본 논문은 소프트웨어 요구사항 문서 내 요구사항 간의 일관성 유지를 위해 SBERT와 SimCSE를 기반으로 한 전이 학습 기반의 요구사항 충돌 감지 프레임워크인 TSRCDF-SS를 제안한다. 이 프레임워크는 두 개의 독립적인 인코더를 사용하여 요구사항 쌍에 대한 임베딩을 생성하고, 여섯 가지 요소의 연결 전략을 사용한다. 또한, Focal Loss, 도메인별 제약 조건 및 신뢰도 기반 페널티 항을 통합한 하이브리드 손실 최적화 전략을 갖춘 2계층 완전 연결 피드포워드 신경망(FFNN) 분류기를 사용한다. 마지막으로, 순차적 및 교차 도메인 전이 학습을 통합하여, 제안된 프레임워크는 in-domain 환경에서 macro-F1 및 weighted-F1 점수 모두에서 10.4% 향상을, 교차 도메인 시나리오에서 macro-F1에서 11.4% 증가를 달성했다.
