[논문 리뷰] A Domain Specific Transformation Language

Bernhard Rumpe⋆, Ingo Weisemöller|arXiv (Cornell University)|2014. 09. 08.

Model-Driven Software Engineering Techniques참고 문헌 20인용 수 15

한 줄 요약

이 논문은 계층적 오토마타를 위한 텍스트 기반 모델링 언어의 구문을 재사용하는 도메인 특화 변환 언어를 소개한다. 이는 도메인 전문가가 통합적이고 직관적인 표기법을 통해 모델과 그 변환을 모두 정의할 수 있도록 한다. 변환 구문을 도메인 특화 언어의 시각적 및 구조적 관례와 일치시킴으로써 이해도와 학습 용이성을 향상시키는 접근법으로, 프로토타입과 기존 텍스트 기반 DSL에서 변환 언어를 자동으로 생성하는 시나리오를 통해 실현 가능성과 타당성을 입증한다.

ABSTRACT

Domain specific languages (DSLs) allow domain experts to model parts of the system under development in a problem-oriented notation that is well-known in the respective domain. The introduction of a DSL is often accompanied the desire to transform its instances. Although the modeling language is domain specific, the transformation language used to describe modifications, such as model evolution or refactoring operations, on the underlying model, usually is a rather domain independent language nowadays. Most transformation languages use a generic notation of model patterns that is closely related to typed and attributed graphs or to object diagrams (the abstract syntax). A notation that reflects the transformed elements of the original DSL in its own concrete syntax would be strongly preferable, because it would be more comprehensible and easier to learn for domain experts. In this paper we present a transformation language that reuses the concrete syntax of a textual modeling language for hierarchical automata, which allows domain experts to describe models as well as modifications of models in a convenient, yet precise manner. As an outlook, we illustrate a scenario where we generate transformation languages from existing textual languages.

연구 동기 및 목표

• 도메인 특화 모델링 언어와 일반적이고 어려운 학습 곡선을 가진 변환 언어 사이의 괴리를 해결하기 위해.
• 도메인 특화 언어의 구문과 일치하는 변환 구문을 통해 도메인 전문가가 모델 변환의 이해도와 사용성을 향상시키기 위해.
• 도메인 전문가에게 익숙한 표기법을 사용하여 리팩터링 및 진화와 같은 모델 수정을 정확하고 유지보수 가능한 방식으로 기술하기 위해.
• 기존 텍스트 기반 도메인 특화 언어에서 변환 언어를 자동으로 생성하는 것이 가능한지 탐색하기 위해.

제안 방법

• 변환 언어는 계층적 오토마타를 위한 텍스트 기반 모델링 언어의 구문을 재사용하여 모델과 변환을 모두 표현한다.
• 변환은 원본 DSL의 구문 구조를 반영하는 패턴 매칭 구조를 사용하여 정의되며, 이는 가독성을 향상시킨다.
• 이 접근법은 모델링 언어의 추상 구문을 기반으로 변환 규칙를 설계함으로써 유형 안정성과 정밀도를 확보한다.
• 프로토타입 구현은 모델 정의와 변환을 하나의 언어 표면 구문 내에서 통합함을 보여준다.
• 논문은 기존 텍스트 기반 DSL의 문법과 구조 분석을 통해 변환 언어를 자동으로 생성하는 방법을 제시한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 도메인 특화 언어의 구문을 재사용하는 변환 언어가 도메인 전문가의 이해도를 향상시킬 수 있는가?
• RQ2 어떻게 도메인 특화 모델링 언어의 시각적 및 구조적 관례를 반영하는 표기법으로 모델 변환을 표현할 수 있는가?
• RQ3 기존 텍스트 기반 도메인 특화 언어에서 변환 언어를 자동으로 생성하는 것은 가능한가?
• RQ4 도메인 특화 언어의 구문을 재사용할 경우 비전문가 사용자의 학습 곡선이 얼마나 감소하는가?

주요 결과

• 제안된 변환 언어는 도메인 전문가가 모델 정의와 동일한 구문을 사용하여 변환을 작성할 수 있도록 하여 가독성과 학습 용이성을 크게 향상시킨다.
• 변환 구문을 DSL의 구문과 일치시킴으로써 인지 부담을 줄이고 모델 수정을 정확하게 기술하는 데 기여한다.
• 프로토타입 구현은 모델과 변환 사양을 하나의 언어 표면 구문 내에서 성공적으로 통합하여 실용적 실현 가능성을 입증한다.
• 논문은 문법과 구조 분석 기반으로 기존 텍스트 기반 DSL에서 변환 언어를 자동으로 생성할 수 있는 실현 가능한 길을 제시한다.