BÝLGÝ TABANLI BÝR YÖNETÝM SÝSTEMÝNDE KAVRAMSAL MODELLEMENÝN ÖNEMÝ

ÝSTANBUL ÜNÝVERSÝTESÝ MÜHENDÝSLÝK FAKÜLTESÝ ELEKTRÝK-ELEKTRONÝK DERGÝSÝ YIL CÝLT SAYI : 2001-2002 : 1 : 1 ( 143 147 ) BÝLGÝ TABANLI BÝR YÖNETÝM SÝSTEMÝNDE KAVRAMSAL MODELLEMENÝN ÖNEMÝ Ýstanbul Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Bilgisayar Mühendisliði Bölümü 34850, Avcýlar, Ýstanbul zaltan@istanbul.edu.tr ABSTRACT The development of object-oriented models have effectively been influenced by conceptual models. Many semantic data models have been developed that capture some of the meaning, as well as the structure of data. These models allow explicit representation of special semantic relationships, or abstractions. In fact, there is a relation between linguistic and conceptual representations. Keywords: Object oriented model, conceptual modelling, data abstractions, computational models, knowledge representation. ÖZET Nesneye yönelik modellerin geliºimi kavramsal modellerden oldukça etkilenmiºtir. Anlam belirlemede kolaylýk saðlamak amacý ile, pek çok semantik (anlambilimsel) veri modelinden yararlanýlabilir. Bu modeller, özel anlamsal baðýntýlarý tanýmlamakta ve ayný zamanda birtakým soyutlamalara izin vermektedir. Gerçekte, dilbilimsel ve kavramsal simgeleniþler arasýnda bir iliþki vardýr. Anahtar Kelimeler: Nesneye Yönelik Model, Kavramsal Modelleme, Veri Soyutlamalarý, Hesaplanabilir Modeller, Bilgi Simgeleniºi I. GÝRÝÞ Bilindiði gibi bir yazýlým geliþtirme sistemi veriler ve bu veriler üzerine gerçekleºtirilen süreçler ºeklinde iki temel kavramdan oluþmaktadýr. Bu nedenle bir yazýlým modelinin geliþtirilmesi sýrasýnda problemin ayrýþtýrýlmasý veri ya da süreç faktörünün önemine göre gerçekleºtirilir. Süreçleri temel alan programlama modelleri C, Pascal gibi yapýsal programlama dillerinin birer kara kutu gibi iþleyen fonksiyonlarýný kullanýrlar. Oysa veriler temel alýnarak programlama tasarýmý yapan nesneye dayalý programlama yöntemlerinde, bilgi tabanlý sistemlerde olduðu gibi, sistemin hangi süreçleri ne tür veriler üzerinde uyguladýðý araþtýrýlýr. Gerçek dünya uygulamalarý esas olarak iki kýsýmdan oluþmaktadýr: Varlýklarýn simgeleniþinin incelendiði nesneye yönelik veri modellerinin desteklenmesi, Mevcut nesneye-yönelik veri tabaný sistemleri ile tam olarak desteklenmeyen varlýklar arasý iliþkilerin simgelenmesi. Nesneye yönelik veri tabanlarýnýn geliþimi hem nesneye yönelik programlama dillerinin hem de anlamsal veri modellerinin geliºmesi ile güçlenmiºtir. Aslýnda nesneye yönelik veri tabanýnýn yapýsal bileºenlerinin anlamsal veri modelleri ile ortak yönleri olmasýna raðmen, iliþkilerin ele alýnýþ tarzý daha çok nesneye yönelik programlama dillerdeki gibi gerçeklenir. Ýliþkileri nesneleri kullanarak modellemek her zaman kolay olmayabilir. Nesneye yönelik veri tabaný sistemlerinde varlýklar arasý iliþkiler: Nesne yapýsýnýn bir parçasýný oluþturan nesne özelliklerinin simgelendiði iç-varlýk

