Gereksinim Mühendisliğinde Ontolojilerin Kullanımı

Transkript

1 Gereksinim Mühendisliğinde Ontolojilerin Kullanımı Use of Ontologies in Requirements Engineering Görkem Giray Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Ege Üniversitesi, İzmir Murat Osman Ünalır Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Ege Üniversitesi, İzmir Özet Bir yazılım geliştirme projesinin başarısının önemli ölçütlerinden birisi, üretilen yazılımın kullanıcının beklentilerini karşılama seviyesidir. Kullanıcı beklentileri, proje süresince tespit edilen gereksinimlerle ifade edilir. Dolayısıyla iyi tanımlanmış gereksinimler, yazılımın başarısının ön koşullarından birisidir. Son yıllarda anlamsal web çalışma alanının yükselişiyle birlikte, bu çalışma alanının merkezindeki ontolojilerin farklı alanlarda kullanımı gündeme gelmiştir. Bu alanlardan birisi de gereksinim mühendisliğidir. Ontolojilerin, bilginin anlamını bilgisayarlar tarafından işlenebilir şekilde temsil edebilme yeteğinden faydalanılarak, gereksinimlerin tanımlanması sürecinin desteklenmesi ve gereksinimlerin kalitelerinin iyileştirilmesi mümkündür. Literatürde, ontolojilerin yazılım mimarisinin bir parçası olduğu, yarı yapısal gereksinim artifaktlarının temsilini zenginleştirdiği ve ontolojilerden otomatik kod üretildiği çeşitli çalışmalar bulunmaktadır. Abstract The success of a software development project is measured by how well its output meets the expectations of its users. These expectations are stated within the requirements developed during the project. Well defined requirements are one of the prerequisites to the success of a software. The popularity of semantic web in recent years has accelerated the use of ontologies in many areas. One of these areas is requirements engineering. Ontologies can represent meaning of data and enable computers to process this meaning. This ability can help in supporting requirements engineering process and improving quality of requirements. There are publications and projects that focus on the use of ontologies as a component of software architecture, to enrich the representation of requirement artifacts and in automatic code generation. 1. Giriş Bilim ve teknolojideki gelişmeler yazılımı, hayatımızın ayrılmaz bir parçası haline getirmiştir ve kullanıcıların yazılımdan beklentilerini arttırmıştır. Bir yazılımın başarısının en önemli değerlendirme ölçütü, yazılımın kullanıcı gereksinimlerini karşılama yeteneğidir. Dolayısıyla, yazılımın karşılaması gereken gereksinimlerin tespit sürecinin çıktılarının kalitesi, yazılımın başarısını belirleyen önemli bir etkendir. Gereksinimlerin iyi belirlenmediği bir yazılım geliştirme projesinde, çıktının başarılı olması beklenemez. Yazılımın geliştirileceği alandaki bilgiyi elde etmenin ve eldeki problemin çözümü için geliştirilecek sistemin gereksinimlerini net bir şekilde ifade etmenin çeşitli zorlukları vardır. Anlamsal web çalışma alanındaki gelişmeler, bilgisayar bilimleri için yeni bir kavram olmayan ontolojilerin, farklı alanlarda kullanımını tetiklemiştir. Ontolojilerin kullanılabileceği alanlardan birisi de gereksinim mühendisliğidir. Özellikle, bir konu alanındaki bilgiyi biçimsel olarak temsil etmesi ve yeniden kullanımı desteklemesi nedeniyle, ontolojilerin gereksinim mühendisliğinde kullanımı önerilmektedir. Bildirinin ikinci bölümünde, gereksinim mühendisliğinin tanımı yapılmış, evreleri kısaca anlatılmış ve bu çalışma alanındaki zorluklar özetlenmiştir. Üçüncü bölümde ontoloji kavramı kısaca tanıtılmıştır. Dördüncü bölümde, ontolojilerin gereksinim mühendisliği çalışma alanındaki kullanımlarına örnek teşkil eden fikirler ve uygulamalar tanıtılmış, bu fikir ve uygulamaların değerlendirmesi yapılmıştır. Beşinci bölümde bildirinin sonuçlarına yer verilmiştir. 2. Gereksinim mühendisliği Bir gereksinim, bir problemi çözmek için bir sistemin sergilemesi gereken özellik olarak tanımlanabilir [1]. Jackson, gereksinimin, gerçek dünya ve geliştirilecek sistem ile ilişkisini irdelemiştir [2]. Jackson, geliştirilecek yazılımı ve bu yazılımın üzerinde koşacağı bilgisayarı makine ya da çözüm alanı

