1 doğrulam vegçrlm yakşımlarn göevuzayıkvrmsl oderne yölk ncelms

SAVTEK 2006, SAVUNMA TEKNOLOJİLERİ KONGRESİ
29-30 Haziran 2006, ODTÜ, Ankara
O
D
Ğ
U
R
M
A
L
V
G
E
Ç
K
Y
Ş
R
IM
N
G
Ö
U
V
E
A
Z
K
S
M
L
D
O
R
İN
Ö
Y
E
K
C
M
L
S
Utkan ERYILMAZ (a), Semih BİLGEN (b), Orhun MOLYER(c)
a)
Orta Doğu Teknik Üniversitesi-Türk Silahlı Kuvvetleri MODelleme ve SİMülasyon Araştırma ve Uygulama
MERkezi, 06531, Ankara, [email protected]
(b)
Orta Doğu Teknik Üniversitesi, Elektrik-Elektronik Müh. Böl., 06531, Ankara, [email protected]
©
Gnkur. BİLKARDEM Başkanlığı, Ankara, [email protected]
ÖZET
Bu çalışmanın amacı doğru ve kullanılabilir simülasyon sonuçları elde
edilmesini sağlamak için görev uzayı kavramsal modellerinin güvenilirliğini
artırmaya yönelik değişik yaklaşımların incelenmesidir. Bu bağlamda
kavramsal model, gerçek sisteme ait tüm kavramları içeren hem alan
uzmanlarının hem de modelleyicinin anlayabileceği soyut ve ideal bir
tanımlamadır. Hataların simülasyon geliştirme yaşam döngüsünde
birikmeksizin erken aşamalarda-çalıştırılabilir model geliştirmeye başlamadan
önce- doğrulama ve geçerleme (DG) teknikleri ile tespit edilmesi ve
giderilmesi, simülasyon geliştirme sürecinin arzu edilen özelliklerindendir. Bu
özelliğin sürece kazandırılmasına katkı sağlamak üzere geliştirilmekte olan
Kavramsal Modelleme Aracı (KAMA), DG’si amaçlanan modellerin,
metamodel tabanlı bir gösterimi ve anlaşılırlığı artıracak yönde
görselleştirilmesi yeteneğine sahip olacak şekilde tasarlanmaktadır.
Görselleştirme yetenekleri modelin alan uzmanları tarafından DG’sinde,
modeldeki anlamsal eksikliklerin ve tutarsızlıkların belirlenmesine katkıda
bulunacaktır. KAMA’da metamodel ve model kısıtları belirlenirken kullanılan
nesne koşullama dili (OCL) ile tanımlanmış görev uzayı kavramsal modeline
yönelik örnekler de bildiri kapsamında verilmektedir.
Anahtar Kelimeler: Doğrulama ve Geçerleme, Kavramsal Modelleme
VERIFICATION AND VALIDATION METHODS FOR CONCEPTUAL
MODELING OF MISSION SPACE
The aim of this study is to examine techniques for verification and validation of
conceptual models to achieve correct and valid simulation results. In our
context conceptual model is an abstract and idealized description of all
aspects of a real world phenomenon or system both understandable by the
domain expert and the modeler. As errors accumulate through simulation
1
SAVTEK 2006, SAVUNMA TEKNOLOJİLERİ KONGRESİ
29-30 Haziran 2006, ODTÜ, Ankara
development lifecycle, detecting them early ─ before starting implementation
of simulation system software ─ by using verification and validation (V&V)
techniques and eliminating / correcting those defects and errors found are
indispensables of simulation development process. The study will mainly deal
with V&V of the products of the early stages of simulation development where
domain knowledge is modeled independent of the simulation methodology and
platform as much as possible. As a case study this method will be applied
conceptual models developed in KAMA tool. KAMA tool will provide the user a
visual editor and a meta-model based modeling environment. The
visualization capability is used for V&V of conceptual model by domain experts
and contribute to detection of semantic incompleteness and inconsistency.
The examples of object constraint language (OCL) expressions for defining
constraints for conceptual models are presented.
