KR101187860B1 - 모델 엘리먼트 식별을 위한 시스템 및 방법 - Google Patents

Abstract

문제 분석 시스템 및 방법은, 엔티티-관계-엔티티 연관성으로 표현되는 적어도 하나의 엔티티가 주어지면, 지식 검색 도구를 통하여, 메레올로지 및 기능적인 연관성들의 데이터베이스에 자동적으로 제출되는 쿼리를 자동적으로 공식화한다. 또한, 상기 데이터베이스로부터 오는 이러한 쿼리에 대한 응답은 자동적으로 제공된다. 상기 쿼리는 자연어 쿼리, 부울 쿼리, 키워드 쿼리 또는 데이터베이스 관리 시스템의 쿼리 신택스에 따른 쿼리로 포맷될 수 있다.

신택스, 엔티티, 메레올로지, 데이터베이스, 자연어, 쿼리

Description

모델 엘리먼트 식별을 위한 시스템 및 방법{System and method for model element identification}

본 출원은 컴퓨터에 기반한 데이터베이스 시스템들에 저장된 정보에 접근하기 위한 자동 지식 검색에 관한 시스템들 및 방법들에 관한 것이다. 보다 상세하게는, 본 출원은 전체-부분(즉, "메레올로지(mereological)") 연관성들 및 관련된 기능적인 연관성들에 포함된 정보에 접근하는 것에 기초한, 지식 검색에 관한 것이다.

조직들 내의 혁신 프로세스는 대개, 자동화를 통한 향상된 효율을 지향하는 일반적인 경향에 의하여 크게 영향을 받아왔다. 형식적인 생각을 자극하는 상기 전통적인 모델은 브레인스토밍(brainstorming)과 같은 심리학적 기술들의 응용을 통하여 이루어졌다. 이러한 기술들은 상기 프로세스에 제한적인 향상을 가져다 준다.

최근 들어, 디바이스, 프로세스 또는 다른 시스템의 창작 또는 향상을 고려하는 연구자 또는 설계자에 의하여 적용될 수 있는 많은 수의 컴퓨터 기반의 기술들이 등장하였다. 이러한 기술들은 "문제 분석 도구들(problem analysis tools)"이라고 불린다.

문제 분석 도구들은 사용자가 복잡한 시스템을 고려하고 해결되어야만 하는 별개의 문제들을 식별하는 데에 도움을 준다. 이러한 도구들은 컴퓨터에 기반한 인터페이스들을 제공함으로써 이를 수행하는데, 상기 인터페이스들은 문제 분석에 관한 잘 이해된 방법들의 응용하는 데에 도움을 준다. 상기 방법들은 어근 절 분석, TRIZ(러시아 어인 "Teoriya Resheniya Izobretatelskikh Zadatch"의 두문자임), 가치 엔지니어링, 시스템 기능 분석 및 시스템 벤치마킹 등(이에 한하지는 않음)을 포함한다. TRIZ는 문제 해결을 위한 혁신적인 아이디어들 및 해결책들을 생성하기 위한, 방법론, 도구 세트, 지식 베이스 및 모델에 기반한 기술이다.

이러한 도구의 예로는, TechOptimizer™라고 불리는, 메사추세츠 주의 보스턴에 소재한 "인벤션 머신 코포레이션"에 의하여 개발된 컴퓨터 시스템이 있다. 문제 분석에 도움을 주기 위하여 TechOptimizer™에 사용된 기술은, 부분적으로 미국 특허 6,056,428호 및 미국 특허 6,202,043호에 기술되어 있다. 상기 두 개의 특허들에 개시된 시스템은, 메사추세츠 주의 보스턴에 소재한 인벤션 머신 코포레이션의 TechOptimizer™ 사용자 가이드 버전 4.0에 완전히 설명되어 있다.

TechOptimizer™ 소프트웨어는, 사용자가 디자인 및/또는 기술적 프로세스의 시스템 기능 모델을 생성하고, 상기 디자인 및/또는 기술적 프로세스의 가치 진단들을 수행하고, 상기 디자인 및/또는 기술적인 프로세스의 보다 나은 설정을 식별하며, 이러한 새로운 설정을 구현하기 위하여 해결되어야 하는 문제를 식별하도록 허용하는 모듈을 포함한다.

문제 분석 도구들의 핵심 결여 사항은, 그것들이 해결되어야 하는 특정 이슈들의 식별에는 상당히 기여함에 반하여, 이러한 도구들의 사용자는 상기 문제 또는 상기 문제가 존재하는 시스템을 적절히 기술하기 위하여 고려되는 문제에 관한 지식을 보유할 필요가 있다는 점이다. 2005년 11월 14일에 출원된 "문제 분석을 위한 시스템 및 방법"이라는 제목의 미국 특허 출원 11/273137호에서는, 문제들에 관한 모델링을 돕기 위하여 사용자 특정 관련 정보를 제공하는 방법이 개시되어 있다. 여기서, 분석의 주요 측면은 원인-결과 관계들이고, 원인 또는 결과 문장은 자연어 쿼리로 자동적으로 재공식화 된다. 상기 쿼리는 데이터베이스로 제출되고, 상기 쿼리의 결과들은 반환된다. 따라서, 관련된 원인-결과 데이터를 식별하는 프로세스를 상당히 용이하게 할 수 있다.

그러나, 문제 분석 도구들의 사용에는, 상황들의 클래스가 존재하는데, 이것은 이러한 도구들의 사용을 어렵게 하고 전술된 기술의 문제점을 해결하지 못한다. 이러한 상황에서, 연구자 또는 설계자는 조사되는 시스템의 속성을 고려하여야만 한다. 조사되는 시스템이 디바이스, 프로세스, 조직 또는 다른 종류의 자연적 또는 인공적 시스템을 포함하든 포함하지 않든, 상기 연구자 또는 설계자는 상기 시스템의 보충 사항들, 그를 구성하는 구성요소들 및 이러한 구성요소들 사이에서의 상호작용들을 이해하여야만 한다. 이러한 이해는 상기 연구자가 상기 문제를 보다 깊이 이해하고 이에 따라 해결책에 이르도록 하는 데에 도움을 준다.

이것은 "시스템 기능 모델링(system functional modeling)"이라고 일반적으로 불리는 시스템 분석 방법의 프로세스를 고려함에 의하여 쉽게 이해될 수 있다. 이러한 분석적 프로세스에서, 상기 연구자는 조사 중인 시스템의 문장(예를 들어, "착유용 걸상(milking stool)")으로부터 시작할 수 있다. 그 다음, 상기 연구자는 상기 착유용 걸상 시스템의 구성요소들이 무엇인가를 고려할 것이다: 걸상 다리들, 시트, 손잡이, 농부, 소, 마루, 우유 용기.

그 다음, 상기 연구자는 상기 시스템의 구성요소들의 각각의 쌍, 즉 상기 구성요소들 사이의 기능적인 상호작용들이 무엇인지를 고려할 것이다. 예를 들면, 상기 시트 및 상기 농부 간의 상호작용은 상기 시트가 상기 농부를 지지한다는 것임을 식별할 수 있을 것이다. 상기 연구자는 모든 알려진 상호작용들이 식별되고 분류될 때까지, 반복적인 분석을 계속할 것이다.

