KR101417936B1 - 온톨로지 기반의 전사 아키텍처 구축 시스템 및 방법 - Google Patents
온톨로지 기반의 전사 아키텍처 구축 시스템 및 방법 Download PDFInfo
- Publication number
- KR101417936B1 KR101417936B1 KR1020130025221A KR20130025221A KR101417936B1 KR 101417936 B1 KR101417936 B1 KR 101417936B1 KR 1020130025221 A KR1020130025221 A KR 1020130025221A KR 20130025221 A KR20130025221 A KR 20130025221A KR 101417936 B1 KR101417936 B1 KR 101417936B1
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- data
- view
- views
- class
- extracting
- Prior art date
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Software Systems (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
Abstract
본 발명은 온톨로지 기반의 전사 아키텍처 구축 시스템에 있어서, 전사 아키텍처(Enterprise Architecture)를 구축하기 위한 데이터 및 복수의 뷰를 포함하는 뷰포인트가 각각 클래스 형태로 설정된 클래스부, 상기 전사 아키텍처의 구축을 위해 선정된 뷰들 사이의 관계를 추출하는 관계 추출부 및 상기 관계 추출부에 의해 추출된 관계에 기초하여 상기 복수의 뷰와 연관된 데이터를 정의하는 데이터 정의부를 포함하되, 상기 관계 추출부는, 상기 뷰포인트에 포함된 복수의 뷰 중 가장 먼저 구축되어야 할 선순위 뷰를 추출하고, 상기 선순위 뷰에 정의될 데이터와 중복되는 데이터를 갖는 뷰를 후순위 뷰로 추출한다.
Description
본 발명은 온톨로지 기반의 전사 아키텍처 구축 시스템 및 방법에 관한 것이다.
전사 아키텍처(Enterprise Architecture, EA)란 기업의 목표와 요구를 효과적으로 지원하기 위해 IT 인프라 각 부분이 어떻게 구성되고 작동돼야 하는가를 체계적으로 기술하는 작업을 말한다. 이와 같은 전사 아키텍처를 구축하기 위해 아키텍처 프레임워크를 이용한다.
아키텍처 프레임워크(Architecture Framework, AF)는 특정 목적을 효과적으로 달성하기 위하여 다수의 이해당사자들의 과업과 정보들을 명시화해 놓은 것으로서, 전사 아키텍처를 운영하고 개발하기 위해 필요한 요소들을 정의하고 그 요소들간의 관계를 파악하기 위한 가이드라인을 제공한다. 국방분야에서도 무기 및 정보 시스템들간의 상호운용성 및 통합성 확보를 통해서 전투력을 제고하는 동시에 전장에서의 승리를 보장하기 위해 신규 획득 사업 추진시 반드시 전사 아키텍처의 개발을 요구하고 있다. 이와 관련하여 국방분야의 전사 아키텍처를 개발하기 위해 사용되는 가이드라인으로는 미국의 DoDAF, 영국의 MODAF, NATO의 NAF 및 한국의 MND-AF 등이 제안된바 있다. 이 중, 도 1을 참조하여 DoDAF에 대하여 설명하면 다음과 같다.
도 1은 DoDAF 2.0에서 뷰의 참조 및 이행관계를 도시한 도면이다.
미국의 DoDAF는 8개의 뷰포인트(Viewpoint), 40개의 하위 뷰(view)로 구성되어 있다. 이때, 뷰는 뷰포인트를 구성하는 요소로 목적달성을 위하여 필요한 업무 및 행동들을 다루기 위해 필요한 정보 및 방법들을 단계에 따라 명시화해 놓은 것을 말한다. 그리고, 뷰포인트는 모델 및 뷰의 집합으로서 각 이해당사자들에 따라 필요한 과업과 정보들을 명시화해 놓은 것을 말한다.
국방분야의 전사 아키텍처를 구축한다는 것은 아키텍처 프레임워크가 포함하고 있는 뷰들의 집합 중 특정 전사 아키텍처의 목적에 적합한 뷰들을 선정하고 도메인 데이터를 이용하여 이들을 작성하는 것을 의미한다. 예를 들어, DoDAF 2.0의 capability 뷰포인트 중 중 여섯 번째 뷰인 CV-6(Capability to Operational Activities Mapping)을 모델링하기 위해서는, CV-2(Capability Taxonomy)와 OV-5 (Operational Activity Model) 의 참조가 필수적이고, CV-2와 OV-5를 작성하기 위해서는 AV-1(Overview and Summary Information), AV-2(Integrated Dictionary), CV-1(Vision), OV-2(Operational Resource flow description) 및 OV-3(Operational Resource Flow Matrix)를 고려해야 한다. 이와 같이 뷰를 모델링하기 위해서는 복수의 뷰를 참조해야 하며, 따라서 전서 아키텍처를 구축하기 위한 시스템은 복수의 뷰들간의 상호참조관계 및 이행관계를 정확하게 나타낼 수 있어야 한다.
한편, 뷰들간의 관계를 확인하기 위해서는 뷰들간에 존재하는 경로를 추적해야 하나, 도 1과 같이 연관되어 있는 뷰들이 많은 경우, 즉 경로의 길이가 긴 경우에는 정확한 추정이 어렵다는 문제점이 있다.
