้ประเภทย่อยของเครื่องมือด้านวิศวกรรมซอฟต์แวร์ที่สวีบ็อคกำหนดเป็นตัวจำแนก ดังนั้นระบบจะประกอบด้วย 26 กลุ่มประเภทเครื่องมือ และใช้อัลกอริทึมนาอีฟในขั้นตอนการจำแนกเครื่องมือด้านวิศวกรรมซอฟต์แวร์ต่างๆ ให้ตรงตามประเภทที่สวีบ็อคกำหนดทั้ง 26 กลุ่ม และค้นคืนตามคะแนนที่คำนวณจากค่าความคล้ายด้วยแบบจำลองปริภูมิเวกเตอร์ การทดลองเพื่อวัดประสิทธิผลของงานวิจัยนี้ถูกทำขึ้นโดยเปรียบเทียบผลลัพธ์กับวิธีการค้นคืนแบบดั้งเดิม โดยการวัดประสิทธิผลของการค้นคืนเครื่องมือด้านวิศวกรรมซอฟต์แวร์ตามประเภทที่สวีบ็อคกำหนดถูกวัดด้วยค่าระลึกและค่าความแม่นยำ ซึ่งจากผลการทดลองพบว่า วิธีการที่นำเสนอให้ค่าระลึกที่น้อยกว่าการค้นคืนด้วยวิธีการค้นคืนแบบดั้งเดิมอยู่ 12.82% และให้ค่าความแม่นยำในการค้นคืนสูงกว่าการค้นคืนด้วยวิธีการค้นคืนแบบดั้งเดิมอยู่ 12.73%
Other Abstract: Advances in computer technology in support of further software development have been a factor resulting in the creation of many software engineering tools, for use in the successful development of the system at each step of software development. In each step, it is necessary to use different software engineering tools based on features and usage functions. Also, the software engineering tools are stored across various organizations and websites, making retrieval for usage difficulty. This thesis has solved the aforementioned problems by developing a tool for classifying and retrieving software engineering tools to produce appropriate results for target usage, by using SWEBOK (Software Engineering Body of Knowledge), a software engineering standards document, to assist in the classification of various software engineering tools. The sub-categories of software engineering tools specified by SWEBOK are used as the classifiers. Therefore, the system consists of 26 types of tools. A Naive Text Classification algorithm is used for classifying the various software engineering tools into the 26 categories specified by SWEBOK, and retrieval is based on calculating a similarity value using the Vector Space Model. The experiment to measure the effectiveness of the research was conducted, by comparing the results with the classic information retrieval approach. The effectiveness of software tool retrieval based on the categories specified by SWEBOK is measured using recall and precision values. The results of the experiment show that, the presented method produces a 12.82% lower recall value than the Classic IR Approach, and a 12.73% higher precision value than the Classic IR Approach.
Description: วิทยานิพนธ์ (วท.ม.)--จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย, 2556
Degree Name: วิทยาศาสตรมหาบัณฑิต
Degree Level: ปริญญาโท
Degree Discipline: วิศวกรรมซอฟต์แวร์
URI: http://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/42894
URI: http://doi.org/10.14457/CU.the.2013.367
metadata.dc.identifier.DOI: 10.14457/CU.the.2013.367
Type: Thesis
Appears in Collections:Eng - Theses

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
5470367621.pdf3.92 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.