A configuration-based domain-specific rule generation framework for process model customization

In today’s changing world, there is an ever-increasing demand and need for software reuse in applications, where the process model needs to be reused in different applications in a domain-specific environment. The process model is required to adapt and implement changes promptly at run-time, in response of the end-user configuration requirements. Furthermore, reusability is emerging strongly as a necessary underlying capability, particularly for customization of business in a dynamic environment where end-users can select their requirements to achieve a specific goal. Such adaptations are in general, performed by non-technical end-users which can lead to losing a significant number of person-days and which can also open up possibilities to introduce errors into the system. These scenarios call for - indeed cry out for - a system with a configurable and customizable business process, operable by users with limited technical expertise. Research aims to provide a framework for generating the rule language and configuring domain constraints. This framework builds upon the core idea of Software Product Lines Engineering (SPLE) and Model-Driven Architecture (MDA). The SPLE provides a platform that includes the variability model. Variability models offer features where end-users can select features and customize possible changes in the domain template, which is the container for domain and process models. The user selects their requirements as a feature from feature models and generates rules from domain models using MDA. Then, the generated rules are translated from a high-level domain model, based on the requirements of the end-user. On the other hand, the weaving model is responsible for reflecting activation and de-activation of features of variabilities in the domain template. The usability of the proposed framework is evaluated with a user study in the area of Digital Content Technology. The results demonstrate that usability improvements can be achieved by using the proposed techniques. The framework can be used to support semi-automatic configuration that is efficient, effective and satisfactory

Model-Driven Development of Interactive Multimedia Applications

The development of highly interactive multimedia applications is still a challenging and complex task. In addition to the application logic, multimedia applications typically provide a sophisticated user interface with integrated media objects. As a consequence, the development process involves different experts for software design, user interface design, and media design. There is still a lack of concepts for a systematic development which integrates these aspects. This thesis provides a model-driven development approach addressing this problem. Therefore it introduces the Multimedia Modeling Language (MML), a visual modeling language supporting a design phase in multimedia application development. The language is oriented on well-established software engineering concepts, like UML 2, and integrates concepts from the areas of multimedia development and model-based user interface development. MML allows the generation of code skeletons from the models. Thereby, the core idea is to generate code skeletons which can be directly processed in multimedia authoring tools. In this way, the strengths of both are combined: Authoring tools are used to perform the creative development tasks while models are used to design the overall application structure and to enable a well-coordinated development process. This is demonstrated using the professional authoring tool Adobe Flash. MML is supported by modeling and code generation tools which have been used to validate the approach over several years in various student projects and teaching courses. Additional prototypes have been developed to demonstrate, e.g., the ability to generate code for different target platforms. Finally, it is discussed how models can contribute in general to a better integration of well-structured software development and creative visual design

Experimental Object-Oriented Modelling

This thesis examines object-oriented modelling in experimental system development. Object-oriented modelling aims at representing concepts and phenomena of a problem domain in terms of classes and objects. Experimental system development seeks active experimentation in a system development project through, e.g., technical prototyping and active user involvement. We introduce and examine "experimental object-oriented modelling" as the intersection of these practices

Adaptive object-modeling : patterns, tools and applications

Tese de Programa Doutoral. Informática. Universidade do Porto. Faculdade de Engenharia. 201

Contribution des services dirigés par l’ontologie pour l’interopérabilité de la gestion opérationnelle multi-acteurs des situations des crises

La gestion opérationnelle de situations de crise nécessite, selon l’importance et l’étendue de la crise, la mobilisation rapide et la coordination des différents services de secours. Malheureusement, cette coordination interservices est un exercice très délicat du fait de la diversité des acteurs intervenant sur le terrain et de l’hétérogénéité des différentes organisations. Aujourd’hui, il y a un manque de coordination, l’information n’est que très peu partagée entre les acteurs opérationnels et la communication n’est pas formalisée. Ces inconvénients conduisent au dysfonctionnement des réponses aux situations de crise. Afin de mieux répondre aux situations de crise, nous proposons POLARISC, une plateforme interopérable de coordination interservices pour la gestion opérationnelle de catastrophes visualisant en temps réel le théâtre des opérations. L’objectif de POLARISC est d’aider à la décision quel que soit le niveau de commandement. Pour atteindre ces objectifs, le premier enjeu de cette thèse est de garantir une interopérabilité sémantique entre les différents acteurs métiers pour assurer l’échange et le partage des informations. À cet égard, l’idée est de formaliser sémantiquement les connaissances des acteurs métiers de la gestion opérationnelle à l’aide des ontologies. En effet, nous proposons une approche fédérée qui représente les données, les services, les processus et les métiers de chaque acteur. Nous avons modélisé les connaissances des acteurs de secours en développant une ontologie modulaire (POLARISCO) comportant un module ontologique pour chaque acteur de secours et intégré ces derniers pour proposer un vocabulaire partagé. L’utilisation des ontologies de haut niveaux et des ontologies intermédiaires, respectivement « Basic Formel Ontology » et « Common Core Ontologies », facilitent l’intégration de ces modules et de leurs mappings. Le deuxième enjeu est d’exploiter ces ontologies afin de diminuer l’ambigüité et d’éviter la mal interprétation des informations échangées. Par conséquent, nous proposons un service de messagerie appelé PROMES transformant sémantiquement le message envoyé par un acteur émetteur selon le module ontologique de l’acteur destinataire. En effet, PROMES se base sur l’ontologie POLARISCO et sert à enrichir sémantiquement le message pour éviter tout type d’ambiguïté. Le fonctionnement de PROMES est basé principalement sur deux algorithmes ; un algorithme de transformation textuelle, et par la suite, un algorithme de transformation sémantique. Ainsi, nous avons instancié l’ontologie POLARISCO avec des données réelles de la réponse aux attaques terroristes de Paris en 2015 afin d’évaluer l’ontologie et le service de messagerie. Le troisième et dernier enjeu est de proposer un service d’aide à la décision multicritère qui permet de proposer des stratégies d’évacuation des victimes après le lancement du plan blanc. L’objectif est de trouver les structures hospitalières les plus adaptées à l’état de la victime. Le choix de l’hôpital le plus approprié dépend de la durée du transport, et surtout de la disponibilité des ressources matérielles et humaines, de façon à prendre en charge les victimes le plus rapide que possible. Notre étude comprend deux étapes : la première étape consiste à développer un module ontologique qui associe à chaque pathologie les ressources indispensables pour une meilleure prise en charge des victimes selon leurs états. La deuxième étape consiste à développer un algorithme qui permet de vérifier la disponibilité des ressources nécessaires, calculer le temps d’attente pour que la victime soit prise en charge dans chaque hôpital et par la suite choisir l’hôpital le plus appropri