그리고, 아키텍처 프레임워크의 구축을 지원하기 위하여 시스템 아키텍트(System Architect), 프레임워크(Framework) 및 아키텍트 프레임워크(Architect Framework) 등과 같은 케이스 도구들이 활용되고 있으나, 이들은 저작을 지원하는 도구일 뿐, 뷰와 뷰포인트간에 존재하는 함축적 관계를 이해하고 관련 뷰와 데이터를 추론해주는 역할을 수행할 수 없다는 문제점이 있다.
이와 관련하여 한국공개특허공보 제2012-0046884호(발명의 명칭: 온톨로지 기반의 메타데이터 통합 관리 방법)는 표준 메타데이터와 그에 통합하고자 하는 메타데이터 각각의 온톨로지들 구하고, 표준 메타데이터의 항목과 그에 통합하고자 하는 메타데이터의 항목 간의 매핑 정보 및 변환규칙을 적용함에 의해 메타데이터를 표준의 메타데이터로 변환하는 방법을 개시하고 있다.
또한 한국공개특허공보 제2010-0088296호(발명의 명칭: 국방 정보 시스템의 컴포넌트 기반 개발 방법)에서는 컴포넌트 기반으로 소프트웨어를 개발할 때 국방 컴포넌트 기반 개발 방법론을 적용하여 분석, 설계, 구현 및 테스트, 인도 단계와 활동, 작업 및 산출물을 제시하는 소프트웨어 개발 프로세스가 개시되어 있다.
본 발명은 전술한 종래 기술의 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 본 발명의 일부 실시예는 선정된 뷰들이 내포하고 있는 선후 관계 및 이행 관계를 자동적으로 해석하고 추론하며, 이에 기초하여 데이터를 정의함으로써 완성도 높은 국방 전사 아키텍처의 구축을 가능하게 하는 온톨로지 기반의 전사 아키텍처 구축 시스템 및 방법을 제공하는 것을 그 목적으로 한다.
상술한 기술적 과제를 달성하기 위한 기술적 수단으로서, 본 발명의 제 1 측면에 따른 온톨로지 기반의 전사 아키텍처 구축 시스템은 전사 아키텍처(Enterprise Architecture)를 구축하기 위한 데이터 및 복수의 뷰를 포함하는 뷰포인트가 각각 클래스 형태로 설정된 클래스부, 상기 전사 아키텍처의 구축을 위해 선정된 뷰들 사이의 관계를 추출하는 관계 추출부 및 상기 관계 추출부에 의해 추출된 관계에 기초하여 상기 복수의 뷰와 연관된 데이터를 정의하는 데이터 정의부를 포함하되, 상기 관계 추출부는, 상기 뷰포인트에 포함된 복수의 뷰 중 가장 먼저 구축되어야 할 선순위 뷰를 추출하고, 상기 선순위 뷰에 정의될 데이터와 중복되는 데이터를 갖는 뷰를 후순위 뷰로 추출한다.
또한, 본 발명의 제 2 측면에 따른 온톨로지 기반의 전사 아키텍처 구축 방법은 전사 아키텍처(Enterprise Architecture)를 구축하기 위한 데이터 및 복수의 뷰를 포함하는 뷰포인트를 각각 클래스 형태로 설정하는 단계, 상기 전사 아키텍처의 구축을 위한 뷰를 선정하는 단계, 상기 선정된 뷰들 사이의 관계를 추출하는 단계 및 상기 추출된 관계에 기초하여 상기 복수의 뷰 중 선순위 뷰 및 후순위 뷰와 연관된 데이터를 정의하는 단계를 포함하되, 상기 선정된 뷰들 사이의 관계를 추출하는 단계는, 상기 뷰포인트에 포함된 복수의 뷰 중 가장 먼저 구축되어야 할 뷰를 상기 선순위 뷰로 추출하고, 상기 선순위 뷰에 정의될 데이터와 중복되는 데이터를 갖는 뷰를 상기 후순위 뷰로 추출한다.
전술한 본 발명의 과제 해결 수단의 어느 실시예에 의하면, 선정된 뷰들간에 존재하는 선후관계 및 다양한 이행관계를 추론할 수 있으며, 추가적으로 작성해야 할 뷰 및 뷰들의 작성 순서를 제공할 수 있다.
또한, 선정된 뷰들과 관련된 데이터 리스트를 제공할 수 있으며, 제공된 데이터들이 포함된 뷰들간의 참조관계를 고려해 데이터 소스 역할을 하는 뷰에 대한 정보를 제공할 수 있다.
또한, 데이터 리스트에 서술된 데이터에 대한 데이터 흐름을 파악할 수 있다.
도 1은 DoDAF 2.0에서 뷰의 참조 및 이행관계를 도시한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 온톨로지 기반의 전사 아키텍처 구축 시스템을 도시한 도면이다.
도 3 및 도 4는 본 발명의 클래스부를 도시한 도면이다.
도 5는 본 발명에 따른 온톨로지 기반의 전사 아키텍처 구축 시스템의 프레임워크를 도시한 도면이다.
도 6은 클래스부에 포함된 뷰포인트 클래스를 도시한 도면이다.
도 7은 클래스부에 포함된 데이터 클래스를 도시한 도면이다.
도 8은 클래스부에 포함된 타겟 EA 클래스를 도시한 도면이다.
도 9는 클래스부에 포함된 표현방법 및 참조모델 클래스를 도시한 도면이다.
