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Uma abordagem para linha de produtos de software científico baseada em ontologia e workflow

Costa, Gabriella Castro Barbosa 27 February 2013 (has links)
Submitted by Renata Lopes (renatasil82@gmail.com) on 2017-05-31T17:53:13Z No. of bitstreams: 1 gabriellacastrobarbosacosta.pdf: 2243060 bytes, checksum: 0aef87199975808e0973490875ce39b5 (MD5) / Approved for entry into archive by Adriana Oliveira (adriana.oliveira@ufjf.edu.br) on 2017-06-01T11:50:00Z (GMT) No. of bitstreams: 1 gabriellacastrobarbosacosta.pdf: 2243060 bytes, checksum: 0aef87199975808e0973490875ce39b5 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-06-01T11:50:00Z (GMT). No. of bitstreams: 1 gabriellacastrobarbosacosta.pdf: 2243060 bytes, checksum: 0aef87199975808e0973490875ce39b5 (MD5) Previous issue date: 2013-02-27 / CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Uma forma de aprimorar a reutilização e a manutenção de uma família de produtos de software é através da utilização de uma abordagem de Linha de Produtos de Software (LPS). Em algumas situações, tais como aplicações científicas para uma determinada área, é vantajoso desenvolver uma coleção de produtos de software relacionados, utilizando uma abordagem de LPS. Linhas de Produtos de Software Científico (LPSC) diferem-se de Li nhas de Produtos de Software pelo fato de que LPSC fazem uso de um modelo abstrato de workflow científico. Esse modelo abstrato de workflow é definido de acordo com o domínio científico e, através deste workflow, os produtos da LPSC serão instanciados. Analisando as dificuldades em especificar experimentos científicos e considerando a necessidade de composição de aplicações científicas para a sua implementação, constata-se a necessidade de um suporte semântico mais adequado para a fase de análise de domínio. Para tanto, este trabalho propõe uma abordagem baseada na associação de modelo de features e onto logias, denominada PL-Science, para apoiar a especificação e a condução de experimentos científicos. A abordagem PL-Science, que considera o contexto de LPSC, visa auxiliar os cientistas através de um workflow que engloba as aplicações científicas de um dado experimento. Usando os conceitos de LPS, os cientistas podem reutilizar modelos que especificam a LPSC e tomar decisões de acordo com suas necessidades. Este trabalho enfatiza o uso de ontologias para facilitar o processo de aplicação de LPS em domínios científicos. Através do uso de ontologia como um modelo de domínio consegue-se fornecer informações adicionais, bem como adicionar mais semântica ao contexto de LPSC. / A way to improve reusability and maintainability of a family of software products is through the Software Product Line (SPL) approach. In some situations, such as scientific applications for a given area, it is advantageous to develop a collection of related software products, using an SPL approach. Scientific Software Product Lines (SSPL) differs from the Software Product Lines due to the fact that SSPL uses an abstract scientific workflow model. This workflow is defined according to the scientific domain and, using this abstract workflow model, the products will be instantiated. Analyzing the difficulties to specify scientific experiments, and considering the need for scientific applications composition for its implementation, an appropriated semantic support for the domain analysis phase is necessary. Therefore, this work proposes an approach based on the combination of feature models and ontologies, named PL-Science, to support the specification and conduction of scientific experiments. The PL-Science approach, which considers the context of SPL and aims to assist scientists to define a scientific experiment, specifying a workflow that encompasses scientific applications of a given experiment, is presented during this disser tation. Using SPL concepts, scientists can reuse models that specify the scientific product line and carefully make decisions according to their needs. This work also focuses on the use of ontologies to facilitate the process of applying Software Product Line to scientific domains. Through the use of ontology as a domain model, we can provide additional information as well as add more semantics in the context of Scientific Software Product Lines.

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