Ontologies in domain specific languages : a systematic literature review

The systematic literature review conducted in this paper explores the current techniques employed to leverage the development of DSLs using ontologies. Similarities and differences between ontologies and DSLs, techniques to combine DSLs with ontologies, the rationale of these techniques and challenges in the DSL approaches addressed by the used techniques have been investigated. Details about these topics have been provided for each relevant research paper that we were able to investigate in the limited amount of time of one month. At the same time, a synthesis describing the main trends in all the topics mentioned above has been done

A Language-centered Approach to support environmental modeling with Cellular Automata

Die Anwendung von Methodiken und Technologien aus dem Bereich der Softwaretechnik auf den Bereich der Umweltmodellierung ist eine gemeinhin akzeptierte Vorgehensweise. Im Rahmen der "modellgetriebenen Entwicklung"(MDE, model-driven engineering) werden Technologien entwickelt, die darauf abzielen, Softwaresysteme vorwiegend auf Basis von im Vergleich zu Programmquelltexten relativ abstrakten Modellen zu entwickeln. Ein wesentlicher Bestandteil von MDE sind Techniken zur effizienten Entwicklung von "domänenspezifischen Sprachen"( DSL, domain-specific language), die auf Sprachmetamodellen beruhen. Die vorliegende Arbeit zeigt, wie modellgetriebene Entwicklung, und insbesondere die metamodellbasierte Beschreibung von DSLs, darüber hinaus Aspekte der Pragmatik unterstützen kann, deren Relevanz im erkenntnistheoretischen und kognitiven Hintergrund wissenschaftlichen Forschens begründet wird. Hierzu wird vor dem Hintergrund der Erkenntnisse des "modellbasierten Forschens"(model-based science und model-based reasoning) gezeigt, wie insbesondere durch Metamodelle beschriebene DSLs Möglichkeiten bieten, entsprechende pragmatische Aspekte besonders zu berücksichtigen, indem sie als Werkzeug zur Erkenntnisgewinnung aufgefasst werden. Dies ist v.a. im Kontext großer Unsicherheiten, wie sie für weite Teile der Umweltmodellierung charakterisierend sind, von grundsätzlicher Bedeutung. Die Formulierung eines sprachzentrierten Ansatzes (LCA, language-centered approach) für die Werkzeugunterstützung konkretisiert die genannten Aspekte und bildet die Basis für eine beispielhafte Implementierung eines Werkzeuges mit einer DSL für die Beschreibung von Zellulären Automaten (ZA) für die Umweltmodellierung. Anwendungsfälle belegen die Verwendbarkeit von ECAL und der entsprechenden metamodellbasierten Werkzeugimplementierung.The application of methods and technologies of software engineering to environmental modeling and simulation (EMS) is common, since both areas share basic issues of software development and digital simulation. Recent developments within the context of "Model-driven Engineering" (MDE) aim at supporting the development of software systems at the base of relatively abstract models as opposed to programming language code. A basic ingredient of MDE is the development of methods that allow the efficient development of "domain-specific languages" (DSL), in particular at the base of language metamodels. This thesis shows how MDE and language metamodeling in particular, may support pragmatic aspects that reflect epistemic and cognitive aspects of scientific investigations. For this, DSLs and language metamodeling in particular are set into the context of "model-based science" and "model-based reasoning". It is shown that the specific properties of metamodel-based DSLs may be used to support those properties, in particular transparency, which are of particular relevance against the background of uncertainty, that is a characterizing property of EMS. The findings are the base for the formulation of an corresponding specific metamodel- based approach for the provision of modeling tools for EMS (Language-centered Approach, LCA), which has been implemented (modeling tool ECA-EMS), including a new DSL for CA modeling for EMS (ECAL). At the base of this implementation, the applicability of this approach is shown