144 Bilgi Tabanlý Bir Yönetim Sisteminde Kavramsal Modellemenin Önemi iliþkisi; örneðin kitap ile kitabýn baþlýðý arasýndaki iliþki, Varlýklar arasý iliþkilerin daha zayýf olduðu ara-varlýk iliþkisi; örneðinkurum ile kurumda çalýþanlar iliþkisi þeklinde nesne özelliklerine göre sýnýflandýrýlabilir [2]. Bu iki taným arasýndaki farký þöyle de açýklayabiliriz: Ýç-varlýk iliþkisi varlýklarla bir anlam taþýrken, ara-varlýk iliþkileri varlýklardan ayrý simgelenirler. Varlýklarýn öncelikli özelliklerinin aravarlýk iliþkilerinden ayýrt edilmesi nedeni ile, içvarlýk iliþkileri ile oluþturulan veri tabaný oldukça esnek; yani modülerdir. Ara-varlýk iliþkilerinde ise nesne özellikleri bazý karmaþýk iliþkileri tam olarak gerçekleþtiremez; örneðin yuvalanmýþ iliþkilerin sýradüzensel olarak örgütleºmesi nedeni ile, iºlenmeleri oldukça güçtür. Bir düzeydeki bir varlýk bir sonraki düzeydeki bir dizi varlýk ile iliºkilendirilebilir. Ara varlýk iliþkilerinin tanýmlanmasý ve iºlenmesi SQL benzeri yüksek düzeyli çalýþmalarla desteklenebilir. Avrupa kökenli O2, Amerika kökenli GemStone ve ONTOS nesneye yönelik veri tabaný yönetim sistemleri: 1. Uygulama dilleri ve platform farklýlýklarý, 2. Temel veri tanýmlama ve yönetim özellikleri, 3. Aktif/pasif nesnelerin kullanýmý, 4. Çoklu miras iliºkisini destekleme, 5. Birleºik nesne özellikleri destekleme, 6. Dinamik ºema geliºim özellikleri, 7. Veri depolama yönetimi, 8. Bildirim deðiþtirebilme özelliði, 9. Uygunluk ve sorgu yönetimi, 10. Veri tabaný eriþim hýzý ve güvenlik, 11. Kullanýcý arayüzleri. gibi özellikleri ile farklýlýk gösteren, C++ programlama dilinde (GemStone ilave olarak Smalltalk u da desteklemektedir) geliºtirilmiº ticari nesneye yönelik veri tabaný yönetim sistemleridir [1]. II. KAVRAMSAL MODELLEMENÝN ÖNEMÝ Nesneye yönelik bir dil gibi kavramsal modelleme dili de bir gerçek dünya varlýðý ile ilgili tüm bilgiyi davranýþý ile birlikte nesnenin kendisinde kuþatýr. Kavramsal modelleme dilleri gerçek dünya varlýklarýný bilgisayar modelindeki nesneye doðrudan eþleþtirmesi nedeni ile, bu tür sistemlerin tasarýmý ve yaþama geçirmesi oldukça kolaydýr. Ýlk nesneye yönelik standart dillerden olan Smalltalk, örnek deðiþkenlerinin özelliklerle yer deðiþtirmesi ile kýsýtlarýn bütünlüðünü ve iliþkilerin diðer nesnelerle semantiðini kuþatmýþtýr. Ýliþkisel veri modeli pek çok gerçek dünya veritabaný yönetiminde için standart olarak uygulanmaktadýr. Geliþtirilecek modelin, örneðin bir bilgi modelinin, veri tabanlarý ile varlýklar arasýndaki iliþkilerin deðerlerinin tutulduðu tablolarla uyumlu olup olmadýðý araþtýrýlýr. Bu yaklaþým, yüzyýllardan beri insanlarýn bilgi dizilerini tutmakta kullandýðý iki boyutlu tablolara çok benzeyen tek ifadeli yapýsý ile oldukça güçlüdür. Sonucun olumlu olmasý için de veri güvenilirliði ve baþarým oraný yüksek uygulamalarýn