[pt] A abordagem Quality Function Deployment (QFD) integrada a métodos multicritério de apoio à decisão vem sendo amplamente aplicada a projetos de novos produtos, particularmente quando integrada à lógica fuzzy. O objetivo da dissertação é propor um modelo conceitual baseado na abordagem fuzzy ANP-QFD para definir e priorizar requisitos de projeto de novos produtos de defesa à luz de requisitos dos clientes. A pesquisa pode ser considerada descritiva, metodológica e aplicada. A partir dos resultados da revisão bibliográfica e documental sobre os temas centrais da pesquisa, desenvolveu-se um modelo conceitual para definição e priorização de requisitos técnicos de novos produtos de defesa, buscando-se preencher lacunas identificadas na literatura especializada no período 1987-2017. A aplicabilidade do modelo foi demonstrada mediante um estudo empírico no âmbito do Projeto COBRA 2020, uma iniciativa estratégica do Exército brasileiro. Para este estudo, selecionou-se um dos produtos do referido Projeto – um monóculo de visão térmica. Destacam-se como principais contribuições da pesquisa um modelo para definir e priorizar requisitos de projeto de novos produtos de defesa, que considera a complexidade, subjetividade e incerteza como características inerentes a projetos de novos produtos de defesa. Os resultados desta pesquisa poderão ser replicados em outros projetos de novos produtos de defesa – no Centro Tecnológico do Exército – CTEx – e em outras instituições militares envolvidas com atividades de pesquisa, desenvolvimento e inovação (PDeI) no Brasil e no exterior. / [en] The Quality Function Deployment (QFD) approach integrated with multicriteria decision-support methods has been widely applied to development of new product, particularly with the support of fuzzy logic. The objective of this dissertation is to propose a conceptual model based on the fuzzy ANP-QFD approach to define and prioritize project requirements of new defense products. The research can be considered descriptive, applied, and methodological. Based on the results of the bibliographic and documentary review on the central themes of the research, a conceptual model was developed to determine and prioritize project requirements of new defense products, seeking to fill gaps identified during the literature review covering the period of 1987-2017. The applicability of the model was demonstrated by an empirical case study having as experimental context the Project COBRA 2020, a strategic initiative of the Brazilian Army. For this study, one of new products to be developed within this Project was selected – a monocle of thermal vision. The main contribution of the research is a model for determining and prioritizing project requirements of new defense products, which considers the complexity, subjectivity, and uncertainty as inherent characteristics to the design of new defense products. The research findings could be replicated in other projects of new defense products - at the Army Technological Center - CTEx - and other military institutions dealing with research, development and innovation (RDandI) activities in Brazil and abroad.

[pt] Considerando a disponibilidade do Big Data para engenharia de software, como no caso do GitHub, a semi-automação da elicitação de requisitos não funcionais (NFRs) é uma estratégia fundamental para a definição de requisitos. Como tal, a elicitação de NFRs, dentro da automação da leitura de documentos, pode gerenciar a massa de informações valiosas existentes nos dados disponíveis. Esta tese explora esse contexto em três partes, a escolha de fontes apropriadas de informação, uma elicitação de descoberta de fatos e a identificação de NFRs. As avaliações realizadas mostraram que a automação enfrenta um balance entre eficiência e eficácia. Esse equilíbrio é detalhado com diferentes estratégias inovadoras. O conhecimento adquirido é organizado como um catálogo SIG (Softgoal Interdependence Graph). / [en] Considering the availability of Big Data for software engineering, as the case of GitHub, the semi-automation of non-functional requirements (NFRs) elicitation is a key strategy towards requirements definition. As such, NFRs elicitation, within the automation of document reading, can manage the mass of valuable information existing in available data. This thesis explores this context in three parts, the choice of proper sources of information, a fact-finding elicitation, and NFRs identification. The assessments performed showed that the automation faces a trade-off between efficiency and efficacy. This trade-off is detailed with different novel strategies. The acquired knowledge is organized as a SIG (Softgoal Interdependence Graph) catalog.

[pt] A análise de requisitos desempenha um papel fundamental no processo de desenvolvimento de software. Neste sentido, representações de cenários baseados em linguagem natural são muitas vezes utilizados para descrever especificações de requisitos de software (SRS). Cenários descritos usando linguagem natural podem ser ambíguos e, às vezes, imprecisos. Este problema é parcialmente devido ao fato de que os relacionamentos entre os cenários são raramente representados explicitamente. Como os cenários são utilizados como entrada para as actividades subsequentes do processo de desenvolvimento de software (SD), é muito importante facilitar a sua análise; especialmente para detectar defeitos devido a informações erradas ou falta de informação. Este trabalho propõe uma abordagem baseada em Redes de Petri e técnicas de Processamento de Linguagem Natural como uma forma eficaz para analisar os cenários adquiridos, e que toma descrições textuais de cenários (em conformidade com um metamodelo definido neste trabalho) como entrada e gera um relatório de análise como saída. Para facilitar a análise automática, os cenários são transformados em Redes de Petri (Lugar/Transição) equivalentes. Os cenários e suas Redes de Petri resultantes podem ser analisados automaticamente para avaliar algumas propriedades relacionadas à desambiguidade, completeza, consistência e corretude. Os defeitos identificados podem ser rastreados até os cenários, permitindo a sua revisão. Nós também discutimos como desambiguidade, completeza, consistência e corretude das SRSs baseadas em cenários podem ser decompostas em propriedades relacionadas, e definimos heurísticas para encontrar indicadores de defeitos que prejudicam estas propriedades. Avaliamos nosso trabalho, aplicando a nossa abordagem de análise em quatro estudos de caso. Essa avaliação compara os resultados obtidos pela nossa abordagem automatizada contra os resultados obtidos por um processo de inspeção e com trabalhos relacionados. / [en] Requirements analysis plays a key role in the software development process. Natural language-based scenario representations are often used for writing software requirements specifications (SRS). Scenarios written using natural language may be ambiguous, and, sometimes, inaccurate. This problem is partially due to the fact that relationships among scenarios are rarely represented explicitly. As scenarios are used as input to subsequent activities of the software development process (SD), it is very important to enable their analysis; especially to detect defects due to wrong information or missing information. This work proposes a Petri-Net and Natural Language Processing (NLP) based approach as an effective way to analyze the acquired scenarios, which takes textual description of scenarios (conform to a metamodel defined in this work) as input and generates an analysis report as output. To enable the automated analysis, scenarios are translated into equivalent Place/Transition Petri-Nets. Scenarios and their resulting Petri-Nets can be automatically analyzed to evaluate some properties related to unambiguity, completeness, consistency and correctness. The identified defects can be traced back to the scenarios, allowing their revision. We also discuss how unambiguity, completeness, consistency and correctness of scenario-based SRSs can be decomposed in related properties, and define heuristics for searching defect indicators that hurt these properties. We evaluate our work by applying our analysis approach to four case studies. The evaluation compares the results achieved by our tool-supported approach, with an inspection based approach and with related work.