도 10은 본 발명의 관계 추출부에서의 추출 방법을 나타낸 도면이다.
도 11은 최우선적으로 구축해야 할 뷰 및 데이터의 일 예시를 도시한 도면이다.
도 12는 본 발명의 관계 추출부에서 뷰를 추출한 결과의 일 예시를 도시한 도면이다.
도 13은 본 발명의 일 실시예에 따른 온톨로지 기반의 전사 아키텍처 구축 방법을 도시한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 온톨로지 기반의 전사 아키텍처 구축 시스템을 도시한 도면이다.
도 3 및 도 4는 본 발명의 클래스부를 도시한 도면이다.
도 5는 본 발명에 따른 온톨로지 기반의 전사 아키텍처 구축 시스템의 프레임워크를 도시한 도면이다.
도 6은 클래스부에 포함된 뷰포인트 클래스를 도시한 도면이다.
도 7은 클래스부에 포함된 데이터 클래스를 도시한 도면이다.
도 8은 클래스부에 포함된 타겟 EA 클래스를 도시한 도면이다.
도 9는 클래스부에 포함된 표현방법 및 참조모델 클래스를 도시한 도면이다.
도 10은 본 발명의 관계 추출부에서의 추출 방법을 나타낸 도면이다.
도 11은 최우선적으로 구축해야 할 뷰 및 데이터의 일 예시를 도시한 도면이다.
도 12는 본 발명의 관계 추출부에서 뷰를 추출한 결과의 일 예시를 도시한 도면이다.
도 13은 본 발명의 일 실시예에 따른 온톨로지 기반의 전사 아키텍처 구축 방법을 도시한 도면이다.
아래에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 본 발명의 실시예를 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우뿐 아니라, 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고 "전기적으로 연결"되어 있는 경우도 포함한다. 또한 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 온톨로지 기반의 전사 아키텍처 구축 시스템(100)을 도시한 도면이다.
본 발명에 따른 온톨로지 기반의 전사 아키텍처 구축 시스템(100)은 클래스부(110), 관계 추출부(120) 및 데이터 정의부(130)를 포함한다.
참고로, 본 발명의 실시예에 따른 도 2에 도시된 구성 요소들은 소프트웨어 또는 FPGA(Field Programmable Gate Array) 또는 ASIC(Application Specific Integrated Circuit)와 같은 하드웨어 구성 요소를 의미하며, 소정의 역할들을 수행한다.
그렇지만 '구성 요소들'은 소프트웨어 또는 하드웨어에 한정되는 의미는 아니며, 각 구성 요소는 어드레싱할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 재생시키도록 구성될 수도 있다.
따라서, 일 예로서 구성 요소는 소프트웨어 구성 요소들, 객체지향 소프트웨어 구성 요소들, 클래스 구성 요소들 및 태스크 구성 요소들과 같은 구성 요소들과, 프로세스들, 함수들, 속성들, 프로시저들, 서브루틴들, 프로그램 코드의 세그먼트들, 드라이버들, 펌웨어, 마이크로 코드, 회로, 데이터, 데이터베이스, 데이터 구조들, 테이블들, 어레이들 및 변수들을 포함한다.
구성 요소들과 해당 구성 요소들 안에서 제공되는 기능은 더 작은 수의 구성 요소들로 결합되거나 추가적인 구성 요소들로 더 분리될 수 있다.
클래스부(110)는 전사 아키텍처를 구축하기 위한 데이터 및 복수의 뷰를 포함하는 뷰포인트를 각각 클래스 형태로 설정한다. 이때, 클래스부(110)는 복수의 뷰를 정의하는데 필요한 표현 방법 및 참조 모델을 별도의 클래스 형태로 설정할 수 있다. 도 3 내지 도 9를 참조하여 클래스부(110)를 설명하면 다음과 같다.
도 3 및 도 4는 본 발명의 클래스부(110)를 도시한 도면이다.
도 3을 참조하면, 본 발명에 따른 온톨로지 기반의 전사 아키텍처 구축 시스템(100)은 클래스부(110)에서 별도의 클래스로 뷰와 데이터를 분리하여 구축하고 있다. 아키텍처 프레임워크를 구축함에 있어, 먼저 구축에 필요한 뷰들의 집합을 결정한 후, 관련 뷰들의 집합을 찾기 위하여 타겟 EA 클래스는 뷰포인트 클래스로 뷰 요청 메시지를 전송한다. 특정 아키텍처 프레임워크를 위한 뷰들의 집합이 결정되면, 해당 뷰들과 연관된 모든 뷰를 참조해 구축 대상 아키텍처 프레임워크에 바인딩한다. 다음으로, 구축 대상 아키텍처 프레임워크는 바인딩된 뷰들의 모델링에 필요한 데이터를 찾기 위해 타겟 EA 클래스에서 데이터 클래스로 데이터 요청 메시지를 전송하고, 뷰와 데이터들간의 관계를 추론해 관련 데이터 리스트를 추출한다.
