[논문 리뷰] Conceptual Data Modeling: Entity-Relationship Models as Thinging Machines

Sabah Al‐Fedaghi|arXiv (Cornell University)|2021. 09. 29.

Data Quality and Management인용 수 6

한 줄 요약

이 논문은 처리 의미를 통합함으로써 실체-관계(ER) 모델을 향상시키기 위해 'thinging machine'(TM) 방법론을 도입한다. 이 방법론은 다섯 가지 일반적인 동작을 통해 실체와 관계를 연결하고, TM의 유일한 온톨로지적 요소인 'thing/machine'(thing/machine)를 ER 실체와 관계와 연결함으로써, 사건과 같은 시간 기반 개념을 포함하는 확장된 고수준 ER 모델을 제안한다. 주요 기여는 기술에 종속되지 않는 프레임워크 내에서 동적 데이터 행동을 지원하는 더 풍부하고 의미적으로 풍부한 개념적 데이터 모델이다.

ABSTRACT

Data modeling is a process of developing a model to design and develop a data system that supports an organization s various business processes. A conceptual data model represents a technology-independent specification of structure of data to be stored within a database. The model aims at providing richer expressiveness and incorporating a set of semantics to (a) support the design, control, and integrity parts of the data stored in data management structures and (b) coordinate viewing of connections and ideas on a database. The described structure of the data is often represented in an entity-relationship (ER) model, which was one of the first data-modeling techniques and is likely to continue to be a popular way of characterizing entity classes, attributes and relationships. This paper is an attempt to examine the basic ER modeling notions to analyze the concepts to which they refer as well as ways to represent them. In such a mission, we apply a new modeling methodology (thinging machine; TM) to ER in terms of its fundamental building constructs, representation entities, relationships and attributes. The goal of this venture is to further the understanding of data models and enrich their semantics. Three specific contributions to modeling in this context are incorporated: (a) using the TM model s five generic actions to inject processing in the ER structure; (b) relating the single ontological element of TM modeling (i.e., a thing/machine or thimac) to ER entities and relationships; and (c) proposing a high-level integrated, extended ER model that includes structural and time-oriented notions (e.g., events or behavior).

연구 동기 및 목표

• 기존 실체-관계 모델이 동적 데이터 행동과 의미를 포괄하는 데에 한계가 있음을 해결하기 위해.
• 실행 구현 기술에 의존하지 않고도 처리 기능을 개념적 데이터 모델에 통합하기 위해.
• 이벤트와 동작과 같은 시간 기반 및 행동 개념을 포함하여 ER 모델을 확장하기 위해.
• thinging machine(TM) 모델을 사용해 단일 온톨로지 프레임워크 아래에서 ER 구성요소를 통합하기 위해.
• 데이터베이스 설계에서 더 의미적으로 풍부하고 확장 가능하며 유지보수 용이한 개념적 데이터 모델의 기초를 제공하기 위해.

제안 방법

• thinging machine(TM) 모델의 다섯 가지 일반 동작인 생성, 파괴, 변환, 이동, 모니터링을 ER 구성요소에 적용하여 처리 의미를 통합하기 위해.
• TM의 기본 온톨로지 단위인 'thing/machine'(thimac)를 ER 실체와 관계에 매핑하여 개념 모델링을 단일 의미 프레임워크 아래 통합하기 위해.
• 기존 ER 모델에 사건과 같은 시간 기반 구성요소를 추가하여 동적 시스템 행동을 모델링할 수 있도록 확장하기 위해.
• 기본 구조, 행동, 시간적 요소를 하나의 고수준 개념 모델에 통합하면서도 기술에 종속되지 않도록 하기 위해.
• 표준 ER 구성요소가 TM 기반으로 확장된 표현으로 전환되는 과정을 시각적 다이어그램(28장의 그림)을 통해 설명하기 위해.
• 의미적 풍부함을 통해 무결성, 제어, 관계 조율을 지원하는 ER 모델의 형식화된 확장 제안하기 위해.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 실체-관계 모델의 표현력을 어떻게 향상시켜 동적 데이터 행동과 처리를 포괄할 수 있는가?
• RQ2 thinging machine(TM) 모델의 일반 동작들이 ER 모델링 구성요소에 어떻게 매핑되고 통합될 수 있는가?
• RQ3 이벤트와 동작과 같은 시간 기반 및 행동 의미를 개념적 데이터 모델에 어떻게 공식적으로 통합할 수 있는가?
• RQ4 ER 실체와 관계를 단일 의미 기초(즉, thimac)와 연결하는 통합된 온톨로지 프레임워크를 수립할 수 있는가?
• RQ5 처리 및 시간 의미를 ER 모델에 확장함으로써 데이터베이스 설계와 데이터 무결성에 어떤 영향을 미치는가?

주요 결과

• 생성, 파괴, 변환, 이동, 모니터링의 다섯 가지 TM 동작을 ER 모델에 통합함으로써 데이터 처리와 시스템 행동을 명시적으로 모델링할 수 있다.
• TM의 유일한 온톨로지적 요소인 'thing/machine'(thimac)는 ER 실체와 관계 모두에 성공적으로 매핑되어 통합 의미 기반을 제공한다.
• 제안된 확장된 ER 모델은 구조적, 행동적, 시간적 모델링을 지원하여 사건과 동적 데이터 연산의 표현이 가능하다.
• 기존의 고전적 ER 모델에 비해 의미적 표현력이 크게 향상되었으며, 기술에 종속되지 않는 상태를 유지한다.
• 강화된 의미를 통해 복잡한 데이터베이스 시스템 간의 데이터 무결성, 제어, 조율 지원이 향상된다.
• 표준 ER 구성요소의 전환과 확장을 보여주는 28개의 구체적 그림을 통해 접근법이 검증되었다.