洗練パターンによるゴール指向ユースケースモデリング

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(1)ソフトウェアエンジニアリングシンポジウム 2014 IPSJ/SIGSE Software Engineering Symposium (SES2014). 洗練パターンによるゴール指向ユースケースモデリング本田耕三1,a). 中川博之2. 田原康之1. 大須賀昭彦1. 概要：ゴール指向要求分析手法 KAOS は，要求を系統的，論理的にモデリングできるとの定評がある．洗練パターンを媒体として，KAOS モデルをユースケースモデルに変換し，相互に洗練するアプローチを提案する．これは，洗練パターンに基づく KAOS 要求モデルのセマンティクスをユースケースモデルに継承することで，ゴール指向要求分析の成果をオブジェクト指向設計プロセスに組込むことを意図している．提案アプローチを米国 ATM システムを事例とするユースケースモデリングに適用し，提供されているユースケースモデルとの比較・検証を実施した。その結果，本研究で提案する形式的な変換手順を要求モデルに適用し，その結果と要求モデルを相互に洗練することで，ユースケースの根拠やそれらの関連性を明確にすることができ，提供されているユースケースモデルと同等なユースケースモデルを導出できることを確認した．. 1. はじめに要求定義工程から設計工程への移行は，ユーザの視点で. 分析手法からユースケースモデルに反映するときに発生するギャップ，すなわち抽出した要求の情報が漏れてしまうことが，問題となっている．本稿で提案するアプローチは，. 定義した要求を内部の構造と振舞いに置換え，その実現方. ICONIX プロセスによるオブジェクト指向開発を前提とし. 法を具体化することである．要求定義工程と設計工程には. て，その要求定義モデルであり開発を駆動するユースケー. それぞれ実績ある手法が存在する．要求定義工程には，要. スモデルに，KAOS によるゴール指向要求分析の成果を漏. 求を網羅的，論理的に抽出・分析して体系的に定義できる. れなく反映させることを目的としている．. と定評のあるゴール指向要求分析手法がある．KAOS[1],. 提案アプローチは，最下層のリーフゴールとして要求が. i*[2]，および NFR フレームワーク [3] はその代表的な手法. 抽出されている KAOS ゴールモデルに適用する．アプロー. である．しかし，これらの手法を使って合理的に定義でき. チの概要を以下に示す．. た要求を，漏れなく設計に反映して実装する仕組みは，ま. ( 1 ) KAOS ゴールモデルからユースケース図への変換. だ十分に確立されてはいない．設計工程では，要件定義か. ( 2 ) ユースケース図と KAOS モデルとの相互洗練. ら設計工程，実装工程までを幅広くサポートし，静的構造. ( 3 ) KAOS ゴールモデルからイベントフロー図への変換. と振舞いの実現方法を効果的に記述する統一モデリング言. 同じ洗練パターンを媒体としてこれらすべての変換を駆動. 語（以降，UML）[4] を用いたオブジェクト指向開発手法. することにより，ゴールモデルの体系と論理根拠をユース. が広く利用されている．要求をユースケースモデルで定義. ケースモデルに反映することができる．また，米国の ATM. し体系的に設計・実装へと具体化する手法は，ICONIX プ. システムを事例として提案アプローチを適用し，提供され. ロセス [5] や Rational Unified Process（以降，RUP）[6] の. ているユースケースモデルと同等なモデルを作成できるこ. ように確立されたものがあり，実務で活用されている．し. とを確認した．. かし，ユースケースモデルのみによる要求の抽出・分析は，. 以下の章の内容について説明する．まず 2 章で，KAOS. 要求の体系化や論理的根拠の面で十分とは言えず，ゴール. モデルを「遮断バーの安全踏切」のモデルを使って説明. 指向やその他の要求分析手法を事前に利用して要求を抽出. し、3 章で，オブジェクト指向開発プロセスにおけるユー. することが多い．そして，抽出された要求をこれらの要求. スケースモデルの位置付けを説明している．次の 4 章では. KAOS ゴールモデルからユースケースモデルへの変換アプ 1. 2. a). 電気通信大学大学院情報システム学研究科 The University of Electro-Communications, 1-5-1, Chofugaoka, Chofu, Tokyo, 182-8585, Japan 大阪大学大学院情報科学研究科 Osaka University [email protected]. c 2014 Information Processing Society of Japan ⃝. ローチを提案し，具体例を示しながら説明する．5 章では，米国 ATM システムを事例として，提案アプローチを適用し検証した．また，次の 6 章では関連研究について述べ，最後の 7 章で今後の課題，研究等について述べる．. 45.