한편, 종래 기술의 경우 뷰의 구축시 필요로하는 데이터가 같은 데이터임에도 불구하고, 뷰와 데이터들 간의 복잡한 참조 및 이행관계를 가지고 있기 때문에, 이미 구축해놓은 데이터를 처음부터 다시 작성해야 한다. 이에 따라, 데이터의 재사용성이 현저하게 떨어지고, 데이터의 표현 및 내용이 달라질 수 있어 일관성이 보장되지 못한다는 문제가 있었다. 따라서, 본 발명은 뷰의 하위 클래스로 데이터를 포함하는 것이 아니라, 뷰포인트 클래스와 데이터 클래스를 따로 분리하여 구축하였고, 이를 객체화시킴으로써 중복적으로 필요로 하는 데이터를 이미 구축한 뷰에서 활용할 수 있다.
도 4는 클래스부(110)에서 설정한 클래스의 구조를 도시한 도면이다. 클래스는 크게 일차적 클래스와 이차적 클래스로 구분할 수 있다. 일차적 클래스는 타겟으로 하는 전사 아키텍처(Target EA), 뷰포인트(Viewpoint) 및 데이터(Data)를 별도의 클래스로 설정하고 있다. 이때, 뷰포인트는 하위 개념으로 뷰를 포함하고 있다. 이차적 클래스는 표현 방법 및 참조 모델을 클래스로 설정하고 있으며, 이는 뷰를 작성할 때 필요한 표현 방법 및 참조 모델을 정의해 놓은 것이다. 이와 같이, 본 발명은 뷰포인트 클래스에 포함된 뷰와 별도로 데이터 클래스를 분리하여 구축함으로써 뷰의 구축시 데이터의 재사용성 및 일관성을 높일 수 있다.
도 5는 본 발명의 클래스부(110)에 포함된 클래스 및 이와 관련된 속성을 도시한 도면이다.
도 5를 참조하면, 본 발명의 클래스부(110)는 데이터(Data), 타겟 전사적 아키텍처(Target EA), 뷰포인트(viewpoint), 표현 방법(Expression) 및 참조 모델(Reference)의 총 5개의 클래스를 포함하고 있다. 이때, 클래스부(110)는 클래스 외에 속성을 포함할 수 있으며, 속성은 데이터 타입 속성과 오브젝트 타입 속성으로 구분될 수 있다.
예를 들어, 뷰포인트 클래스는 ‘has_related_view’, ‘has_pre_view’ 및 ‘has_post_view’라는 속성을 포함하고 있으며, 이때 ‘has_related_view’ 속성은 뷰포인트라는 클래스에 속하는 모든 하위 클래스 및 인스턴스는 연관된 뷰를 갖는다는 의미를 나타낸다. 또한, 뷰와 데이터는 ‘has_view’, ‘has_data’라는 속성을 통해 상호 참조관계에 있음을 알 수 있으며, 타겟 EA 클래스는 ‘need_view’, ‘need_data’라는 속성을 통해 뷰와 데이터를 필요로 하고 있음을 알 수 있다. 클래스부(110)에 포함된 각각의 클래스에 대하여 도 6 내지 도 9를 참조하여 구체적으로 설명하면 다음과 같다.
도 6은 클래스부(110)에 포함된 뷰포인트 클래스를 도시한 도면이다.
뷰포인트 클래스는 뷰를 인스턴스로 포함하고 있으며, 각 인스턴스들은 자신의 상위 클래스인 뷰포인트 뿐만 아니라 관련된 뷰들과의 관계를 ‘has_related_view’라는 속성을 이용하여 모델링한다. 또한, 뷰들간에 존재하는 선후관계를 모델링하기 위하여 각 인스턴스는 ‘has_pre_view’와 ‘has_post_view’라는 속성을 포함하고 있다. 이와 같이 할당된 총 3개의 속성으로 뷰들간에 존재하는 상호참조관계를 나타낼 수 있다.
도 7은 클래스부(110)에 포함된 데이터 클래스를 도시한 도면이다.
데이터 클래스는 뷰에서 다루어야 할 데이터들을 포함하고 있다. 이때, 데이터 클래스는 뷰들간에 발생하는 데이터간의 교환 및 흐름을 나타내기 위하여 ‘Data exchange’와 ‘Data flow’를 하위 클래스로 포함할 수 있다. 각각의 데이터 클래스는 데이터와 관련된 뷰들을 ‘has_data’의 속성으로 나타낼 수 있다.
도 8은 클래스부(110)에 포함된 타겟 EA 클래스를 도시한 도면이다.
타겟 EA 클래스는 새롭게 구축하고자 하는 특정 EA에 포함되는 뷰들과 데이터에 대한 정보를 통합적으로 포함하고 있는 클래스이다. 타겟 EA 클래스는 ‘has_proposed_data’, ‘has_Purpose’, ‘has_proposed_view’를 속성으로 포함하고 있다.
도 9는 클래스부(110)에 포함된 표현 방법 및 참조 모델 클래스를 도시한 도면이다.
표현 방법 및 참조 모델 클래스는 뷰들의 작성방법 및 뷰의 작성시 참조할 수 있는 모델에 관한 정보를 제공하는 클래스이다. 표현 방법의 클래스는 ‘has_reference’를 속성으로 포함하고 있으며, 참조 모델 클래스는 ‘represent-by’를 속성으로 포함하고 있다.
다시 도 2를 참조하면, 관계 추출부(120)는 전사 아키텍처 구축을 위해 선정된 뷰들 사이의 관계를 추출한다. 이때 관계 추출부(120)는 뷰포인트에 포함된 복수의 뷰 중 가장 먼저 구축되어야 할 선순위 뷰를 우선적으로 추출한다. 선순위 뷰가 추출되면, 선순위 뷰에 정의될 데이터와 중복되는 데이터를 갖는 뷰를 후순위 뷰로 추출한다.
