Magistro darbo tema – Transformavimo operatoriai pusiau struktūrizuotų (XML) duomenų bazių užklausų kalbose. Yra nustatoma tyrimui naudojama užklausų kalba – XQuery. Detaliai aprašoma informacija susijusi su užklausų kalba ir informacija, kuri bus naudojama XQuery užklausų kalbos transformavimo operatorių (šiame darbe – funkcijų) kūrime, bei tyrime. Pasinaudojama formaliu modeliu pasiūlytu „Université de Toulon et du Var“ universiteto tyrimo grupės [BMM03]. Yra sukuriamos keturios funkcijos : transf_insert, transf_delete, transf_replace, transf_move. Toliau yra sukuriamas XML dokumentas, kuris bus naudojamas tyrime t.y. palyginime tarp sukurtų XQuery funkcijų, bei XSLT transformacijų. Tyrimas yra atliekamas lyginant kiekvieną sukurtą funkciją su XSLT transformacijomis po du kartus. Pirmą kartą yra lyginama transformacija su elementu, o antrą kartą su elementu ir požymiu. Antrame tyrime yra naudojamos automatiškai sugeneruotos XML struktūros, kurios skiriasi medžio ilgiu, gyliu ir galutiniu dokumento dydžiu. Yra lyginamos transformacijos su elementu ir požymiu šiem dokumentam. Galiausiai yra pristatomos išvados ir rezultatai, kuriuose yra pasiūloma kaip ir kada galima būtų naudoti naujai sukurtas funkcijas ir kada galima būtų naudoti XSLT transformacijas. / This document is about the transformation operators in semi-structured (XML) database query languages. XQuery is chosen as a query language to be used for research. A detailed description of the information related to the query language and information that will be used for development and investigation of XQuery transformation operators (in this work – functions) is provided. The formal model of transformation operators that was created by „Université de Toulon et du Var“ university research group [BMM03] is used in this work. We create four functions (named: transf_insert, transf_delete, transf_move, transf_replace) and an XML document. The document is used in the comparison between new XQuery functions and the XSLT transformation. The comparison is executed twice for each of the functions: first, for elements only and then for the same elements along with their attributes. The second part of the research is performed on different XML documents that are automatically generated and their structure differs in tree length, tree depth and resulting size of the document. Finally, conclusions and results are being introduced. It is concluded in which situations which technology should be preferred to use – either XQuery or XSLT transformations.

Kuriant informacines sistemas, tenka kurti tuos pačius sistemos komponentus, o sistemą realizuojant komponentinio modeliavimo principu, galima panaudoti jau sukurtus komponentus juos papildant, susiaurinant bei pagal poreikius koreguojant. Pagrindinis darbo tikslas - integruoti veiklos modelį ir detalų IS projekto modelį, panaudojant komponentinį sistemos projektavimo metodą. Darbe išanalizuotos Magic Draw UML 12.5 galimybės, sukurtas profailas, skirtas nubraižyti komponentinį IS modelį. Realizuota komponentinio modelio transformacijos į klasių modelį programinė įranga, sukurta MS Visual Studio .NET 2005, kuri sugeba atlikti komponentinio IS modelio transformavimą į UML klasių modelį. Atliktas eksperimentas, palygintas sukurta programine įranga sugeneruotų komponentų programinis kodas su „Magic Draw UML 12.5“ programine įranga generuotais klasių aprašais. / Presented work covers an approach to applications development based on the principles of the model-driven architecture and using the component-based system model (CBSM). The CBSM helps to refine main components and interfaces of the application at the design stage. The information system’s architecture is structured considering a business system as a set of different domains (Business, Data, Information process) with definite types of components, and with interfaces between the components of different types. Presented work is topical, when creates the same information system’s components. These components can be used and they can be modified or changed. Component - based model transformation system is created and tested with special project.