geliþtirilmesi gerekir. Bu nedenle iliþkisel veri tabaný teknolojisi karmaþýk bilgi sistemlerinin isterlerini tam olarak karþýlayamaz. Oysa nesneye yönelik veri tabaný tasarýmý ile son derece karmaþýk bilginin hýzlý bir þekilde yönetilmesi mümkündür. Herhangi bir gerçek dünya varlýðýnýn tanýmlanmasý için gerekli olan bilginin, Pascal da kayýtlarla ve C de yapýlarla tek bir depolama nesnesinde depolanabilmesine raðmen, bu varlýðýn çeþitli mesajlara karþý göstereceði davranýþ ve iliþkilerinin diðer nesneler üzerindeki etkileri ve kýsýtlarýnýn programýn tümüne yayýlmasý zorunluluðu vardýr. Bilindiði gibi veri tabaný kendi içinde verinin anlamý hakkýnda hiç bir þey saklayamaz. Bu da veri tabaný uygulamalarýnda sýnýrlama oluþturmuºtur. Oysa anlambilimsel veri modeli verinin yapýsýnýn geliþtirilmesini saðlayarak uygulamalardaki kýsýtlarý ortadan kaldýrmýþtýr [7]. Anlambilimsel veri modelleri kavramsal modellemenin üst seviyesinde geliºtirilir, tasarýmýn gerçekleþtirme aþamasý ile bir baðlantýsý yoktur. Bu tür modellemede ifade kolaylýðý, basitlik, kesinlik ve simgesellik temel ilkelerdir. Anlambilimsel aðlarda düðümler nesneleri simgelerken, baðlantýlar veya yaylar baðýntýlarý simgeler. Anlambilimsel modellerin olumlu yönleri kolay anlaþýlabilirliði, mirasý desteklemesi, bilgiyi incelemenin doðal yolu olmasý iken; olumsuz yönleri de istisna durumlarýný modellemedeki zorluk, yordamsal bilgiyi simgelemedeki güçlük, düðümleri ve baðýntýlarý tanýmlamak için bir standart geliºtirilmemiþ olmasýdýr. Aslýnda ticari veri tabaný yönetim sistemleri anlambilimsel veri modelleme kavramlarý kapsamýnda deðildir. Çünkü bu tür modelleme ile birbirinden farklý veya çeliþkili yorumlar ortaya çýkabilir. Ayrýca anlambilimsel içeriðin iliþkisel bir yaþama geçirmede korunmasý da oldukça güçtür. Veritabanýnda bilginin birden fazla anlamýnýn sunulmasýný mümkün kýlan anlambilimsel veri modelleri çeþitli veri soyutlamalarý ile geliºtirilebilir.

Bilgi Tabanlý Bir Yönetim Sisteminde Kavramsal Modellemenin Önemi 145 III. NESNE MODELLEME TEKNÝÐÝ: VERÝ SOYUTLAMALARI Veri soyutlamalarý ile gerçek dünya, varlýklar ve varlýklar arasýndaki iliþkiler þeklinde çeþitli bakýþ açýlarýna göre tanýmlanabilir [4]. Alt tip-üst tip iliºkilerini simgeleyen kapsama, Ýki veya daha fazla nesne arasýndaki iliþkiye izin vererek daha yüksek seviyede bir nesne oluºturan kümeleºme, Öðelerin koleksiyonunu daha yüksek seviyede bir küme olarak tanýmlayan birliktelik incelenen sistemin yapýsýný simgeleyen nesneye yönelik modelleme metodolojisidir. Kapsama soyutlamasý genellikle is -a ifadesi ile gösterilir. Ýliþkilerde A is -a B dir. A özel bir varlýk tipi, B ise genel nesne tipi ile ilgilidir. Kapsama soyutlamasý bir çok çeþide ayrýlabilir: Sýnýflandýrma, varlýk oluþumu ve onun uygun varlýk tipi arasýnda bir kapsama soyutlamasýdýr. Örneðin; Ayþe sekreterdir. Varlýk tipinden varlýk oluþumuna doðru ters