Decision Support Systems (DSS) deal with a variety of models which are developed in an organization by heterogeneous resources: e.g. solver, user interface, and modeling syntax. Providing model reusability is important when decomposition, composition, and parameter change of models are frequently occurred. Model reuse was intended to increase the productivity of DSS modeling. It designates an attempt to reuse the whole or parts of models that already exist in an organization.
Model reusability is crucial for the productivity of DSS modeling for the following reasons. First, it is inefficient to formulate models from scratch. Second, different modelers develop almost identical models for similar purposes. This may not lead to wrong decisions, but it does contribute to organizational inefficiency. Third, it is well-established that in order to achieve productivity gains, maintenance must be performed at a higher abstraction level than the code level. If a large amount of target models is specified in code level, then reusing the models would be much more difficult than those of higher abstraction level. Moreover, providing traceability between different abstraction level of models should be supported. Thus, acquiring reusable model constructs from the models that are already scattered in an organization is considered to resolve the above problems.
This dissertation proposes an idea of reverse modeling to enhance the reusability of DSS models. Reverse modeling (RM) is a process of identifying and collecting model constructs and translating them into a reusable form. The central idea of RM is based on a meta system that specifies meta model and generates the model translator in order to interpret the constructs embedded in a model.
A framework of RM consists of: (1) meta system, (2) model translator, (3) model base, (4) source models, and (5) modelers. The meta level model definition is delineated, which would generate DSS models and model translator. The model translator extracts model constructs from source model and transforms them into model constructs. Then the model constructs are stored in a model base. Relational approach and object-oriented approach are considered and compared as an alternative of model base schema.
The RM concept is extended to (1) multi-meta approach, and (2) simulation modeling. The multi-meta approach extends the definition of meta models by enabling an instance of a meta model to be another meta model. Simulation model construction with the reuse of existing corporate database is also proposed. In the database reuse, meta models are used for analysis, control, and model generation.
Based on the framework, a prototype system called RMT (Reverse Modeling Tool) has been implemented on a SUN workstation platform. The RMT generates model translators and provides model constructs in model base.
의사결정지원시스템에서는 의사결정을 위해 다양한 형태의 모형들을 활용하고 있다. 이들은 복수의 모형작성자와 서로 상이한 모형화 환경에 의해서 작성되는데, 작성 후 관리가 불가능한 화일의 형태로 전 조직에 걸쳐 분산되어 있는 것이 보통이며, 이들을 다시 활용하지 못하는 것은 조직 전체적으로 볼 때 효율적이지 못하다. 그런데 기존의 모형화 환경에서는 이들에 대한 재사용의 언급이 없이 모형 수립의 지원에 중점을 두어 왔다. 따라서 의사결정지원시스템의 생산성 향상을 위해 이미 존재하는 모형들을 재사용할 수 있도록 도와주는 시스템이 추가적으로 필요하다. 이러한 형태의 시스템은 필수적으로 모형 내에 존재하는 모형요소에 대한 인식 및 추출의 과정을 요구하며, 이 과정은 전통적 개념의 모형 수립화와는 반대의 양상을 가진다. 따라서 역모형화라고 하는 개념을 제안하였다. 역모형화란 모형의 재활용성 향상을 목적으로 모형에 내재적으로 혹은 명시적으로 존재하는 모형요소들에 대한 정보를 해석해 내어 모형 제작을 위한 분석과정에서 사용되었던 모형작성자의 지식을 획득하는 과정이다.
본 논문에서는 역모형화를 가능하도록 하기 위해 메타관점 접근법과 모형 해석기를 제안하였다. 메타관점 접근법은 모형에 대한 근원적인 지식을 메타 모형으로 표현하고, 이를 토대로 하여 다양한 모형 해석기를 생성하는 접근방식이다.
모형 해석기는 메타모형의 지식을 기반으로 하여 원천모형으로부터 모형 재활용에 필요한 정보를 추출하여 모형베이스에 입력하는 역할을 수행하는데, 이는 모형의 종류에 따라 다양할 수 있다. 이를 위해 Lexical Analyzer와 Parser를 사용하였다. 또한 모형화 환경은 메타 모형의 인스턴스로 인식된다. 역모형화의 특수한 형태로 데이타베이스로부터 모형관련 지식을 추출하는 방법론도 함께 제시하였다.
위의 접근법을 근간으로 하여 역모형화의 구조는 (1) 메타시스템, (2) 모형 해석기, (3) 모형베이스, (4) 원천 모형, 그리고 (5) 모형 작성자로 이루어진다. 특히 가능한 모형베이스 형태의 대안으로서 관계형 데이타베이스와 객체 지향 데이타베이스를 고려하였으며, 이에 대한 간단한 비교도 언급하였다. 또한 위의 틀을 통해 RMT(Reverse Modeling Tool)라고 하는 프로토타입 시스템을 워크스테이션 환경 하에서 개발하였다.
역모형화의 개념의 확장을 위해 다중메타 관점 접근법과 시뮬레이션 모형의 재활용도 함께 고려되었다. 특히 다중메타관점 접근법은 메타시스템에 의해 생성된 인스턴스가 또다른 환경의 메타모형이 되도록 하는 접근법으로서 여러 모형화 환경의 통합을 가능하게 하는 것을 목적으로 한다.
역모형화 개념은 향후 분산환경의 확장 추세에 따라 분산화 된 모형을 공유하도록 지원하고, 이미 존재하는 모형들에 대한 재사용성을 증진시켜 궁극적으로 모형화 환경을 강화하는데 기여할 것으로 기대되며, 나아가서 데이타베이스와 모형베이스의 통합을 통한 본격적인 의사결정지원시스템의 구축에 도움을 줄 것이다.
