Study of Automatic Consistency Checking of Inter-UML Diagrams and New Clasification Technique of Software Development Knowledge(I)

軟體發展是腦力密集及知識密集的工作，在開發過程中，軟體工程師常需搜尋所需技術知識，也利用CASE 工具來加速其發展。在國科會資助下，我們進行開發一套「結合知識管理與能力管理的軟體發展環境」，且發現﹙１﹚跨UML 圖間的一致性檢驗尚無周全機制，及﹙２﹚技術知識庫的關鍵字缺乏良好制定法則，前者造成靠人檢查，浪費人力與時間，甚至易因人之疏忽而造成軟體之錯誤；後者則造成分類之不良，進而影響知識搜尋的範圍、精度與速度，對軟體生產力造成不良影嚮。本研究即針對此二主題進行研究。在跨UML 圖間的一致性檢驗方面，文獻[1-7]雖提出一些方法，但有不完整、過於數學化、需轉換成中間碼之缺點，本研究以物件導向發展方法之無接縫(seamless)特性，發現跨階段之UML 圖形間具有延伸特性及同階段圖形間之元素具有對映關係，可據此可導出圖形間一致性檢查機制，擬以二年時間進行跨UML 圖間的一致性性質探討及檢查機制之設計，並將在ArgoUML 圌形編輯工具製作一致性檢查機制，以降低軟體發展之錯誤。現有知識管理平台常見的知識分類法則大致可以分為四類，即Taxonomy、FacetedClassification、Case-Based Reasoning、與Ontology，關鍵字是分類的重要依據，因無適宜的關鍵字制定法則，因而常造成知識資料量過多、知識缺乏整合等現象，我們發現技術知識可用「類別」、「議題」、「解法」、「技術」之方式來制定其關鍵字及分類，利用這關鍵字新分類方法，可非常方便作知識關連，進而建立知識庫內知識關連綱路，擴大知識搜尋之範圍及精度，因此擬以二年時間進行知識關鍵字制定原則、分類機制、關連關係、搜尋機制之研究，並作一知識分享平台來驗証其實用性及有效性。上述二主題之研究成果除具有學術創新意義外，所開發之工具與平台均可供軟體業界使用，以提升其生產力，甚至可製成商品而銷售。

Project ID:PB9308-2774
External Project ID:NSC93-2213-E182-028