잘 이해된 가치 엔지니어링 분석의 원리들은, 그 후, 상기 전체 시스템에 대한 각각의 구성요소의 상대적 가치 기여에 관한 통찰을 얻기 위하여 사용될 수 있다. 분석의 이러한 종류는 매우 효과적이고 널리 사용되고 있다. 그러나 상기 연구자는 상기 시스템의 구성요소들과 그들의 기능적인 상호작용들을 식별하기 위하여 잘 정의된 방법들을 알지 못하기 때문에, 그것은 여전히 어려운 작업이다. 그 결과, 상기 방법은 개인적 영역의 지식에 크게 의존하게 된다.

유사한 문제가 "시스템들 생각(systems thinking)"이라고 일반적으로 불리는 상기 분석적 방법에서도 나타난다. 이러한 방법에서, 실행자들은 프로세스 시스템의 부분들을 식별하고, 상기 시스템의 동적인 본질을 탐구하며, 엘리먼트들 사이의 상호작용들을 식별하고, 일상적인 사이클들을 찾는다. 시스템 기능 모델링 분석을 수행하는 연구자의 경우에서와 마찬가지로, 상기 "시스템들 생각" 연구자는 특정 시스템의 구성요소들 및 상호작용들을 식별하기 위한 개인적 영역의 지식에 의존하도록 남겨져 있다.

이러한 두 상황들에 있어서, 상기 시스템의 구성요소들과 그러한 구성요소들 간의 상호작용을 식별하기 위하여, 사용자는 시스템 모델을 구체화하고 개인적 영역 내의 지식을 사용하여야 한다. 상기 사용자가 적절한 영역의 지식을 가지고 있지 않다면, 상기 사용자는 유용한 정보를 찾기 위하여 가용한 모든 수단들을 동원하여 독립적인 조사를 수행하여야만 한다. 이러한 수단들은 서적들, 공공 인터넷 검색 엔진들, 개인적인 데이터 구독 서비스들, 내부 기업 포털들 또는 적절한 기술적 정보를 갖는 다른 소스들을 사용하는 것을 포함할 수 있다.

본 발명의 일 측면에 따르면, 시스템의 엘리먼트들을 식별하는 문제 분석 방법이 제공된다. 상기 방법은, 시스템 엘리먼트들을 포함하는 시스템 모델들의, 머신에 의해 읽을 수 있는 표현들을 포함하는 시스템 엘리먼트 저장소를 제공하는 단계; 적어도 하나의 시스템 모델로부터 시스템 엘리먼트들을 추출하고, 상기 시스템 엘리먼트들로부터 쿼리를 자동적으로 공식화하는 단계; 상기 쿼리를 사용하여, 상기 시스템 엘리먼트들을 형성하기에 유용한 구성요소 엘리먼트들에 대한 하나 또는 그 이상의 지식 베이스들을 검색하는 단계; 및 상기 쿼리를 형성하는 데에 사용되는 상기 시스템 엘리먼트들과 연관되는 상기 시스템 구성요소 엘리먼트들을 저장하는 단계 및 디스플레이하는 단계 중 적어도 하나의 단계를 포함한다.

상기 방법은, 상기 쿼리를 공식화하는 단계 이전에, 다음의 시스템 엘리먼트들을 분류하는 단계를 더 포함할 수 있다: 전체-부분 연관성의 전체 엘리먼트, 엔티티-관계-엔티티 연관성의 엔티티 엘리먼트, 엔티티-관계-엔티티 연관성의 엔티티 엘리먼트들의 쌍 또는 엔티티-관계-엔티티 연관성의 관계 엘리먼트.

상기 하나 또는 그 이상의 지식 베이스들을 검색하는 단계는, 지식 검색 엔진에 상기 쿼리를 제출하는 단계와, 상기 지식 검색 엔진에 부합하는 상기 쿼리를 포맷하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 쿼리를 포맷하는 단계는 상기 쿼리를 자연어 쿼리, 부울 쿼리, 키워드 쿼리, 또는 데이터베이스 관리 시스템의 쿼리 신택스에 따른 쿼리를 포맷하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 지식 검색 엔진은 시만틱 인덱싱 및 검색 도구를 포함하고, 상기 하나 또는 그 이상의 지식 베이스들은 시만틱 분석 지식 베이스를 포함할 수 있다.

상기 시스템 모델들은 디바이스 기능 모델들을 포함하고, 상기 구성요소 엘리먼트들은 하나 또는 그 이상의 디바이스 구성요소 엘리먼트들을 포함할 수 있다.

상기 시스템 모델들은 프로세스 기능 모델들을 포함하고, 상기 구성요소 엘리먼트들은 하나 또는 그 이상의 프로세스 구성요소 엘리먼트들을 포함할 수 있다.

상기 하나 또는 그 이상의 지식 베이스들은 다음의 그룹 중에서 선택되는 하나 또는 그 이상의 지식 베이스들을 포함할 수 있다: 하나 또는 그 이상의 지역적으로 접근 가능한 지식 베이스들; 코포레이트 지식(corporate knowledge)을 포함하는 하나 또는 그 이상의 지식 베이스들; 및 하나 또는 그 이상의 공적으로 접근 가능한 지식 베이스들.

상기 방법은 하나 또는 그 이상의 다른 시스템 엘리먼트들에 그래픽적으로 연결되는 시스템 엘리먼트를 표현하는 단계를 더 포함할 수 있다.

상기 하나 또는 그 이상의 지식 베이스들은 하나 또는 그 이상의 메레올로지 및 기능적인 연관성 데이터베이스들을 포함할 수 있다.

본 발명의 다른 측면에 따르면, 적어도 하나의 스토리지 디바이스에 저장되고, 시스템의 엘리먼트들을 식별하기 위한 문제 분석 방법을 수행하는 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행될 수 있는, 컴퓨터로 실행 가능한 인스트럭션들을 포함하는 컴퓨터 프로그램이 제공된다. 상기 방법은 시스템 엘리먼트들을 포함하는 시스템 모델들의, 머신으로 읽을 수 있는 표현들을 포함하는 시스템 엘리먼트 저장소를 제공하는 단계; 적어도 하나의 시스템 모델로부터 시스템 엘리먼트들을 추출하고, 상기 시스템 엘리먼트들로부터 쿼리를 자동적으로 공식화하는 단계; 상기 쿼리를 사용하여, 상기 시스템 엘리먼트들을 형성하기에 유용한 구성요소 엘리먼트들에 대한 하나 또는 그 이상의 지식 베이스들을 검색하는 단계; 및 상기 쿼리를 형성하는 데에 사용되는 상기 시스템 엘리먼트들과 연관되는 상기 시스템 구성요소 엘리먼트들을 저장하는 단계 및 디스플레이하는 단계 중 적어도 하나의 단계를 포함한다.

상기 방법은, 상기 쿼리를 공식화하는 단계 이전에, 다음의 시스템 엘리먼트들을 분류하는 단계를 더 포함할 수 있다: 전체-부분 연관성의 전체 엘리먼트, 엔티티-관계-엔티티 연관성의 엔티티 엘리먼트, 엔티티-관계-엔티티 연관성의 엔티티 엘리먼트들의 쌍 또는 엔티티-관계-엔티티 연관성의 관계 엘리먼트.

상기 하나 또는 그 이상의 지식 베이스들은 하나 또는 그 이상의 메레올로지 및 기능적인 연관성 데이터베이스들을 포함할 수 있다.