2 olarak adlandırır. Problem alanı ise makinenin, sistemin kendisi için geliştirildiği kullanıcının istediği etkiyi yaratacağı gerçek dünya bölümüdür. Özetle, yazılım geliştirme sürecinin çıktısı makine, girdisi ise problem alanı dır. Jackson gereksinim kavramını, makinenin yerine getirmesi gereken problem alanı üzerindeki bir kısıt olarak tanımlar. Şekil 1 de görüldüğü gibi gereksinim, problem alanının bir b fenomeni açısından ifade edilmiştir ve kullanıcı problem alanını b hayali arayüzünden, gereksiniminin karşılanıp karşılanmadığını belirlemek için gözlemlemektedir. Problem ve çözüm alanı da bir a arayüzü ile bağlıdır. Bu arayüz hem problem hem de çözüm alanında bulunan şeyleri (olay, durum, vs) temsil eder. Şekil 1: Problem ve Çözüm Alanı [2] Bir problemin çözümü aşağıdaki betimlemeler üzerine temellendirilmelidir [3]: (1) Gereksinim: kullanıcının gereksiniminin ifadesi; (2) Alan özellikleri: problem alanındaki verilmiş olan özelliklerin betimlemesi; (3) Belirtim: makinenin problem alanı ile arayüzünde sergilemesi gereken davranışın belirtimi; (4) Program: makineyi, bilgisayarın yorumlayabileceği ve çalıştırabileceği bir dilde tanımlayan program. Belirtim ve program biçimsel bir alanın biçimsel betimlemeleri iken, gereksinim ve alan özellikleri biçimsel olmayan bir alanın biçimsel betimlemeleridir. Özetle, biçimsel olmayan bir problem alanı ile biçimsel olarak ilgilenmek zordur. Bu problemin kesin çözümü de mümkün değildir, yani bir problem alanının tam olarak biçimsel bir betimlemesini oluşturmak mümkün değildir [3]. Her betimleme, problem alanının (yani gerçek dünyanın) yaklaşık bir modelidir. Bir sistemin, sunması gereken hizmetleri ve bu hizmetleri hangi kısıtlar altında çalışırken sunacağının belirlenmesi sürecine gereksinim mühendisliği adı verilmektedir. Bu tanımdaki mühendislik sözcüğü, geliştirilecek sistemin tanımlanması için sistemli bir sürecin uygulanacağını belirtmek amacıyla kullanılır [4]. Gereksinim mühendisliği süreci gereksinimlerin elde edilmesini, analizini, belirtilmesini ve geçerlenmesini içerir [1]. Gereksinimlerin elde edilmesi evresi, geliştirilecek sistemin amaçlarını ve bu amaçlara ulaşmak için sistemin karşılaması gereken gereksinimleri ortaya çıkarmaktan oluşmaktadır [5]. Gereksinimlerin analizinde, gereksinimler arasındaki çelişkiler bulunur ve çözülür; geliştirilecek sistemin sınırları ve bu sistemin içinde bulunduğu çevreyle nasıl etkileşeceği belirlenir; sistem gereksinimleri, yazılım gereksinimleri elde edilecek şekilde detaylandırılır [1]. Gereksinimlerin belirtilmesinde ise, geliştirilecek sistemin karmaşıklığına göre değişen sayıda ve kapsamda dokümanlar hazırlanır. Bu dokümanlar geliştirilecek sistemi tanımlar ve sistem ihtiyaçlarını belirtir [1]. Gereksinimlerin geçerlenmesi evresinde, oluşturulan modellerin ve dokümanların gereksinimleri doğru ve eksiksiz olarak yansıtıp yansıtmadığı sınanır [5]. Bu evrelerde yapılanlar dışında, gereksinim mühendisliği sürecinde çeşitli yönetsel etkinlikler de bulunur [5]. Bir sistemin başarısı, kullanıcılarının gereksinimlerini ne kadar iyi karşıladığına bağlıdır [5]. Dolayısıyla bir sistemi geliştirmeden önce, bu sistemin karşılayacağı gereksinimlerin belirlenmesi gerekmektedir. Gereksinimlerin belirlenmesi sürecinin kalitesinin düşük olması, geliştirilecek sistemin başarısını olumsuz yönde etkileyeceği geniş kesimlerce kabul edilmektedir [1]. Gereksinim mühendisliği sürecinde karşılaşılan zorluklar birçok makalede irdelenmiştir. Cheng ve Atlee, gereksinim mühendisliği sürecindeki zorlukları özetlerken şu başlıklar üzerinde durmuşlardır [5]: (1) Gereksinim mühendisleri genellikle çelişkili, kötü tanımlanmış, eksik ifadelerden, detaylı, doğru, tam bir sistem belirtimine doğru ilerlemek zorunda kalırlar. (2) Problem alanının, çözüm alanına göre sınırları çok daha geniştir. Aslında çözüm alanındaki sınırları oluşturan da gereksinim tanımlarıdır. Dolayısıyla problem alanında daha çok koşulun değerlendirilmesini gerektiren kararlar verilmesi gerekir. Bu kararlara örnek olarak, sistem sınırlarının belirlenmesi, gereksinimlerin oluşturulması, gereksinimlerin önceliklendirilmesi, gereksinimler arasındaki çelişkilerin çözülmesi verilebilir. (3) Problem alanının basitleştirilmesi ve sınırlarının belirlenmesi için, sistemin işleyeceği çevrenin koşullarının kısıtlanması gerekir. Çevresel koşulların göz önüne alınması eldeki problemin karmaşıklığını daha da arttırır. Çünkü çevresel koşullar, donanım, gerçek dünya fenomeni, insan etmeni, başka yazılım sistemleri gibi birçok farklı bileşenin kombinasyonundan oluşabilir. (4) Çevrenin ve sistemin işleyişi incelenirken, sadece normal koşullar değil, bütün alternatif koşullar göz önüne alınmalıdır. (5) Üretilen gereksinim artefaktları, bilgisayar konusunda çok bilgili olmayan paydaşların da anlayacağı şekilde olmalıdır. Bundan dolayı üretilen artefaktlar hem teknik olmayan paydaşlar tarafından anlaşılmalıdır hem de geliştiricilere yeterli teknik detayı sağlamalıdır. Yukarıdaki nedenlerden dolayı, gereksinim mühendisliği aktiviteleri, daha yinelemeli, değişik yetkinliklere sahip çok sayıda paydaşın katıldığı, seçeneklerin daha kapsamlı çözümlendiği, daha çeşitli