Keywords: Verification and Validation, Conceptual Modeling
1. GİRİŞ
Karmaşık ilişkilerin ve veri/bilgi füzyonu tekniklerinin uygulandığı Askeri
Komuta Kontrol Muhabere Bilgisayar İstihbarat Keşif ve Gözetleme (C4ISR)
sistemlerinin kullanıldığı alandaki etkinliğinin ortaya konması, bu sistemlerin
kullanım konseptlerinin geliştirilmesi ve bu alandaki personelin eğitilmesine
yönelik geliştirilen simülasyon sistemlerinin güvenilirliği hususu Modelleme ve
Simülasyon topluluğunda tartışma konusu olmayı sürdürmektedir. Doğrulama
ve geçerleme (DG) yöntemlerinin simülasyon geliştirmenin kavramsal
modelleme
safhasından
başlayarak
uygulanmasının
simülasyon
güvenilirliğinin artırılmasında vazgeçilmez olduğu kabul edilmektedir. Ancak
bu alanda yardımcı araç geliştirme faaliyetlerine sıklıkla rastlanmamaktadır.
Bu bildiride, önce kavramsal modelleme yaklaşımları gözden geçirilerek görev
uzayı ve simülasyon kavramsal modelleri arasındaki ayrım ortaya konmakta,
sonraki bölümde görev uzayı kavramsal modellemesine yönelik bir aracın
yapısı tartışılmakta, daha sonra böyle bir araçta kullanılabilecek doğrulama ve
geçerleme yöntemleri üzerinde durulmaktadır. Beşinci bölümde ise C4ISR
kavramsal modelleme aracı için önerilen temel yapı olarak metamodel
yaklaşımı ve bu yapı üzerinde uygulanabilecek doğrulama geçerleme
yöntemleri incelenmektedir.
2. KAVRAMSAL MODELLEME YAKLAŞIMLARI
Kavramsal modellemenin sınırları ve içeriğinin ne olması gerektiği henüz
tartışılmakta ve kavramsal modeli farklı şekilde tanımlayan yaklaşımlar
geliştirilmektedir. Modelleme ve simülasyon literatüründe kavramsal
modellerin görev uzayına ve simülasyona yönelik iki farklı bakış açısına sahip
olabilecekleri belirtilmektedir. Söz konusu bakış açılarının simülasyon
geliştirme sürecindeki gösterimi Şekil 1’deki gibi ifade edilmektedir[1]:
2
SAVTEK 2006, SAVUNMA TEKNOLOJİLERİ KONGRESİ
29-30 Haziran 2006, ODTÜ, Ankara
•
Alan modelleri: Simülasyon ve analizi yapılacak alana ilişkin
kavramların tümünü soyut düzeyde içeren modellerdir. Görev uzayına
yönelik modeller sadece alan bilgisini içerirler.
•
Simülasyon kavramsal modelleri: Bu modeller simülasyon kavramlarını
ve bunlara ek olarak simülasyon kontrol özelliklerini de içermektedir[4].
Operasyonel
Mimariler
Görev Uzayı Kavramsal
Modelleri
Simülasyon
Develop
Gereksinimleri
Requirements
Teknik Mimariler
Simülasyon
Kavramsal
Modelleri
Tasarım Unsurları
Design
Tasarım
Gerçekleştirme
Implement
Simülasyon
Sistemi
Şekil 1. Görev Uzayı ve Simülasyon Kavramsal Modellerinin Geliştirme
Sürecindeki Yeri[1]
Görev uzayı kavramsal modelleri (GUKAM) sadece operasyonel varsayımlar
dikkate alınarak geliştirilirken, simülasyon kavramsal modellerinin
tanımlanmasında ve geliştirilmesinde simülasyon amacı ve problem tanımı
tarafından belirlenen varsayım ve kısıtlar önemli rol oynar ve daha dar
kapsamlı fakat sadakat düzeyi yüksek ve ayrıntılı modellerin tanımlanmasını
sağlar. Genel olarak alan modelleri tasarım aşamasından önce hedef alandaki
öğeleri betimlenmeye yöneliktir. Simülasyon yaklaşımı ve geliştirme ortamı ile
ilişkili unsurları da içeren simülasyon kavramsal modelleri bunu izleyen
süreçte oluşturulur ve simülasyon elemanlarını içerir. Örneğin çevreleyen kutu
kavramı simülasyonda bir varlığı temsil biçimi olduğu için simülasyon
kavramsal modelinin bir parçası olabilir, ancak görev uzayı kavramsal
modelinde yer almaz. Simülasyon kavramsal modelinde genel olarak görev
uzayındaki öğelere karşılık gelen simülasyon elemanları haricinde sadece
simülasyon uzayında yer alan simülasyon kontrol yetenekleri (simülasyon
başlatma ve durdurma özellikleri tanımları, veri kayıt özellikleri tanımları),
simülasyon verisinin ve kontrolünün ne şekilde yapılacağına dair (klavye,
mouse, flybox, mikrofon, kamera vb. ile) özellikler, işletim sistemi ve donanım
altyapısı kısıtları ve gerçek sistemlerin simülasyona dahil olmalarını sağlamak
için gerekli zaman kısıtları gibi unsurlar da bulunur [2].