Automated modelling assistance by integrating heterogeneous information sources

Model-Driven Engineering (MDE) uses models as its main assets in the software development process. The structure of a model is described through a metamodel. Even though modelling and meta-modelling are recurrent activities in MDE and a vast amount of MDE tools exist nowadays, they are tasks typically performed in an unassisted way. Usually, these tools cannot extract useful knowledge available in heterogeneous information sources like XML, RDF, CSV or other models and meta-models. We propose an approach to provide modelling and meta-modelling assistance. The approach gathers heterogeneous information sources in various technological spaces, and represents them uniformly in a common data model. This enables their uniform querying, by means of an extensible mechanism, which can make use of services, e.g., for synonym search and word sense analysis. The query results can then be easily incorporated into the (meta-)model being built. The approach has been realized in the Extremo tool, developed as an Eclipse plugin. Extremo has been validated in the context of two domains { production systems and process modelling { taking into account a large and complex industrial standard for classi cation and product description. Further validation results indicate that the integration of Extremo in various modelling environments can be achieved with low e ort, and that the tool is able to handle information from most existing technological spacesThis work was supported by the Ministry of Education of 1256 Spain (FPU grant FPU13/02698); the Spanish MINECO (TIN2014-52129-R);1257 the R&D programme of the Madrid Region (S2013/ICE-3006); the Austrian 1258 agency for international mobility and cooperation in education, science and re1259 search (OeAD) by funds from the Austrian Federal Ministry of Science, Research 1260 and Economy - BMWFW (ICM-2016-04969

A Unified Framework for Multi-Level Modeling

With the growing importance of modeling in software engineering and knowledge engineering, and the accelerating convergence of these two disciplines through the confluence of internet-based software applications, the need for a simple, unified information modeling framework fulfilling the use cases of both communities has increased significantly over recent years. These use cases include switching seamlessly between exploratory and constructive modes of modeling, representing all objects of relevance to a system using a precise engineering-oriented notation, and applying a wide range of automated checking and reasoning services to models to enhance their quality. This thesis lays the foundation for such a framework by formalizing and extending the multi-level modeling paradigm developed by Atkinson & Kühne, building a practical prototype tool based on the widely-used Eclipse EMF toolkit. This paradigm represents the best foundation for such a framework because it can capture all objects of relevance to a system, at all levels of classification (e.g. instances, types, metatypes, metametatypes etc...), in a uniform and extensible way regardless of when and how they came into existence. Multi-level models can therefore accomodate the generation and use of information from the exploration and discovery phases of a project right through to the operation and run-time execution phases, seamlessly changing the way the information is interpreted and processed as needed. The developed framework and tool (Multi-level modeling and ontology engineering Environment, Melanie) encompasses all the typical ingredients of a model-driven development environment: a (meta) model (the Pan Level Model, PLM), a concrete syntax (The Level-agnostic Modeling Language, LML) and a formal semantics based on set theory. In addition, the framework supports the full range of model querying, checking and evolution services supported by standard software engineering and knowledge engineering tools. This includes full support for the constructive generation of instances from types and the exploratory discovery of new information based on existing model content (e.g. subsumption). To demonstrate the practical usability of the technology, the approach is applied to two well known examples from the software engineering and knowledge engineering communities -- The Pizza ontology from the Protégé documentation and the Royal & Loyal example from the OCL documentation

Konzeptuelle Modellierung mit UML und OWL – Untersuchung der Gemeinsamkeiten und Unterschiede mit Hilfe von Modelltransformationen