iliþki de tanýmlanabilir. Genel varlýk tipi birbiriyle çakýþmayan özel varlýk tiplerinin birleþimi olarak tanýmlandýðýnda bu soyutlama genelleºtirme oluºturur. Özel varlýk tipleri genelin bir parçasýdýr. Örneðin; öðrenci lisans ve yüksek lisans öðrencilerin genelleºtirmesidir. Özelleºtirme ise genelleºtirmenin tersidir. Genel varlýk tipi olaylarý baðýmsýz altsýnýflar þeklinde görüntüleyen bazý ayýrt edici karakteristikler içerir. Örneðin; mezun öðrenciler öðrencilerin özel bir halidir. Tek bir genellemeye birden fazla özel varlýk tipi iliþkilendirildiðinde,özel varlýklar arasýndaki iliþkiyi kontrol etmek gerekir. Örneðin özel varlýk tipi numarasýnýn genel varlýk tipi için tanýmlanmasý gerekebilir. Çalýþanlar isimli genel varlýk tipinin; sekreter, mühendis, yönetici, tam zamanlý ve yarý zamanlý çalýþanlar varlýk tiplerini içerdiði kabul edilsin. Bunlarýn bir grubu tam zamanlý ve yarý zamanlý çalýþanlar varlýklarý olarak tüm çalýþanlarý içerirler ve örtüºme oluºturmazlar. Bir baºka grup ise teknisyen, sekreter ve mühendis olarak tüm çalýþanlarý içermemesine raðmen örtüþme de oluþturmaz. Fakat bu iki grup arasýnda örtüþme olabilir. Örtüþme olduðunda özel varlýklar arasýnda alt küme sýradüzeni oluþur. Kümeleºme, nesneler arasýndaki iliþkinin daha yüksek düzeyde bir nesne olarak ele alýndýðý soyutlamadýr. Küme oluºturulurken kümeyi oluºturan nesnelerin özgül özellikleri bastýrýlýr. Örnek olarak rezervasyon otel, insan ve tarihin kümeleºmiº halidir. Nesnenin kendine ait özelliði olabileceði gibi baþka iliþkiler de içerebilir. Üç tür kümeleþme tanýmlanabilir: Bir özellik diðer özelliklerin birleþimi olabilir. Mesela adres özelliði numara, cadde, posta kutusu, posta kodu özelliklerinin bir kümeleºmesidir. Bir varlýk, varlýk ve /veya özelliklerin bir toplaþýmý olabilir. Örneðin komite bir varlýk olarak, bir özellik olan isimden, bir varlýk olan baºkandan, bir varlýk olan sekreterden, varlýk takýmý olan öðelerden meydana gelebilir. Bir iliþki, varlýk ve özelliklerin bir toplaþýmý olabilir. Örneðin; görev iliºkisi, hem çalýþan ve proje varlýk tiplerinin hem de baþlangýç tarihi ve bitiº tarihi özelliklerinin kümeleºmesi olabilir. Kümeleºmenin bileºenleri seviyelerde tanýmlanabilir. Örneðin, klima arabanýn amaca uygun bileºeni (olmasý þart olmayan) iken, motor belirleyici (karakteristik bileþenin tek baþýna kümeleþme oluþturmasý) bileþenidir. Kümeleþmenin bütünlüðünü saðlamak için, uygun olmayan bileþenler kaldýrýlmalý, tüm belirleyici bileþenler tanýmlanmalý, herhangi bir belirleyici bileþen sadece bir defa kullanýlmalýdýr. Birliktelik, öðe nesnelerin ayrýntýlarýnýn bastýrýldýðý, küme nesnesinin özelliklerinin ön plana çýkarýldýðý soyutlama tipidir. Kümeleþme için tanýmlanan komite örneðindeki öðelik, kiºi varlýk tipinin birlikteliðidir. Birliktelik komitenin öðelik bileþeni ºeklinde tanýmlandýðýnda iliþki için de kullanýlmýþ olur. Birlikteliðin