본 발명의 또 다른 측면에 따르면, 시스템 모델링을 위한 문제 분석 시스템이 제공된다. 상기 시스템은, 시스템 엘리먼트들을 포함하는 시스템 모델들의, 머신으로 읽을 수 있는 표현들을 포함하는 엘리먼트 저장소; 적어도 하나의 시스템 모델로부터 시스템 엘리먼트들을 추출하고 상기 시스템 엘리먼트들로부터 쿼리를 자동적으로 공식화하도록 설정되는 쿼리 공식화기; 및 상기 쿼리를 수신하고, 상기 시스템 엘리먼트들을 형성하는 데에 유용한 구성요소 엘리먼트들에 대한 하나 또는 그 이상의 지식 베이스들을 검색하도록 설정되는 지식 검색 엔진을 포함한다.

상기 쿼리 공식화기는 상기 쿼리를 공식화하기 이전에, 상기 시스템 엘리먼트들을 분류하도록 설정되는데, 상기 시스템 엘리먼트들은, 전체-부분 연관성의 전체 엘리먼트, 엔티티-관계-엔티티 연관성의 엔티티 엘리먼트, 엔티티-관계-엔티티 연관성의 엔티티 엘리먼트들의 쌍 또는 엔티티-관계-엔티티 연관성의 관계 엘리먼트를 포함하도록 설정될 수 있다.

상기 쿼리 공식화기는 상기 지식 검색 엔진에 부합하는 상기 쿼리를 포맷하도록 설정될 수 있다.

상기 쿼리 공식화기는 상기 쿼리를 자연어 쿼리, 부울 쿼리, 키워드 쿼리, 또는 관계적 데이터베이스 관리 시스템의 쿼리 신택스에 따른 쿼리를 포맷하도록 설정될 수 있다.

상기 지식 검색 엔진은 시만틱 인덱싱 및 검색 도구를 포함하고, 하나 또는 그 이상의 지식 베이스들은 하나 또는 그 이상의 시만틱 분석 지식 베이스를 포함할 수 있다.

상기 시스템은 하나 또는 그 이상의 기능 모델링 도구들을 더 포함할 수 있다.

상기 하나 또는 그 이상의 기능 모델링 도구들은 디바이스 기능 모델링 도구를 포함하고, 상기 구성요소 엘리먼트들은 적어도 하나의 디바이스 구성요소 엘리먼트를 포함할 수 있다.

상기 하나 또는 그 이상의 기능 모델링 도구들은 프로세스 기능 모델링 도구를 포함할 수 있고, 상기 구성요소 엘리먼트들은 적어도 하나의 프로세스 구성요소 엘리먼트를 포함할 수 있다.

상기 하나 또는 그 이상의 지식 베이스들은 다음의 그룹 중에서 선택되는 하나 또는 그 이상의 지식 베이스들을 포함할 수 있다: 하나 또는 그 이상의 지역적으로 접근 가능한 지식 베이스들; 코포레이트 지식(corporate knowledge)을 포함하는 하나 또는 그 이상의 지식 베이스들; 및 하나 또는 그 이상의 공적으로 접근 가능한 지식 베이스들.

상기 시스템은, 컴퓨터 시스템에 의하여 실행되는 컴퓨터로 읽을 수 있는 스토리지 매체 내에 저장된 컴퓨터 프로그램을 더 포함할 수 있고, 상기 컴퓨터 시스템은, 하나 또는 그 이상의 컴퓨터 프로세싱 엘리먼트들; 하나 또는 그 이상의 디스플레이 디바이스들; 하나 또는 그 이상의 사용자 입력 디바이스들; 및 하나 또는 그 이상의 지식 베이스들과 통신하는 통신 엘리먼트들을 포함할 수 있다.

상기 컴퓨터 시스템은, 하나 또는 그 이상의 다른 시스템 엘리먼트들과 그래픽적으로 연결되는 시스템 엘리먼트를 표현하도록 설정되는 하나 또는 그 이상의 디스플레이 디바이스들 상에 존재하는, 사용자와 상호작용하는 스크린들을 생성하도록 설정될 수 있다.

상기 하나 또는 그 이상의 지식 베이스들은 하나 또는 그 이상의 메레올로지 및 기능적인 연관성 데이터베이스들을 포함할 수 있다.

제1, 제2 등의 용어는 다양한 요소들을 설명하기 위하여 사용될 수 있지만, 이러한 요소들은 이러한 용어들에 의하여 제한되지 않는다는 점은 이해되어야 할 것이다. 이러한 용어들은 서로 다른 요소들을 구별하기 위하여 사용되는 것이고, 상기 요소들의 필요적 순서를 의미하는 것은 아니다. 예를 들어, 제1 엘리먼트는 제2 엘리먼트로 명명될 수 있고, 마찬가지로, 제2 엘리먼트는 제1 엘리먼트로 명명될 수 있는데, 이는 본 발명의 범주를 벗어나지 않는다. 여기서 사용된 바와 같이, "및/또는"은 상기 관련된 항목들의 하나 또는 그 이상의 모든 조합을 포함한다.

여기에서 사용된 용어는 특정 실시예들을 설명하기 위한 목적이며, 본 발명을 한정하기 위하여 의도된 것이 아니다. 여기서 사용된 바와 같이, 단수인 "a"m "an" 및 "the"는, 문장에서 명확하게 반대로 언급되지 않는 한, 복수 또한 포함하도록 의도되어 있다. "포함한다", "포함하는" 등의 용어가 사용되면, 기술된 특징들, 단계들, 동작들, 엘리먼트들 및/또는 컴포넌트들이 존재함을 의미하지만, 추가적인 하나 이상의 다른 특징들, 단계들, 동작들, 엘리먼트들, 컴포넌트들 및/또는 그들의 그룹들의 존재 또는 추가를 배제하는 것은 아니다.

도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른, 문제 분석 시스템을 위한 높은 수준의 아키텍처를 보여준다.

도 5에 도시된 시스템(100)은 다음의 구성요소들을 포함한다: 시스템 모델링 도구들(20), 즉, 보다 상세한 설명을 위하여 후술되는 도 1에 도시된 것과 같은 시스템 모델링을 위한 도구들; 시스템 엘리먼트들을 포함하는 시스템 모델들의 머신 표현들(machine representations)을 포함하는 시스템 엘리먼트 저장소(30); 쿼리 공식화 및 제출을 수행하는 쿼리 공식화기(40); 선택된 하나 또는 그 이상의 지식 검색 엔진들을 포함하는 지식 검색 엔진(50); 메레올로지 및 기능적인 연관성 데이터베이스들과 같은 검색 가능한 지식 데이터베이스들(60).

상기 시스템 모델링 도구들(20)은 모델링에 특화된 시스템들(modeling specific system)을 위한 기능성을 제공하여, 모델링되는 시스템 또는 시스템들에 대응하는 하나 또는 그 이상의 시스템 모델들(각각의 시스템 모델은 시스템 엘리먼트들을 포함함)의 머신으로 읽을 수 있는 표현들이 얻어진다. 시스템 엘리먼트 저장소(30)는 본 발명의 실시예들에 따라 추가적으로 프로세싱 될 수 있는, 머신으로 읽을 수 있는 시스템 모델 표현들을 포함한다.