3 bileşenlerin (yazılım, donanım, insan) daha karmaşık doğrulamalarının yapıldığı aktivitelerdir [5]. 3. Ontoloji kavramı Ontoloji kavramının felsefe dünyasındaki ve bilgisayar dünyasındaki tanımları arasındaki ayrımı yapmak önemlidir. Felsefi açıdan bakıldığında ontoloji, bir bütün olarak varlığı ele alan ve var olanların en temel niteliklerini inceleyen felsefe dalıdır. Bilgisayar dünyasında ise en yaygın kullanılan ontoloji tanımı, paylaşılan bir kavramsallaştırmanın biçimsel ve net bir belirtimi dir [6]. Uschold ve Gruninger bu tanımda geçen her kelimeyi açıklayarak bu kısa tanımın ifade ettiği uzun ontoloji tanımını açıklamışlardır [7]. Kavramsallaştırma, insanların dünyadaki varlıklar üzerine nasıl düşündüklerinin soyut bir modelini ifade eder. Bu soyut model genellikle özel bir konu alanı ile sınırlandırılmıştır. Net bir belirtim ise soyut modeldeki kavramlara ve ilişkilere net isimler verildiği ve net tanımlar yapıldığı anlamına gelmektedir. Bir kavramın ya da ilişkinin tanımı, o terimin anlamının ifade edilmesidir. Bir başka deyişle, bir terimin diğer terimlerle ilişkisinin nasıl olacağını belirtir. Biçimsel ifadesi, anlam tanımının biçimsel bir dille temsil edildiğini ve böylece tanım üzerindeki belirsizliklerin, farklı anlam çıkarma olasılıklarının ortadan kaldırıldığını ifade etmektedir. Bundan dolayı biçimsel temsil, otomatik çıkarsama yapma imkanını sağlamaktadır. Paylaşılan kelimesi ise ontolojilerin, farklı uygulamalar ve topluluklar arasında yeniden kullanımı amaçladıklarını ve desteklediklerini ifade etmektedir. Ontolojileri, diğer kavramsal modellerden ayıran, geniş kesimler tarafından kabul edilmiş özellikleri vardır. Bu özellikler aşağıdaki listedeki başlıklar altında incelenebilir: (1) Anlamsal temsil gücü: Ontolojilerin temsil edildiği dillerin temsil gücü, sistem geliştirmede kullanılan kavramsal modelleme dillerine göre daha yüksektir. (2) Hedeflenen kullanıcı kitlesinin büyüklüğü: Ontolojiler üzerinde genelde daha büyük kullanıcı grupları mutabakata varır. Sistem geliştirmede kullanılan kavramsal modeller ise göreceli olarak daha küçük kullanıcı grupları tarafından geliştirilir ve kullanılır. (3) Paylaşılabilirlik: Ontolojilerin anlamsal web çalışma alanındaki gelişmelerle birlikte popüler olmasının nedenlerinden birisi paylaşılabilir olmasıdır. Anlamsal web, geniş kesimlerin üzerinde mutabakata vardığı ontolojilerin, web deki bilginin temsilinde kullanılması üzerine temellendirilmiştir. (4) Yeniden kullanılabilirlik ve genişleme: Ontolojiler yeniden kullanımı destekler ve ontolojilerin genişletilmesi mümkündür. (5) Açık dünya yaklaşımı: Açık dünya yaklaşımında bir önermenin doğruluk değeri doğru, yanlış ya da bilinmiyor olabilir. Kapalı dünya yaklaşımında ise doğruluğu bilinmeyen ya da çıkarsanamayan bir önerme yanlıştır. (6) Betimleyicilik: Ontolojiler, doğaları gereği genellikle betimleyici modeller sınıfına girer. Sistem geliştirmek için kullanılan modeller kuralcıdır. Sistem, bu modeller doğrultusunda geliştirilir. Ontolojiler ise daha çok var olanı tanımlar. Açık dünya yaklaşımı da ontolojilerin betimleyici doğasını destekler niteliktedir. 4. Ontolojilerin gereksinim mühendisliğinde kullanımı Yapay zeka çalışma alanının uzun zamandır kullandığı ve üzerinde çalıştığı ontoloji kavramı, anlamsal web alanındaki gelişmeler nedeniyle, son yıllarda akademik dünyanın ve endüstrinin dikkatini çekmeye başlamıştır. Bunun sonucunda ontolojiler birçok çalışma alanında kullanılmaya başlamıştır. Yazılım mühendisliği de ontolojilerin kullanıldığı alanlardan birisidir. Biçimsel anlam temsilinin yazılım mühendisliği alanında kullanım fikri yeni değildir. Tetlow ve arkadaşları, çeşitli yapay zeka yaklaşımlarının, yazılım mühendisliğindeki uygulamalarına örnekler vermişlerdir [8]. Ontolojiler, yazılım mühendisliğinde farklı şekillerde ve farklı amaçlar için kullanılmaktadır. Happel ve Seedorf ile Ruiz ve Hilera, ontolojilerin, yazılım mühendisliğindeki mevcut ve potansiyel uygulama alanlarını sınıflandırmışlardır [9], [10]. İki çalışmada da ortak olarak, sınıflandırmanın bir boyutu ontolojinin yazılımın problem alanını ya da geliştirme ortamının altyapısını modellemesine göre belirlenmektedir. Bu boyutta ontolojilerin modellediği alan, yazılımın gerçek dünyadaki problem alanı ya da yazılım geliştirme sürecindeki çeşitli altyapı alanları (yazılım bileşenleri kütüphanesinin ontolojiler ile modellenmesi gibi) olabilmektedir. Sınıflandırmanın diğer boyutu ise ontolojilerin, yazılımın çalışma zamanında ya da geliştirme zamanında kullanımı değerlendirilerek oluşturulmuştur. Ontolojilerin, problem alanını temsil ettiği ve geliştirme zamanında kullanımına örnek kullanım alanlarından birisi de gereksinim mühendisliği sürecidir Ontolojilerin gereksinim mühendisliğinde kullanımına yönelik örnek uygulamalar Ontolojilerin yazılım mühendisliği sürecinin farklı aşamalarında farklı amaçlarla kullanımı için araştırmacılar çok sayıda fikir üretmişlerdir. Bu bölümde ontolojilerin gereksinim mühendisliğinde kullanımı için literatürde yapılan çalışmalar tanıtılmıştır ve bu çalışmalar değerlendirilmiştir Ontoloji uyumlu metapiramit Aβmann ve Zschaler, ontolojilerin Model Güdümlü Mimari ve Model Güdümlü Mühendislik ile