Heute wird für konzeptuelle Modellierung sowohl die Unified Modeling Language (UML) als auch auch die OWL 2 Web Ontology Language (OWL 2) verwendet. Beide Sprachen entstammen verschiedenen Technologieräumen und setzen unterschiedliche Schwerpunkte. In dieser Arbeit wird untersucht, ob und wie sich konzeptuelle Modelle, die in der einen Sprache geschrieben sind, in konzeptuelle Modelle, die in der anderen Sprache geschrieben sind, überführen lassen. Dadurch würden für ein Modell Verfahren und Software-Werkzeuge beider Technologieräume verfügbar. Für die automatische Transformation wurde – anders als bei bisherigen Arbeiten – eine Herangehensweise gewählt, die von konkreter Syntax bzw. XML-Serialisierung abstrahiert und auf Ebene der Metamodelle von UML und OWL arbeitet. So lässt sich unabhängig von einzelnen Beispielmodellen zeigen, welche Modellelemente transformiert werden können und welche nicht. Für eine Vielzahl von Modellierungskonzepten wird eine formale Beschreibung gegeben und untersucht, wie sich das jeweilige Konzept mit UML bzw. OWL repräsentieren lässt. In den Fällen, in denen die Semantiken der Repräsentationen in beiden Sprachen hinreichend ähnlich sind, um – unter Beibehaltung der Semantik – eine Transformation durchführen zu können, werden die Transformationen ausführlich sowohl als Freitext als auch formal in Form deklarativer QVT-R-Transformationsregeln beschrieben. Da sich diese Regeln nur auf Elemente der Metamodelle beziehen, sind die Transformationen unabhängig von einzelnen Modellen (Instanzen dieser Metamodelle). Dadurch, dass die Transformationen in beide Richtungen vollständig und formal in QVT-R aufgeschrieben vorliegen, lassen sich die Überlegungen nachvollziehen und bei Bedarf schnell an einzelnen Beispielen testen. In dieser vollständigen und formalen Beschreibung unterscheidet sich diese Arbeit von anderen Arbeiten, die solche Beschreibungen nicht oder nur in Fragmenten enthalten. Während sich in UML beschriebene Datenmodelle bis auf wenige Einschränkungen (abstrakte Typen, bestimmte Arten der Generalisierung, Erweiterung durch Stereotypen) relativ gut mit Ontologien darstellen lassen, ist die Transformation allgemeiner OWL-Ontologien in UML-Datenmodelle nicht immer möglich. So stellt z.B. die automatische Klassifizierung von Objekten eine Schwierigkeit dar. Aber selbst in diesen Fällen ist oft eine Transformation möglich, wie bei Kardinalitätsbeschränkungen, die innerhalb von Vererbungsbeziehungen auftreten. Ein Anwendungsbeispiel aus der Praxis der Deutschen Zentralbibliothek für Wirtschaftswissenschaften (ZBW) zeigt, wie gut sich die Transformationsregeln auf konkrete Modelle anwenden lassen und so ohne große Verluste einen Wechsel von einem Technologieraum zum anderen möglich machen

Consistency of UML based designs using ontology reasoners

Software plays an important role in our society and economy. Software development is an intricate process, and it comprises many different tasks: gathering requirements, designing new solutions that fulfill these requirements, as well as implementing these designs using a programming language into a working system. As a consequence, the development of high quality software is a core problem in software engineering. This thesis focuses on the validation of software designs. The issue of the analysis of designs is of great importance, since errors originating from designs may appear in the final system. It is considered economical to rectify the problems as early in the software development process as possible. Practitioners often create and visualize designs using modeling languages, one of the more popular being the Uni ed Modeling Language (UML). The analysis of the designs can be done manually, but in case of large systems, the need of mechanisms that automatically analyze these designs arises. In this thesis, we propose an automatic approach to analyze UML based designs using logic reasoners. This approach firstly proposes the translations of the UML based designs into a language understandable by reasoners in the form of logic facts, and secondly shows how to use the logic reasoners to infer the logical consequences of these logic facts. We have implemented the proposed translations in the form of a tool that can be used with any standard compliant UML modeling tool. Moreover, we authenticate the proposed approach by automatically validating hundreds of UML based designs that consist of thousands of model elements available in an online model repository. The proposed approach is limited in scope, but is fully automatic and does not require any expertise of logic languages from the user. We exemplify the proposed approach with two applications, which include the validation of domain specific languages and the validation of web service interfaces

Model driven validation approach for enterprise architecture and motivation extensions

