## 4 Validation
\begin{table}
\begin{tabular}{c c c c c c c} \hline \hline  & & & \multicolumn{3}{c}{(**A**)} \\ \hline
**REQ\#** & **REQ9** & **REQ10** & **REQ11** & **REQ12** & **REQ14** & **REQ14** \\ \hline REQ9 & 1.00 & 5.00 & 3.00 & 5.00 & 5.00 & 3.00 \\ \hline REQ10 & 0.20 & 1.00 & 3.00 & 5.00 & 5.00 & 3.00 \\ \hline REQ11 & 0.33 & 0.33 & 1.00 & 5.00 & 5.00 & 3.00 \\ \hline REQ12 & 0.20 & 0.20 & 0.20 & 1.00 & 5.00 & 3.00 \\ \hline REQ14 & 0.20 & 0.20 & 0.20 & 0.20 & 1.00 & 3.00 \\ \hline REQ14 & 0.33 & 0.33 & 0.33 & 0.33 & 0.33 & 1.00 \\ \hline SUM & 2.27 & 7.07 & 7.73 & 16.53 & 21.33 & 16.00 \\ \hline \multicolumn{1}{c}{(**B**)} \\ \hline
**REQ\#** & **REQ9** & **REQ10** & **REQ11** & **REQ12** & **REQ14** & **REQ14** & **SUM** \\ \hline REQ9 & 0.44 & 0.71 & 0.39 & 0.30 & 0.23 & 0.19 & 2.26 \\ \hline REQ10 & 0.09 & 0.14 & 0.39 & 0.30 & 0.23 & 0.19 & 1.34 \\ \hline REQ11 & 0.15 & 0.05 & 0.13 & 0.30 & 0.23 & 0.19 & 1.05 \\ \hline REQ12 & 0.09 & 0.03 & 0.03 & 0.06 & 0.23 & 0.19 & 0.62 \\ \hline REQ14 & 0.09 & 0.03 & 0.03 & 0.01 & 0.05 & 0.19 & 0.39 \\ \hline REQ14 & 0.15 & 0.05 & 0.04 & 0.02 & 0.02 & 0.06 & 0.34 \\ \hline \multicolumn{1}{c}{(**C**)} \\ \hline
**REQ\#** & **REQ9** & **REQ10** & **REQ11** & **REQ12** & **REQ14** & **REQ14** & **P** \\ \hline REQ9 & 0.44 & 0.71 & 0.39 & 0.30 & 0.23 & 0.19 & 0.38 \\ \hline REQ10 & 0.09 & 0.14 & 0.39 & 0.30 & 0.23 & 0.19 & 0.22 \\ \hline REQ11 & 0.15 & 0.05 & 0.13 & 0.30 & 0.23 & 0.19 & 0.17 \\ \hline REQ12 & 0.09 & 0.03 & 0.03 & 0.06 & 0.23 & 0.19 & 0.10 \\ \hline REQ14 & 0.09 & 0.03 & 0.03 & 0.01 & 0.05 & 0.19 & 0.06 \\ \hline REQ14 & 0.15 & 0.05 & 0.04 & 0.02 & 0.02 & 0.06 & 0.06 \\ \hline \hline \end{tabular}
\end{table} 
Table 5: (**A**): Group 3 prioritization via APU within the proposed framework. (**B**): Horizontal sum of values from the array. (**C**): Priorities assigned via APU within the proposed framework. APU for comparison. The Preliminary Group includes REQ21, REQ22, REQ23, and REQ24, as shown in Table 7A. \begin{table}
\begin{tabular}{c c c c c c c} \hline  & & & (**A**) & & \\ \hline
**REQ\#** & **REQ15** & **REQ16** & **REQ17** & **REQ18** & **REQ19** & **REQ20** \\ \hline REQ15 & 1.00 & 3.00 & 3.00 & 5.00 & 3.00 & 5.00 \\ \hline REQ16 & 0.33 & 1.00 & 3.00 & 5.00 & 3.00 & 3.00 \\ \hline REQ17 & 0.33 & 0.33 & 1.00 & 5.00 & 3.00 & 3.00 \\ \hline REQ18 & 0.20 & 0.20 & 0.20 & 1.00 & 3.00 & 3.00 \\ \hline REQ19 & 0.33 & 0.33 & 0.33 & 1.00 & 5.00 \\ \hline REQ20 & 0.20 & 0.33 & 0.33 & 0.33 & 0.20 & 1.00 \\ \hline SUM & 2.40 & 5.20 & 7.87 & 16.67 & 13.20 & 20.00 \\ \hline \multicolumn{8}{c}{(**B**)} \\ \hline
**REQ\#** & **REQ15** & **REQ16** & **REQ17** & **REQ18** & **REQ19** & **REQ20** & **SUM** \\ \hline REQ15 & 0.42 & 0.58 & 0.38 & 0.30 & 0.23 & 0.25 & 2.15 \\ \hline REQ16 & 0.14 & 0.19 & 0.38 & 0.30 & 0.23 & 0.15 & 1.39 \\ \hline REQ17 & 0.14 & 0.06 & 0.13 & 0.30 & 0.23 & 0.15 & 1.01 \\ \hline REQ18 & 0.08 & 0.04 & 0.03 & 0.06 & 0.23 & 0.15 & 0.58 \\ \hline REQ19 & 0.14 & 0.06 & 0.04 & 0.02 & 0.08 & 0.25 & 0.59 \\ \hline REQ20 & 0.08 & 0.06 & 0.04 & 0.02 & 0.02 & 0.05 & 0.27 \\ \hline \multicolumn{8}{c}{(**C**)} \\ \hline
**REQ\#** & **REQ15** & **REQ16** & **REQ17** & **REQ18** & **REQ19** & **REQ20** & **P** \\ \hline REQ15 & 0.42 & 0.58 & 0.38 & 0.30 & 0.23 & 0.25 & 0.36 \\ \hline REQ16 & 0.14 & 0.19 & 0.38 & 0.30 & 0.23 & 0.15 & 0.23 \\ \hline REQ17 & 0.14 & 0.06 & 0.13 & 0.30 & 0.23 & 0.15 & 0.17 \\ \hline REQ18 & 0.08 & 0.04 & 0.03 & 0.06 & 0.23 & 0.15 & 0.10 \\ \The next step involves normalizing the sum of each row and calculating a percentage relative to the total of each column. Specifically, the value of each cell is divided by the sum of its corresponding column, as demonstrated in Table 7B. Subsequently, every value in the \"rows_sum\" column is divided by the total number of REOs (which is 4) to obtain the priorities for every REQ, as shown in Table 7C. Table 8 provides a comparative analysis with the proposed framework and other existing techniques.