3. GÖREV UZAYI KAVRAMSAL MODELLEME ARACI
3
SAVTEK 2006, SAVUNMA TEKNOLOJİLERİ KONGRESİ
29-30 Haziran 2006, ODTÜ, Ankara
Alan bilgisini içeren bir kavramsal modelin geliştirilmesi genel itibarıyla yoğun
bir çalışma sürecinde bulunan alan uzmanıyla etkileşimi gerektirmektedir. Bu
bakış açısına göre, C4ISR modelleme ve simülasyonuna altyapı
oluşturabilecek bir kavramsal modelleme aracının (bundan sonra KAMA
olarak anılacaktır) ve geliştirilmesinde kullanılan yaklaşımın sahip olması
gereken temel özellikler şunlardır:
•
Kullanıcı kavramlarını ve bunların ilişkilerini içermeye öncelik vermelidir
çünkü bu kavramlar kullanıcının bilgisini araca daha kolay ve dolaysız
aktarmasını sağlar.
•
Kullanıcı açısından kısıtlayıcı olmamalıdır. Bu noktada modellemeyle
ilgili konacak koşullar ileriki aşamalarda modelin değişik şekilde
yorumlanmasını engellese de, görev uzayının geniş bir alan olması bu
tip koşulların kullanıcının bazı alan kavramlarını ifade edememesine
yol açacağı açıktır.
•
Kullanıcının kavramsal modeli kolayca geliştirmesini sağlayacak görsel
özelliklere sahip olmalı ayrıca kullanıcının değişik bakış açılarından
modeli görselleştirmesine destek vermelidir.
Kullanıcı uzayındaki kavramları içeren metamodelin bir UML (Unified Modeling
Language) Profili olarak tanımlanması yaklaşımı Şekil 2’de gösterilmiştir. Bu
şekilde bir tanımlama hem kullanıcının modellemede alan kavramlarını
kullanabilmesine imkan verecek hem de modelin UML gibi kabul görmüş ve
MOF (Meta Object Facility) tabanlı bir standarda uygun olması sebebiyle diğer
araçlarla ve yöntemlerle birlikte çalışabilirliğini sağlayacaktır.
Şekil 2. KAMA’nın Profil Mekanizması ile Özelleştirilmesi[3]
Kavramsal modelin simülasyon geliştirmede doğrulama ve geçerlemeye
yönelik katkısı iki şekilde olmaktadır:
4
SAVTEK 2006, SAVUNMA TEKNOLOJİLERİ KONGRESİ
29-30 Haziran 2006, ODTÜ, Ankara
•
Kavramsal model alan kavramlarını tam bir tanımını içermesi
dolayısıyla simülasyon gereksinimleri ortaya konmadan önce
geçerlenmesini (validity) sağlar.
•
Geçerlenmiş kavramsal model üzerine geliştirilen simülasyon
sisteminin müteakip safhalardaki DG faaliyetlerini kolaylaştırır; daha az
hata ve eksikle geliştirme faaliyetlerinin devam etmesine katkı sağlar.
