Creating and validating UML class diagrams with the use of domain ontologies expressed in OWL 2 - Sadowska, Małgorzata (Tworzenie i walidacja diagramów klas UML z wykorzystaniem ontologii dziedzinowych w OWL 2, 2020)
Modele biznesowe mają na celu przedstawienie złożonej rzeczywistości biznesowej w sposób uproszczony. Służą wsparciu komunikacji pomiędzy udziałowcami systemu, a tym samym dostarczają ważnych informacji wymaganych do utworzenia oprogramowania i odgrywają kluczową rolę w jego dalszym rozwoju. Istotnym elementem modeli biznesowych są diagramy klas UML, które są przedmiotem niniejszej rozprawy. Diagramy klas UML służą do przedstawiania ważnych pojęć w konkretnym obszarze dziedzinowym. Ontologia stanowi reprezentację wybranej dziedziny wiedzy, na którą składa się zapis pojęć i relacji między nimi. Ontologie są coraz częściej wykorzystywane do wspierania modelowania w procesie tworzenia oprogramowania, m.in. w fazie modelowania biznesowego. Korzystanie z ontologii pozwala na tworzenie modeli biznesowych bez konieczności posiadania wiedzy specjalistycznej lub wsparcia ekspertów dziedzinowych. W rozprawie są wykorzystywane ontologie dziedzinowe wyrażone w języku OWL 2, ponieważ obecnie istnieje bardzo wiele już utworzonych ontologii w tym języku i ta liczba stale rośnie. Przedmiotem rozprawy doktorskiej jest proces tworzenia diagramów klas UML z wykorzystaniem ontologii dziedzinowych w OWL 2 oraz ich późniejszej walidacji względem tych ontologii. W pracy postawiono tezę, iż zastosowanie ontologii dziedzinowych sprzyja szybszemu tworzeniu modeli biznesowych i podnosi ich jakość semantyczną. Celem pracy jest zaproponowanie metod tworzenia oraz walidacji diagramów klas UML w oparciu o ontologie dziedzinowe, wyrażone w języku OWL 2, a także implementacja metod w narzędziu. Zaproponowano dwie metody tworzenia diagramów klas: bezpośrednią i rozszerzoną. Opracowanie tych metod wymagało między innymi zdefiniowania reguł transformacji między elementami diagramów klas UML, a konstrukcjami OWL 2. Reguły te zostały opracowane w oparciu o systematyczny przegląd literatury, a także rozszerzone o nowe autorskie propozycje. Metoda bezpośredniego wydobycia elementów UML wykorzystuje jedynie zdefiniowane reguły transformacji. Natomiast metoda rozszerzonego wydobycia elementów UML, mająca zastosowanie w przypadku niekompletnych ontologii, umożliwia na wydobycie również takich elementów UML, które nie są w pełni zdefiniowane w ontologii. Podejście rozszerzone jest oryginalną propozycją autorki i uzasadnione praktycznymi potrzebami w zakresie modelowania oraz postacią rzeczywistych ontologii. Proces walidacji ma za zadanie jednoznacznie stwierdzić, czy otrzymane diagramy klas UML są zgodne ze wskazanymi ontologiami dziedzinowymi, które służą jako baza wiedzy. Walidacja diagramu składa się z dwóch etapów: weryfikacji formalnej, która jest przeprowadzana automatycznie w proponowanym narzędziu, oraz opcjonalnie, akceptacji wyników przez osobę modelującą, która finalnie decyduje o wyniku walidacji. Proces wykorzystuje zaproponowane przez autorkę reguły weryfikacji, służące do sprawdzania, czy tworzony diagram klas UML jest zgodny ze wskazaną ontologią dziedzinową. W pracy zaproponowano również automatycznie generowane sugestie korekt diagramów klas UML. Metody tworzenia i walidacji diagramów klas na podstawie ontologii zaimplementowano jako rozszerzenie programu Visual Paradigm. Implementacja bazuje na oryginalnym przekształcaniu ontologii OWL 2 nazwanym normalizacją. Znormalizowane ontologie mają zunifikowaną strukturę aksjomatów, dzięki czemu łatwiej je porównywać w sposób algorytmiczny. Narzędzie zostało sprawdzone przypadkami testowymi oraz poddane ocenie empirycznej poprzez eksperyment ze studentami Politechniki Wrocławskiej. Przeprowadzone badania potwierdziły praktyczny potencjał i użyteczność proponowanych metod, a tym samym udowodniły postawioną tezę, iż zastosowanie ontologii dziedzinowych sprzyja szybszemu tworzeniu modeli biznesowych i podnosi ich jakość semantyczną.
Keywords: diagramy klas UML; OWL 2; ontologie; UML class diagrams; ontologies