Browsing by Author "Jiang, Lan"

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Open Access
Automatische Modellerzeugung aus klassifizierten und modellbasierten Anforderungen
(2014) Jiang, Lan
Die Erhebung und Analyse der Anforderungen ist eine Schlüsselphase eines technischen Projekts. Schlechte oder fehlerhafte Anforderungen an komplizierte Softwareprodukte können zu einer schwerwiegenden Konsequenz führen. Ein verbreitetes Verfahren ist die Erhebung der Anforderungen aus natürlich sprachlichen Texten. Einerseits kann das Verfahren die gute Verständlichkeit natürlicher Sprache bieten, andererseits lassen sich dabei die Mehrdeutigkeiten natürlicher Sprache nicht vermeiden. Außerdem wird in manchen Bereichen, bei denen modellbasierte Ansätze zur Anwendung kommen, die Anforderungsanalyse unter Verwendung von natürlich sprachlichen Texten durchgeführt. Dadurch ist die Verbindung zwischen Anforderungsanalyse und Entwurf nicht so gut möglich. In dieser Arbeit wurde ein System UML Model Generator (UMG) entworfen, das Modelle aus klassifzierten und modellbasierten Anforderungen generiert. Mit den Modellen können die Anforderungen nicht nur textuell sondern auch grafisch dargestellt werden. Die Qualität der Anforderungsanalyse wird dadurch verbessert und ein Übergang von der Anforderungsanalyse hin zum Entwurf wird ebenfalls ermöglicht und Mehrdeutigkeiten werden vermieden. Das UMG System bietet die Funktionalität der Klassifizierung, die auf einem vorhandenen REC System aus der Diplomarbeit [Zwi13] basiert, welches Anforderungen aus technischen Spezifikationen extrahiert und klassifiziert. Zur Erzeugung der Modelle extrahiert UMG die funktionalen Anforderungen aus einem texutellen Dokument, welche Funktionen eines zu entwickelnden Systems beschreiben können. Für UMG wurde ein Datenmodell entworfen, das die extrahierten Anforderungen in Format von UML Model Generator XML (UMGX) darstellt. Darauf aufbauend kann ein modellbasiertes Anforderungsdokument generiert, in dem alle essentiellen Informationen zur Erzeugung der Modelle von Anforderungen beinhaltet sind. Ein UMGX Dokument enthält Anwendungsfälle und gegebenenfalls zu diesen die Standardabläufe. Als ein grundsätzliches Konzept von UMG ermöglicht das Datenmodell beliebige Änderungen und Erweiterungen zu den Anforderungen und deren Modelle.
Open Access
Interaktive, visuelle Fehleranalyse für die Chip- und Schaltkreisüberprüfung
(2017) Jiang, Lan
Mit immer komplexeren modernen Computerchips und Schaltungen sind die Überprüfungen der Hardware in der Industrie anspruchsvoll und unerlässlich. Um die Qualität der Hardware zu gewährleisten werden regelmäßig große Mengen von Chipüberprüfungen durchgeführt. Dabei entstehen hochdimensionale Datensätze mit einer großen Menge von Testfällen, welche analysiert werden können, um Einsichten zur Verbesserung der Hardware zu gewinnen. Ein Ansatz zur Analyse dieser Daten existiert noch nicht. In Rahmen dieser Masterarbeit wurde das Chip Testing Error Detection System (CTEDS) für die Analyse der hochdimensionalen Datensätze mit Testfällen umgesetzt. Mit dem System sollen die potenziellen Fehlerquellen der in den Testfällen aufgetauchten Fehler festgestellt werden. Das System ermöglicht einen analytischen Prozess der multivariaten Datensätzen sowie drei interaktive Ansichten für die Darstellung der Datenelemente. Die Ansichten bieten drei Visualisierungstechniken jeweils für die Übersichtsdarstellung der Daten, die Korrelationsanalyse der Parameter und die Darstellung der hochdimensionalen Strukturen an. Dabei wurden geeignete Interaktionen entwickelt: Freie Selektion der Datenpunkte, Transformation der Datenelemente von einer Visualisierung in eine andere Visualisierung und dynamische Generierung der Korrelationen zwischen einem Parameter-Tupel. Die drei Ansichten sind mithilfe der Technik Bruhsing-Linking verknüpft. Die Kombination der interaktiven Visualisierungen ermöglicht eine effiziente visuelle Korrelationsanalyse bezüglich vorgegebener Fehler. Es ist dadurch möglich, potenzielle Fehlerquellen zu erkennen. Das System dient als eine interaktive Darstellungsplattform sowohl für die Darstellung der Beziehungen zwischen Parametern als auch für die kausale Analyse der Fehler.