Darbo tikslas – pagerinti UML kalbą naudojančius projektavimo procesus, papildant juos sekų ir būsenų diagramų derinimo galimybėmis, praplėsti UML specifikaciją, kad būtų įmanomas abipusis sekų diagramų ir būsenų mašinų transformavimas. Antrame darbo skyriuje pateikti keli literatūroje pasiūlyti sekų diagramų transformavimo į būsenų mašinas algoritmai ir transformacijų pavyzdžiai. Skyriaus gale pateikta šių algoritmų palyginimo lentelė pagal tam tikras savybes bei keleto CASE įrankių, kuriuose galėtų būti įgyvendinti algoritmai, apžvalga. Trečiame skyriuje pateikta abipusės sekų ir būsenų diagramų transformacijos metodika. Ketvirtame skyriuje pateiktas pagal trečio skyriaus metodiką atliktos sekų ir būsenų diagramų transformacijų realizacijos projektas praplečiant MagicDraw UML įrankį. Penktame skyriuje pateiktas sukurto įskiepio efektyvumo tyrimas bei transformacijų pavyzdžiai. Šeštame skyriuje pateiktos bendros darbo išvados. / In this master thesis the transformation from sequence diagrams to statemachines and vice versa is presented. The first section describes a research of four existing algorithms of generating state machines from sequence diagrams. For diagrams transformation plug-in for CASE tool MagicDraw is created according MDA standards. Transformation plug-in takes sequence (state) diagram model as input and generates state (sequence) diagrams according to transformation sules. Created plug-in requirements,functional specification and architecture described in Project section. The investigation section describes investigation of the developed plug-in. In this section were investigate the working efficiency of designer trying to reconcile model diagrams.

Ontologijų aprašymai yra dažniausiai naudojami semantiniame žiniatinklyje (Semantic Web/Web 2.0), tačiau pastaruoju metu jie randa vis daugiau ir daugiau pritaikymo kasdienėms informacijos sistemoms. Puikiai suformuota ontologija privalo turėti teisingą sintaksę ir nedviprasmišką mašinai suprantamą interpretaciją, tokiu būdu ji gali aiškiai apibrėžti fundamentalias sąvokas ir ryšius probleminėje srityje. Ontologijos vis plačiau naudojamos įvairiuose taikymuose: verslo procesų ir informacijos integravime, paieškoje ir žvalgyme. Tokie taikymai reikalauja geros greitaveikos, efektyvaus saugojimo ir didelio mąsto ontologinių duomenų manipuliavimo. Kai ontologijomis paremtos sistemos auga tiek akiračiu, tiek apimtimi, specialistų sistemose naudojami samprotavimo varikliai tampa nebetinkami. Tokiomis aplinkybėmis, ontologijų saugojimas reliacinėse duomenų bazėse tampa būtinas semantiniame žiniatinklyje ir įmonėse. Šiame darbe atsakoma į klausimą kokiu būdu OWL ontologijas galima efektyviai transformuoti į reliacinių duomenų bazių schemas. / Ontology descriptions are typically used in Semantic Web/Web2.0, but nowadays they find more and more adaptability in everyday Information Systems. Well-formed ontology must have correct syntax and unambiguous machine-understandable interpretation, so it is capable to clearly defining fundamental concepts and relationships of the problem domain. Ontologies are increasingly used in many applications: business process and information integration, search and navigation. Such applications require scalability and performance, efficient storage and manipulation of large scale ontological data. In such circumstances, storing ontologies in relational databases are becoming the relevant needs for Semantic Web and enterprises. For ontology development, Semantic Web languages are dedicated: Resource Description Framework (RDF) and schema RDFS, and Web Ontology Language (OWL) that consists of three sublanguages – OWL Lite, OWL Description Logic (DL) and OWL Full. When ontology based systems are growing in scope and volume, reasoners of expert systems are becoming unsuitable. In this work an algorithm which fully automatically transforms ontologies, represented in OWL, to RDB schemas is proposed. Some concepts, e.g. ontology classes and properties are mapped to relational tables, relations and attributes, other (constraints) are stored like metadata in special tables. Using both direct mapping and metadata, it is possible to obtain appropriate relational structures and not to lose the... [to full text]