Birinci faaliyet kavramsal modelin mümkün olduğunca anlaşılır olmasını
gerektirirken, ikinci faaliyet kavramsal modelin daha formel yapıda olmasını
gerektirir. Özellikle simülasyon kontrol unsurları ikinci faaliyetin tam olarak
yerine getirilmesi için gereklidir. GUKAM'ın simülasyon kavramsal modelinden
farklı olarak belirli bir probleme yönelik olmaması, simülasyon varsayım,
kısıtlarını ve kontrol özelliklerini içermemesi bu tür modellerin doğrulanması ve
geçerlenmesinde özsel doğruluğu ve geçerliliği (doğruluk, iç tutarlılık,
bütünsellik vb.) daha önemli kılmaktadır.
4. KAVRAMSAL MODEL DOĞRULAMA VE GEÇERLEME YÖNTEMLERİ
Kavramsal modellerin doğrulanması ve geçerlenmesi genel olarak modelleme
ve simülasyonun DG aktivitesinin bir parçasıdır. Bu konuda VV&A RPG[4] ve
Brade[5] tarafından benzer yöntemler belirtilmiştir. İki çalışmada, kavramsal
model geçerlenmesinde belirli tekniklerden oluşan bir yöntem belirlemenin
imkansız olduğu ve her duruma göre değişik teknikler kümesinin uygulanması
tavsiye etmektedir. Yine her iki çalışmada da gözden geçirmelerin kavramsal
model doğrulama ve geçerlemesinde en fazla kullanılmış teknik olduğu
belirtilmektedir. VV&A RPG[4]’de belirtilen tekniklerden formel olanlar kapsam
dışı bırakılırsa, kullanılan tekniklerin başlıcalarının Brade[5] tarafından
listelendiği tespit edilmiş ve bu tekniklerden modelin öz doğrulama ve
geçerlemesine yönelik olanlar Çizelge 1’de verilmiştir. Bu tekniklerin
simülasyon kavramsal modelinin öz doğruluğuna ve geçerliliğine yönelik
olarak örneklendiği göz önünde bulundurularak görev uzayı kavramsal
modeline yönelik kullanımlarının tekrar değerlendirilmesi yerinde olur.
Hem Brade[5] hem de Molyer[6,7] tarafından simülasyonlar için gerekli
güvenilirlik seviyesinin simülasyonun kullanımı sonucu oluşacak etkiye göre
değişeceği ve doğrulama ve geçerlemenin bu etki ve diğer faktörler (bütçe,
zaman kısıtları vb.) gözetilerek belirlenecek güvenilirlik seviyesi hedeflenerek
yapılması gerektiği belirtilmiş, birinci çalışmada daha genel kapsamlı diğer iki
çalışmada tedarikçi ve simülasyon kullanıcısı bakış açısıyla doğrulama ve
geçerleme süreci tanımlanmıştır. GUKAM’a yönelik olarak belirli güvenilirlik
seviyesi belirlemek, GUKAM geliştirilirken, problem tanımı ve simülasyonun
kullanım amacı henüz belli olmayabileceği için zor olacaktır.
5
SAVTEK 2006, SAVUNMA TEKNOLOJİLERİ KONGRESİ
29-30 Haziran 2006, ODTÜ, Ankara
Çizelge 1. Kavramsal Model Öz Doğrulama ve Geçerleme Yöntemleri
No
1
Teknik
Şablona uygunluk
2
Bağımlılıklar matrisi
3
Girdi, Çıktı Tanımlama Analizi
4
Etkileşim Analizi
5
Zihinsel koşturma
6
Ölçü birimi Analizi
Açıklama
Kavramsal modelin belirli bir yapısı olmalıdır.
Bu yapının elemanları tanımlı olmalıdır.
Kavramsal modeldeki değişik bölümleri
arasındaki bağımlılıkları listelenmelidir.
a) Alt modellerdeki fonksiyonlar tanımlanır
(durum ifadeleri dahil).
b) Fonksiyon parametreleri girdi, durum, çıktı
olarak sınıflandırılır..
c) Girdiler ve çıktıların altmodel arayüzündeki
tutarlılığı kontrol edilir
a) Altmodel hiyerarşisi ve arayüzleri saptanır
b) Alt model etkileşimleri saptanır.
c) Arayüzlerin ve alt model arayüz tepkilerinin
etkileşimleri sağladığı kontrol edilir.