4 bütünleştirilmesi gerektiğini belirterek önerilerini iki maddede özetlemektedir [11]: (1) Ontoloji uyumlu Model Güdümlü Mimari, alan ve iş ontolojilerini, bilişimden bağımsız modelin bir parçası olarak kullanmalıdır. (2) Ontoloji uyumlu Model Güdümlü Mühendislik, ontolojileri, betimleyici modeller rolü ile ikinci bir boyut olarak metapiramit içine katmalıdır ve betimleyici ve kuralcı modeller arasında her seviyede ilişkileri saklamalıdır. Aβmann ve Zschaler in oluşturduğu metapiramit Şekil 2 de gösterilmiştir. Şekil 2: Ontolojilerin model güdümlü mühendisliğin metapiramitindeki Model Güdümlü Mimari deki rolü için bir öneri [11] Şekil 2 deki temsil ilişkileri, metapiramit içindeki rollerine göre betimleyici ve kuralcı olarak ikiye ayrılmıştır. Problem alanındaki modeller, gerçek dünya kavramlarını betimledikleri için bu bölümdeki ilişkiler betimleyici, çözüm alanındaki modeller ise geliştirilecek sistemi betimledikleri için bu bölümdeki ilişkiler ise kuralcı olarak nitelendirilmiştir [11]. Bilişimden bağımsız model, alan modeli, iş modeli ve ihtiyaçları içeren bir analiz modelidir. Bilişimden bağımsız modelin alan modeli, bir alan ontolojisi (BBM-AO) olabilir. Bilişimden bağımsız modelin iş modeli de bir iş ontolojisi (BBM-İO) olabilir. İhtiyaçlar ise bir ontoloji ile karşılanamaz çünkü geliştirilecek sistemin ihtiyaçlarını belirtir. BBM-AO ve BBM-İO var olan şeyleri tanımlar ve ontoloji seviyesindeki kavramlardan türetilebilir. Fakat BBM-İM (Bilişimden Bağımsız Model İhtiyaç Modeli) bir metamodelden (BBM-İM-MM: Bilişimden Bağımsız Model İhtiyaç Modeli Metamodeli) türetilmelidir [11]. Ontolojiler, ait oldukları meta seviyeye göre değişik amaçlara hizmet edebilirler. Üst seviye ontolojiler meta, genel, soyut, felsefi kavramları içerir. Dolayısıyla değişik alanların ihtiyaçlarını karşılayabilirler. Genellikle bir alan ontolojisindeki kavramlar, bir üst seviye ontolojideki kavramlardan türetilirler. Bu açıklamalar doğrultusunda Şekil 2 de, alan ontolojileri M1 seviyesinde, üst seviye ontolojiler ise M2 seviyesinde konumlandırılabilir. Bir ontoloji tanımlamak için kullanılan dil de yapay bir dil olduğu için, ontoloji dilini tanımlayan dil de kuralcı olacaktır. Bundan dolayı hem problem hem de çözüm alanı tarafında aynı metadil kullanılabilir. İki boyutun birbirine paralel olmasından dolayı, iki boyuttaki modeller arasında ilişkiler kurulabilir [11]. Aβmann ve Zschaler, ontoloji uyumlu metapiramitin faydalarını şu şekilde özetlemektedir [11]: (1) Daha somut bir model güdümlü yazılım geliştirme süreci sunar. Önceden oluşturulmuş alan ve iş ontolojilerine ihtiyaçlar eklenir. Bu modellerden Platformdan Bağımsız Model (PBM) ve Platforma Özgü Model (PÖM) elde edilir. Ontolojilerin kullanımı yazılımın güvenilirliğini arttırır. Çünkü genellikle ontolojiler, üzerinde iyi düşünülerek üretilmiş ve olgunlaşmış modeller oldukları için projede oluşturulacak bir alan analizinden daha güvenilir olma olasılıkları yüksektir. (2) Ontolojiler, yazılım mimarları, kullanıcılar ve alan uzmanları için standart bir söz varlığı sağlar. Bu da aradaki iletişimin kalitesini arttırır. (3) Ontolojilerin kullanımı, uygulamalar arasındaki birlikte işlerliği daha kolaylaştırabilir. (4) Alan ve iş ontolojileri birçok yazılımın geliştirilmesinde kullanılabilir. Ontolojiler, bir yazılım üretim hattının ana elemanlarından birisi olabilir. Geliştirilen yazılımlar ontolojiler etrafında gruplanabilir. Bu da yazılımda yeniden kullanımı geliştirir Ontoloji tabanlı gereksinim elde etme yöntemi Kaiya ve Saeki, alan ontolojilerinin gereksinimlerin elde edilmesi safhasında alan bilgisinin temsili olarak kullanılması için bir yöntem önermişlerdir [12]. Bu yöntemde, gereksinimlerin sistematik olarak elde edilmesi ve tanımlanması için üç gereksinim artefaktının yapısı biçimsel olarak belirlenmelidir. Bunlar, gereksinim listeleri, ontolojiler ve gereksinim listeleri ile ontolojiler arasındaki anlamsal eşleştirmelerdir. Yöntem analistin, gereksinim sahipleri ile gereksinim listesi oluşturması, her gereksinimdeki önemli kavramların alan ontolojisindeki kavramlar ile eşleştirilmesi ve hazırlanan gereksinimlerin doğruluk, tamlık, tutarlılık ve anlam belirsizliği kontrollerinin yapılması adımlarından oluşmaktadır. Özet olarak bu yöntem, gereksinimleri anlamsal yönleriyle değerlendirerek, gereksinim elde etme safhasının çıktısının kalitesini arttırmak için alan ontolojilerini kullanmaktadır.