상기 쿼리 공식화기(40)는 상기 시스템 엘리먼트 저장소(30) 내의 상기 모델들로부터 특정 시스템 엘리먼트들을 추출하고, 상기 시스템 엘리먼트들을 쿼리들로 변환한다. 상기 쿼리들은 지식 검색 엔진(50)이 상기 메레올로지 및 기능적인 연관성 데이터베이스들(60)로부터 정보를 추출하는 데에 사용된다. 이러한 쿼리들은, 상기 시스템 엘리먼트들을 형성하는 데에 유용한 메레올로지 및 기능적인 연관성 데이터베이스들(60) 내에서 구성요소 엘리먼트들을 검색한다. 예를 들어, 상기 구성요소 엘리먼트들은 상기 시스템 엘리먼트들의 요구사항들을 충족시킬 수 있는 구성요소 엘리먼트들이다.

도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른, 프로세싱 단계들을 특징적으로 도시하는 흐름도이다.

상기 시스템 엘리먼트 저장소(30)는 하나 또는 그 이상의 시스템 엘리먼트들을 포함하는 시스템 모델들을 포함한다. 각각의 시스템 엘리먼트는 하나 또는 그 이상의 구성요소들, 예를 들어, 하나 또는 그 이상의 기능들을 상기 시스템 모델의 컨텍스트 내에서 수행하는 부분들을 포함할 수 있고, 다른 시스템 엘리먼트들에 알려진 어떤 관계들을 가질 수 있다. 이 모두는 시스템 엘리먼트 저장소(30)에 저장될 수 있다.

쿼리 공식화기(40)는 엘리먼트 추출기(32)를 포함할 수 있는데, 상기 엘리먼트 추출기(32)는 시스템 목표들의 세트를 수행하기 위하여 필요한 시스템 엘리먼트 저장소(30)로부터 특정 시스템 엘리먼트들을 식별하도록 설정된다. 상기 엘리먼트 추출기(32)는 핵심 구성요소 엘리먼트들을 추출하기 위하여 상기 시스템 엘리먼트들을 프로세싱한다. 엘리먼트 추출기(32)는 구성요소 엘리먼트의 이름을 추출하거나, 적어도 하나의 시스템 엘리먼트와 관련되는 구성요소 엘리먼트에 의하여 수행되는 기능의 이름을 추출할 수 있다.

상기 구성요소 엘리먼트들은 상기 시스템 모델 내에서 표현되는 엔티티-관계-엔티티 연관성의 일 부분을 형성할 수 있다. 엔티티-관계-엔티티 연관성의 일 예는 도 1에 나타낸 바와 같이, 내부 레이스-지지-샤프트(inner race-support-shaft)이다. 도 5 및 도 6의 개시는 이전에는 알려지지 않은 반면에, 도 1은 종래 기술에 따른, 디바이스 기능 모델링을 사용하여 엔지니어링 시스템들을 분석하기 위한 사용자 인터페이스의 일 실시예를 보여준다.

상기 쿼리 공식화기(40)는 쿼리(42)를 생성하기 위하여, 상기 핵심 시스템 엘리먼트들을 조합하도록 설정되는 쿼리 조합기(34)도 포함할 수 있다. 상기 쿼리를 생성하는 것은, 상기 쿼리를 자연어 쿼리, 부울 쿼리, 키워드 쿼리, 또는 본 실시예에서의 데이터베이스 관리 시스템의 쿼리 신택스에 따른 쿼리를 포맷하는 것을 포함할 수 있다. 그 다음, 상기 쿼리는 도 5에 도시된 바와 같이, 상기 지식 검색 엔진(50)에 제출된다. 상기 지식 검색 엔진(50)은 상기 쿼리와 연관된 정보에 대한 데이터베이스(60)(의미론적으로 인덱스화된 데이터베이스 등)의 검색을 수행한다. 상기 쿼리에 대한 응답들은 그래픽 또는 텍스트 형식으로 사용자에게 자동적으로 제공된다.

본 발명의 실시예들은, 분석되어야 할 시스템들과 관련된 시스템 엘리먼트들을 분석하고 처리하는 능력을 제공함에 의하여, 다양한 문제 시스템 모델링의 사용을 증대시키는데, 이는 종래의 문제 분석 도구들 또는 시스템들을 넘어서는 향상을 나타낸다. 이러한 문제 분석의 향상은, 예를 들면, 사용자의 지역적 지식 도메인의 외부에 있는 지식 베이스들에 접근하는 능력에 의하여 제공된다. 이러한 실시예들은 하나 또는 그 이상의 디바이스 기능 모델링 도구들과, 시스템 모델들을 생성하도록 설정된 프로세스 기능 모델링 도구들을 처리할 수 있다.

도 5와 관련하여 전술된 바와 같이, 지식 검색 엔진(50)은 데이터베이스들(60)로부터 정보를 추출하기 위하여 사용된다. 상기 지식 검색 엔진(50)은 하나 또는 그 이상의 지식 검색 도구들(일반적으로 데이터베이스 쿼리 도구들이라고 명명됨)을 포함한다. 그것들은 데이터베이스들(60)에 의하여 표현되는 시스템들과 같이, 컴퓨터에 기반한 데이터베이스 시스템들에 저장된 정보에 효율적인 접근을 용이하게 한다. 적용가능 시에, 지식 검색 도구 및 그것에 의하여 검색되어야 하는 데이터베이스는 여기서는, 지식 베이스라고 총합적으로 명명된다. 사용자는 적절하게 구현된 쿼리를, 적절한 형태(예를 들어, 자연어 또는 부울 표현)로, 상기 데이터베이스를 검색하고 결과들을 획득하는 상기 지식 검색 도구에 제시함에 의하여, 연관된 정보를 찾을 수 있다. 상기 지식 검색 도구는, 상기 지식 검색 도구에 의하여 부과되는 관련성 척도를 충족하는 정보의 리스트를 포함하는 결과 세트를 구축함에 의하여, 상기 입력된 쿼리에 응답한다.

이러한 지식 검색 도구의 예로는, Goldfire Intelligence™라고 불리는, 메사추세츠 주의 보스턴에 소재한 "인벤션 머신 코포레이션"에 의하여 개발된 컴퓨터에 기반한 시스템을 들 수 있다. 이러한 도구에 사용되는 기술은, 그 내용이 본 발명에 의하여 참조로서 병합되는, 미국 특허 6,167,370호에서 부분적으로 설명된다. 본 발명의 실시예는, 지식 검색들을 수행하기 위한 목적으로, 미국 특허 6,167,370호에 설명된 시만틱 인덱싱 및 검색 기술을 사용한다. 어떠한 다른 지식 검색 도구도 대안적인 실시예에서 사용될 수 있음은 당업자에게는 자명할 것이다.

이상에서 나타낸 바와 같이, 쿼리 공식화기(40)는 데이터베이스들(60)로부터 정보를 추출하기 위하여, 상기 지식 검색 엔진(50)에 쿼리들을 제공한다. 일 실시예에 있어서, 시스템 엘리먼트의 머신 표현은 쿼리를 생성하기 위하여 사용되는 핵심 엘리먼트들의 소스로서 사용된다. 상기 쿼리 공식화기(40)에 의하여 이루어지는 동작들의 종류는 도 1 및 도 2에 도시된 문제 분석 도구들을 참조한 예제에 의하여 보여질 수 있다.

도 1은 시스템 모델링을 위한 디바이스 기능 모델링의 사용을 도시한다. 도 1은 전술한 Goldfire Innovator™라는 프로그램에 의해 제공된 스크린을 보여준다. 도 1에서, 롤러 베어링으로 알려진 디바이스를 위한 기능 모델이 보여진다. "윤활하다(lubricate)"라고 표시된 화살표에 의하여, "롤러들(rollers)"이라고 표시된 박스(103)에 연결되는, "윤활유(grease)"라고 표시된 박스(101)는, 상기 시스템 엘리먼트의 구성요소 엘리먼트를 나타내는데, 상기 구성요소 엘리먼트인 "롤러(roller)"에 영향을 미치는 "윤활하다(lubricate)"의 기능을 수행한다.