(2) ソフトウェアエンジニアリングシンポジウム 2014 IPSJ/SIGSE Software Engineering Symposium (SES2014) *. *. ኑዙወ ኿ኤወ. ⒦慙㘴扠㣑቎拽㠼ክዙ栘⒖㙪. 3. 拽㠼ክዙ䕅㏚栚ቑ㣑᧨ ⒦慙㘴扠ኘዐኒዙ ቎ቫቮ悞⒖㘴扠䕅㏚ 2))ൺ21. $1'. 3. *. *. 拽㠼ክዙ䕅㏚栘ቑ㣑᧨ ⒦慙㘴扠䕅㏚21ൺ2)). 拽㠼ክዙ䕅㏚栘ቑ㣑᧨ ⒦慙㘴扠ኘዐኒዙ ቎ቫቮ悞⒖㘴扠䕅㏚ 21ൺ2)). &RQFHUQV. ኇኳንኄኌእ ኿ኤወ. ⒦慙㘴扠㍔⫀. ኅዙንኄዐእ. ⒦慙㘴扠丰䚕㍔⫀. ,QSXW ⒦慙㘴扠ኘዐኒዙሮቬ ቑ⏴┪ቊ⒦慙㘴扠䕅㏚ ት2))ൺ21቎ሼቮ. ⒦慙ሮቬቑ抩䩴 ቊ⒦慙㘴扠䕅㏚ት 2))ൺ21቎ሼቮ. &DXVH. &DXVH. ,QSXW. 2XWSXW. ⒦慙㘴扠㮫⒉. ⒦慙㘴扠ኘዐኒዙሮቬ ቑ⏴┪ቊ⒦慙㘴扠䕅㏚ ት21ൺ2))቎ሼቮ. ⒦慙㘴扠抩䩴. 㝜⇫ ⒦慙ሮቬቑ抩䩴 ቊ⒦慙㘴扠䕅㏚ት 21ൺ2))቎ሼቮ &DXVH. ⒦慙抩拝㮫⒉. ネス図に変換するプロセスとその適用事例について説明し親和的統合を目的とした KAOS モデルからユースケース. ኅዐኣኀኣኀ. &DXVH. ὀ䠖 1. ิ㌴᥋㏆᝟ሗ䛿䠈ิ㌴᳨ฟ᝟ሗ䜔ิ㌴᥋㏆㏻▱᝟ሗ䜢ྵ䜐䠊 2. ิ㌴᥋㏆⟶⌮᝟ሗ䛿䠈ิ㌴᥋㏆≧ែON䜢ྵ䜐䠊. 図 1. ⒦慙㘴扠丰䚕㍔⫀. KAOS モデルをユースケースモデルを介してロバストた．本稿では，KAOS モデルとユースケースモデルのより. &RQFHUQV. ⒦慙抩拝㍔⫀. 2XWSXW. *. 拽㠼ክዙ䕅㏚栘ቑ㣑᧨ ⒦慙ሮቬቑ抩䩴 ቎ቫቮ⒦慙㘴扠䕅㏚ 21ൺ2)). &RQFHUQV. ⒦慙㘴扠丰䚕. 4. KAOS モデルからユースケースモデルへの変換アプローチ筆者らは，Goal-Oriented Robustness Analysis[8] で，. ዇ዙኲኑዙወ ᧶尐㻑ኑዙወ. 3. * *. 拽㠼ክዙ䕅㏚栚ቑ㣑᧨ ⒦慙ሮቬቑ抩䩴 ቎ቫቮ⒦慙㘴扠䕅㏚ 2))ൺ21. *. 拽㠼ክዙ䕅㏚栘ቑ㣑᧨ ⒦慙㘴扠䕅㏚21ൺ2)) ቊ拽㠼ክዙ栚⒖㙪. 拽㠼ክዙ䕅㏚栘值㖐. &RQFHUQV. 弻↊ ኿ኤወ. 㝜⇫ ኿ኤወ. * 拽㠼ክዙ䕅㏚栚ቑ㣑᧨ ⒦慙㘴扠䕅㏚2))ൺ21 ቊ拽㠼ክዙ栘⒖㙪. ኑዙወ. ⒦慙抩拝㈛቎拽㠼ክዙ栚⒖㙪. $1'. 拽㠼ክዙ䕅㏚栚ቑ㣑᧨ ⒦慙㘴扠䕅㏚2))ൺ21. *. *. *. 3 拽㠼ክዙ䕅㏚栚值㖐. *. $1'. 3. * ⒦慙ቑ㘴扠槭㘴扠䕅㏚ ቎⮘▥ሯቍሧ㣑᧨拽㠼 ክዙቑ䚍⸘⏷䕅㏚值㖐. ば，要求を正しく反映した設計が期待できる．. 拽㠼ክዙቑ⸘⏷Ⓟ㈰. ⒦慙抩拝抩䩴. ኁ኶ዐእ. 遮断バー安全制御の KAOS モデル例 (一部省略). Fig. 1 Example of KAOS model expresses portions of cross bar safety control. モデルへの変換アプローチを提案する．. 4.1 変換アプローチの要旨提案アプローチは，KAOS ゴールモデルを洗練パターンを介してユースケースモデルに変換する．入力となる. KAOS ゴールモデルは，関連するエージェントやエンティティ等オブジェクトを含めてモデル化され，洗練パターンによって詳細化されたものを対象としている．洗練パターンとは，それを使うとゴールを戦略的に分解できると. Lamsweerde[9] が推奨している AND グラフの基本的な分. 2. ゴール指向要求分析手法 KAOS. 解パターンである．表 1 に，ゴールモデル洗練パターン 6 種類の一覧を示す．要求ゴールはリーフゴールとして抽出. KAOS はゴール指向要求分析の代表的な手法のひとつで. されるため，それぞれの要求ゴールは詳細化に使用した洗. あり，抽象的なゴールを最終目標に設定し，それを AND/OR. 練パターンの組み合わせによって関連付けられていること. グラフで洗練・詳細化することによってシステムに対する. になる．一方，出力となるユースケースモデルは，ユース. 要求を分析・抽出する [1]．単独のエージェントにその責務. ケース図とユースケース記述で構成される．ユースケース. を割当てることができるリーフゴールがシステムに対する. 記述としては，ユースケースのシナリオをイベントフロー. 要求である．KAOS は，ゴール（Goal），責任（Responsi-. 図で表現した．. bility），オブジェクト（Object），操作（Operation）の基. 提案アプローチの骨子は以下のようになる．. 本的４モデルで構成され，ゴールモデルを中心に要求を分. ( 1 ) ゴールモデルから操作モデルを導出する．要求ゴール. 析する．KAOS はゴールから操作要求を導くのに有効であ. をサブゴールとして抽出している AND グラフをそれ. る [7]．KAOS モデルの例として，図 1 に鉄道踏切を安全. ぞれ洗練パターンに基づいて操作モデルに変換する．. に制御する踏切コントローラの一部である遮断バー安全制. ( 2 ) それぞれの操作モデルを，洗練パターンに基づきユー. 御のモデルを示す．平行四辺形によるモデルがゴールモデルである．すなわち，平行四辺形のノードがゴールである．階層的に詳細化した最下層の太枠の平行四辺形がシステムに対する要求となる．本稿では以降，説明のため，リーフゴールとして抽出した要求を要求ゴールと呼ぶ．図 1 の最下層にある楕円と五角形はそれぞれ要求ゴールを実現するための操作とその操作を起動するイベントである．. 3. ユースケースモデルユースケースモデルはユースケース図とユースケース記述で構成される．ユースケース記述には，ユースケース図. スケース図に変換する．. ( 3 ) こうして導出したユースケース図と KAOS モデルを相互に洗練する．. ( 4 ) それぞれの要求ゴールをさらに洗練しイベントを抽出するゴールモデルを作成する．. ( 5 ) それぞれのゴールモデルを，洗練パターンに基づき操作モデルに変換する．. ( 6 ) それぞれの操作モデルを，洗練パターンに基づきイベントフロー図に変換する．以下，2 章で説明した図 1 のゴールモデルを例にとって変換アプローチを具体的に説明する．. の説明としてユースケースのシナリオや事前・事後条件などが記述される．ユースケースモデルは，オブジェクト指. 4.2 ゴールモデルからユースケース図への変換. 向開発における要求定義モデルとしてよく使用される．例. 以下，図 1 を入力例として，提案アプローチを具体的に. えば，ICONIX はユースケース駆動プロセスであり，獲得. 説明する．それぞれ，P0 は分割・統治，P2 と P3 はガー. された要求がユースケースモデルに適切に反映されていれ. ド条件導入，P22 と P32 はケース分解の洗練パターンによ. c 2014 Information Processing Society of Japan ⃝. 46.