Kavramsal modelin davranış belirtimleri takip
edilerek gerçek olay dizilerini kapsayıp
kapsamadığı kontrol edilir.
Parametrelere ölçü birimi eklenir sonuç
birimleri kontrol edilir.
Simülasyon kavramsal modellerinin geliştirme sürecindeki diğer aşamalarda
üretilen ürünlerle (sponsor gereksinimleri, problem tanımı vb.) karşılaştırmalı
doğrulanması ve geçerlenmesine yönelik teknikler, GUKAM’ın bu ürünlerden
bağımsız olarak geliştirilmesi sebebiyle, simülasyonların doğrulanması ve
geçerlenmesinde kullanımı önerilen formel teknikler ise kullanıcı odaklı
GUKAM’a yönelik kullanımları daha güç olduğu için bu çalışmanın kapsamı
dışında bırakılmıştır.
5. METAMODEL TABANLI KAVRAMSAL MODELİN DOĞRULANMASI VE
GEÇERLENMESİ
Bölüm 3 de belirtilen tekniklerin görev uzayı kavramsal modellerine (GUKAM)
yönelik kullanılabilirliğine ilişkin değerlendirme Çizelge 2’de gösterilmiştir.
KAMA çalışmasında kullanılan kavramsal model elemanları arasındaki ilişkiler
KAMA metamodelinde[3] belirtilmektedir. KAMA metamodeli varlıkları
tanımları, bunların ilişkileri ve bu ilişkilerle ilgili çokluk belirtimleri KAMA
anlambilimi ve sözdizimi kurallarını oluşturur. Bu kuralların tanımlanması ve
denetimi, UML metamodelinde bulunan kurallarla birlikte kavramsal modelin
belirli bir şablona uymasını ve model öğeleri arasındaki bağımlılıkların
korunmasını sağlar. Bir GUKAM modelinin doğrulanması problemi bu modelin
tutarlılığının sağlanması ve kontrolü problemine dönüşür.
6
SAVTEK 2006, SAVUNMA TEKNOLOJİLERİ KONGRESİ
29-30 Haziran 2006, ODTÜ, Ankara
Çizelge 2. Kavramsal Model DG Tekniklerinin GUKAM’a uygulanması
No
1
Teknik
Şablona uygunluk
2
Bağımlılıklar matrisi
3
Girdi, Çıktı Tanımlama Analizi
4
Etkileşim Analizi
5
Zihinsel koşturma
6
Ölçü birimi Analizi
GUKAM’a Yönelik Uygulaması
Kavramsal modelin yapısı ve bu yapının
elemanları KAMA profili tarafından tanımlanır.
KAMA model elemanları arasındaki ilişkiler
sürekli izlenir ve bağımlılık koşulları sağlanır.
Görev uzayı alt model tanımları yapısal olarak
sistem modellerinden daha çok süreç
modelleriyle benzerlik gösterse de görev ve alt
görevler arasında benzer bir analize olanak
verilir.
Alan uzmanına sağlanacak tarama ve
görselleştirme yetenekleriyle bu konuda destek
sağlanır.
Alan uzmanına sağlanacak tarama ve
görselleştirme yetenekleriyle bu konuda destek
sağlanır.
KAMA profili içine ölçü birimleri dahil edilerek
bu konuda destek sağlanır.
Sourrouille[8] tarafından yapılan çalışmada UML tutarlılık kontrolüne yönelik
değişik seviyeler tanımlanmış ve bu seviyelerde uygulanabilecek kontrollere
örnekler verilmiştir. Bu yaklaşımın evreleri ve görev uzayı modelleme aracı
(KAMA) ile kullanıcısının bu evrelerdeki rolü Şekil 3’te belirtildiği gibidir.
UML’de şu an için koşul tanımlamada Nesne Koşullama Dili (Object Constraint
Language-OCL) kullanılmaktadır. OCL, UML deki anlambilimsel özelliklerin bir
bölümü tanımlayabilecek yetenektedir. OCL ifadelerinin uzman sistem
kurallarına dönüştürülmesinin ve modelin bu kurallara uygunluğunun test
edilmesinin mümkün olduğu aynı çalışmada dile getirilmiştir.