도 2, 도 4 및 도 5는 이러한 디바이스 기능 모델에 대한 시스템 엘리먼트들의 식별자 및 구축이 본 발명의 일 실시예에 의하여 어떻게 설명될 수 있는지를 보여준다.

도 2에서, 부분들 발견자 윈도우(Parts Finder window)(120)는 시스템 모델의 시스템 엘리먼트로서, 전체 시스템 "롤러 베어링(roller bearing)의 가능한 부분들을 표현하는 구성요소 엘리먼트들을 제공한다. 상기 시스템 엘리먼트 식별자 "롤러 베어링(roller bearing)"의 해석에 기초하여, 상기 쿼리 공식화기(40)는 지식 검색 엔진(60)의 지식 검색 도구에 제출될 쿼리인 "롤러 베어링(roller bearing)"을 구축한다. 상기 쿼리는 상기 시스템 엘리먼트를 자연어 쿼리, 부울 쿼리, 키워드 쿼리, 또는 데이터베이스 관리 시스템의 쿼리 신택스에 따른 쿼리로 변환함에 의하여 자동으로 재공식화 되어 형성된다. 상기 쿼리는 상기 부분들 발견자 윈도우(120)의 상기 디바이스 텍스트 박스 부분(122) 내에서 "롤러 베어링(roller bearing)"이라는 자연어 쿼리로 나타난다. 상기 윈도우는 사용자에 의하여, 예를 들면, 상기 쿼리를 재작성하고 상기 검색을 제한하는 것이 가능하도록 허용한다.

도 2는 또한, 상기 자연어 쿼리 "롤러 베어링(roller bearing)"에 의하여 상기 지식 베이스들에 문의한 결과들(문제 분석 결과들의 형태를 가짐)을 보여준다. 상기 쿼리에 기초하는, 연관된 가능한 결과들은 상기 지식 베이스들로부터 획득되고, 상기 쿼리 아래의 서브-패널들(124) 내에서 리스트로 나타난다.

지식 베이스들의 다양한 종류들은 쿼리에 응답하여 접근될 수 있고, 이러한 지식 베이스들은 다양한 장소들에 위치할 수 있다. 예를 들면, 이러한 지식 베이스들은 세 개의 가능한 장소들 중 하나 이상의 장소에 위치할 수 있다. 지식 베이스들의 하나의 세트는 사용자 자신의 컴퓨터 메모리 또는 사용자의 위치에서 접근될 수 있는 CD와 같은 휴대용 메모리 디바이스들 내에 포함될 수 있다. 지식 베이스들의 다른 세트는 코포레이트 지식(Corporate Knowledge)일 수 있는데, 상기 코포레이트 지식은 일반적으로 하나 또는 그 이상의 서버들에 위치할 수 있다. 상기 서버들은 상주되고 회사와 같은 조직 내부에서 사용자의 개인적 접근만이 허용된다. 지식 베이스들의 또 다른 세트는, 예를 들면, Google™(검색 엔진의 예), 미국 특허청이 제공하는 특허 정보(검색 가능한 데이터베이스의 예) 등, 공개적으로(publicly) 접근 가능한 검색 엔진들 및 데이터베이스들일 수 있다.

도 2는 문제의 분석에 있어서 사용자를 돕기 위하여 접근될 수 있는 지식 베이스들의 두 가지 종류들의 예를 보여준다. 상기 서브-패널들(124)는 "지식 베이스들 내에서 발견되는 구성요소들"과, "상기 저장소 내에서 발견되는 디바이스 모델들"을 보여준다. 의미론적으로 인덱스화되어 있는 일반 문서 저장소들은 " 상기 지식 베이스들 내에서 발견되는 구성요소들"을 제공한다. "상기 저장소 내에서 발견되는 디바이스 모델들"은 사용자들에 의하여 수행되는 이전의 시스템 모델링 분석의 저장된 모델들을 포함하는 저장소 모델들로부터 제공된다. 따라서, 본 발명의 실시예들은 시스템 모델링이 일반 문서 저장소들에 의하여 표현되는 더 많은 일반적 지식에 의하여, 그리고 상기 저장소 모델들 내에 캡쳐되는 과거 분석에 영향을 미치는 더 많은 특정 지식에 의하여 지지되도록 허용한다.

또한, 도 2에서 보여지는 바와 같이, 상기 사용자는 선택 지시자들(126)을 활성화함에 의하여, 상기 제안된 구성요소 엘리먼트들 중에서 어떤 것을 상기 시스템 모델 내에 포함시킬지를 선택할 수 있다.

도 3에서 보여지는 바와 같이, 상기 선택된 구성요소 엘리먼트들 내의 선택 결과들이 시스템 모델 캔버스 상에 위치한다. 예를 들면, 구성요소 엘리먼트들인 "내부 레이스(inner race)" 및 "외부 레이스(outer race)"는 "지식 베이스들 내에서 발견되는 구성요소들" 영역 내에서 선택되고, 도 3의 시스템 모델 캔버스(300) 내에 표시된다.

도 4에서 상기 기능 검색 윈도우(Function Search window)(140)는 시스템 구성요소 엘리먼트들 사이에서 가능한 기능적인 상호작용을 표현하는 관계 엘리먼트들을 제공한다. 도 4에서, 서브-패널(142)은 상기 시스템의 엘리먼트들을 표현하는 구성요소 엘리먼트들을 제공한다. 본 경우에서는 "윤활유(grease)"인 조사 대상 구성요소가 상기 시스템에 대하여 작용하는 것으로 알려진다. 상기 선택된 구성요소 "윤활유(grease)"의 해석에 기초하여, 상기 시스템은, 상기 시스템 엘리먼트를 자연어 쿼리로 변환함에 의한 자동 재공식화에 의하여, 지식 검색 도구에 제공되는 쿼리 "윤활유(grease)"를 구축한다.

상기 쿼리는 상기 기능 검색 윈도우(140)의 상기 구성요소 텍스트 박스 부분(Component text box portion)(144)에 표시된다. 상기 서브-패널들(146)은 알려진 상호작용들과, 상기 상호작용들의 효과들의 리스트를, 구성요소 엘리먼트들인 "윤활유(grease)" 및 "롤러(roller)"의 쌍에 제공한다. 상기 선택된 구성요소들 "윤활유(grease)" 및 "롤러(roller)"의 해석에 기초하여, 상기 시스템은 상기 시스템 엘리먼트를 자연이 쿼리로 변환함에 의한 자동 재공식화에 의하여, 지식 검색 도구에 제출되어야 할 쿼리로서, 상기 쿼리 "윤활유(grease)" 및 "롤러(roller)"를 구축할 수 있다.

도 4는 또한, 상기 자연어 쿼리 "윤활유(grease)"로 상기 지식 베이스들에 문의한 결과들을 보여준다. 이러한 검색은, 특정 시스템 엘리먼트를 선택하기 위한 아이콘을 클릭하고, 아이콘 클릭에 의하여 다른 시스템 엘리먼트들과의 가능한 상호작용들을 식별하기 위한 도움을 요청함으로써 촉발될 수 있다. 상기 소프트웨어는 사용자 설정에 의하여, 예를 들면, 상기 쿼리를 재작성하고 상기 검색을 한정하는 것을 허용한다. 도 4는 상기 쿼리 아래의 서브-패널(142)에 리스팅된, 상기 지식 베이스들로부터의 연관된 가능한 시스템 엘리먼트 결과들을 갖는 완료된 검색을 보여준다.