(3) ソフトウェアエンジニアリングシンポジウム 2014 IPSJ/SIGSE Software Engineering Symposium (SES2014) 表 1 ゴールモデルの洗練パターン一覧. 洗練パター. 㐽᩿䝞䞊䝁䞁䝖䝻䞊䝷. ิ㌴᥋㏆⟶⌮. Table 1 View of Goal model refinement pattern. 3HUIRUPDQFH. 㐽᩿䝞䞊≧ែ㛤䛾᫬䠈ิ㌴᥋㏆≧ែ㻻㻲㻲䊻㻻㻺䛸䛩䜛 ิ㌴᥋㏆≧ែ㻻㻺. 2XWSXW. 説明. ิ㌴᥋㏆䝉䞁䝃䞊䛛䜙䛾ධຊ䛷ิ㌴᥋㏆≧ែ䜢㻻㻲㻲䊻㻻㻺䛻䛩䜛. ン名マイルス. いくつかのマイルストーンを経由して目標状. トーン駆動ケース分解. 態に到達するパターン複数の独立したサブ状態から成る目標状態を. ิ㌴᥋㏆᳨ฟ. ガード条件. 実現するパターンガード条件成立時に目標状態に到達できるパ. 導入分割・統治. ターン単純なサブゴールに分解してそれ毎に実現す. ิ㌴᥋㏆䝉䞁䝃䞊. モニタ不能. るパターン関心事のモニタ能力がない時にモニタ機能を. 駆動制御不能駆. 外部に割振るパターン関心状態の制御能力がない時に外部に制御を. 動. 割振るパターン. 㐽᩿䝞䞊䝁䞁䝖䝻䞊䝷. 㐽᩿䝞䞊㛢ษ᥮ไᚚ 3HUIRUPDQFH. ิ㌴᥋㏆᫬䛻㐽᩿䝞䞊䜢㛢䛨䜛 2XWSXW. 㐽᩿䝞䞊≧ែ㛢ษ᥮ᣦ♧. 2XWSXW. ,QSXW. AND. 㐽᩿䝞䞊≧ែ㛤䜢⥔ᣢ䛩䜛. 3HUIRUPDQFH. ,QSXW. &DXVH. 㐽᩿䝞䞊≧ែ㛤. 㐽᩿䝞䞊㛤≧ែ 㐽᩿䝞䞊䝁䞁䝖䝻䞊䝷. 図 2. 図 3. ᥋㏆ิ㌴. 列車接近状態 ON 操作モデル ⒦慙㘴扠䕅㏚ት. Fig. 3 Operation model of train approaching condition ON 2))ൺ21ቋሼቮ ิ㌴᥋㏆㏻▱. ⒦慙㘴扠䕅㏚. ⒦慙㘴扠㣑 ቎拽㠼ክዙ ት栘ሻቮ. ⒦慙㘴扠䕅㏚ት 2))ൺ21ቊ拽 2))ൺ21ቋሼቮ 㠼ክዙት栘቎ ⒖㙪ራቮ <<precedes>> <<include>> ⒦慙㘴扠䕅㏚ ⒦慙㘴扠㣑 <<include>> 拽㠼ክዙ䕅㏚ 2))ൺ21ቊ拽 ቎拽㠼ክዙ 栚ት值㖐ሼቮ 㠼ክዙት栘቎ ት栘ሻቮ ⒖㙪ራቮ <<include>>. ิ㌴᥋㏆㐽᩿䝞䞊㏻▱ 䝁䞁䝖䝻䞊䝷. 㐽᩿䝞䞊䝁䞁䝖䝻䞊䝷. 拽㠼ክዙ䕅㏚栚ት值㖐ሼቮ. ,QSXW. ,QSXW. 㐽᩿䝞䞊≧ែ㛤 2XWSXW. ,QSXW &DXVH. 2XWSXW. 㐽᩿䝞䞊≧ែ㛤䛾᫬䠈 ิ㌴᥋㏆≧ែ㻻㻲㻲䊻㻻㻺䛷㐽᩿䝞䞊䜢㛢䛻ษ᥮䛘䜛. 㐽᩿䝞䞊≧ែ 㛤⥔ᣢไᚚ. ,QSXW. ิ㌴᳨ฟ᝟ሗ. 2XWSXW. ิ㌴䛛䜙䛾㏻▱ 䛷ิ㌴᥋㏆≧ែ䜢 3HUIRUPDQFH 㻻㻲㻲䊻㻻㻺䛻䛩䜛 ,QSXW ิ㌴᥋㏆⟶⌮ ิ㌴᥋㏆ ,QSXW &DXVH 㐽᩿䝞䞊≧ែ㛤㏻▱᝟ሗ ิ㌴᥋㏆㏻▱. ิ㌴᥋㏆≧ែ㻻㻲㻲䊻㻻㻺 2XWSXW. 2XWSXW. 㐽᩿䝞䞊≧ែ㛤䛾᫬䠈 ิ㌴᥋㏆≧ែ㻻㻲㻲䊻㻻㻺䛸䛩䜛 &DXVH. ิ㌴᥋㏆ ≧ែ⟶⌮ 3HUIRUPDQFH. ,QSXW. ิ㌴᥋㏆᝟ሗ. 図 4. 遮断バー閉切換ユースケース図. Fig. 4 Use case diagram of closing cross bar. ิ㌴᥋㏆㻻㻲㻲䊻㻻㻺 ิ㌴᥋㏆㏻▱. ⒦慙㘴扠ኘዐኒዙ ሮቬቑ⏴┪ቊ⒦慙㘴扠䕅㏚ት 2))ൺ21቎ሼቮ. 遮断バー閉切換操作モデル. Fig. 2 Operation model of closing cross bar. ิ㌴᥋㏆䝉䞁䝃䞊. る分解である．. 4.2.1 ゴールモデルから操作モデルの導出. ิ㌴᥋㏆㏻▱ ิ㌴᥋㏆䝉䞁䝃䞊. 最初に，要求ゴールをサブゴールとして抽出している. AND グラフをその洗練パターンに対応する操作モデルで置換える．洗練パターンごとに対応する定型的な操作のモデルは用意されている．ゴールは操作の結果であるため，ゴールを操作にマッピングすることができる．従って，サ. ᥋㏆ิ㌴. 図 5. ิ㌴᥋㏆㏻▱. ⒦慙㘴扠䕅㏚ት 2))ൺ21 ቋሼቮ. ⒦慙㘴扠䕅㏚ት 2))ൺ21 ቋሼቮ. ⒦慙㘴扠ኘዐኒዙ ሮቬቑ⏴┪ቊ⒦慙㘴扠䕅㏚ት 2))ൺ21቎ሼቮ ⒦慙ሮቬቑ抩䩴ቊ ⒦慙㘴扠䕅㏚ት 2))ൺ21቎ሼቮ. ⒦慙ሮቬቑ抩䩴ቊ. 列車接近状態 ON ユースケース図 ⒦慙㘴扠䕅㏚ት. 2))ൺ21቎ሼቮ. Fig. 5 Use case diagram of train approaching condition ON ᥋㏆ิ㌴. ブゴールを操作に置換え，さらに親ゴールをそれら操作の. 次に，結果イベントを親ユースケースに，操作をサブユース. 結果実現される操作結果のイベントに置換えている．以. ケースにそれぞれマッピングする．さらに，開始イベント，. 降，説明のため，最初の操作の要因となるイベントを開始. 中間イベント、または結果イベントに関連付けていた環境. イベント，操作の結果発生し次の操作を駆動するイベント. エージェントを，ユースケースに関連するアクターにマッ. を中間イベント，および一連の操作の最終結果として出力. ピングする．最下層のユースケースが要求ゴールに対応す. される操作結果のイベントを結果イベントと呼ぶ．. る．上位のユースケースは洗練パターンの手続きに沿って. 図 1 のゴールモデルを参照して具体例を説明する．こ. 関連付けられているため，最下層のユースケースを上位の. こでは，G2 を分解している P2 と P22 の系統を例にとる．. ユースケースに代入していくことにより，洗練パターンの. P2，P22 はそれぞれガード条件導入，ケース分解の洗練. 組み合わせによって最下層ユースケース間の関連付けがな. パターンによる分解である．これら P2 と P22 の部分は，. されたユースケース図に変換される．. 図 2 と図 3 のように，それぞれ洗練パターンに対応する操作モデルで置換えられ，ゴールモデルの情報がマッピングされている．. 4.2.2 操作モデルからユースケース図への変換. 4.3 ユースケース図と KAOS モデルの相互洗練導出したユースケースをレビューし，その結果をゴールモデルと相互に反映する．例えば，4.2.2 節で導出した図 4. 次に，洗練パターンによる階層ごとにユースケース図に. のユースケース図を見るとユースケース「遮断バー状態開. 変換する．具体的にはまず，洗練パターンごとに用意され. を維持する」がある．同様に，本稿では割愛したが図 1 の. ている定型的なユースケース図で操作モデルを置換える．. ゴールモデル全体を変換したユースケース図を俯瞰すると，. c 2014 Information Processing Society of Japan ⃝. 47.