öðelerinin tümü ayný cinsten olmalýdýr. Oysa kümeleþmenin bileþenleri çoðunlukla ayný cinsten deðildir. Birliktelik soyutlamasý ile sonlu sayýda öðe kullanýlabilmesine raðmen, kümeleþmede bileþenlerin sayýsý sabit olmalýdýr. Farklý gerçek dünya kavramlarýný modellemede kullandýðýmýz ve yukarýdaki veri soyutlamalarýna göre tanýmlanan nesneler bir içerik sýradüzeni oluþtururlar. Aþaðýdaki þekilde en genel þekilde çoklu içerik temsil edilmektedir. BÝSÝKLET TEKERLEK FREN VÝTES ÞASÝ JANT TEKERLEK DIÞ LASTÝK MANÝVELA KABLO TELLERÝ Þekil 1: Bisiklet tasarýmý için içerik sýradüzeni

146 Bilgi Tabanlý Bir Yönetim Sisteminde Kavramsal Modellemenin Önemi Yukarýdaki tasarýmda her bir bileþen bir nesne olarak modellenir ve bu bileþenlerin içerikleri ayný zamanda nesne içeriklerini oluþturur. Bir simgeleniþle sýnýflara ait deðiþkenlerin tümü tanýmlanmamýþ olabilir. Örneðin bisiklet sýnýfý marka-ismi isimli bir deðiþken de içerebilir. IV. KAVRAMA YÖNELÝK VERÝTABANLARINDA BÝR SORGULAMA ÖRNEÐÝ Kavrama yönelik veri tabanlarýnda sorgulamanýn gerçekleþmesi duruma dayalý mantýk yürüten sistemlerle gerçekleºtirilebilir [6]. Bu sistemler bilgiyi hafýzanýn veya kullanýlan kütüphanenin eski durumlarýndan çýkartarak amaç sorgusuna uygun verinin çýkarýmý için bir mekanizma oluþtururlar. Belli bir veriyi arama kesin bir sorgulama olabileceði gibi bir amaç sorgulamasý da olabilir. Kesin sorgulamalar kriterlere birebir uyan veriyi hedef alýr. Örneðin Balzac ýn eserleri nelerdir? veya 8.15 uçaðý ne zaman kalkýyor?. Sorgulamayý yapan kiþi baþka birinin eseri veya baþka bir uçaðýn kalkýþ saati ile ilgilenmemektedir. Oysa amaç sorgulamalarý o soruya yakýn verileri hedef olarak tanýmlar. Örneðin kroner kalp yetmezliði riski düºük olan hastalardan yüksek kolestrolü olanlarý listele. Eðer hiç yoksa orta düzeydeki kolestrolü ve düºük kroner kalp riski olan hastalar da sorgulamayý yapaný ilgilendirebilir. Tipik amaç sorgulamalarý kesin olmayan deðerler içerebilir. Böyle sýnýrlarý belirsiz sorgulama gereksinmelerine mühendislik, týp, yönetim gibi uygulamalarda karþýlaþýlmaktadýr. Kavramlarýn oluþturulmasý ve duruma göre mantýk yürütme sistemleri týbbi teþhis, yatýrým planlamasý gibi bilgi yoðunluklu uygulama alanlarý için bilginin integrasyonunun doðru olarak saðlanmasý ile doðru sonuçlar üretebilir. Duruma dayalý mantýk yürütebilmek için tanýmlanacak kavram modellerinin bazý özellikleri gerçekleºtirmesi gerekir. Klasik kavram modelinde kavramlarýn gösterimi tüm sýnýfýn bir özet tanýmýný verir. Böylece hafýzada tutulmasý gereken bilginin az olmasý saðlanýr. Kavramýn temsil ettiði özellikler gerekli özellikler iken, bunlar yan yana getirildiðinde yeterli özellikleri oluºtururlar. Bu nedenle de bu model ile bir çok kavram için soyut özellik tanýmý yapýlmasý güç olabilir. Kavramýn tanýmýnýn gerekli ve yeterli özelliklerle sýnýrlanmadýðý ve kavramýn yine tüm sýnýfýn özet bir