5 Ontoloji güdümlü yazılım mühendisliği Bossche ve arkadaşları, problem alanı (iş dünyası) ile çözüm alanı (bilgisayar dünyası) arasındaki terminoloji ve anlayış farklarının ancak iş bilgisinin biçimsel bir dille ifade edilmesiyle ve bu bilginin bilgisayar tarafından işlenebilir olmasıyla aşılabileceğini belirtmektedir [13]. Ontoloji güdümlü yazılım mühendisliği yaklaşımında benimsenen geliştirme sürecinin ilk adımında, problem alanından kişiler, alan modelleme uzmanlarıyla birlikte çalışarak biçimsel bir model oluşturur. Bu adımın amacı, gereksinimlerin net olarak ifade edilmesini sağlamaktır. Bu adım, problem alanı ile oluşturulan ontoloji arasında bir bilgi sürekliliği yaratır. Ontoloji, problem ve çözüm alanındaki kişilerin, kavramların anlamları üzerinde anlaştığı bir sözleşme olarak değerlendirilebilir. Aynı zamanda ontoloji, problem alanındaki gereksinimleri biçimselleştirmek için bir araç olur. Bir sonraki adımda, oluşturulan ontoloji çözüm alanında kullanılır ve böylece ontoloji ile çözüm alanı arasında gerçekleştirim sürekliliği oluşur. Gerçekleştirim sürekliliği, ontolojideki kavramların, bir programlama dilindeki nesnelere, tiplere transfer edilmesiyle sağlanır. Şekil 3 te problem alanı ile çözüm alanı arasında sağlanan bilgi ve gerçekleştirim sürekliliği kavramsal olarak resmedilmiştir. Şekil 3: Problem alanı ile çözüm alanı arasında sağlanan süreklilik [13] Bossche ve arkadaşları, ontoloji güdümlü yazılım mühendisliği yaklaşımının avantajlarını, problem ve çözüm alanındaki kişiler arasındaki iletişim kalitesinin artması, ontolojileri işleyen yorumlayıcılar sayesinde daha az kod yazılması, alan bilgisinin bildirimsel olarak ontolojilerde temsil edilmesiyle birlikte yazılan kod içinde kaybolmaması ve alan bilgisinin tutarlılık kontrolü gibi başka amaçlar için de yeniden kullanılabilmesi olarak özetlemektedir [13] SoftWiki projesi SoftWiki projesinin amacı, yazılım geliştirme süreçlerinde çalışan tüm paydaşların özellikle yazılım gereksinimlerinin oluşturulmasına yönelik olarak birlikte çalışmalarını desteklemektir ve kolaylaştırmaktır. Bu amacı gerçekleştirmek için, çok sayıda ve fiziksel olarak farklı yerlerde bulunan paydaşların yazılım gereksinimlerini toplayabilmeleri, bunları anlamsal olarak zenginleştirebilmeleri, sınıflandırabilmeleri ve birleştirebilmeleri gerekmektedir. Oluşturulacak çözüm, bilgi temsili için anlamsal web standartları üzerine temellendirilmiştir [14]. Gereksinim mühendisliği sürecini desteklemek amacıyla bir gereksinim mühendisliği ontolojisi geliştirilmiştir. Bu ontolojiye SWORE (SoftWiki Ontology for Requirements Engineering) adı verilmiştir [15]. Ontoloji tabanlı bir wiki uygulaması olan OntoWiki [16] yazılımı, SoftWiki projesi kapsamında SWORE ontolojisi ile birlikte kullanılarak ontoloji tabanlı bir gereksinim mühendisliği aracı elde edilmiştir Ontoloji tabanlı gereksinim mühendisliği aracı Valderas ve Pelechano, gereksinim mühendisliği sürecinde kullanılacak ontoloji tabanlı bir araç önermişlerdir [17]. Valderas ve Pelechano, bu aracı önerdikleri bildiride, aracı web uygulamaları için tasarladıklarını belirtmişlerdir. Bu araç web uygulamaları için hazır alan ontolojleri içermektedir. Bu araç, gereksinimlerin elde edilmesi aşamasında kullanıcıları yönlendirmektedir. Bunun için araç üç ana adımı izlemektedir. İlk adımda, kullanıcının gereksinim duyduğu web uygulamasını doğal dilde tanımlaması gerekmektedir. Bu taslak tanımdan yola çıkarak araç, uygun bir ontoloji seçmektedir. İkinci adımda araç, kullanıcıdan uygulamaya özgü özellikleri tanımlamasını istemektedir. Üçüncü adımda ise araç, alan ontolojisi ile kullanıcıdan aldığı bilgileri birleştirerek web uygulamasının bir belirtimini çıkartır. Ayrıca araç bu belirtimi kullanıcının anlayacağı şekilde bir metne dönüştürerek, üretilen belirtimin, kullanıcı tarafından geçerlilik kontrolünün yapılmasını sağlar Gereksinimlerin elde edilmesi ve analizi için ontoloji tabanlı bir yöntem Lee ve Zhao nun gereksinim elde etme ve analiz için önerdikleri yöntem üç adımdan oluşmaktadır [18]. Birinci adımda alan terimleri ve gereksinimleri belirtilir. İkinci adımda, gereksinimler alt gereksinimlere ayrıştırılır. Bunun için öznel ayrıştırma yöntemi (subjective decomposition) kullanılır. Üçüncü adımda ise gereksinimler önce işlevsel ve işlevsel olmayan daha sonra da en alt seviyede atomik gereksinimlere ayrıştırılır. Daha sonra bu en alt seviyedeki gereksinimler ontolojideki kavramlarla ilişkilendirilir. Bu yöntem, ontolojileri kullanarak kullanıcıların gereksinim elde etme evresindeki etkinliklerini arttırmayı amaçlamaktadır. Bunun yanında ontoloji ile eşleştirilen gereksinimlerin tam olup olmadığı ve çelişkiler içerip içermediğini çıkarsama yaparak bulmayı amaçlamaktadır.