(4) ソフトウェアエンジニアリングシンポジウム 2014 IPSJ/SIGSE Software Engineering Symposium (SES2014) 㐽᩿䝞䞊㛤⥔ᣢ ⒦慙㘴扠ኘዐኒዙ ሮቬቑ⏴┪ቊ⒦慙㘴扠䕅㏚ት 2))ൺ21቎ሼቮ. 㐽᩿䝞䞊≧ែ㛤⥔ᣢ. 㐽᩿䝞䞊㛤⥔ᣢ. 㐽᩿䝞䞊㐽᩿䝞䞊㐽᩿䝞䞊䛾⌧≧ែ⥔ᣢ䠄㻯㻕㐽᩿䝞䞊䛾⌧≧ែ⥔ᣢ䠄㻯㻕 ⌧≧ែ㛤☜ㄆ ≧ែ㛤☜ㄆ. ⒦慙㘴扠䕅㏚ ት2))ൺ21ቋ ሼቮ. ิ㌴᥋㏆䝉䞁䝃䞊. 㐽᩿䝞䞊㐽᩿䝞䞊䛾⌧≧ែ⥔ᣢ䠄㻯㻕 ⌧≧ែ㛤☜ㄆ図 6 遮断バー開維持改訂ゴールモデル. Fig. 6 Revised goal model of㐽᩿䝞䞊䝁䞁䝖䝻䞊䝷 cross bar maintained open 㐽᩿䝞䞊≧ែ㛤⥔ᣢไᚚ 3HUIRUPDQFH. ᥋㏆ิ㌴. <<include>>. 㐽᩿䝞䞊≧ែ㛤⥔ᣢ 2XWSXW. 2XWSXW. 2XWSXW 3HUIRUPDQFH 㐽᩿䝞䞊䝁䞁䝖䝻䞊䝷㐽᩿䝞䞊≧ែ㛤⥔ᣢไᚚ 2XWSXW 㐽᩿䝞䞊≧ែ㛤⥔ᣢ 㐽᩿䝞䞊䛾⌧≧ែ. 3HUIRUPDQFH. 㐽᩿䝞䞊≧ែ㛤䜢☜ㄆ䛩䜛㐽᩿䝞䞊≧ែ㛤⥔ᣢ. 䜢⥔ᣢ䛩䜛. ,QSXW. 㐽᩿䝞䞊䝁䞁䝖䝻䞊䝷. 㐽᩿䝞䞊≧ែ㛤. 㐽᩿䝞䞊≧ែ㛤 3HUIRUPDQFH. 2XWSXW AND 2XWSXW 㐽᩿䝞䞊≧ែ㛤 2XWSXW &DXVH 㐽᩿䝞䞊⌧≧ែ &DXVH 2XWSXW 2XWSXW 2XWSXW ⥔ᣢไᚚ 㐽᩿䝞䞊≧ែ㛤㐽᩿䝞䞊≧ែ㛤☜ㄆ2XWSXW ,QSXW. <<include>>. 3HUIRUPDQFH. 㐽᩿䝞䞊≧ែ㛤㐽᩿䝞䞊≧ែ㛤䜢☜ㄆ䛩䜛䜢☜ㄆ䛩䜛 3HUIRUPDQFH 3HUIRUPDQFH. &DXVH &DXVH. 㐽᩿䝞䞊≧ែ㛤☜ㄆ㐽᩿䝞䞊≧ែ㛤☜ㄆ. 2XWSXW. ,QSXW ,QSXW. 3HUIRUPDQFH3HUIRUPDQFH. ,QSXW. 拽㠼ክዙ䕅㏚栚 ት䭉崜ሼቮ. ,QSXW. ⒦慙㘴扠䕅㏚ 2))ൺ21ቊ拽㠼ክዙት栘቎ ⒖㙪ራቮ. 拽㠼ክዙ䕅㏚栚ት䭉崜ሼቮ. 拽㠼ክዙቑ䚍䕅㏚ ት值㖐ሼቮ. 㐽᩿䝞䞊䛾⌧≧ែ. 㐽᩿䝞䞊䛾⌧≧ែ 䜢⥔ᣢ䛩䜛. 㐽᩿䝞䞊䝁䞁䝖䝻䞊䝷䜢⥔ᣢ䛩䜛. 㐽᩿䝞䞊≧ែ㛤㐽᩿䝞䞊≧ែ㛤㐽᩿䝞䞊⌧≧ែ 㐽᩿䝞䞊⌧≧ែ &DXVH &DXVH ⥔ᣢไᚚ⥔ᣢไᚚ 㐽᩿䝞䞊≧ែ㛤㐽᩿䝞䞊≧ែ㛤. <<precedes>>. ⒦慙㘴扠㣑 <<include>> ቎拽㠼ክዙ ት栘ሻቮ <<include>>. 㐽᩿䝞䞊≧ែ㛤㐽᩿䝞䞊䝁䞁䝖䝻䞊䝷. 㐽᩿䝞䞊≧ែ㛤⥔ᣢไᚚ. ⒦慙ሮቬቑ抩䩴ቊ ⒦慙㘴扠䕅㏚ት 2))ൺ21቎ሼቮ. ิ㌴᥋㏆㏻▱. 図 9 遮断バー閉切換改訂ユースケース図. Fig. 9 Revised use case diagram of closing cross bar. 㐽᩿䝞䞊䝁䞁䝖䝻䞊䝷. 㐽᩿䝞䞊䝁䞁䝖䝻䞊䝷. 図 7. ิ㌴᥋㏆⟶⌮. 㐽᩿䝞䞊. 䝁䞁䝖䝻䞊䝷遮断バー開維持改訂操作モデル拽㠼ክዙቑ䚍䕅㏚. ት值㖐ሼቮ. 㐽᩿䝞䞊≧ែ㛤䛾᫬䠈ิ㌴᥋㏆䝉䞁䝃䞊. Fig. 7 Revised operation model of cross bar maintained open. 㐽᩿䝞䞊䝁䞁䝖䝻䞊䝷. 㐽᩿䝞䞊䝁䞁䝖䝻䞊䝷. 拽㠼ክዙቑ䚍䕅㏚ <<include>> ት值㖐ሼቮ. 拽㠼ክዙቑ䚍䕅㏚ ት值㖐ሼቮ. &RQFHUQV. &RQFHUQV. ิ㌴᳨ฟ᫬䛭䛾᫬䛻㝈䜚 ิ㌴᳨ฟ᝟ሗ ิ㌴᳨ฟ≧ែ㻻㻺 &RQFHUQV ิ㌴᳨ฟ≧ែ⟶⌮. 図 8. 遮断バー開維持改訂ユースケース図. &RQFHUQV. &RQFHUQV. ิ㌴᳨ฟ≧ែ㻻㻺. ิ㌴᥋㏆≧ែ⟶⌮. SensorONG2EF. センサーによる接近検出ゴールモデル. Fig. 10 Goal model of train approaching detected by sensor 㐽᩿䝞䞊䝁䞁䝖䝻䞊䝷. ิ㌴᥋㏆⟶⌮ 3HUIRUPDQFH. ิ㌴᥋㏆⟶⌮. 遮断バーのあるべき状態に合わせて遮断バーの現状態を維. &RQFHUQV. &RQFHUQV. ิ㌴᳨ฟ≧ែ㻻㻺䛷 ิ㌴᥋㏆≧ែ㻻㻲㻲䊻㻻㻺 ิ㌴᥋㏆≧ែ㻻㻲㻲䊻㻻㻺 &RQFHUQV. &RQFHUQV. ิ㌴᥋㏆䝉䞁䝃䞊. ิ㌴᳨ฟ≧ែ⟶⌮. ิ㌴᥋㏆䝉䞁䝃䞊. Fig. 8 Revised use case diagram of cross bar maintained open. 㐽᩿䝞䞊≧ែ㛤. &RQFHUQV &RQFHUQV ิ㌴᳨ฟ᫬䛭䛾᫬䛻㝈䜚 ิ㌴᳨ฟ≧ែ㻻㻺䛷 ิ㌴᥋㏆≧ែ⟶⌮ ิ㌴᥋㏆≧ែ㻻㻲㻲䊻㻻㻺 ิ㌴᳨ฟ≧ែ㻻㻺 ิ㌴᳨ฟ≧ែ㻻㻺. 