도 4는 또한, 상기 자연어 쿼리 "윤활유 및 롤러(grease and roller)"로 상기 지식 베이스들(60)에 문의한 결과를 보여준다.

이러한 검색은, 상기 시스템 엘리먼트 "롤러(roller)"를 선택하기 위하여 서브-패널(142) 내에서 구성요소 이름 "롤러(roller)"를 클릭하고, 상기 시스템 구성요소 "윤활유(grease)"와 가능한 상호작용들을 식별하기 위한 도움을 요청함으로써 촉발될 수 있다. 도 4는 상기 쿼리 아래의 서브-패널(146)에 리스팅된, 상기 지식 베이스들로부터의 연관된 가능한 상호작용 결과들을 갖는 완료된 검색을 보여준다. 사용자는 그 후, 상기 시스템의 상기 기능 모델 내에서 특정 상호작용들을 캡쳐할 것을 선택할 수 있다.

대안적인 실시예에 있어서, 주어진 시스템 모델링 도구의 머신 표현으로부터 핵심 쿼리 엘리먼트들을 추출하기 위한 특정 메커니즘은, 자동적으로 형성되는 쿼리의 구축을 위한 메커니즘으로서의 도구에 따라 다양화될 수 있다는 것을 당업자라면 충분히 이해할 수 있을 것이다. 예를 들면, 도 4는 디바이스 기능 모델링을 자동화하는 시스템 모델링 도구를 사용한 결과들에 대응되는 그래픽적인 표현을 도시한다. 이러한 상황에서, 상기 디바이스 기능 모델링의 결과는 그래프로 도시되는 머신 표현을 갖는다. 여기서 상기 그래프의 각각의 노드는 구성요소 엘리먼트를 나타내고, 상기 그래프의 각각 에지(상기 노드들을 연결하는 화살표들로 표시됨)는 상기 에지에 의하여 연결되는 노드들(즉, 구성요소 엘리먼트들) 사이의 기능적인 상호작용을 나타낸다. 상기 두 개의 노드들의 조합 및 연결 에지는 또한, "엔티티-기능-엔티티 연관성"이라고 명명된다.

본 경우에서, 각각의 시스템 엘리먼트의 머신 표현은 잘 형성된 자연어 프래그먼트(fragment)를 포함한다. 따라서, 사용자가 구성요소들인 "윤활유(grease)" and "롤러(roller)"의 가능한 기능적인 연관성들을 이해하고자 하면, 상기 사용자는 상기 "윤활유(grease)" 및 "롤러(roller)라는 노드들을 선택함에 의하여, 상기 시스템의 기능적인 엘리먼트들을 식별하는 추측된 목표를 가지기 때문에, 상기 사용자는 상기 쿼리의 공식화(여기서, 상기 노드들은 상기 쿼리 문장으로 변환됨)를 생성하기 위한 상기 프로그램을 구동한다. 상기 시스템은, 상기 핵심 구성요소 데이터를 추출하고 상기 "윤활유 및 롤러(grease and roller)"라는 형태의 쿼리를 생성함으로써, 이를 수행한다. 여기서, "윤활유(grease)"는 상기 구성요소 엘리먼트 "롤러(roller)"에 작용하는 상기 시스템의 구성요소 엘리먼트이다.

상기 본 발명의 실시예들은 도 1에 도시된 바와 같은, 디바이스 기능 모델링의 컨텍스트에 적용될 수 있다. 이전에 간단히 언급한 바와 같이, 사용자가 관련된 시스템 엘리먼트들이 식별되는 시스템을 제공받을 때, 디바이스 기능 모델링은 사용될 수 있다. 당업자라면, 디바이스 기능 모델링에 대해 설명된 상기 방법들이 프로세스 기능 모델링의 컨텍스트 내에서, 상기 본 발명의 실시예에 동등하게 적용될 수 있음을 충분히 이해할 수 있을 것이다. 상기 프로세스 기능 모델링 컨텍스트에서, 시스템 모델링은 잠재적인 동작들(구성요소 엘리먼트들로서)을 결정하는 것을 포함하고, 상기 잠재적인 동작들은 프로세스와, 상기 동작들 간의 상호작용들(즉, 관계 엘리먼트들)을 포함한다.

따라서, 시스템 모델링에 대한 다른 접근법의 예시인, 상기 디바이스 기능 모델링 및 프로세스 기능 모델링의 컨텍스트들 양자에 있어서, 본 발명의 실시예들은 구성요소 엘리먼트들 및 관계 엘리먼트들을 포함하는 시스템 엘리먼트들의 결정을 위한 분석을 지원한다. 당업자라면 본 발명이 또한 다른 모델링 기술들에도 적용될 수 있으며, 이것은 디바이스 기능 모델링 및 프로세스 기능 모델링에 한정되지 않음을 이해할 수 있을 것이다.

본 발명의 실시예들은 도 7에 도시된 시스템(400)과 같은 전형적인 컴퓨터 시스템들에 의하여 구현될 수 있다. 컴퓨터 시스템(400)은 적어도 하나의 프로세싱 엘리먼트(401), 입력 디바이스(405), 및 쿼리들에 대한 응답을 제공하기 위해 필요한 정보를 제공하는 데이터베이스들(407)에 대한 링크를 포함한다. 데이터베이스들(407)은 원격 네트워크(410)를 통하여 접근될 수 있다. 상기 원격 네트워크(410)는 예를 들어, WAN(wide area network), 인터넷, 또는 기업 또는 LAN(local area network) 등과 같은 지역 네트워크(local network), 또는 이들의 조합을 포함한다.

상기 컴퓨터 시스템(400)의 기능성은, 하나 또는 그 이상의 컴퓨터들, 마이크로 프로세서들, 마이크로 컨트롤러들 또는 프로세싱 엘리먼트(401)와 같은 다른 프로세싱 디바이스들에 의하여 실행 가능한 컴퓨터 인스트럭션들 또는 프로그램 코드의 형태를 가질 수 있다. 상기 시스템 기능성을 구현하기 위한, 상기 컴퓨터로 실행 가능한 인스트럭션들은, 상기 프로세싱 디바이스(401) 상의 메모리 내에 상주하거나, 플로피 디스크들, 하드 디스크들, CD(compact disk), DVD(digital versatile disks), ROM(read only memory), 서버 또는 다른 저장 매체에 의하여, 상기 프로세싱 디바이스들에 제공될 수 있다.

시스템 모델링 도구의 사용을 통하여 식별되는 시스템들을 모델링하는 데에 필요한 관련 지식은 지식 검색 도구를 통하여 접근 가능한 지식의 본체 내에 존재하는 것이 일반적이므로, 상기 시스템 모델링 도구들에 이러한 두 가지 새로운 엘리먼트들을 추가하는 것은, 사용자에게 즉각적이고 매력적인 이점들을 제공한다. 새로운 모델은 가용하게 되었으므로, 시스템 모델링의 상기 동작들 및 응용된 연구들은 더 이상 분리된 활동들이 아니다.