As the endorsement of Enterprise Architecture (EA) modelling continues to grow in diversity and complexity, management of its schema, artefacts, semantics and relationships has become an important business concern. To maintain agility and flexibility within competitive markets, organizations have also been compelled to explore ways of adjusting proactively to innovations, changes and complex events also by use of EA concepts to model business processes and strategies. Thus the need to ensure appropriate validation of EA taxonomies has been considered severally as an essential requirement for these processes in order to exert business motivation; relate information systems to technological infrastructure. However, since many taxonomies deployed today use widespread and disparate modelling methodologies, the possibility to adopt a generic validation approach remains a challenge. The proliferation of EA methodologies and perspectives has also led to intricacies in the formalization and validation of EA constructs as models often times have variant schematic interpretations. Thus, disparate implementations and inconsistent simulation of alignment between business architectures and heterogeneous application systems is common within the EA domain (Jonkers et al., 2003). In this research, the Model Driven Validation Approach (MDVA) is introduced. MDVA allows modelling of EA with validation attributes, formalization of the validation concepts and transformation of model artefacts to ontologies. The transformation simplifies querying based on motivation and constraints. As the extended methodology is grounded on the semiotics of existing tools, validation is executed using ubiquitous query language. The major contributions of this work are the extension of a metamodel of Business Layer of an EAF with Validation Element and the development of EAF model to ontology transformation Approach. With this innovation, domain-driven design and object-oriented analysis concepts are applied to achieve EAF model’s validation using ontology querying methodology. Additionally, the MDVA facilitates the traceability of EA artefacts using ontology graph patterns

VESTIGE OF THE PRESENT SOCIO-TECHNICAL FACTORS IN THE CONSTRUCTION OF LEGACY PERCEPTIONS OF INFORMATION SYSTEMS ARTIFACTS

Legacy systems are formerly adequate incumbent information systems perceived as insufficient through a combination of social and technical factors. Legacy systems continue to be an expensive and challenging information technology asset for organizations to manage. However, much of the existing information systems literature does not focus on end-of-life information systems phenomena. This dissertation responds to this need for research on end-of-life information systems phenomena from a behavioral perspective by reviewing the information systems literature on legacy systems, developing a definition of legacy systems as a socio-technical construction, creating a scale for measuring a legacy perception of a system, and developing four additional scales for measuring the characteristics of information technology artifacts. New scales and statistical models were tested through a survey of IT managers in the United States.Findings from this research provide support for legacy perception as a new construct. Results also suggest that system age is not a key influencer of legacy perception, but system capability shortcomings and a lack of system support availability are key influences. This research also models interactions of the physical structures of legacy systems, finding that integration and complexity positively influence the adaptability of legacy system artifacts. As well as the adaptability of an artifact and state tracking abilities have a positive influence on representational fidelity. This study also finds that a legacy perception of a system positively influences both system investment behaviors and intentions to replace a system. Implications for theory and practice and opportunities for future research are discussed

MuCIGREF: multiple computer-interpretable guideline representation and execution framework for managing multimobidity care

Clinical Practice Guidelines (CPGs) supply evidence-based recommendations to healthcare professionals (HCPs) for the care of patients. Their use in clinical practice has many benefits for patients, HCPs and treating medical centres, such as enhancing the quality of care, and reducing unwanted care variations. However, there are many challenges limiting their implementations. Initially, CPGs predominantly consider a specific disease, and only few of them refer to multimorbidity (i.e. the presence of two or more health conditions in an individual) and they are not able to adapt to dynamic changes in patient health conditions. The manual management of guideline recommendations are also challenging since recommendations may adversely interact with each other due to their competing targets and/or they can be duplicated when multiple of them are concurrently applied to a multimorbid patient. These may result in undesired outcomes such as severe disability, increased hospitalisation costs and many others. Formalisation of CPGs into a Computer Interpretable Guideline (CIG) format, allows the guidelines to be interpreted and processed by computer applications, such as Clinical Decision Support Systems (CDSS). This enables provision of automated support to manage the limitations of guidelines. This thesis introduces a new approach for the problem of combining multiple concurrently implemented CIGs and their interrelations to manage multimorbidity care. MuCIGREF (Multiple Computer-Interpretable Guideline Representation and Execution Framework), is proposed whose specific objectives are to present (1) a novel multiple CIG representation language, MuCRL, where a generic ontology is developed to represent knowledge elements of CPGs and their interrelations, and to create the multimorbidity related associations between them. A systematic literature review is conducted to discover CPG representation requirements and gaps in multimorbidity care management. The ontology is built based on the synthesis of well-known ontology building lifecycle methodologies. Afterwards, the ontology is transformed to a metamodel to support the CIG execution phase; and (2) a novel real-time multiple CIG execution engine, MuCEE, where CIG models are dynamically combined to generate consistent and personalised care plans for multimorbid patients. MuCEE involves three modules as (i) CIG acquisition module, transfers CIGs to the personal care plan based on the patient’s health conditions and to supply CIG version control; (ii) parallel CIG execution module, combines concurrently implemented multiple CIGs by performing concurrency management, time-based synchronisation (e.g., multi-activity merging), modification, and timebased optimisation of clinical activities; and (iii) CIG verification module, checks missing information, and inconsistencies to support CIG execution phases. Rulebased execution algorithms are presented for each module. Afterwards, a set of verification and validation analyses are performed involving real-world multimorbidity cases studies and comparative analyses with existing works. The results show that the proposed framework can combine multiple CIGs and dynamically merge, optimise and modify multiple clinical activities of them involving patient data. This framework can be used to support HCPs in a CDSS setting to generate unified and personalised care recommendations for multimorbid patients while merging multiple guideline actions and eliminating care duplications to maintain their safety and supplying optimised health resource management, which may improve operational and cost efficiency in real world-cases, as well