図 10 CrossBarOpenedUCr. &RQFHUQV. &RQFHUQV. 㐽᩿䝞䞊≧ែ㛤䛾᫬䠈ิ㌴᥋㏆䝉䞁䝃䞊 &RQFHUQV ิ㌴᳨ฟ᝟ሗ ิ㌴᥋㏆≧ែ㻻㻲㻲䊻㻻㻺䛻䜘䜛ิ㌴᥋㏆≧ែ㻻㻲㻲䊻㻻㻺 &RQFHUQV 㐽᩿䝞䞊≧ែ㛤. 拽㠼ክዙ䕅㏚栚 ት䭉崜ሼቮ. 拽㠼ክዙ䕅㏚栚 ት䭉崜ሼቮ. &RQFHUQV. ิ㌴᥋㏆⟶⌮ 䛻䜘䜛ิ㌴᥋㏆≧ែ㻻㻲㻲䊻㻻㻺. 㐽᩿䝞䞊䝁䞁䝖䝻䞊䝷. ิ㌴᥋㏆䝉䞁䝃䞊䛛䜙䛾ධຊ䛷ิ㌴᥋㏆≧ែ䜢㻻㻲㻲䊻㻻㻺䛻䛩䜛 3HUIRUPDQFH ิ㌴᥋㏆䝉䞁䝃䞊䛛䜙䛾ධຊ䛷ิ㌴᥋㏆≧ែ䜢㻻㻲㻲䊻㻻㻺䛻䛩䜛 ิ㌴᥋㏆≧ែ㻻㻲㻲䊻㻻㻺 2XWSXW. 持するユースケース「遮断バーの現状態を維持する」を共. 2XWSXW. ิ㌴᥋㏆≧ែ㻻㻲㻲䊻㻻㻺 2XWSXW 2XWSXW. 通ユースケースとして抽出できる．これをゴールモデルにフィードバックすると，図 6 のように G21 のゴールを遮断バーの状態が開であることを確認続けるゴールと遮断バーの現状態を維持する共通ゴールに分割・統治洗練パターンで分解できる．ゴール「遮断バーの現状態維持 (C)」の（C) は共通ゴールであることを示している．図 6 を分割・統治の洗練パターンに基づいて操作モデル，さらにユースケー. ิ㌴᳨ฟ≧ែ㻻㻺䛷ิ㌴ ิ㌴᳨ฟධຊ᫬䛭䛾᫬䛻㝈䜚 ิ㌴᳨ฟ≧ែ㻻㻺䛷ิ㌴ ᥋㏆≧ែ䜢㻻㻲㻲䊻㻻㻺䛻䛩䜛 3HUIRUPDQFH ิ㌴᳨ฟධຊ᫬䛭䛾᫬䛻㝈䜚 3HUIRUPDQFH ᥋㏆≧ែ䜢㻻㻲㻲䊻㻻㻺䛻䛩䜛 3HUIRUPDQFH 3HUIRUPDQFH ิ㌴᳨ฟ≧ែ䜢㻻㻺䛻䛩䜛 ิ㌴᳨ฟ≧ែ䜢㻻㻺䛻䛩䜛 2XWSXW ิ㌴᳨ฟ 2XWSXW ิ㌴᳨ฟ ิ㌴᥋㏆ ≧ែ⟶⌮ ,QSXW ิ㌴᥋㏆ 2XWSXW ≧ែ⟶⌮ ,QSXW ,QSXW ≧ែ⟶⌮ 2XWSXW ,QSXW ิ㌴᳨ฟ≧ែ㻻㻺 ≧ែ⟶⌮ &DXVH ิ㌴᳨ฟ≧ែ㻻㻺 &DXVH ิ㌴᳨ฟ᝟ሗ &DXVH ,QSXW &DXVH ิ㌴᳨ฟ᝟ሗ ,QSXW ิ㌴᳨ฟ≧ែ㻻㻺 ิ㌴᳨ฟ≧ែ㻻㻺 ᥋㏆ิ㌴᳨ฟ 㐽᩿䝞䞊≧ែ㛤 ᥋㏆ิ㌴᳨ฟ 㐽᩿䝞䞊≧ែ㛤 ิ㌴᥋㏆䝉䞁䝃䞊 ิ㌴᥋㏆䝉䞁䝃䞊. 図 11. センサーによる接近検出操作モデル. Fig. 11 Operation model of train approaching detected by sensor. ス図に変換すると，それぞれ図 7 と図 8 になる．図 8 のユースケース図を図 4 のユースケース図に組込み，さらに. スに対応する要求ゴールは，図 1 の G221 である．G221. 図 5 を組込むと，図 1 の G2 を P2 と P22 で詳細化した系. 「遮断バー状態開の時，列車接近センサーによる列車接近. 統のユースケース図として図 9 を作成できる．. 状態 OFF → ON」は，モニタ不能駆動洗練パターンを使って図 10 のように詳細化できる．. 4.4 ゴールモデルからイベントフロー図への変換 4.4.1 要求ゴールを洗練しイベント抽出 4.3 節で決定した要求ゴールを，それぞれ表 1 の適合す. 4.4.2 要求ゴールの洗練モデルを操作モデルに変換次に，要求ゴールを洗練したゴールモデルを 4.2.1 節で述べた方法を使って操作モデルに変換する．具体的には，. る洗練パターンを使って，さらにソフトウエアを構成する. ゴールモデル図 10 を，モニタ不能駆動洗練パターンに基. 機能が果たすべきサブゴールに洗練する．要求ゴールをサ. づいて，操作モデル図 11 に変換する．. ブゴールに洗練する目的は，要求ゴールにおけるイベント. 4.4.3 操作モデルをイベントフロー図に変換. フローを導出するためである．従って，イベントフローが. 最後に，要求ゴールに対応する操作モデルをイベントフ. 明確になるまで洗練する．4.4 章では，4.2 節で作成した. ロー図に変換する．これが，要求ゴールに対応するユース. 図 5 に含まれるユースケース「列車接近センサーからの. ケースのイベントフロー図になる．イベントフロー図は要. 入力で列車接近状態を OFF → ON にする」のイベントフ. 求ゴールに対応するユースケースのシナリオを表現するも. ロー図作成を例にとり具体的に説明する．このユースケー. のであり，シーケンス図の表記法に準じて記述する．洗練. c 2014 Information Processing Society of Japan ⃝. 48.

