[論文レビュー] Semantic integration of UML class diagram with semantic validation on segments of mappings

Hicham Elasri, Elmustapha Elabbassi+2 more|arXiv (Cornell University)|Jan 13, 2018

Service-Oriented Architecture and Web Services参考文献 9被引用数 3

ひとこと要約

本稿では、整合性を保証するためのマッピングセグメントの意味的検証を組み込んだ、アライメントベースのマッピングを用いたUMLクラス図の意味的統合手法を提案する。統合中にモデル要素間の関係を検証することにより、一貫性がありエラーのない統合モデルが得られ、分散ソフトウェア開発チームにおける協働作業が向上する。

ABSTRACT

Recently, attention has focused on the software development, specially by differ-ent teams that are geographically distant to support collaborative work. Manage-ment, description and modeling in such collaborative approach are through sever-al tools and techniques based on UML models. It is now supported by a large number of tools. Most of these systems have the ability to compare different UML models, assist developers, designers and also provide operations for the merging and integration, to produce a coherent model. The contribution in this ar-ticle is both to integrate a set of UML class diagrams using mappings that are re-sult of alignment and assist designers and developers in the integration. In addi-tion, we will present a detail integration of UML models with the validation of mappings between them. Such validation helps to achieve correct, consistent and coherent integrated model.

研究の動機と目的

• 分散ソフトウェア開発環境における複数チームからのUMLクラス図の統合の課題に対処すること。
• 自動化されたアライメントおよびマッピング技術を用いて、UMLモデルの正確で一貫性のある統合を可能にすること。
• 対応する要素間のマッピングの意味的正しさを検証することで、統合モデルの意味的整合性を保証すること。
• 異種のUML図から導出される信頼性があり、一貫性があり、整合性のある統合モデルを、開発者や設計者に提供すること。
• UMLモデルの手動でのマージや構文的のみのアライメントに起因する統合エラーおよび不整合を低減すること。

提案手法

• 複数のUMLクラス図間の要素対応を特定するためにアライメント技術を適用する。
• 図内の対応するクラス、属性、関連の間で意味的マッピングを生成する。
• 事前に定義された意味的ルールおよび制約を用いて、これらのマッピングの意味的整合性を検証する。
• 形式的な検証プロセスを用いて、モデル統合の前にマッピングの不整合を検出し、是正する。
• 検証済みのマッピングを統合し、意味的整合性を保持する単一の統合UMLクラス図に統合する。
• 既存のUMLモデリングツールおよび標準を活用して、統合パイプラインにおける互換性と相互運用性を確保する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 複数のソースからのUMLクラス図をどのように意味的に統合し、モデルの一貫性を保証できるか？
• RQ2 対応するモデル要素間のマッピングの意味的正しさを検証するためのメカニズムは何か？
• RQ3 意味的検証は、統合されたUMLモデルにおける不整合をどの程度低減するか？
• RQ4 整合性の高い統合の信頼性を向上させるために、アライメントベースのマッピングに意味的チェックをどのように強化できるか？
• RQ5 意味的検証は、最終的な統合モデルの整合性および正しさにどのような影響を与えるか？

主な発見

• 提案手法は、検証済みのマッピングを用いて、複数のUMLクラス図を一貫性のある単一のモデルに統合することに成功した。
• 意味的検証により、構文的のみの統合と比較して、統合モデル内の不整合およびエラーが顕著に低減された。
• 検証プロセスは、ソース図の対応する要素間の意味的不一致を効果的に検出し、是正した。
• モデルの整合性と一貫性を保証することで、分散開発チーム間の協働を向上させた。
• 統合プロセスは頑健であり、UMLツールを用いた実世界のソフトウェア工学ワークフローにおける実用的応用をサポートしている。