이제, 사용자의 지식의 도메인의 외부에 존재하고, 모델링 된 시스템들의 완전한 분석을 위하여 필요한 잠재적으로 관련된 정보를, 상기 사용자가 동적으로 찾는 것이 가능하게 된다. 상기 사용자 도메인 지식의 범주에 따르면, 이것은 시스템 엘리먼트 식별자와, 관련된 메레올로지 또는 기능적인 연관성 생성 사이의 전통적인 괴리가 제거되기 때문에, 더 높은 생산성 및 모델링의 정확성으로 이어진다.

전술한 예제의 상세한 설명 및 바람직한 실시예들은 예시적인 목적으로 제시된 것이며, 특허법의 요구사항에 따라 개시된 것이다. 그것은 설명된 부분에 본 발명을 한정하려는 의도가 아니며, 단지 당해 업계에서 숙련된 자들로 하여금, 상기 발명이 구현의 특정 용도에 어떻게 적합하게 될 수 있는가를 이해시킬 수 있도록 하기 위한 것이다. 가능한 변경 및 다양화는, 여기에서 설명된 내용을 이해한 당해 업계에서 숙련된 자에게는 자명할 것이다. 예시적인 실시예들의 설명에 있어서, 공차들, 특징 치수들, 특정 동작 조건들, 엔지니어링 명세사항들 등은 한정의 의도로 기재된 것이 아니며, 구현 예들에 따라 다양화되거나 변경될 수 있다. 거기에는 어떠한 한정도 암시되어 있지 않다.

본 개시는 현재의 기술 분야의 수준에 대하여 작성된 것이지만, 상기 기술 분야의 현재 수준에 따른 미래의 진보나 개량도 고려한 것이다. 본 발명의 범주는 문언적으로 또는 적용 가능한 균등론적으로 청구항들에 의하여 정의되는 것에 의하여 의도된 것이다. 또한, 본 개시에서 어떠한 엘리먼트, 컴포넌트, 방법 또는 프로세스 단계도, 청구항에 의하여 명백히 언급되어 있는가와 상관없이, 일반 공중에게 헌납하기 위한 의도를 갖지 않는다.

따라서, 다양한 수정들이 가해질 수 있고 상기 발명 또는 발명들이 다양한 형태 도는 실시예들로 구현될 수 있으며, 그것들은 수 많은 응용들(그 중 몇몇이 전술한 상세한 설명에서 설명됨)에서 적용될 수 있다는 점은 이해될 수 있을 것이다. 다음에 뒤따르는 청구항들은, 문언적으로 기술되는 것과, 각각의 청구항의 범주 내에 위치하는 모든 수정들 및 변형들을 포함하는 모든 균등물들을 청구하기 위한 의도로 기재된 것이다.

도 1은 상기 종래 기술에 따른, 디바이스 기능 모델링을 사용하는 엔지니어링 시스템을 분석하는 사용자 인터페이스의 일 실시예를 보여준다.

도 2는 본 발명의 측면들에 따른, 디바이스 기능 모델링을 사용하는 시스템 모델링을 위하여 사용되는 사용자 인터페이스의 일 실시예를 보여준다.

도 3은 본 발명의 측면들에 따른, 디바이스 기능 모델링을 사용하는 시스템 모델링을 위하여 사용되는 또 다른 사용자 인터페이스의 일 실시예를 보여준다.

도 4는 본 발명의 측면들에 따른, 시스템의 디바이스 기능 모델링에 포함될 수 있는 사용자 인터페이스의 일 실시예를 보여준다.

도 5는 본 발명의 측면들에 따른, 문제 분석 시스템의 일 실시예의 높은 수준의 구조도이다.

도 6은 본 발명의 측면들에 따른, 문제 분석 시스템의 흐름도이다.

도 7은 본 발명의 측면들에 따른, 문제 분석을 위하여 사용되는 하드웨어 구현의 일 실시예에 대한 구조도를 보여준다.

Claims (25)

1. 시스템의 엘리먼트들을 식별하는 문제 분석 방법에 있어서,

   시스템 엘리먼트들을 포함하는 시스템 모델들의, 머신으로 읽을 수 있는 표현들을 포함하는 시스템 엘리먼트 저장소를 제공하는 단계;

   적어도 하나의 시스템 모델로부터 시스템 엘리먼트들을 추출하며, 상기 시스템 엘리먼트들을 분류하고, 상기 시스템 엘리먼트들로부터 쿼리를 자동적으로 공식화(formulation)하는 단계;

   상기 쿼리를 사용하여, 상기 시스템 엘리먼트들을 형성하기에 유용한 구성요소 엘리먼트들에 대한 하나 또는 그 이상의 지식 베이스들을 검색하는 단계; 및

   상기 쿼리를 형성하는 데에 사용되는 상기 시스템 엘리먼트들과 연관되는 상기 시스템 구성요소 엘리먼트들을 저장하는 단계 및 디스플레이하는 단계 중 적어도 하나의 단계를 포함하며,

   상기 시스템 엘리먼트들은, 전체-부분 연관성의 전체 엘리먼트, 엔티티-관계-엔티티 연관성의 엔티티 엘리먼트, 엔티티-관계-엔티티 연관성의 엔티티 엘리먼트들의 쌍 또는 엔티티-관계-엔티티 연관성의 관계 엘리먼트를 포함하는, 문제 분석 방법.
2. 삭제
3. 제1항에 있어서, 상기 하나 또는 그 이상의 지식 베이스들을 검색하는 단계 는,

   지식 검색 엔진에 상기 쿼리를 제출하는 단계와, 상기 지식 검색 엔진에 부합하는 상기 쿼리를 포맷하는 단계를 포함하는, 문제 분석 방법.
4. 제3항에 있어서, 상기 쿼리를 포맷하는 단계는,

   상기 쿼리를 자연어 쿼리, 부울 쿼리, 키워드 쿼리, 또는 데이터베이스 관리 시스템의 쿼리 신택스에 따른 쿼리를 포맷하는 단계를 포함하는, 문제 분석 방법.
5. 제3항에 있어서,

   상기 지식 검색 엔진은 시만틱 인덱싱 및 검색 도구를 포함하고, 상기 하나 또는 그 이상의 지식 베이스들은 시만틱 분석 지식 베이스를 포함하는, 문제 분석 방법.
6. 제1항에 있어서,

   상기 시스템 모델들은 디바이스 기능 모델들을 포함하고, 상기 구성요소 엘리먼트들은 하나 또는 그 이상의 디바이스 구성요소 엘리먼트들을 포함하는, 문제 분석 방법.
7. 제1항에 있어서,

   상기 시스템 모델들은 프로세스 기능 모델들을 포함하고, 상기 구성요소 엘 리먼트들은 하나 또는 그 이상의 프로세스 구성요소 엘리먼트들을 포함하는, 문제 분석 방법.
8. 제1항에 있어서,

   상기 하나 또는 그 이상의 지식 베이스들은 다음의 그룹 중에서 선택되는 하나 또는 그 이상의 지식 베이스들을 포함하는 문제 분석 방법:

   사용자의 컴퓨터 메모리 또는 사용자의 위치에서 접근 가능한 휴대용 메모리 디바이스들 내에 위치하는 하나 또는 그 이상의 국부적으로(locally) 접근 가능한 지식 베이스들;

   코포레이트 지식(corporate knowledge)을 포함하는 하나 또는 그 이상의 지식 베이스들; 및

   공개적으로(publicly) 접근 가능한 검색 엔진들 및 데이터베이스들에 위치하는 하나 또는 그 이상의 공개적으로 접근 가능한 지식 베이스들.
9. 제1항에 있어서,