데이터 정의부(130)는 관계 추출부(120)에 의해 추출된 관계에 기초하여 복수의 뷰와 연관된 데이터를 정의한다. 이때, 데이터 정의부(130)는 선순위 뷰의 데이터를 우선적으로 정의하고, 선순위 뷰와 관련된 데이터가 정의되면 후순위 뷰에 정의될 데이터는 선순위 뷰에 정의된 데이터를 활용한다. 구체적으로 후순위 뷰는 선순위 뷰와 중복되지 않는 데이터를 추가적으로 정의한다.
출력부(140)는 데이터 및 추출된 뷰들 사이의 관계를 사용자 인터페이스 상에 출력한다. 사용자 인터페이스 상에 데이터 및 추출된 뷰들 사이의 관계를 출력함으로써 뷰들간에 존재하는 선후관계 및 다양한 이행관계를 확인할 수 있으며, 각각의 뷰에 포함되는 데이터를 확인할 수 있다.
한편, 관계 추출부(120)에서 뷰들간의 관계를 추출하는 방법 및 데이터 정의부(130)에서 데이터를 정의하는 방법은 아래의 도 10 내지 도 12를 통해 설명하도록 한다.
도 10은 본 발명의 관계 추출부(120)에서의 추출 방법을 나타낸 도면이다.
본 발명에 따른 온톨로지 기반의 전사 아키텍처 구축 시스템(100)은 온톨로지로부터 의미있는 정보를 추출하기 위하여 SWRL(Semantic Web Rule Language)과 Jess의 추론엔진을 이용하여 데이터 및 뷰를 추출할 수 있다. 본 발명에서의 추출 방법은 크게 네가지 타입으로 수행될 수 있다.
먼저, 선정된 뷰와 관련있는 모든 뷰들을 추출하는 것이다. 이때, 뷰를 추출하기 위해서는 SWRL을 이용하며, 룰 1과 룰 2에 따라 뷰를 추출할 수 있다.
Target EA(?x) ∧ needs_view(?x, ?y) ∧ Viewpoint(?y) ∧ has_pre_views(?y, ?z) →TargetEA(?x) ∧ expand_view(?x, ?z) ( Rule1 )
Target EA(?x) ∧ expand_view(?x, ?y) ∧ Viewpoint(?y) ∧ has_pre_views(?y, ?z) →TargetEA(?x) ∧ expand_view(?x, ?z) ( Rule 2)
룰 1에서 Target EA(x)는 y라는 뷰를 필요로 하고 있으며, view(y)는 z라는 pre_view를 포함하고 있다. 이때, pre_view는 해당 뷰보다 선순위로 구축되어야 하는 뷰를 의미한다. 룰 1에 따라 Target EA(x)는 z라는 확장된 뷰를 포함할 수 있게 된다.
또한, 룰 2에서 Target EA(x)는 확장된 view(y)를 가지고 있으며, 이때 y는 z라는 pre_view를 가질 수 있다. 따라서, 룰 2에 따라 Target(x)는 z라는 확장된 뷰를 포함할 수 있게 된다.
둘째로, 선정된 뷰들의 모델링에 필요한 데이터를 추출하는 것이며, 룰 1과 룰 2를 이용하여 추출된 뷰들과 관련된 데이터들을 룰 3 및 룰 4를 이용하여 추출할 수 있다.
Target EA(?x) ∧ needs_view(?x, ?y) ∧ Viewpoint(?y) ∧ has_data(?y, ?z) →TargetEA(?x) ∧ needs_data(?x, ?z) ( Rule 3)
Target EA(?x) ∧ expand_view(?x, ?y) ∧ Viewpoint(?y) ∧ has_data(?y, ?z) →TargetEA(?x) ∧ needs_data(?x, ?z) ( Rule 4)
셋째로, 뷰의 모델링을 위해 추출된 데이터들을 사용할 경우, 추가적으로 정의해야할 데이터들을 룰 5와 룰 6을 이용하여 정의할 수 있다.
Target EA(?x) ∧ needs_data(?x, ?y) ∧ Data(?y) ∧ has_pre_data(?y, ?z) →TargetEA(?x) ∧ expand_data(?x, ?z) ( Rule 5)
Target EA(?x) ∧ expand_data(?x, ?y) ∧ Data(?y) ∧ has_pre_data(?y, ?z) →TargetEA(?x) ∧ expand_data(?x, ?z) ( Rule 6)
마지막으로, 룰 5와 룰 6에 의해 정의된 데이터들을 활용하여 해당 데이터로부터 구축 가능한 뷰 및 해당 뷰들의 선후관계에 대한 정보를 추출한다.
Target EA(?x) ∧ needs_data(?x, ?y) ∧ Data(?y) ∧ has_view(?y, ?z) → TargetEA(?x)∧ needs_view(?x, ?z) ( Rule 7)
Target EA(?x) ∧ expand_data(?x, ?y) ∧ Data(?y) ∧ has_view(?y, ?z) → argetEA(?x)∧ expand_view(?x, ?z) ( Rule 8)
이와 같은 4가지 타입의 추출방법을 도 10에 도시하였으며, 도 10에서 도시된 4가지 타입의 추출방법은 순환적으로 수행될 수 있다. 한편, 도 10에서 뷰를 추출하고, 데이터를 정의하기 위한 룰은 이에 한정되지 않으며, 다양한 방법으로 표현될 수 있다.