KAMA Aracı
Tanımlanabilecek
Bütün Modeller
Anlambilimsel
Koşullar
Birden Fazla Yoruma
Sahip Tutarlı ama
Eksik Modeller
Modelleme
Süreci Koşulları
UML Kalıbı
Koşulları
(Paradigmatik ve gen. paradigmatik seviye)
Modelleme Alanı
Koşullarına Uygun
Modeller
Görev Uzayı
Koşulları
Uygulama
Kodu
Kod Oluşturma
Koşulları
Kullanıcı Açısından
Denk Olan Değişik
Yorumlar
Gerçekleştirme
Koşulları
Görev Uzayı
Koşullarına Uygun
Modeller
KAMA Kullanıcısı
Şekil 3. UML Tutarlılık Kontrolü Yaklaşımı ve KAMA’ya uygulanması[8]
7
SAVTEK 2006, SAVUNMA TEKNOLOJİLERİ KONGRESİ
29-30 Haziran 2006, ODTÜ, Ankara
5.1. Paradigmatik Seviye Koşulları
Paradigmatik seviye UML metamodelindeki modelleme ilkel yapılara
(primitive) uygunluğu temsil eder. UML metamodeli temel modelleme
kavramlarını (metasınıflar ve ilişkileri) ve modelin içindeki metasınıf
stereotiplerinin uyması gereken kuralları ifade eder[10]. Bu ilişkilerle ilgili
çokluk ifadeleri ise model koşulu olarak ifade edilir.
Bazı metamodel kurallarının OCL şeklinde ifadesinde zorluklar çıkabilecektir,
mesela UML içinde meta-metamodel seviyesinde her namespace elemanının
farklı bir isme sahip olması koşulu buna örnektir. Yine de bu tip kuralların
araçlar tarafından uygulanması zor olmamaktadır.
UML 1.3 metamodelinin bir bölümü için tutarlığı kontrol çalışması yapılmıştır.
Bu çalışmada sözdizimine yönelik birçok basit sözdizimi hatası bulunduğu
belirtilmektedir[9].
5.2. Genişletilmiş Paradigmatik Seviye Koşulları
Bu seviyede KAMA profilinin tanımlamasında kullanılan stereotipler, imli
değerler ve ilişkilerle ilgili kurallar önemlidir. Bu seviyedeki kurallar
paradigmatik seviyedeki kurallarla çelişmemelidir. Kavramsal model
elemanları arasındaki çokluk ifadeleri, isimlerdeki biriciklik ile ilgili kurallar ve
UML kapsamında anlambilimi olmayan ilişkiler ile ilgili kurallar önem
taşımaktadır.
Koşul ifadesi örneği:
“Sorumludur bağımlılığı sadece görevler ve aktörler arasında tanımlanır.”
context Dependency inv:
self.stereotype.name = “Sorumludur” implies
self.supplier->exists(stereotype.name=“Görev”) and
self.client >exists(stereotype.name=”Aktör”)
5.3. Modelleme Süreci Koşulları
Modelleme süreciyle ilgili koşullar, buraya kadar belirlenen prensipler
uygulanarak geliştirilecek modellerin biricik ve net bir yorumunun olması
gerekliliğinden ortaya çıkar ve belli stil özelliklerine uymasına yönelik
kurallardan oluşur. Görev uzayı kavramsal modelleriyle ilgili bu tip kurallar
özellikle kavramsal modelleme çalışmalarının gerçekleştirilmesi ve biricik ve
net yorumlanmayan modellerin incelenmesinden sonra tanımlanabilir.
5.4. Görev Uzayı Koşulları
Yukarıda sıralanan kurallara ek olarak görev uzayının özelliklerini yansıtan,
aşağıda bazı örnekleri verilecek başka kısıtlar da söz konusudur.
Görev uzayı koşulu örnekleri:
“Keşif timi asker sayısı üçten az olamaz.”