6 4.2. Ontolojilerin gereksinim mühendisliğinde kullanımına yönelik örnek uygulamaların değerlendirilmesi Ontolojilerin gereksinim mühendisliği sürecinde kullanıldığı projelerde elde edildiği belirtilen faydalar aşağıdaki başlıklar altında özetlenebilir: Farklı alanlardaki kişiler arasındaki iletişimin iyileştirilmesi: Ontolojiler, farklı alanlarda çalışan ve farklı terminolojiler kullanan kişiler (kullanıcılar, alan uzmanları, analistler, yazılım mühendisleri, programcılar, vs) arasındaki iletişimi kolaylaştırır. Ontolojiler, ortak bir söz varlığı oluşturarak projede yer alan kişilerin ortak bir dil konuşmasına katkıda bulunur. Çıkarsama: Ontolojilerin alan bilgisi olarak kullanılmasıyla, bu bilgi üzerinde çıkarsama yapma olanakları da doğar. Özellikle yarı yapısal gereksinim artefaktlarındaki kavramların alan ontolojileriyle eşleştirilmesi sonucunda gereksinimlerin tam olup olmadığı, gereksinimlerin birbiriyle çelişkili olup olmadığı çıkarsama yapılarak bulunabilmektedir. Mevcut alan bilgisinden yararlanma: Hazır ontolojilerin yazılım geliştirme sürecinde yeniden kullanılması verimliliği arttırır. Biçimsel olmayan problem alanı bilgisinin projenin başlangıcında biçimsel olarak ifade edilmiş şekilde olması, alan bilgisinin toplanması ve biçimsel hale getirilmesi evresini hızlandırır. Hazır ontolojide gerekli değişiklikler ve genişletmeler yapıldıktan sonra bu evre hızlı biçimde geçilebilir. Ayrıca ontolojler genellikle geniş kesimlerin üzerinde anlaştığı ve olgunlaşmış alan bilgisini temsil eder. Bu da proje süresinde alan bilgisinin değişme olasılığını azaltır. Bu durumda projenin ileri evrelerinde yapılması olası daha maliyetli değişiklikleri bir miktar azaltabilir. Tablo 1 de, ontolojilerin gereksinim mühendisliğinde kullanımına yönelik uygulamalar özetlenmiştir. Gereksinim mühendisliği sürecinde kullanım ana başlığı altında, ontolojilerin bu sürecin hangi evresinde ve nasıl kullanıldığı ifade edilmiştir. başlığı altında ise ontolojilerin uygulamada ne şekilde kullanıldığı belirtilmiştir. Yöntemler ana olarak, yapısal olmayan ya da yarı yapısal şekilde doğal dil ile ifade edilen gereksinimlerin ontolojideki kavramlarla eşleştirilmesi ve biçimsel modele daha yakın, otomatik ya da yarı otomatik kod üretimine uygun model üretimi olmak üzere iki gruba ayrılabilir. Beklenen/elde edilen faydalar başlığı altında ise ontolojilerin kullanımıyla birlikte elde edilen ya da elde edilmesi beklenen faydalar listelenmiştir. Kullanılan ontolojiler başlığı altında ise uygulamada kullanılan ontoloji tipleri listelenmiştir. Ontolojiler, Happel ve Seedorf ile Ruiz ve Hilera nın, ontolojilerin kullanımlarını sınıfladıkları çalışmalarındaki ontolojilerin modellediği alan a göre gruplanmıştır [9], [10]. Buna göre, ontolojilerin modellediği alan, yazılımın gerçek dünyadaki problem alanı ya da yazılım geliştirme sürecindeki çeşitli altyapı alanları (yazılım bileşenleri kütüphanesinin ontolojiler ile modellenmesi gibi) olabilmektedir. Tablo 1: Ontolojilerin gereksinim mühendisliğinde kullanımına yönelik örnek uygulamaların değerlendirilmesi Ontoloji uyumlu metapiramit [Aβmann 2006] Gereksinimlerin belirtilmesi: Alan ontolojilerinin, Model Güdümlü Mimari de bilişimden bağımsız modelin oluşturulması için kullanılmasını önerir. Daha somut bir model güdümlü yazılım geliştirme süreci sunar. Bilişimden bağımsız model, ontolojilerden başlanarak oluşturulmaya başlanır. Uygulamalar arası birlikte işlerlik kolaylaşabilir. Farklı alanlardan kişiler arasındaki iletişim, ortak bir söz varlığı sayesinde daha iyileşir. Ontolojiler, birçok yazılım ürününde kullanılabilir ve bir yazılım ürün hattının çekirdeğini oluşturabilir. Ontolojiler bilişimden bağımsız modelin oluşturulmasında kullanılacaktır ve bu model otomatik veya yarı otomatik dönüştürülerek işletilebilir kod elde edilmesi hedeflenecektir. ndeki kavramların eşleştirileceği bir üst seviye ontoloji