도 11은 최우선적으로 구축해야 할 뷰 및 데이터의 일 예시를 도시한 도면이며, 도 12는 본 발명의 관계 추출부(120)에서 뷰를 추출하는 과정의 일 예시를 도시한 도면이다.
도 12를 참조하면, 타겟 EA를 구축하기 위해서는 미리 선정된 뷰인 AV-1, AV-2, CV-6, OV-1 및 OV-2 이외에 추가적으로 OV-3, OV-5, CV-1 및 CV-2가 필요하다. 이때, 본 발명을 이용하여 9개 뷰들의 구축 순서 및 각각의 뷰를 구축하는데 요구되는 데이터를 정의할 수 있다.
한편, 9개의 뷰들 중에서 가장 우선적으로 구축되어야 할 뷰를 선택해야 되며, 이는 다수의 뷰 중에서 ‘has_post_view’라는 속성을 포함하고 있지 않거나, 다른 뷰들과 관련이 없는 뷰를 선정하는 것이다. 도 11을 참조하면, 이와 같은 조건을 만족하는 뷰인 AV-1 및 AV-2가 가장 우선적으로 구축되어야 하며, 선정된 뷰에 Views, Enterprise_Phase, Enterprise_vision, Architetural_Description 및 Terms_and_Abbreviations라는 데이터를 정의해야 한다.
다시 도 12를 참조하면, AV-1 및 AV-2와 ‘hasPreView’ 관계의 반대 관계인 ‘hasPostView’로 추출된 CV-1 및 OV-1을 구축한다. OV-1을 구축할 경우 AV-1에서 정의된 Enterprise-vision 데이터를 활용할 수 있으며, 이와 별도로 Information_Flow, Enduring_Task, System, Node, Organization 등의 데이터를 추가적으로 정의해야 한다. 또한, CV-1을 구축할 경우 AV-1에서 정의된 Enterprise_vision 및 Enterprise_phase 데이터를 활용할 수 있으며, 그 외 Enterprise_Goal, Capability, Enduring_Task 등의 데이터를 추가적으로 정의해야 한다.
다음으로, 앞서 구축된 CV-1의 Capability 데이터를 활용하여 CV-2의 Capability_Composition 데이터를 추가적으로 정의하여 CV-2를 구축할 수 있다.
다음으로, OV-1 및 CV-2에 기초하여 OV-2가 구축되어야 하며, Needline, Service, Information_Security, Logical_Flow, Operational_Activity 등의 데이터를 추가적으로 정의해야 한다.
다음으로, OV-3는 OV-2에 기초하여 구축될 수 있으며, OV-2의 Operational_Activity와 Node 데이터를 활용하여 실제 운용 노드간에 발생하는 Information_Exchange 데이터를 추가적으로 정의해야 한다.
다음으로, OV-3의 Operational_Activity 데이터에 기초하여 OV-5의 Operational_Activity_Flow의 데이터를 추가적으로 정의해야 한다.
마지막으로, OV-5 및 CV-2에 기초하여 CV-6을 구축해야 하며, CV-6은 OV-1과 OV-5에서 정의된 Operational_Activity, Enduring_Task 데이터 및 CV-2에 구축된 Capability 데이터를 활용하여 구축할 수 있다.
이와 같이, 타겟 EA를 구축하려면 5개의 뷰(AV-1, AV-2, OV-1, OV-2 및 CV-6) 외에 추가적으로 4개의 뷰(CV-1, CV-2, OV-3 및 OV-5)가 필요하며, 이는 본 발명을 이용하여 뷰들의 선후관계를 추출하고, 각각의 뷰에 포함될 데이터를 정의할 수 있다. 또한, 본 발명을 이용할 경우 각 뷰의 모델링시 필요한 데이터를 제공해줌으로써 시스템 아키텍트가 추가적인 정보를 수집할 필요 없이 용이하게 아키텍처 프레임워크를 구축하는데 필요한 정보를 획득할 수 있다.
한편, 도 11 및 도 12에 따른 뷰의 추출과정 및 데이터 정의 방법은 일 예시에 불과한 것으로서 이에 한정되는 것은 아니며, 구축하고자 하는 전사 아키텍처에 따라 다양한 방법으로 실시될 수 있다.
도 13은 본 발명의 일 실시예에 따른 온톨로지 기반의 전사 아키텍처 구축 방법을 도시한 도면이다.
먼저, 전사 아키텍처를 구축하기 위한 데이터 및 복수의 뷰를 포함하고 있는 뷰포인트를 각각 클래스 형태로 설정한다(S110). 이때, 클래스 형태로 설정하는 단계는 복수의 뷰를 정의하는데 필요한 표현 방법 및 참조 모델을 별도의 클래스 형태로 설정할 수 있다.
다음으로, 전사 아키텍처의 구축을 위한 뷰를 선정하고(S120), 선정된 뷰들 사이의 관계를 추출한다(S130). 이때, 선정된 뷰들 사이의 관계를 추출하는 단계는 뷰포인트에 포함된 복수의 뷰 중 가장 먼저 구축되어야 할 뷰를 선순위 뷰로 추출한다. 선순위 뷰가 추출된 다음, 선순위 뷰에 정의될 데이터와 중복되는 데이터를 갖는 뷰를 후순위 뷰로 추출한다.
