[論文レビュー] Mapping the Object-Role Modeling language ORM2 into Description Logic language DLRifd

C. Maria Keet|arXiv (Cornell University)|Feb 15, 2007

Semantic Web and Ontologies参考文献 30被引用数 25

ひとこと要約

本稿は、ORM2概念的モデリング言語を$Δ\mathcal{DLR}_{ifd}$記述論理言語へ正確かつ正しさが保証されたマッピングを提示する。これにより、表現力と決定可能性を保持したまま、ORM2モデルにおける自動推論が可能になる。このマッピングは、外部一意性やロールサブセットなどの主要なORM2機能をサポートし、共通の形式的枠組み内でのUMLおよびEERモデルとの相互運用性を確立する。

ABSTRACT

In recent years, several efforts have been made to enhance conceptual data modelling with automated reasoning to improve the model's quality and derive implicit information. One approach to achieve this in implementations, is to constrain the language. Advances in Description Logics can help choosing the right language to have greatest expressiveness yet to remain within the decidable fragment of first order logic to realise a workable implementation with good performance using DL reasoners. The best fit DL language appears to be the ExpTime-complete DLRifd. To illustrate trade-offs and highlight features of the modelling languages, we present a precise transformation of the mappable features of the very expressive (undecidable) ORM/ORM2 conceptual data modelling languages to exactly DLRifd. Although not all ORM2 features can be mapped, this is an interesting fragment because it has been shown that DLRifd can also encode UML Class Diagrams and EER, and therefore can foster interoperation between conceptual data models and research into ontological aspects of the modelling languages.

研究の動機と目的

• ORM2概念的データモデルにおける自動推論を可能にするために、決定可能で効率的な記述論理言語へのマッピングを提供すること。
• ORM2でマッピング可能な特徴を特定・形式化し、$Δ\mathcal{DLR}_{ifd}$に正確に符号化可能でありながら意味的同等性を保持するようにすること。
• ORM2をUMLクラス図およびEERと統一的に整合させることで、モデルの相互運用性を向上させること。これらはいずれも既知の$Δ\mathcal{DLR}_{ifd}$符号化を持つ。
• 従来のマッピングにおける限界を解消し、すべてのルールが$Δ\mathcal{DLR}_{ifd}$に厳密に収まり、以前の研究で見つかった不正確さを是正すること。
• 複数の概念的モデリング言語にわたる統一的推論とontology的分析の基盤を提供すること。

提案手法

• 本稿は、事実型、制約、キー、ロールサブセットなど、ORM2の構成要素を$Δ\mathcal{DLR}_{ifd}$言語内の同等の公理へ形式的変換として定義する。
• 得られた$Δ\mathcal{DLR}_{ifd}$知識ベースが元のORM2モデルと等価に充足可能であることを保証することで、意味的正しさを確保する。
• $Δ\mathcal{DLR}_{ifd}$の表現力（n-数関係、関数的および逆関数的役割、ロール階層など）を活用し、複雑なORM2特徴の表現を可能にする。
• 他の記述論理言語からの特徴を除外することで、従来のマッピングを是正し、すべての構成要素が$Δ\mathcal{DLR}_{ifd}$の決定的でExpTime完全な部分集合内に厳密に収まるようにする。
• 概念的制約をTBoxで符号化し、インスタンスレベルの事実をABoxで表現するという、標準的な記述論理知識ベース構造に従う。
• NORMAツールで生成された更新済みの図を含め、正しさの詳細な証明と可読性の向上を通じて、マッピングの妥当性を検証する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ORM2モデリング言語のどの特徴が、$Δ\mathcal{DLR}_{ifd}$記述論理言語へ正確かつ正しくマッピング可能か？
• RQ2 ORM2モデルとその$Δ\mathcal{DLR}_{ifd}$符号化との間で意味的同等性をどのように保証できるか？
• RQ3 概念的モデリングに$Δ\mathcal{DLR}_{ifd}$を採用する際の、表現力と決定可能性のトレードオフは何か？
• RQ4 このマッピングは、ORM2、UMLクラス図、EERモデル間の相互運用性をどのように向上させるか？
• RQ5 本研究のマッピングは、ORMやUMLを記述論理に符号化しようとする過去の試みの欠陥をどのように是正するか？

主な発見

• 外部一意性やロールサブセットなどのすべてのマッピング可能なORM2特徴が、$Δ\mathcal{DLR}_{ifd}$言語内に正確に符号化され、正しさと等価充足可能性が保証された。
• 本稿は、マッピング全体について形式的証明を提供し、Jarrarらの研究で見つかった曖昧さや誤りを解消した。
• $Δ\mathcal{DLR}_{ifd}$言語は、表現力と決定可能性（ExpTime完全）のバランスに優れているため、ORM2の適切なターゲットとして適していることが示された。
• このマッピングにより、ORM2、UMLクラス図、EERモデル間のシームレスな相互運用性が実現された。これらはすべて同じ形式的言語に符号化可能である。
• 本研究は、限定的関連や関連エンドサブセットなどの複雑なUML構成要素が、$Δ\mathcal{DLR}_{ifd}$上でネイティブに表現可能であることを示した。これにより、従来のマッピングが拡張された。
• 標準的な記述論理推論エンジン（例：Racer、Fact++）を用いてORM2モデルの推論が可能になることが示され、実用的応用性が向上した。