tanýmý ile sunulduðu model, prototip kavram modelidir. Eðer kavram soyut bir özet olarak deðil de bazý örnekleri ile tanýmlanýyorsa örnek kavram modeli oluºturur[3]. Bundan sonra sunulan kavramlarýn veritabanýnda modellenmesi seçilecek bir örnek tanýmlama ve kavram sorgulama dilinde gerçekleþtirilir. Böylece bilgi tabanlý yönetim sistemleri için duruma-yönelik mantýk yürütme ile yeni durumlarýn yorumlanmasý ve yeni problemlerin çözümü elde edilir. V. BÝLGÝNÝN WWW ORTAMINDA SAKLANMASI Geliþtirilen herhangi bir yazýlým sisteminin sonuçlarýnýn bir veri tabaný içerisinde tutulmasý geleneksel bir yaklaþýmdýr. Oysa hem dilbilimsel hem de kavramsal desteði olan bir programýn geliþtirilmesi bilgi bilgisayarý doðurur. Böylece bir konu ile ilgili bilgi edinmek isteyen ve bu bilgileri düzenleyen herhangi bir kimse, çevrimiçi metinlerden pek çok bilgiyi kolaylýkla algýlayabilir. Burada geliþtiricinin potansiyel bir ilk kullanýcý olduðu görülür. HTML tabanlý bir tasarým gerçekleþtirildiðinde geliþtirici çok çeþitli daðýtýk belgeye ulaºabilir; uzman kontrolleri ve standartlara uyum ile büyük ölçekte paylaþýlabilirlik saðlanabilir. Uzman kiþilerle karþýlýklý konuþmanýn saðlanmasý týp, hukuk gibi tüm alana-özel terimler içeren çalýþmalarda önemlidir. Böylece problemin modellenmesi için ulusal ve uluslararasý düzeylerde oluºturulacak komitelerin sadece betimsel deðil tavsiye edilmiþ bilgiyi sunmasý saðlanýr. Uyumun saðlanmasý için kavramsal analiz çok önemlidir. Ýlgi alanýnýn anlaþýlabilirliði, o alanýn kavramlarýnýn anlaþýlabilirliðidir. Tasarlanan programýn yaþama geçirilmesi için kavramsal analizi destekleyen örnek metne gereksinim vardýr. Böylece belirli bir özel alana ait kavramlarý içererek oportünist olmayan bir yaklaþým sergileyen bir örnek metin düzenlenir. Burada yapýlan iþin bilgi mühendisliði ile ortak yönleri oldukça fazladýr. Fakat örnek metnin oluþumu için gerekli olan belgelerin farklý kaynaklardan saðlanabilmesi ve bunlarýn bilgisayar tarafýndan okunabilir forma dönüºümü gerekmesi nedeni ile, kolaylýkla tercih edilen bir yöntem olmamasýna raðmen sonuçlarý çok saðlýklýdýr. Bilgi tabanlý bir yönetim sistemi oluþturulurken geleneksel veri tabaný yerine dilbilimsel bilgiyi de içeren kavramsal iliþkiler çeþitli sýradüzenlerde tanýmlanabilir[5]. Yukarýda ayrýntýlý olarak incelenmiþ olan soyutlamalar burada da tanýmlanýr. Örneðin; genelleþtirme-özelleºtirme için araba bir araç cinsidir, konu için cebir matematiðin alt alanýdýr ve parçasý olma (kümeleþme) için baþ vücudun bir parçasýdýr. Bu aþamada geliþtirici çok sayýda tanýmlanabilen ayýrt edici özelliðin, çerçeve benzeri bir yapý oluþturarak kavram ile birlikteliðini kurmalýdýr. Örneðin biliþim alanýna yönelik bir sözlüðünün düzenlendiðini düþünelim. CD-ROM kavramý için bir kiþi depolama kapasitesi: 700 MB þeklinde bir ayýrt edici özellik tanýmlayabilir. Bir kavram genelleºtirme-özelleþtirme sýradüzeninin bir parçasý ise, ayýrt edici özellikler otomatik olarak

