• International Journal of Computer Science & Network Security
• /
• 제21권1호
• /
• pp.84-96
• /
• 2021

Certainly, the success of the Unified Modeling Language (UML) as the de facto standard for modeling software systems does not imply closing the door on scientific exploration or experimentation with modeling in the field. Continuing studies in this area can produce theoretical results that strengthen UML as the leading modeling language. Recently, a new modeling technique has been proposed called thinging machine (TM) modeling. This paper utilizes TM to further understand UML, with two objectives: (a) Fine issues in UML are studied, including theoretical notions such as events, objects, actions, activities, etc. Specifically, TM can be used to solve problems related to internal cross-diagram integration. (b) TM applies a different method of conceptualization, including building a model on one-category ontology in contrast to the object-oriented paradigm. The long-term objective of this study is to explore the possibility of TM complementing certain aspects in the UML methodology to develop and design software systems. Accordingly, we alternate between UML and TM modeling. A sample UML model is redesigned in TM, and then UML diagrams are extracted from TM. The results clarify many notions in both models. Particularly, the TM behavioral specification seems to be applicable in UML.

• 지능정보연구
• /
• 제27권4호
• /
• pp.49-71
• /
• 2021

문제해결을 위해 지식을 활용하는 사용자는 내용 면에서 관련된 또 다른 지식, 즉 연관지식에 대한 교차적이고 순차적인 탐색을 진행한다. 지식지도는 관리하는 지식의 현황을 보여주는 도식이자 지식저장소의 분류체계로서, 지식 간 연관성에 기반한 사용자의 지식 탐색을 지원하는 도구이다. 따라서 지식지도는 지식 간 연관성에 의한 네트워크 형식으로 표현되며, 이를 정의 및 추론하는 데에 최적화된 기술을 접목하여 구현되어야 한다. 이를 위해 본 연구는 관리하는 개체와 개체 간 관계를 표현 및 추론하는 데에 최적화된 기능성을 발휘하는 것으로 알려진 그래프DB를 이용하여 지식그래프 기반 지식지도를 개발하는 방법론을 제시한다. 제시된 방법론의 유효성을 확인하기 위하여, 선행 연구의 온톨로지 기반 지식지도 구축 사례 데이터를 그래프DB에 적용하여 지식그래프 기반 지식지도를 구현하고, 구현된 지식 네트워크의 유효성과 Class 자동 구성 능력을 선행 연구의 결과와 비교하는 성능 테스트를 진행한다. 성능 테스트 결과, 본 연구의 지식그래프 기반 지식지도는 선행 연구의 온톨로지 기반 지식지도와 동일한 수준의 성능을 나타냈으며, 지식 및 지식 간 관계 정의 및 추론을 더욱 효율적으로 진행할 수 있음을 확인하였다. 본 연구의 결과는 연관지식에 대한 사용자의 인지과정을 반영한 지식 탐색 기능의 구현에 활용될 수 있으며, 추론에 의한 새로운 연관지식의 발견을 통해 자율적으로 확장되는 지능적 지식베이스의 개발에 응용될 수 있다.