7 Ontoloji tabanlı gereksinim elde etme yöntemi [Kaiya 2006] Ontoloji güdümlü yazılım mühendisliği [Bossche 2007] SoftWiki Projesi [SoftWiki] Ontoloji tabanlı gereksinim mühendisliği aracı Valderas 2007] Gereksinimlerin elde edilmesi ve analizi için ontoloji tabanlı bir yöntem [Lee 2006] Gereksinimlerin elde edilmesi: Yarı yapısal bir gereksinim listesi oluşturulur. Bu gereksinim listesindeki doğal dil ile ifade edilmiş önemli kavramlar, ontolojideki kavramlarla eşleştirilir. Gereksinim analizi: Gereksinimler için tamlık, doğruluk, tutarlılık, anlam belirsizliği analizleri, ontolojiler kullanılarak yapılır. Gereksinim belirtimleri, bilgisayar tarafından anlamsal seviyede işlenebilir. Mevcut ontolojiler, yazılım geliştirme projelerinde kullanılabilir. Projeye özgü ontoloji oluşturulmak istenirse, bu alanda yapılmış diğer çalışmalardan (doğal dil dokümanlarından, metin madenciği teknikleriyle ontoloji oluşturulması gibi) faydalanılabilir. Gereksinimlerin elde edilmesi: Kullanıcılar, alan modelleme uzmanlarıyla birlikte alan bilgisini temsil eden bir ontoloji oluşturur. Farklı alanlardan kişiler arasındaki iletişim, ortak bir söz varlığı sayesinde daha iyileşir. Alan bilgisi, bildirimsel olarak belirtildiği için program içinde kaybolmaz. Aynı alan bilgisi başka amaçlar için de kullanılabilir. Otomatik kod üretimi sayesinde üretim verimi artar ve hata olasılıkları azalır. Gereksinimlerin elde edilmesi: Elde edilen gereksimler hem SWORE ontolojisindeki kavramlarla (amaç, senaryo, gereksinim, vs.) hem de alan ontolojisindeki kavramlarla eşleştirilir. Farklı alanlardan kişiler arasındaki iletişim, ortak bir söz varlığı sayesinde daha iyileşir. Gereksinimler, ontolojilerdeki kavramlarla eşleştirildiği için daha verimli yönetilebilir. Özellikle coğrafi olarak dağıtık olan çalışma gruplarında gereksinimlerin bu şekilde saklanması çeşitli avantajlar sağlar. Gereksinimlerin elde edilmesi: Gereksinimler elde edilirken kullanıcı, alan ontolojisi doğrultusunda yönlendirilir. Gereksinimlerin geçerlenmesi: Elde edilen kullanıcı gereksinimleri bir metin haline dönüştürülür ve bu gereksinimler kullanıcı tarafından geçerlenir. Gereksinimler elde edilirken kullanıcılarla olan iletişim güçlendirilerek ve kullanıcılar yönlendirilerek daha kaliteli gereksinim belirtimleri hazırlanır. Hazırlanan gereksinimler, kullanıcının anlayacağı metinlere dönüştürülerek geçerleme işleminin yapılması sağlanır. Gereksinim analizi: Gereksinimler için tamlık analizi ontoloji kullanılarak yapılır. Farklı alanlardan kişiler arasındaki iletişim, ortak bir söz varlığı sayesinde daha iyileşir. Gereksinimlerin tamlık analizi çıkarsama ile otomatik olarak yapılır. Gereksinim dokümanındaki kavramlar, ontolojideki kavramlarla eşleştirilir. ndeki kavramların eşleştirileceği yazılım alan ontolojisi Elde edilen ontolojiden otomatik kod üretilir. Gereksinimler ontolojilerdeki kavramlarla eşleştirilir. Yazılım alan ontolojisi (SWORE) kullanılır Gereksinimler görev tabanlı (task-based) gereksinim modellerine dönüştürülür. Gereksinimler, ayrışıtırılarak atomik gereksinimler elde edilir. Bu gereksinimler alan gereksinimleri ontolojisi ile eşleştirilir. Alan gereksinimleri için oluşturulmuş bir yazılım alan ontolojisi 5. Sonuç Gereksinim mühendisliğinde, alan bilgisini ve gereksinimleri elde etmek ve bunları uygun biçimde (farklı uzmanlık alanlarından kişiler için) ifade etmek, birçok etkenden olumsuz etkilenebilecek bir süreçtir. Geliştirilecek sistemin ve bu sistemin içinde işleyeceği çevrenin betimlenmesi kendi başına zor bir problemdir. Çünkü biçimsel olmayan gerçek dünyanın bir bölümü