   상기 시스템 엘리먼트들을 디스플레이하는 단계는, 하나 또는 그 이상의 다른 시스템 엘리먼트들에 그래픽적으로 연결되는 시스템 엘리먼트를 하나 또는 그 이상의 디스플레이 디바이스들에 표현하는 단계를 더 포함하는, 문제 분석 방법.
10. 제1항에 있어서, 상기 하나 또는 그 이상의 지식 베이스들은,

    하나 또는 그 이상의 메레올로지(mereology) 및 기능적인 연관성 데이터베이스들을 포함하는, 문제 분석 방법.
11. 적어도 하나의 스토리지 디바이스에 저장되고, 시스템의 엘리먼트들을 식별하기 위한 문제 분석 방법을 수행하는 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행될 수 있는, 컴퓨터로 실행 가능한 인스트럭션들을 포함하는 컴퓨터 프로그램을 저장하는 스토리지 디바이스에 있어서, 상기 방법은

    시스템 엘리먼트들을 포함하는 시스템 모델들의, 머신으로 읽을 수 있는 표현들을 포함하는 시스템 엘리먼트 저장소를 제공하는 단계;

    적어도 하나의 시스템 모델로부터 시스템 엘리먼트들을 추출하고, 상기 시스템 엘리먼트들을 분류하고, 상기 시스템 엘리먼트들로부터 쿼리를 자동적으로 공식화(formulation)하는 단계;

    상기 쿼리를 사용하여, 상기 시스템 엘리먼트들을 형성하기에 유용한 구성요소 엘리먼트들에 대한 하나 또는 그 이상의 지식 베이스들을 검색하는 단계; 및

    상기 쿼리를 형성하는 데에 사용되는 상기 시스템 엘리먼트들과 연관되는 상기 시스템 구성요소 엘리먼트들을 저장하는 단계 및 디스플레이하는 단계 중 적어도 하나의 단계를 포함하며,

    상기 시스템 엘리먼트들은, 전체-부분 연관성의 전체 엘리먼트, 엔티티-관계-엔티티 연관성의 엔티티 엘리먼트, 엔티티-관계-엔티티 연관성의 엔티티 엘리먼트들의 쌍 또는 엔티티-관계-엔티티 연관성의 관계 엘리먼트를 포함하는, 스토리지 디바이스.
12. 제11항에 있어서, 상기 하나 또는 그 이상의 지식 베이스들은,

    하나 또는 그 이상의 메레올로지 및 기능적인 연관성 데이터베이스들을 포함하는, 스토리지 디바이스.
13. 삭제
14. 시스템 엘리먼트들을 포함하는 시스템 모델들의, 머신으로 읽을 수 있는 표현들을 포함하는 엘리먼트 저장소;

    적어도 하나의 시스템 모델로부터 시스템 엘리먼트들을 추출하고, 상기 시스템 엘리먼트들을 분류하도록 설정하고, 상기 시스템 엘리먼트들로부터 쿼리를 자동적으로 공식화(formulation)하도록 설정되는 쿼리 공식화기; 및

    상기 쿼리를 수신하고, 상기 시스템 엘리먼트들을 형성하는 데에 유용한 구성요소 엘리먼트들에 대한 하나 또는 그 이상의 지식 베이스들을 검색하도록 설정되는 지식 검색 엔진을 포함하며,

    상기 시스템 엘리먼트들은, 전체-부분 연관성의 전체 엘리먼트, 엔티티-관계-엔티티 연관성의 엔티티 엘리먼트, 엔티티-관계-엔티티 연관성의 엔티티 엘리먼트들의 쌍 또는 엔티티-관계-엔티티 연관성의 관계 엘리먼트를 포함하는, 문제 분석 시스템.
15. 삭제
16. 제14항에 있어서, 상기 쿼리 공식화기는,

    상기 지식 검색 엔진에 부합하는 상기 쿼리를 포맷하도록 설정되는, 문제 분 석 시스템.
17. 제16항에 있어서, 상기 쿼리 공식화기는,

    상기 쿼리를 자연어 쿼리, 부울 쿼리, 키워드 쿼리, 또는 관계적 데이터베이스 관리 시스템의 쿼리 신택스에 따른 쿼리를 포맷하도록 설정되는, 문제 분석 시스템.
18. 제14항에 있어서,

    상기 지식 검색 엔진은 시만틱 인덱싱 및 검색 도구를 포함하고, 하나 또는 그 이상의 지식 베이스들은 하나 또는 그 이상의 시만틱 분석 지식 베이스를 포함하는, 문제 분석 시스템.
19. 제14항에 있어서,

    하나 또는 그 이상의 기능 모델링 도구들을 더 포함하는, 문제 분석 시스템.
20. 제19항에 있어서,

    상기 하나 또는 그 이상의 기능 모델링 도구들은 디바이스 기능 모델링 도구를 포함하고, 상기 구성요소 엘리먼트들은 적어도 하나의 디바이스 구성요소 엘리먼트를 포함하는, 문제 분석 시스템.
21. 제19항에 있어서,

    상기 하나 또는 그 이상의 기능 모델링 도구들은 프로세스 기능 모델링 도구를 포함하고, 상기 구성요소 엘리먼트들은 적어도 하나의 프로세스 구성요소 엘리먼트를 포함하는, 문제 분석 시스템.
22. 제14항에 있어서,

    상기 하나 또는 그 이상의 지식 베이스들은 다음의 그룹 중에서 선택되는 하나 또는 그 이상의 지식 베이스들을 포함하는 문제 분석 시스템:

    사용자의 컴퓨터 메모리 또는 사용자의 위치에서 접근 가능한 휴대용 메모리 디바이스들 내에 위치하는 하나 또는 그 이상의 국부적으로(locally) 접근 가능한 지식 베이스들;

    코포레이트 지식(corporate knowledge)을 포함하는 하나 또는 그 이상의 지식 베이스들; 및

    공개적으로(publicly) 접근 가능한 검색 엔진들 및 데이터베이스들에 위치하는 하나 또는 그 이상의 공개적으로 접근 가능한 지식 베이스들.
23. 제14항에 있어서,

    컴퓨터 시스템에 의하여 실행되는 컴퓨터로 읽을 수 있는 스토리지 매체 내에 저장된 컴퓨터 프로그램을 더 포함하고, 상기 컴퓨터 시스템은,

    하나 또는 그 이상의 컴퓨터 프로세싱 엘리먼트들;

    하나 또는 그 이상의 디스플레이 디바이스들;

    하나 또는 그 이상의 사용자 입력 디바이스들; 및

    하나 또는 그 이상의 지식 베이스들과 통신하는 통신 엘리먼트들을 포함하 는, 문제 분석 시스템.
24. 제23항에 있어서, 상기 컴퓨터 시스템은,

    하나 또는 그 이상의 다른 시스템 엘리먼트들과 그래픽적으로 연결되는 시스템 엘리먼트를 표현하도록 설정되는 하나 또는 그 이상의 디스플레이 디바이스들 상에 존재하는, 사용자와 상호작용하는 스크린들을 생성하도록 설정되는, 문제 분석 시스템.
25. 제14항에 있어서, 상기 하나 또는 그 이상의 지식 베이스들은,

    하나 또는 그 이상의 메레올로지 및 기능적인 연관성 데이터베이스들을 포함하는, 문제 분석 시스템.

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