다음으로, 추출된 관계에 기초하여 복수의 뷰 중 선순위 뷰 및 후순위 뷰와 연관된 데이터를 정의한다(S140). 데이터를 정의할 때, 후순위 뷰에 정의될 데이터 중 선순위 뷰와 중복되는 데이터는 선순위 뷰에 정의된 데이터를 활용할 수 있다. 그리고, 선순위 뷰와 중복되지 않는 데이터는 후순위 뷰에 별도로 추가하여 정의할 수 있다.
이와 더불어, 본 발명에 따른 온톨로지 기반의 전사 아키텍처 구축 방법은 데이터 및 복수의 뷰 사이의 관계를 사용자 인터페이스 상에 출력하는 단계를 더 포함할 수 있다(S150). 사용자 인터페이스 상에 데이터 및 추출된 뷰들 사이의 관계를 출력함으로써 뷰들간에 존재하는 선후관계 및 다양한 이행관계를 확인할 수 있으며, 각각의 뷰에 포함되는 데이터를 확인할 수 있다.
본 발명의 일 실시예는 컴퓨터에 의해 실행되는 프로그램 모듈과 같은 컴퓨터에 의해 실행가능한 명령어를 포함하는 기록 매체의 형태로도 구현될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 가용 매체일 수 있고, 휘발성 및 비휘발성 매체, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다. 또한, 컴퓨터 판독가능 매체는 컴퓨터 저장 매체 및 통신 매체를 모두 포함할 수 있다. 컴퓨터 저장 매체는 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈 또는 기타 데이터와 같은 정보의 저장을 위한 임의의 방법 또는 기술로 구현된 휘발성 및 비휘발성, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다. 통신 매체는 전형적으로 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈, 또는 반송파와 같은 변조된 데이터 신호의 기타 데이터, 또는 기타 전송 메커니즘을 포함하며, 임의의 정보 전달 매체를 포함한다.
전술한 본 발명의 설명은 예시를 위한 것이며, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.
본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.
100: 온톨로지 기반의 전사 아키텍처 구축 시스템
110: 클래스부 120: 관계 추출부
130: 데이터 추출부 140: 출력부
110: 클래스부 120: 관계 추출부
130: 데이터 추출부 140: 출력부
Claims (9)
- 온톨로지 기반의 전사 아키텍처 구축 시스템에 있어서,
전사 아키텍처(Enterprise Architecture)를 구축하기 위한 데이터 및 복수의 뷰를 포함하는 뷰포인트가 각각 클래스 형태로 설정된 클래스부,
상기 전사 아키텍처의 구축을 위해 선정된 뷰들 사이의 관계를 추출하는 관계 추출부 및
상기 관계 추출부에 의해 추출된 관계에 기초하여 상기 복수의 뷰와 연관된 데이터를 정의하는 데이터 정의부를 포함하되,
상기 관계 추출부는,
상기 뷰포인트에 포함된 복수의 뷰 중 가장 먼저 구축되어야 할 선순위 뷰를 추출하고, 상기 선순위 뷰에 정의될 데이터와 중복되는 데이터를 갖는 뷰를 후순위 뷰로 추출하며,
상기 데이터 정의부는,
상기 선순위 뷰의 데이터를 정의하고,
상기 후순위 뷰에 정의될 데이터 중 상기 선순위 뷰와 중복되는 데이터는 상기 선순위 뷰에 정의된 데이터를 활용하는 것인 온톨로지 기반의 전사 아키텍처 구축 시스템. - 제 1 항에 있어서,
상기 클래스부는,
상기 복수의 뷰를 정의하는데 필요한 표현 방법 및 참조 모델을 별도의 클래스 형태로 설정하는 것인 온톨로지 기반의 전사 아키텍처 구축 시스템. - 삭제
- 제 1 항에 있어서,
상기 데이터 정의부는,
상기 후순위 뷰에 상기 선순위 뷰와 중복되지 않는 데이터를 추가로 정의하는 것인 온톨로지 기반의 전사 아키텍처 구축 시스템. - 제 1 항에 있어서,
상기 데이터 및 상기 추출된 뷰들 사이의 관계를 사용자 인터페이스 상에 출력하는 출력부를 더 포함하는 온톨로지 기반의 전사 아키텍처 구축 시스템. - 온톨로지 기반의 전사 아키텍처 구축 방법에 있어서,
전사 아키텍처(Enterprise Architecture)를 구축하기 위한 데이터 및 복수의 뷰를 포함하는 뷰포인트를 각각 클래스 형태로 설정하는 단계,
상기 전사 아키텍처의 구축을 위한 뷰를 선정하는 단계,
상기 선정된 뷰들 사이의 관계를 추출하는 단계 및
상기 추출된 관계에 기초하여 상기 복수의 뷰 중 선순위 뷰 및 후순위 뷰와 연관된 데이터를 정의하는 단계를 포함하되,
상기 선정된 뷰들 사이의 관계를 추출하는 단계는,
상기 뷰포인트에 포함된 복수의 뷰 중 가장 먼저 구축되어야 할 뷰를 상기 선순위 뷰로 추출하고, 상기 선순위 뷰에 정의될 데이터와 중복되는 데이터를 갖는 뷰를 상기 후순위 뷰로 추출하며,
상기 추출된 관계에 기초하여 상기 복수의 뷰 중 선순위 뷰 및 후순위 뷰와 연관된 데이터를 정의하는 단계는,
상기 후순위 뷰에 정의될 데이터 중 상기 선순위 뷰와 중복되는 데이터는 상기 선순위 뷰에 정의된 데이터를 활용하고, 상기 선순위 뷰와 중복되지 않는 데이터를 추가로 정의하는 온톨로지 기반의 전사 아키텍처 구축 방법. - 제 6 항에 있어서,
상기 전사 아키텍처를 구축하기 위한 데이터 및 복수의 뷰를 포함하고 있는 뷰포인트를 각각 클래스 형태로 설정하는 단계는,
상기 복수의 뷰를 정의하는데 필요한 표현 방법 및 참조 모델을 별도의 클래스 형태로 설정하는 것인 온톨로지 기반의 전사 아키텍처 구축 방법. - 삭제
- 제 6 항에 있어서,
상기 데이터 및 상기 복수의 뷰 사이의 관계를 사용자 인터페이스 상에 출력하는 단계를 더 포함하는 것인 온톨로지 기반의 전사 아키텍처 구축 방법.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
KR1020130025221A KR101417936B1 (ko) | 2013-03-08 | 2013-03-08 | 온톨로지 기반의 전사 아키텍처 구축 시스템 및 방법 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
KR1020130025221A KR101417936B1 (ko) | 2013-03-08 | 2013-03-08 | 온톨로지 기반의 전사 아키텍처 구축 시스템 및 방법 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
KR101417936B1 true KR101417936B1 (ko) | 2014-07-16 |
Family
ID=51741796
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