8
SAVTEK 2006, SAVUNMA TEKNOLOJİLERİ KONGRESİ
29-30 Haziran 2006, ODTÜ, Ankara
context Kesif_timi inv:
self.asker_sayisi >= 3
“Bir topun atışta bulunması için mermisi bulunmalıdır ve atıştan sonra mermi
sayısı azalmalıdır”
context Top::ates_et()
pre: mermi_sayisi > 0
post: mermi_sayisi = mermi_sayisi@pre -1
5.5. Gerçekleştirme Koşulları
GUKAM’dan simülasyon kavramsal modellerine geçişi kolaylaştırmaya yönelik
kurallar bu kapsamda değerlendirilebilir. Bu konu daha çok bir simülasyon
işletim çerçevesinin tanımlarına uygun kavramsal modeller geliştirilmesi
gerektiğinde önem taşımaktadır.
5.6. Kod Oluşturma Koşulları
Kod oluşturma ile ilgili faaliyetler GUKAM'da değil, simülasyon çerçevesi
kapsamında belirlenir.
5. SONUÇ
Bu bildiride, değişik seviyelerdeki kavramsal modelleme çalışmaları gözden
geçirilmiş, görev uzayı ve simülasyon modelleri arasındaki farklar ortaya
konulmuş, meta modele dayalı görev uzayı kavramsal modellemesinde
kullanılabilecek doğrulama geçerlemesine yönelik koşullar gözden
geçirilmiştir. Kavramsal model kurallarının bağımsız ifade edilmeleri KAMA
aracına yeni kurallar eklenebilmesini ve mevcut kuralların değiştirilmesini
kolaylaştıracak, modelleme aracının doğrulama geçerleme yönünden de yeni
ihtiyaçlara cevap verme yeteneğini artıracaktır. GUKAM’ın doğrulanması için
alan uzmanı gözden geçirme çalışmalarının[11] tanımlanması, diğer öz
doğrulama ve geçerlenmesine yönelik çalışmalar ve GUKAM güvenilirlik
seviyesinin belirlenmesi ile ilgili çalışmalar sürdürülmektedir.
KAYNAKÇA
1. L. W. Lacy, W. Randolph, B. Harris, S. Youngblood, J. Sheehan, R.
Might, M. Metz, “Developing a Consensus Perspective on Conceptual
Models for Simulation Systems”, Proceedings of the Spring 2001
Simulation Interoperability Workshop, Orlando, FL, CD, 2001.
2. D. K. Pace, “Simulation Conceptual Model Development”, Proceedings
of the Spring 2000 Simulation Interoperability Workshop, Orlando, FL,
CD. March 26-31, 2000.
9
SAVTEK 2006, SAVUNMA TEKNOLOJİLERİ KONGRESİ
29-30 Haziran 2006, ODTÜ, Ankara
3. N. Alpay Karagöz, Onur Demirörs, “Simülasyon Geliştirmeye Model
Tabanlı Bir Yaklaşım”, Birinci Ulusal Savunma Uygulamaları Modelleme
Simülasyon Konferansı, Ankara, 2-3 Haziran 2005.
4. DoD VV&A RPG, "RPG Reference Document: V&V Techniques",
15/08/2001.
5. D. A. Brade, “Generalized Process for the Verification and Validation of
Models and Simulation Results”, Dissertation, Fakultät für Informatik,
Universität der Bundeswehr München. Neubiberg, 2004.
6. O. O. Molyer, “A Methodology for verification and validation of models
and simulations: acquirers's viewpoint”, ODTÜ Bilişim Sistemleri
Yüksek Lisans Tezi, 2001.
7. O. O. Molyer, A. E. Vallerand, “Tailoring Verification, Validation and
Accreditation of Models & Simulation Systems: Canadian DND/CF
Approach”, Summer Computer Simulation Conference (SCSC) 2003,
Montreal, Canada, July 20-24, 2003.
8. J.L. Sourrouille, G. Caplat, “Constraint Checking in UML Modeling”,
SEKE ’02.
9. M. Richters and M. Gogolla, “Validating UML Models and OCL
Constraints”, UML 2000, LNCS 1939, pp. 265–277, 2000.
10. OMG, “Unified Modeling Language: Superstructure v2.0”, August 2005.
11. Pace, D. K. and J. Sheehan. 2002. “Subject Matter Expert (SME) / Peer
Use in M&S V&V”, V&V State of the Art: Proceedings of Foundations
’02, a Workshop on Model and Simulation Verification and Validation
for the 21st Century, Laurel, MD, October 22-24, 2002.
10