8 (geliştirilecek sistem ile ilgili bölümü) biçimsel olarak ifade edilmelidir. Bu temel problemin yanında, farklı alanlardan kişilerin birlikte çalışmak zorunda olması, iletişim problemlerinin olma olasılığının yüksek olması, gereksinimlerin belirsiz, çelişkili, eksik, iyi düşünülmemiş olabilmeleri gibi etkenler de gereksinim mühendisliğini daha da karmaşıklaştırmaktadır. Yazılım geliştirme sürecinin sonunda elde edilecek çıktının (geliştirilen sistem) başarılı olması için gereksinim mühendisliği sürecinin başarılı olması şarttır. Dolayısıyla, gereksinim mühendisliği sürecinin çıktılarının kalitesinin arttırılması için çok çeşitli çalışmalar yapılmıştır ve yapılmaktadır. Ontolojilerin gereksinim mühendisliği sürecinde kullanılması da bu kapsamda yapılan çalışmalar arasındadır. Ontolojiler gereksinim mühendisliğinde temel olarak iki şekilde kullanılabilir. Birincisinde, ontolojiler, geliştirilecek sistemin ilgilendiği gerçek dünya bölümünü modeller. İkincisinde ise ontolojiler, yazılım geliştirme sürecindeki çeşitli altyapı alanlarını modeller. Bir uygulama ya da yöntem içinde bu iki kullanım şekli de aynı anda bulunabilir. Ontolojiler, anlamsal web çalışma alanında genel kabul görmüş şekliyle, bir alandaki kavramları, bu kavramlar arasındaki ilişkileri modeller. Genellikle ontolojiler geniş kesimler tarafından kabul görürler; dolayısıyla olgunlaşmış modeller olarak kabul edilebilirler. Bunun yanında yeniden kullanıma ve genişlemeye açıktırlar. Bu özellikleri göz önüne alındığında ontolojilerin gereksinim mühendisliği sürecinin bir girdisi olarak kullanılması fikri araştırmaya değer bulunmaktadır. Ontolojiler, gereksinim mühendisliğinde hem süreci hızlandıracak hem de sürecin kalitesini arttıracak bir girdi olarak düşünülmektedir. 7. Kaynaklar [1] Abran, A., Bourque, P., Dupuis, R., Moore, J. ve Tripp, L., Guide to the Software Engineering Body of Knowledge - SWEBOK: IEEE, [2] Jackson, M., Some Basic Tenets of Description, Software and Systems Modeling, vol. 1, s. 5-9, [3] Jackson, M., Where, Exactly, Is Software Development?, Formal Methods at the Crossroads: From Panacea to Foundational Support, 2003, s [4] Sommerville, I., Software engineering (5th ed.): Addison Wesley Longman Publishing Co., Inc., [5] Cheng, H. C. ve Atlee, J. M., Research Directions in Requirements Engineering, 2007 Future of Software Engineering: IEEE Computer Society, [6] Gruber, T. R., A translation approach to portable ontology specifications, Knowl. Acquis., vol. 5, s , [7] Uschold M. ve Gruninger, M., Ontologies and semantics for seamless connectivity, SIGMOD Rec., vol. 33, s , [8] Tetlow, P., Pan, J. Z., Oberle, D., Wallace, E., Uschold, M. ve Kendall, E., Ontology Driven Architectures and Potential Uses of the Semantic Web in Systems and Software Engineering, [9] Happel H.-J. ve Seedorf, S., Applications of Ontologies in Software Engineering, International Workshop on Semantic Web Enabled Software Engineering (SWESE'06). Athens, USA, [10] Ruiz F. ve Hilera, J., Using Ontologies in Software Engineering and Technology, Ontologies for Software Engineering and Software Technology, 2006, s [11] Aßmann, U., Zschaler, S. ve Wagner, G., Ontologies, Meta-models, and the Model-Driven Paradigm, Ontologies for Software Engineering and Software Technology, 2006, s [12] Kaiya H. ve Saeki, M., Using Domain Ontology as Domain Knowledge for Requirements Elicitation, Proceedings of the 14th IEEE International Requirements Engineering Conference (RE 06): IEEE Computer Society, [13] Bossche, M. V., Ross, P., MacLarty, I., Nuffelen, Bert Van ve Pelov, N., Ontology Driven Software Engineering for Real Life Applications, 3rd International Workshop on Semantic Web Enabled Software Engineering (SWESE 2007), Innsbruck, Austria, [14] Auer, S., Jungmann, B. ve Schönefeld, F., Semantic Wiki Representations for Building an Enterprise Knowledge Base, Reasoning Web, 2007, s [15] Riechert, T., Lauenroth, K. ve Lehmann, J., Semantisch unterstütztes Requirements Engineering, Proceedings of the SABRE-07 SoftWiki Workshop, Leipzig / Germany, [16] Auer, S., Dietzold, S. ve Riechert, T., OntoWiki - A Tool for Social, Semantic Collaboration, The 5th International Semantic Web Conference (ISWC 2006), vol. 4273, s , [17] Valderas P. ve Pelechano, V., Improving Communication in Requirements Engineering Activities for Web Applications, Web Engineering, 2007, s [18] Lee Y. ve Zhao, W., An Ontology-Based Approach for Domain Requirements Elicitation and Analysis, Proceedings of the First International Multi-Symposiums on Computer and Computational Sciences - Volume 2 (IMSCCS'06): IEEE Computer Society, 2006.