[論文レビュー] Reverse Engineering Ontology to Conceptual Data Models

Haya El-Ghalayini, Mohammed Odeh+2 more|ArXiv.org|Dec 8, 2004

Semantic Web and Ontologies参考文献 16被引用数 10

ひとこと要約

本稿では、BWWモデルに基づく意味的マッピングを用いて、DAML+OILオントロジーをドメインの概念的データモデルに逆方向に設計する手法を提案する。TAMBISオントロジーに変換ルールを適用することで、有効な概念的モデルを自動的に生成できることを示しているが、グローバルモデルへの進化のためにはドメイン専門家の検証が必要である。

ABSTRACT

Ontologies facilitate the integration of heterogeneous data sources by resolving semantic heterogeneity between them. This research aims to study the possibility of generating a domain conceptual model from a given ontology with the vision to grow this generated conceptual data model into a global conceptual model integrating a number of existing data and information sources. Based on ontologically derived semantics of the BWW model, rules are identified that map elements of the ontology language (DAML+OIL) to domain conceptual model elements. This mapping is demonstrated using TAMBIS ontology. A significant corollary of this study is that it is possible to generate a domain conceptual model from a given ontology subject to validation that needs to be performed by the domain specialist before evolving this model into a global conceptual model.

研究の動機と目的

• 異種のデータソース間の意味的非一貫性を、統合のためのオントロジーを活用することで解消すること。
• 既存のオントロジーからドメインの概念的データモデルを自動的に生成できるかどうかを調査すること。
• DAML+OILにおけるオントロジー要素と概念的モデル構成要素との間の形式的マッピングを確立すること。
• 生成されたモデルを専門家によるレビューを通じてグローバル概念的モデルに進化させることの妥当性を検証すること。
• 実世界のオントロジー、TAMBISを事例として用いて、アプローチを実証すること。

提案手法

• DAML+OILオントロジー構成要素を概念的データモデル要素に関連付けるための意味的マッピングフレームワークをBWWモデルに基づいて定義する。
• クラス、プロパティ、公理などのオントロジーコンポONENTを、概念的モデルのエンティティ、関係、制約にマッピングする変換ルールを特定する。
• TAMBISオントロジーにマッピングルールを適用して、対応する概念的データモデルを生成する。
• DAML+OILの形式的意味論を用いて、逆方向設計プロセス中の整合性と正しさを保証する。
• 生成されたモデルを専門家によるレビューで検証し、グローバルモデル統合の前に意味的整合性を確保する。
• TAMBISオントロジーを用いた事例研究を通じて、アプローチを実証する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 既存のDAML+OILオントロジーからドメインの概念的データモデルを自動的に生成できるか？
• RQ2 オントロジー構成要素と概念的モデル要素との間の忠実なマッピングを確保するために、どのような意味的マッピングが必要か？
• RQ3 逆方向設計された概念的モデルの正確性と有用性をどのように検証できるか？
• RQ4 ドメイン専門家のレビューが、ローカルモデルをグローバル概念的モデルに進化させる段階で果たす役割は何か？
• RQ5 BWWモデルは、オントロジーから概念的モデルへの変換の基盤として、どの程度有効に機能するか？

主な発見

• BWWモデルを用いて、DAML+OILオントロジー要素と概念的データモデルコンponentsとの間の形式的マッピングを成功裏に確立した。
• 変換プロセスにより、TAMBISオントロジーからドメインの概念的データモデルが正常に生成された。
• 生成されたモデルは、グローバルモデルへの統合を前提とする場合、ドメインスペシャリストによる検証を経る必要がある。
• 定義された意味的マッピングのもとで、オントロジーから概念的モデルへの逆方向設計が実現可能であることが確認された。
• 意味的オントロジーからの自動的モデル生成を可能にすることで、スケーラブルなデータ統合の可能性を示した。
• 自動化は可能であるが、モデルの正しさと意味的整合性を保証するには人間の専門的知見が不可欠であることが示された。