Refactoring in der Ontologiegetriebenen Softwareentwicklung

In der vorliegenden Arbeit wird ein Konzept zur Entwicklung und Evolution ontologiegetriebener Softwaresysteme erarbeitet. Ontologiegetriebene Softwaresysteme sind Softwaresysteme, bei denen Ontologien als zentrale Designdokumente zum Einsatz kommen. Ontologien sind gleichzeitig zentrale Bestandteile des ausführbaren Systems und dienen zur Strukturbeschreibung und Datenhaltung. Dabei werden Teile des Softwaresystems automatisch aus den Strukturbeschreibungen der Ontologie abgeleitet. Diese Arbeit konzentriert sich auf die Weiterentwicklung solcher Systeme und stellt dafür einen Katalog von Ontologie-Refactorings auf. Es werden mehrere Werkzeuge, gemeinsam als OntoMore bezeichnet, implementiert, um die Umsetzbarkeit des aufgestellten Konzepts zu zeigen. OntoMore kann Ontologien in Metamodelle und Modelle des EMF umwandeln und somit in Softwaresysteme integrieren. Außerdem ist es in der Lage, Refactorings auf beiden Strukturen synchron auszuführen. Dieser Prozess wird als Co-Refactoring bezeichnet. Damit wird die konsistente Evolution von Ontologien und Modellen sichergestellt. Die Implementierung wird anhand einer Beispiel-Ontologie zum Freelancer-Management evaluiert.:1 Einleitung 1 1.1 Motivation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 1.2 Zielsetzung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2 1.3 Gliederung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 2 Grundlagen 5 2.1 Modellgetriebene Softwareentwicklung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 2.2 Refactoring . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 3 Ontologien und semantische Techniken 11 3.1 Grundlagen semantischer Techniken . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 3.2 Ontologien . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14 3.2.1 Definition und Begriffe . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14 3.2.2 Die Web Ontology Language (OWL) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14 3.2.3 Ontologie-Syntaxen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16 3.2.4 Beschreibungslogiken, Teilsprachen und Profile . . . . . . . . . . . . . 18 3.2.5 Abfragen mit SPARQL . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19 3.2.6 Beispiele für Ontologien . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20 3.3 Ontologie-Evolution und Versionierung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21 3.4 Unterschiede zwischen Ontologie-Evolution und Refactoring . . . . . . . . . . . 23 3.5 Zukünftige Entwicklungen – Linked Data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24 3.6 Zusammenfassung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25 4 Eingesetzte Werkzeuge 27 4.1 Verbindung von Ontologien und Modellen mit OntoMoPP . . . . . . . . . . . 27 4.2 Generisches Modell-Refactoring mit Refactory . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28 5 Stand der Forschung 31 5.1 Abbildung von Ontologien auf Domänenmodelle . . . . . . . . . . . . . . . . . 31 5.1.1 Einsatz von Ontologien in der Modellierung . . . . . . . . . . . . . . . 31 5.1.2 Abbildungen zwischen Ontologien und Datenbanken . . . . . . . . . . . 35 5.2 Ontologie-Evolution . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37 5.2.1 Anforderungen an Ontologie-Evolution . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37 5.2.2 Elementare und komplexe Änderungsoperationen . . . . . . . . . . . . 38 5.2.3 KAON – Das Karlsruhe Ontology and Semantic Web Framework . . . . 38 5.2.4 Das NeOn-Toolkit . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41 5.2.5 Protégé . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45 5.2.6 Bewertung vorhandener Systeme zur Ontologie-Evolution . . . . . . . . 47 5.3 Co-Evolution von Metamodellen und Modellen . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48 5.4 Zusammenfassung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50 6 Konzept zur Entwicklung und Evolution ontologiegetriebener Softwaresysteme 51 6.1 Gesamtkonzept . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51 6.2 OWL-Ecore-Transformation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53 6.3 Refactorings für OWL und Ecore . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62 6.3.1 Definition und Katalog von Ontologie-Refactorings . . . . . . . . . . . 62 6.3.2 Schema eines Ontologie-Refactorings . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63 6.3.3 Beispiel eines Ontologie-Refactorings . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66 6.4 Co-Refactoring . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67 6.4.1 Definition und Ansätze . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67 6.4.2 Herleitung und Architekturvergleich . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 70 6.4.3 Der CoRefactorer . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 70 6.5 Zusammenfassung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73 7 Praktische Umsetzung 75 7.1 Architektur und eingesetzte Techniken . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 75 7.2 Testgetriebene Entwicklung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 76 7.3 OWL-Ecore-Transformator . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 79 7.4 Refactoring mit Refactory . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 80 7.5 CoRefactorer . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 85 7.6 Zusammenfassung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 90 8 Evaluation 91 8.1 Die Beispiel-Ontologie: FrOnto . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91 8.2 Bewertung der Umsetzung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 94 8.3 Grenzen der Umsetzung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 97 8.4 Grenzen der Konzeption . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 98 8.5 Zusammenfassung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 99 9 Zusammenfassung 101 9.1 Ergebnisse . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 101 9.1.1 Das Gesamtkonzept . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 101 9.1.2 Beziehung zwischen Ontologien und Domänenmodellen . . . . . . . . . 101 9.1.3 Konzeption von Refactorings und Co-Refactorings . . . . . . . . . . . . 102 9.1.4 Implementierung von OntoMore . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 103 9.1.5 Evaluation anhand einer Beispiel-Ontologie . . . . . . . . . . . . . . . 103 9.2 Ausblick . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 104 Anhang i A Weitere Ontologie-Refactorings . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . i B Auswirkungen von Ontologie-Refactorings bezüglich der Datenmigration . . . . . . i C Die MiniFrOnto vor und nach dem Refactoring . . . . . . . . . . . . . . . . . . . iii D Refactoring mit der OWL-API . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . v Abbildungsverzeichnis vii Tabellenverzeichnis ix Listings xi Abkürzungsverzeichnis xiii Literaturverzeichnis xvIn this thesis an approach is elaborated for the development and evolution of ontology-driven software systems. Ontology-driven software systems are software systems for which ontologies serve as main design documents. Ontologies are furthermore central parts of the running system. They describe the structure of the system and hold data. Parts of the software system are automatically derived from the structure descriptions of the ontology. This work concentrates on the evolution of those systems, thereby defining a catalogue of ontology refactorings. A tool suite called OntoMore is implemented to show the feasibility of the elaborated approach. OntoMore can transform ontologies in metamodels and models of EMF to integrate them in software systems. It can furthermore execute refactorings synchronously on both structures, which is called Co-Refactoring. Hence the consistent evolution of ontologies and models is ensured. The implementation is evaluated with an example ontology about the freelancer domain.:1 Einleitung 1 1.1 Motivation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 1.2 Zielsetzung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2 1.3 Gliederung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 2 Grundlagen 5 2.1 Modellgetriebene Softwareentwicklung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 2.2 Refactoring . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 3 Ontologien und semantische Techniken 11 3.1 Grundlagen semantischer Techniken . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 3.2 Ontologien . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14 3.2.1 Definition und Begriffe . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14 3.2.2 Die Web Ontology Language (OWL) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14 3.2.3 Ontologie-Syntaxen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16 3.2.4 Beschreibungslogiken, Teilsprachen und Profile . . . . . . . . . . . . . 18 3.2.5 Abfragen mit SPARQL . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19 3.2.6 Beispiele für Ontologien . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20 3.3 Ontologie-Evolution und Versionierung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21 3.4 Unterschiede zwischen Ontologie-Evolution und Refactoring . . . . . . . . . . . 23 3.5 Zukünftige Entwicklungen – Linked Data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24 3.6 Zusammenfassung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25 4 Eingesetzte Werkzeuge 27 4.1 Verbindung von Ontologien und Modellen mit OntoMoPP . . . . . . . . . . . 27 4.2 Generisches Modell-Refactoring mit Refactory . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28 5 Stand der Forschung 31 5.1 Abbildung von Ontologien auf Domänenmodelle . . . . . . . . . . . . . . . . . 31 5.1.1 Einsatz von Ontologien in der Modellierung . . . . . . . . . . . . . . . 31 5.1.2 Abbildungen zwischen Ontologien und Datenbanken . . . . . . . . . . . 35 5.2 Ontologie-Evolution . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37 5.2.1 Anforderungen an Ontologie-Evolution . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37 5.2.2 Elementare und komplexe Änderungsoperationen . . . . . . . . . . . . 38 5.2.3 KAON – Das Karlsruhe Ontology and Semantic Web Framework . . . . 38 5.2.4 Das NeOn-Toolkit . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41 5.2.5 Protégé . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45 5.2.6 Bewertung vorhandener Systeme zur Ontologie-Evolution . . . . . . . . 47 5.3 Co-Evolution von Metamodellen und Modellen . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48 5.4 Zusammenfassung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50 6 Konzept zur Entwicklung und Evolution ontologiegetriebener Softwaresysteme 51 6.1 Gesamtkonzept . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51 6.2 OWL-Ecore-Transformation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53 6.3 Refactorings für OWL und Ecore . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62 6.3.1 Definition und Katalog von Ontologie-Refactorings . . . . . . . . . . . 62 6.3.2 Schema eines Ontologie-Refactorings . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63 6.3.3 Beispiel eines Ontologie-Refactorings . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66 6.4 Co-Refactoring . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67 6.4.1 Definition und Ansätze . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67 6.4.2 Herleitung und Architekturvergleich . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 70 6.4.3 Der CoRefactorer . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 70 6.5 Zusammenfassung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73 7 Praktische Umsetzung 75 7.1 Architektur und eingesetzte Techniken . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 75 7.2 Testgetriebene Entwicklung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 76 7.3 OWL-Ecore-Transformator . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 79 7.4 Refactoring mit Refactory . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 80 7.5 CoRefactorer . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 85 7.6 Zusammenfassung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 90 8 Evaluation 91 8.1 Die Beispiel-Ontologie: FrOnto . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91 8.2 Bewertung der Umsetzung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 94 8.3 Grenzen der Umsetzung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 97 8.4 Grenzen der Konzeption . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 98 8.5 Zusammenfassung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 99 9 Zusammenfassung 101 9.1 Ergebnisse . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 101 9.1.1 Das Gesamtkonzept . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 101 9.1.2 Beziehung zwischen Ontologien und Domänenmodellen . . . . . . . . . 101 9.1.3 Konzeption von Refactorings und Co-Refactorings . . . . . . . . . . . . 102 9.1.4 Implementierung von OntoMore . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 103 9.1.5 Evaluation anhand einer Beispiel-Ontologie . . . . . . . . . . . . . . . 103 9.2 Ausblick . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 104 Anhang i A Weitere Ontologie-Refactorings . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . i B Auswirkungen von Ontologie-Refactorings bezüglich der Datenmigration . . . . . . i C Die MiniFrOnto vor und nach dem Refactoring . . . . . . . . . . . . . . . . . . . iii D Refactoring mit der OWL-API . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . v Abbildungsverzeichnis vii Tabellenverzeichnis ix Listings xi Abkürzungsverzeichnis xiii Literaturverzeichnis x