(5) ソフトウェアエンジニアリングシンポジウム 2014. ዃዙኖ኎ዙኖ⦂√᧶. IPSJ/SIGSE Software Engineering Symposium (SES2014). ิ㌴᥋㏆䝉䞁䝃䞊. ⒦慙㘴扠丰䚕. 㐽᩿䝞䞊䝁䞁䝖䝻䞊䝷. ⒦慙㮫⒉ 䕅㏚丰䚕. ⒦慙㘴扠䕅㏚丰䚕䠖ิ㌴᳨ฟ ᝟ሗ. $70ትኖኜዙእ ቿአኴሼቮ. 䠖ิ㌴᳨ฟ ≧ែON. ิ㌴᳨ฟධຊ᫬䛭䛾᫬䛻㝈䜚ิ㌴᳨ฟ≧ែ䜢ON䛻䛩䜛(). ᥋㏆ิ㌴᳨ฟ䠄䠅. $70ኔኖኣኽ᧤㙟㫗㓚㽤᧥&6$708&. 䠖㐽᩿䝞䞊䠖ิ㌴᥋㏆ ≧ែON ≧ែOFF→ON. ࣮࢜࣌ࣞࢱ. SUHFHGHV!!. SUHFHGHV!!. ิ㌴᳨ฟ≧ែON䛷ิ㌴᥋㏆≧ែ䜢OFF→ON䛻䛩䜛(). ♲ㄶ♥ㆤቑ倨倩᧫ 俑ℕት㖖⸩ሼቮ. ♲ㄶ♥ㆤ檔䥽 ት㼉⸩ሼቮ. 㢳ᐈ. SUHFHGHV!!. SUHFHGHV!!. ㆤ⒉⑵䚕 ትሼቮ 檟⏴ቯ⑵䚕 ትሼቮ 㢳ᐈࢥࣥࢯ࣮ࣝ. センサーによる接近検出イベントフロー図. 㸚浧䏶↩⑵ 䚕ትሼቮ. 㖾㦎⑵䚕 ትሼቮ. ኒዙኰኖ₼ቊቍሧ㣑 ኊዙኖኁአኞಯ2))ರ ቊ$70ትኔዀአእኝ ኃዐሼቮ. 6HVVLRQ 㖟⾜. ♲ㄶ♥ㆤ⑵䚕 ት⸮嫛ሼቮ. ิ㌴᥋㏆䝉䞁䝃䞊䛛䜙䛾ධຊ䛷ิ㌴᥋㏆≧ែ䜢OFF→ON䛻䛩䜛(). Fig. 12 Event flow diagram of train approaching detected by. ኒዙኰኖ₼ቑ㣑 ኊዙ㝜⇫ኖኁአኞ ት䎰╈቎ሼቮ. ◯㦘屲棳቎ቫቭ 櫶⸱㈔♦ሴ䕅㏚ ቎㈸タሼቮ. 櫶⸱㈔♦ሴ䕅㏚ሮ ቬ$70◯㦘∎䞷ት 栚ⱚሼቮ. 図 12. $70ትኔዀአእ ኝኃዐሼቮ. $70ቑ␔捷ዊኍ ት丰䚕ሼቮ $70ቑ␔捷ዊኍ ት坓䳜ሼቮ. ₜ㷲3,1቎ቫቭ♥ ㆤት₼㷱ሺ櫶⸱㈔ ♦ሴ቎䲊嫛ሼቮ. ₜ㷲3,1ⅴ⮥ቑኅ዆ዙ ቎ቫቭ♥ㆤት₼㷱ሺ櫶 ⸱㈔♦ሴ቎䲊嫛ሼቮ. 7UDQVDFWLRQ. ኊዀዐኘወኊዙ ቎ቫቭ㇢崁♥ㆤ ት₼㷱ሼቮ. ኁ኶ዐእኲዊዙ⦂√ ᧶$70ኘአኔዄዐ 図 13 ATM システムユースケース図 ࣮࢝ࢻ࣮ࣜࢲ. sensor. 㙟㫗㓚㽤

