[논문 리뷰] Conceptual Modeling and Artificial Intelligence: A Systematic Mapping Study

Dominik Bork, Syed Juned Ali외 1명|arXiv (Cornell University)|2023. 03. 12.

Advanced Database Systems and Queries인용 수 10

한 줄 요약

이 체계적 매핑 연구는 CMAI 도메인을 조사하고 학제 간 분야를 분류 체계로 구조화하며 상호 이점과 향후 방향을 개요한다. 이는 방대한 문헌과 지식 기반에 의해 뒷받침된다.

ABSTRACT

In conceptual modeling (CM), humans apply abstraction to represent excerpts of reality for means of understanding and communication, and processing by machines. Artificial Intelligence (AI) is applied to vast amounts of data to automatically identify patterns or classify entities. While CM produces comprehensible and explicit knowledge representations, the outcome of AI algorithms often lacks these qualities while being able to extract knowledge from large and unstructured representations. Recently, a trend toward intertwining CM and AI emerged. This systematic mapping study shows how this interdisciplinary research field is structured, which mutual benefits are gained by the intertwining, and future research directions.

연구 동기 및 목표

• CMAI 문헌을 특성화하기: 주요 연구 기여자, 발행 장소, 그리고 전반적인 구조를 식별한다.
• CMAI에서 수행된 연구 유형과 기여의 성격을 식별한다.
• AI와 결합된 어떤 개념적 모델링 언어들이 있으며 어떤 AI 기법들이 사용되는지 탐색한다.
• CM 창출 및 활용 모두에 대한 CM과 AI를 결합하는 상호 이점을 평가한다.
• 활발한 CMAI 커뮤니티와 협력 패턴을 식별하여 향후 연구를 안내한다.

제안 방법

• Petersen 등(의 프로토콜)을 따른 체계적 매핑 연구(SMS)를 수행한다.
• 다섯 개 데이터베이스에서 초기 서지 데이터 추출 및 선별을 자동화한다.
• 사전 정의된 분류 체계를 사용하여 논문을 수동으로 선별하고 분류한다(연구 유형, 기여 유형, 모델링 목적, AI 영역, AI 모델링 가치).
• CMAI를 위한 다차원 분류 체계를 개발하고 적용한다: 모델링, AI 분류 체계, 그리고 AI 모델링 가치.
• 데이터를 추출하고 논문을 분류 체계에 매핑한다; 결과를 합성하고 재현과 탐색을 위한 웹 지식 기반을 제공한다.
• 시각화를 생성하고 CMAI 연구 방향에 대한 시사점을 도출한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 RQ-1: CMAI 문헌의 현황은 어떠한가요(기여자, 발행처, 발행 유형)?
• RQ2 RQ-2: CMAI에서 수행된 연구 유형과 기여 유형은 무엇인가요?
• RQ3 RQ-3: CMAI에서 어떤 모델링 언어가 AI와 결합되나요?
• RQ4 RQ-4: CMAI에서 어떤 AI 기법이 CM과 결합되나요?
• RQ5 RQ-5: CM과 AI를 결합하는 상호 이점은 무엇인가요?
• RQ6 RQ-6: 어떤 CMAI 협업 커뮤니티가 존재하고 어디에 초점을 두고 있나요?

주요 결과

• CMAI에서 관련성 있고 매핑된 논문은 460편이며(1988년–2021년 5월), 지난 10년간 증가를 보인다.
• 이 분야는 지그재그 형세이지만 상승 추세를 보이며, 2019년에 50편의 간행물이 정점에 이른다.
• 발표 채널은 산재해 있으며(CMAI 논문 중 2019–2021년) 60.4%는 학회에서, 37.7%는 학술지에서 나타난다.
• 주요 기여 국가는 미국, 프랑스, 스페인, 독일, 캐나다로, 공동으로 상당한 산출량을 차지한다.
• 주도 기관으로는 마드리드 컴플루텐세 대학교(14편)와 토론토 대학교, 맥길 대학교, 몬트리올 대학교 등 캐나다 대학들이 있다.
• CMAI 연구의 인기 있는 장소로는 Expert Systems with Applications 저널(10편)과 MoDELS(12편) 및 ER(10편)와 같은 학회가 있다.