Złożoność schematów aplikacyjnych UML i GML

• Autorzy: Chojka A.

Warianty tytułu

EN

Complexity of UML and GML application schemas

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Implementacja dyrektywy INSPIRE w Polsce oraz budowa Krajowej Infrastruktury Informacji Przestrzennej, spowodowały znaczny wzrost zainteresowania udostępnianiem danych przestrzennych i związanych z nimi usług, zwłaszcza przez organy publiczne i interesariuszy prywatnych. Zaowocowało to szeregiem inicjatyw mających na celu harmonizację różnych zbiorów danych przestrzennych, a więc zapewnienie ich spójności logicznej i semantycznej. Proces harmonizacji wymaga albo opracowania nowych struktur danych albo dostosowania już istniejących struktur danych przestrzennych do wytycznych i zaleceń INSPIRE. Struktury danych zapisywane są w postaci schematów aplikacyjnych UML i GML. Błędne lub zbyt złożone zapisy struktur danych mają bezpośredni wpływ na możliwość generowania plików GML z konkretnymi danymi (obiektami), a tym samym mogą być przyczyną różnych problemów i anomalii na etapie produkcji danych. Przedmiotem badań jest dokonanie pomiaru złożoności schematów aplikacyjnych UML i GML opracowanych w Głównym Urzędzie Geodezji i Kartografii w zakresie prac związanych z implementacją dyrektywy INSPIRE w Polsce. Zakłada się także dokonanie analizy istniejących miar złożoności struktur zapisanych w języku XML Schema oraz zbadanie możliwości wykorzystania różnych narzędzi do zmierzenia złożoności struktur zapisanych w języku UML i GML (XML Schema).

EN

Implementation of the INSPIRE Directive in Poland and construction of the National Spatial Data Infrastructure have caused a significant increase of interest in making spatial data and services available, particularly among public administration and private institutions. This entailed a series of initiatives that aim to harmonise different spatial data sets, so to ensure their logical and semantic coherence. The process of harmonisation requires either working out new data structures or adjusting existing spatial data structures to the INSPIRE guidelines and recommendations. Data structures are described with the use of UML and GML application schemas. Incorrect or too complex data structures have direct influence on the ability to generate GML data sets with concrete data (objects), and thereby can cause various problems and anomalies at the data production stage. The principal subject of this research is to measure complexity of UML and GML application schemas prepared in the Head Office of Geodesy and Cartography in Poland within the INSPIRE Directive implementation works. It is also assumed to analyse existing complexity measures of XML Schemas and to examine a possibility to use various tools to measure complexity of data structures expressed in UML and GML (XML Schema).

Słowa kluczowe

PL

GML; UML; schemat aplikacyjny; złożoność

EN

GML; UML; application schema; complexity

• Wydawca: Polskie Towarzystwo Informacji Przestrzennej
• Czasopismo: Roczniki Geomatyki
• Rocznik: 2014
• Tom: T. 12, z. 2(64)
• Strony: 197--204
• Opis fizyczny: Bibliogr. 16 poz., tab.

Twórcy

autor

Chojka A.

• Uniwersytet Warmińsko-Mazurski w Olsztynie, Wydział Geodezji i Gospodarki Przestrzennej, Katedra Geodezji Szczegółowej

Bibliografia

• 1. Basci D., Misra S., 2009: Measuring and evaluating a design complexity metric for XML schema documents. Journal of Information Science and Engineering, 25(5):1405-1425.
• 2. Castor, 2014: The Castor Project. http://castor.codehaus.org/index.html.
• 3. Chojka A., 2013: Niejednoznaczność transformacji UML-GML. Roczniki Geomatyki, t. 11, z. 1(58): 21-33, PTIP, Warszawa.
• 4. DeMarco T., 1986: Controlling Software Projects: Management, Measurement, and Estimates. Prentice Hall PTR Upper Saddle River, NJ, USA.
• 5. Genero M., Piattini M., Calero C., 2005: A Survey of Metrics for UML Class Diagrams. Journal of Object Technology, vol. 4, no. 9: 59-92, ETH Zurich.
• 6. ISO/TC 211 (Geographic Information/Geomatics), ISO 19136:2007, Geographic information – Geography Markup Language (GML). Norma PN-EN ISO 19136:2009, Informacja geograficzna – Język znaczników geograficznych GML.
• 7. Kang D., Xu B., Lu J., Chu W. C., 2004: A Complexity Measure for Ontology Based on UML. Proceedings of the 10th IEEE International Workshop on Future Trends of Distributed Computing Systems: 222-228.
• 8. Kim H., Boldyreff C., 2002: Developing Software Metrics Applicable to UML Models. 6th ECOOP Workshop on Quantitative Approaches in Object-Oriented Software Engineering.
• 9. Lämmel R., Kitsis S., Remy D., 2005: Analysis of XML schema usage. Proceedings of XML Conference 2005: 1-35, Atlanta, Georgia.
• 10. Lincke R., Lundberg J., Löwe W., 2008: Comparing Software Metrics Tools. Proceedings of the International Symposium on Software Testing and Analysis: 131-141, ACM, New York, USA.
• 11. Manso M. E., Genero M., Piattini M., 2003: No-Redundant Metrics for UML Class Diagram Structural Complexity. Advanced Information Systems Engineering, Lecture Notes in Computer Science Vol. 2681:127-142, Springer, Berlin, Heidelberg.
• 12. McDowell A., Schmidt Ch., Yue K-B., 2005: Analysis and Metrics of XML Schema. International Conference on Software Engineering Research and Practice: 538-544.
• 13. SDMetrics, 2014: The Software Design Metrics tool for the UML. http://www.sdmetrics.com/
• 14. Tamayo A., Granell C., Huerta J., 2011: Analysing Complexity of XML Schemas in Geospatial Web Services. COM.Geo '11 Proceedings of the 2nd International Conference on Computing for Geospatial Research & Applications, Article No. 17, ACM New York, NY, USA.
• 15. Vargas R. T., Nugroho A., Chaudron M., Visser J., 2012: The Use of UML Class Diagrams and Its Effect on Code Change-proneness. Proceedings of the Experiences and Empirical Studies in Software Modelling Workshop 2012, Innsbruck, Austria.
• 16. Yi T., Wu F., Gan Ch., 2004: A Comparison of Metrics for UML Class Diagrams. ACM SIGSOFT Software Engineering Notes, Vol. 29 Issue 5: 1-6, New York, USA.