(6) . ᥦ᱌ᡭἲ䛻䜘䜛㻭㼀㻹㻌㼟㼥㼟㼠㼑㼙඲య Fig. 13 Use case diagram of ATM system. パターンに対応する定型的なイベントフロー図は，あらか. . じめ用意されている．操作モデル図 11 から，モニタ不能駆動洗練パターンに櫶⸱ ነዐኚዙወ. 基づいた図 12 のイベントフロー図への変換を具体例とし. ኘአኔዄዐ 丰䚕. ♲ㄶ♥ㆤ Ⓟ㈰. $70◯㦘丰䚕. ♲ㄶ♥ㆤ. ᧶櫶⸱㈔. ♦ሴ䕅㏚. 櫶⸱㈔♦ሴ䕅㏚ቛቑ$70䕅㏚䲊嫛

(7). 櫶⸱㈔♦ሴ䕅㏚

(8). て説明する．まず，全体がシーケンシャルなフローである. ᧶$70ኈዙኦ ᧶ 3,1㍔⫀. $70ኈዙኦ崼手

(9). モニタ不能駆動洗練パターンの定型的なイベントフロー図. 攏嫛. 3,1⏴┪

(10) ◯㦘∎䞷栚ⱚ

(11). に置換える．次に，図 11 で操作を駆動するイベント「接近. ORRS. 列車検出」と最終結果の結果イベント「列車接近センサー. DOW. からの入力で列車接近状態を OFF → ON にする」にそれ. ኈዙኦ዇ዙኝ. >♥ㆤ檔䥽指㔭@. ♲ㄶ♥ㆤ檔䥽指㔭

(12). >指㔭ሺቂ♲ㄶ♥ㆤት⸮嫛 @ $70ኈዙኦቋ3,1ቑⰴ㇢㊶⟞⚗ሾ

(13). ♲ㄶ♥ㆤ♾厌

(14) ♲ㄶ♥ㆤ

(15). ぞれ関連付けられた環境エージェント「列車接近センサー」と「遮断バーコントローラ」をライフラインのアクターに，結果イベント「列車接近センサーからの入力で列車接近状態を OFF → ON にする」を実行するソフトウエアエージェント「列車接近管理」をライフラインのメインソフトウエア機能に，操作「列車検出入力時その時に限り列車検出状態を ON にする」，操作「列車検出状態 ON で列車接. ♲ㄶ♥ㆤ俑ℕ

(16). ◯㦘♥ㆤ俑ℕዘ◯㦘屲棳. $70ኈዙኦ♥⒉ሺ

(17). $70ኈዙኦ㘡⒉

(18). 櫶⸱㈔♦ሴ䕅㏚቎䲊嫛

(19). 図 14. ATM セッションイベントフロー図. Fig. 14 Event 㻿㼑㼟㼟㼕㼛㼚㻌㻿㼑㼝㼡㼑㼚㼏㼑䛾䜲䝧䞁䝖䝣䝻䞊ᅗ㻔ኚ᭦ᚋ flow diagram of ATM session. 近状態を OFF → ON にする」を実行するそれぞれのソフトウエアエージェント「列車検出状態管理」と「列車接近. による占有取引可能な ATM システム」をトップゴールと. 状態管理」をそれぞれライフラインのサブソフトウエア構. する KAOS ゴールモデルを作成した．次に 4 章の手順に. 成機能に，さらに操作によって入出力されている 4 つのエ. 従い，その KAOS ゴールモデルに提案アプローチを適用し. ンティティ「列車検出情報」，「列車検出状態 ON」，「遮断. た．その結果作成した ATM システムのユースケース図と. バー状態開」，および「列車接近状態 OFF → ON」をその. ATM セッションのイベントフロー図は、それぞれ図 13 と. ままライフラインのエンティティにそれぞれマッピングす. 図 14 である．これらの図を，事例サイトで提供されてい. る．続けて，操作モデル図 11 の操作手順に従って，操作. る ATM システムのユースケース図図 15 およびセッショ. をモニタ不能駆動洗練パターンの手続きに基づくイベント. ンのイベントフロー図図 16 と比較した．ユースケース図. フロー図のメッセージにマッピングすると図 12 になる．. とイベントフロー図の両方とも，提案アプローチによる図. 5. 事例への適用. の方が多少粒度が小さく詳しい図となっているが，設計工程に引き渡す要求定義情報（ユースケースの内容とイベン. 要求記述とそれに対するユースケースモデルが提供され. トフロー）としての大きな齟齬は見当たらない．論理的・. ている事例について，提案アプローチを適用しユースケー. 網羅的にモデリングした要求記述の内容を，漏れなく設計. スモデル（ユースケース図とイベントフロー図）を作成し. 工程に引き継ぐという目的に寄与できていると思われる．. た．さらに，提供されているユースケースモデルとの比較を検証した．評価実験の対象事例として，Russell[10] が米国 Gordon College のサイトに公開している ATM System に対する教育用題材を使用した．まず，提案アプローチ適用の準備として，「ATM カード. c 2014 Information Processing Society of Japan ⃝. 6. 関連研究 Darimont ら [11] の時相論理定義の洗練パターンとイベントによる刺激−応答に基づく操作パターンは本稿でも採用しているが，形式手法による記述は使っていない．今後. 49.