KR1020130025221A KR101417936B1 (ko) | 2013-03-08 | 2013-03-08 | 온톨로지 기반의 전사 아키텍처 구축 시스템 및 방법 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
KR (1) | KR101417936B1 (ko) |
Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20110070343A (ko) * | 2009-12-18 | 2011-06-24 | 주식회사 케이티 | 온톨로지 구축 방법 |
KR20120030079A (ko) * | 2009-06-02 | 2012-03-27 | 새프런 테크놀로지, 아이엔씨 | 분산된 연관 메모리 베이스를 제공하기 위한 방법, 시스템 및 컴퓨터 프로그램 제품 |
-
2013
- 2013-03-08 KR KR1020130025221A patent/KR101417936B1/ko active IP Right Grant
Patent Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20120030079A (ko) * | 2009-06-02 | 2012-03-27 | 새프런 테크놀로지, 아이엔씨 | 분산된 연관 메모리 베이스를 제공하기 위한 방법, 시스템 및 컴퓨터 프로그램 제품 |
KR20110070343A (ko) * | 2009-12-18 | 2011-06-24 | 주식회사 케이티 | 온톨로지 구축 방법 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US20070156374A1 (en) | Complex process modeling and simulation system and method | |
Kerzhner et al. | A formal framework for capturing knowledge to transform structural models into analysis models | |
Edmonson et al. | Small satellite systems design methodology: A formal and agile design process | |
Padmanabhan | Unified modeling language (UML) overview | |
Tribastone et al. | Automatic translation of UML sequence diagrams into PEPA models | |
Méry et al. | Towards an integrated formal method for verification of liveness properties in distributed systems: with application to population protocols | |
Hu et al. | A model driven service engineering approach to system of systems | |
US20170098160A1 (en) | Method and system for building domain intelligent solution | |
Best et al. | State space axioms for T-systems | |
Suchenia et al. | Towards UML representation for BPMN and DMN models | |
Kleijn et al. | Applying regions | |
Lu et al. | Zen-CC: An automated and incremental conformance checking solution to support interactive product configuration | |
KR101417936B1 (ko) | 온톨로지 기반의 전사 아키텍처 구축 시스템 및 방법 | |
Golas et al. | Multi-amalgamation in adhesive categories | |
Noran | A systematic evaluation of the C4ISR AF using ISO15704 Annex A (GERAM) | |
CN104246739A (zh) | 面向数据中心服务的联网 | |
Fomin et al. | Enumerating minimal subset feedback vertex sets | |
KR101714410B1 (ko) | 역할 기반 아키텍처를 사용하는 온톨로지 기반의 자가 적응형 시스템을 위한 가변성 모델링 방법 | |
Fonseca i Casas | Using specification and description language to formalize multiagent systems | |
Zhang et al. | A Quantitative Approach for System of Systems’ Resilience Analyzing Based on ArchiMate | |
Cuijpers | Prefix orders as a general model of dynamics | |
Khan et al. | On building a consistent framework for executable systems architecture | |
Karagöz et al. | Developing Conceptual Models of the Mission Space (CMMS)–A Metamodel Based Approach | |
Mecheraoui et al. | A Petri net extension for systems of concurrent communicating agents with durable actions | |
Sengupta et al. | LTSA conformance testing to architectural design of LMS using ontology |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A201 | Request for examination | ||
E902 | Notification of reason for refusal | ||
E701 | Decision to grant or registration of patent right | ||
GRNT | Written decision to grant | ||
FPAY | Annual fee payment |
Payment date: 20170703 Year of fee payment: 4 |
|
FPAY | Annual fee payment |
Payment date: 20180820 Year of fee payment: 5 |