[논문 리뷰] Ontology-based Representation and Reasoning on Process Models: A Logic Programming Approach

Fabrizio Smith, Maurizio Proietti|arXiv (Cornell University)|2014. 10. 07.

Business Process Modeling and Analysis참고 문헌 66인용 수 5

한 줄 요약

이 논문은 논리 프로그래밍 기반 프레임워크를 제안하며, OWL 2 RL 온톨로지와 BPMN 프로세스 의미론을 통합하여 절차적 지식과 도메인 지식에 대한 통합적 추론을 가능하게 한다. 목표 지향 평가 절차를 통해 타당하고 완전하며 효율적인 추론을 달성하였으며, 작동 가능한 플랫폼과 실험적 검증을 통해 이를 입증하였다.

ABSTRACT

We propose a framework grounded in Logic Programming for representing and reasoning about business processes from both the procedural and ontological point of views. In particular, our goal is threefold: (1) define a logical language and a formal semantics for process models enriched with ontology-based annotations; (2) provide an effective inference mechanism that supports the combination of reasoning services dealing with the structural definition of a process model, its behavior, and the domain knowledge related to the participating business entities; (3) implement such a theoretical framework into a process modeling and reasoning platform. To this end we define a process ontology coping with a relevant fragment of the popular BPMN modeling notation. The behavioral semantics of a process is defined as a state transition system by following an approach similar to the Fluent Calculus, and allows us to specify state change in terms of preconditions and effects of the enactment of activities. Then we show how the procedural process knowledge can be seamlessly integrated with the domain knowledge specified by using the OWL 2 RL rule-based ontology language. Our framework provides a wide range of reasoning services, including CTL model checking, which can be performed by using standard Logic Programming inference engines through a goal-oriented, efficient, sound and complete evaluation procedure. We also present a software environment implementing the proposed framework, and we report on an experimental evaluation of the system, whose results are encouraging and show the viability of the approach.

연구 동기 및 목표

• 기존 BPM 도구에서 비즈니스 프로세스 모델과 도메인 지식 간 공식적 통합의 부족을 해결한다.
• 통합된 형식론을 사용하여 프로세스 구조, 행동 및 의미적 주석에 대한 병합 추론을 가능하게 한다.
• 실제 비즈니스 프로세스 응용을 위한 실용적이고 효율적이며 타당한 추론 시스템을 논리 프로그래밍 기반으로 개발한다.
• 절차적 워크플로 모델링(BPMN)과 의미적 지식 표현(OWL 2 RL) 사이의 격차를 메운다.
• 단일이고 일관된 프레임워크 내에서 CTL 모델 체킹과 같은 고급 검증 작업을 지원한다.

제안 방법

• 논리 프로그래밍에 기반한 BPAL의 개선된 버전을 정의하여 BPMN 2.0의 관련 부분에 대한 규칙 기반 절차적 의미론을 제공한다.
• 활동의 사전 조건과 영향을 기술하기 위해 플루언트 계산법에 영향을 받은 접근 방식을 사용하여 프로세스 행동을 상태 전이 시스템으로 모델링한다.
• 공통의 형식적 기반을 통해 OWL 2 RL 온톨로지를 논리 프로그래밍 프레임워크에 통합하여 공유 추론을 가능하게 한다.
• 표준 논리 프로그래밍 추론 엔진을 사용하여 목표 지향적이고 타당하며 완전한 질의 및 검증 작업 평가를 수행한다.
• 프로세스 모델의 의미적 주석 기능과 추론 서비스 실행을 지원하는 소프트웨어 플랫폼을 구현한다.
• 질의 최적화 기법과 상향식 평가를 적용하여 성능을 향상시키며, 프로그램 변환을 통한 향후 향상 가능성을 고려한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 어떻게 비즈니스 프로세스 모델을 온톨로지에서 유래한 의미적 주석으로 공식적으로 풍부화하면서도 절차적 의미론을 유지할 수 있는가?
• RQ2 통합된 논리 프로그래밍 프레임워크는 프로세스 구조, 동적 행동 및 도메인 지식에 대한 추론을 효과적으로 통합할 수 있는가?
• RQ3 표준 논리 프로그래밍 엔진은 주석이 추가된 프로세스 모델의 맥락에서 CTL 모델 체킹과 같은 고급 검증 작업을 어느 정도 지원할 수 있는가?
• RQ4 실제로 큰 규모이거나 복잡한 프로세스 모델에 대해 제안된 추론 접근 방식은 얼마나 효율적이고 확장 가능한가?
• RQ5 실제 조직 환경에서 의미적 주석은 프로세스 검색, 검증 및 재사용에 어떤 실질적 영향을 미치는가?

주요 결과

• 프레임워크는 공통의 논리 프로그래밍 기반을 통해 BPMN 프로세스 모델과 OWL 2 RL 온톨로지를 성공적으로 통합하여 통합적 추론을 가능하게 하였다.
• 표준 추론 엔진을 사용하여 타당하고 완전한 평가를 보장하는 다양한 추론 서비스를 지원한다. 이는 CTL 모델 체킹을 포함한다.
• 실험적 평가를 통해 제안된 접근 방식의 실현 가능성과 실용성을 입증하였으며, 대표적인 프로세스 모델에서 유망한 성능을 보였다.
• 플랫폼은 온톨로지 개념 선택을 통한 효율적 주석 기능을 제공하여 대규모 프로세스 레포지터리에서도 사용자 부담을 줄였다.
• 최소한의 온톨로지, 예를 들어 어휘나 계층적 어구사전조차도 최소한의 주석 오버헤드로 기본적인 추론을 가능하게 하여 접근 방식이 효과적임을 입증하였다.
• 프레임워크의 추적 의미론과 모듈식 설계 덕분에 향후 런타임 쿼리, 로그 기반 분석 및 서비스 조합과 같은 확장이 가능하다.