(20) ソフトウェアエンジニアリングシンポジウム 2014 IPSJ/SIGSE Software Engineering Symposium (SES2014). 6\VWHP 6WDUWXS Operator. に合わせることにより，提案アプローチの適用範囲が広がると期待している．また，提案アプローチの自動化と手動. 6\VWHP 6KXWGRZQ. による部分を明確にすることは，今後の課題である．謝辞. 6HVVLRQ ,QYDOLG LQFOXGH!!H[WHQG!! 3,1. Customer <<include>>. ツールとして国立情報学研究所 GRACE センター所有の. 7UDQVDFWLRQ ,QTXLU\. Bank. 「K-tool」を使用させて頂いた．当ツールの利用に関してご協力を賜りました，国立情報学研究所 GRACE センター. 7UDQVIHU. :LWKGUDZDO. 本研究は JSPS 科研費 24300005, 26330081,. 26870201 の助成を受けたものです．本論文では，KAOS. 長/東京大学本位田真一教授を始め関係者の方々に深く感. 'HSRVLW. 謝致します．図 15. ATM system ユースケース図（正解）. Fig. 15 Use case diagram of ATM system provided &DUG5HDGHU. $70. . 6HVVLRQ. 参考文献 [1]. &XVWRPHU&RQVROH . Card Inserted(). [2]. <<create>>(this)() Perform Session()() Read Card()() Card(). Read PIN() pin. [3]. [While customer wants to 7UDQVDFWLRQ perform transactions] <<create>>(atm , this, card, pin)(). Perform Transaction(). [4]. Do again. x. eject Card(). x. [5] 図 16. ATM Session イベントフロー図（正解）. Fig. 16 Event flow diagram of ATM session provided. の提案アプローチ改善の参考にしたい．Bresciani ら [12]. [6]. や Mylopoulos ら [13] の Tropos は，ゴール指向 i*をベースにして，要求工程から設計工程への一貫性を保った移行を提供するという考え方であるが，本論文の提案アプロー. [7]. チもその考え方を踏襲している．違いは，KAOS をベースにして，洗練パターンと要素間のマッピングを使ってユー. [8]. スケースモデルに情報を反映しているところである．. 7. おわりに. [9]. KAOS モデルからユースケースモデルへの変換アプローチを提案し，踏切における遮断バーの安全制御を具体例と. [10]. して説明した．また，米国の銀行 ATM システムを事例として提案アプローチを適用し，要求記述に沿ったユースケースモデルを作成できることを確認した。. [11]. 本提案アプローチの目的は，KAOS ゴール指向分析手法と ICONIX プロセスというそれぞれ要求定義工程と設計工程に定評のある既存の手法間で，要求定義情報を漏れな. [12]. く移行することである．これにより，要求定義工程から設計工程の一貫性を期待できる．ユースケースモデルを要求定義とする設計工程は，ICONIX プロセスのほかに多くの手法があり，それぞれにおけるユースケースの粒度は異なる．しかし，KAOS モデルやユースケースモデルの粒度は. [13]. Lamsweerde, A.: Goal-Oriented Requirements Engineering: A Guided Tour, RE’01, IEEE, pp. 249–263 (2001). Yu, E.: i* an agent- and goal-oriented modelling framework, University of Toront (online), available from ⟨http://www.cs.toronto.edu/km/istar/⟩ (accessed 20147-22). Chung, L. and do Prado Leite, J. C. S.: On NonFunctional Requirements in Software Engineering, Mylopoulos Festschrift, LNCS 5600, Springer-Verlag, pp. 363–379 (2009). OMG: UNIFIED MODELING LANGUAGE, OMG (online), available from ⟨http://www.uml.org/⟩ (accessed 2011-05-15). Stephens, M. and Rosenberg, D.: ICONIX Process, iconixprocess.com (online), available from ⟨http://iconixprocess.com/iconix-process/⟩ (accessed 2014-7-22). IBM: IBM Rational Unified Process (RUP), IBM (online), available from ⟨http://www01.ibm.com/software/rational/rup/⟩ (accessed 2014-0328). Letier, E.: Reasoning about Agents in Goal-Oriented Requirements Engineering, Phd Thesis,2001, pp. 1–283 (2001). Honda, K., Nakagawa, H., Tahara, Y. and Ohsuga, A.: Goal-Oriented Robustness Analysis, KNOWLEDGEBASED SOFTWARE ENGINEERING, Proceedings of the Tenth JCKBSE, IOS Press, pp. 171–180 (2012). Lamsweerde, A.: Requirements Engineering : From System Goals to UML models to software Specification, WILEY, West Sussex, England (2009). Bjork, R. C.: ATM Simulation Links - by Topic, Gordon College (online), available from ⟨http://www.cs.gordon.edu/courses/cs211/ATMExample/index.html⟩ (accessed 2013-06-04). Darimont, R. and van Lamsweerde: Formal Refinement Patterns for Goal-Driven Requirements Elaboration, SIGSOFT’96, ACM SIGSOFT Software Engineering Notes, pp. 179–190 (1996). Bresciani, P., Perini, A., Giorgini, P., Giunchiglia, F. and Mylopoulos, J.: Tropos: An Agent-Oriented Software Development Methodology, AAMAS,8, Kluwer Academic Publishers, pp. 203–236 (2004). Mylopoulos, J., Kolp, M. and Castro, J.: UML for Agent-Oriented Software Development: The Tropos Proposal, UML2001,LNCS2185, Springer-Verlag, pp. 422– 441 (2001).. 厳密ではないので，KAOS モデルの粒度を設計工程の手法. c 2014 Information Processing Society of Japan ⃝. 50.

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