Bilgi Tabanlý Bir Yönetim Sisteminde Kavramsal Modellemenin Önemi 147 genelden daha özel kavramlara miras yolu ile geçmelidir. Burada çoklu mirasýn da gerçeklenmesi saðlanabilir. Çalýþmanýn daha sonraki aþamalarýnda daðýtýk olarak oluþturulmuþ farklý bilgi tabanlarýnýn birleþtirilmesi ile, o konu ile ilgili araþtýrma yapan kiþinin daha büyük bir bilgi tabanýna ulaþmasý mümkün olabilir. Örnek olarak Avustralya daki arabalar ile ilgili bir bilgi tabanýnýn Kanada daki kamyonlarla ilgili bir bilgi tabaný ile tümleþtirilmesi verilebilir. Böylece; özellikle WWW ortamýnda belirli bir alanayönelik belgelerin toplanmasý ile bu belgeler içindeki potansiyel terimlerin tanýmlarýnýn, bu terimlerin dilbilimsel özelliklerinin de mevcut olduðu kavramsal bilginin analizi ile yapýlmasý, daha nitelikli ve daha hýzlý çalýþan alana-yönelik çalýþmalar olarak sonuçlanacaktýr. VI. SONUÇ Bilgi tabanlý sistemlerde yazýlýmýn geliþtirilmesi aþamalarýnda pek çok sorun ile karþýlaþýlabilir. Analiz aþamasýnda yazýlýmýn hizmet edeceði unsurlar isterlere göre çok iyi belirlenmelidir. Geniþ kapsamlý olarak toplanmýþ veriler, geliþtirilecek yazýlýmý baþarýsýzlýða sürükleyebilir. Bu nedenle de yazýlýmýn geliþtirilmesi esnasýnda kavramsallaþtýrma temel bir problem çözme aktivitesi olarak tanýmlanabilir. Kavramsal modellemenin en önemli özelliði sistemin yüksek düzeyde simgeleniºini sergilemesidir. Amaç ise, istelerden cümleler çýkararak bunlarý tasarým ve program aktiviteleri için uygun hale getirmektir. Veri soyutlamalarý þeklinde tanýmlanan özelliklerin birçok ticari veritabaný yönetim sistemi tarafýndan desteklenmemesi nedeni ile, pratikte uygulanabilirliði yüksek düzeyde deðildir. Fakat dilbilimsel ve kavramsal tanýmlar arasýndaki benzerlikten yararlanarak geniþ kapsamlý ve bilgi tabanlý veritabaný yönetim sisteminin oluþturulmasý kolaylaþmýþtýr. VII. KAYNAKÇA [1].Barillere B, Chan B., Goff J.M., Milcent M., Huuskonen P.,.Stampfli R,.Willmott C, Corparison Between Gemstone, Ontos and O2, Oriented Database Management Systems, 1993, http://light.web.cern.ch/light/cortex/report/ [2] Beraha S., Su J.; Support for Modeling Relationships in Object-Oriented Databases, Data& Knowledge Engineering 29 (1999) 227-257. [3] Dubitzky W., Büchner A.G., Hughes J.G., Bell D.A, Towards Concept-Oriented Databases, Data&Knowledge Engineering 30 (1999) 23-55. [4] Goldstein R.C., Storey V.C., Data Abstractions:Why and How?, Data&Knowledge Engineering 29 (1999) 293-311. [5] Meyer I., Skuce D., Kavanagh J.,.Davidson L, Integrating linguistic and conceptual analysis in a WWW-based tool for terminography, http://www.qucis.queensu.ca/achallc97/papers/p021.ht ml [6]http://www.cia.mty.itesm.mx/~lgarrido/Repositorie s/cbr/reasoning.html Case-Based Reasoning Repository [7]http://www.chimu.com/publications/, ChiMu Corporation..