オブジェクト指向分析・設計におけるオブジェクトの進化の法則の研究

• Project/Area Number: 10139221
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research on Priority Areas (A)
• Allocation Type: Single-year Grants
• Research Institution: Toyohashi University of Technology
• Principal Investigator: 磯田 定宏 豊橋技術科学大学, 工学部, 教授 (50262978)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 吉田 敦 豊橋技術科学大学, 工学部, 助手 (50283495)
• Project Period (FY): 1998
• Project Status: Completed (Fiscal Year 1998)
• Budget Amount: ¥1,600,000 (Direct Cost: ¥1,600,000); Fiscal Year 1998: ¥1,600,000 (Direct Cost: ¥1,600,000)
• Keywords: オブジェクト指向 / オブジェクト進化 / 分析設計方法論

Research Abstract

オブジェクト指向に基づく分析・設計の過程においてオブジェクトモデル(クラス図)を構成するオブジェクトおよび関連は,生成された後さまざまな変化を繰り返し,またある場合には途中で消滅する。これをオブジェクトモデルあるいはオブジェクトの進化と呼ぶ。現在一般的に用いられているオブジェクト指向方法論はまだ未成熟であり,いかなる条件が満たされたときオブジェクトおよび関連にいかなる操作を加えるべきかが十分に定式化されていない。このため分析・設計者が独自の経験と勘に基づいて判断しているのが実態である。その結果,作成されるオブジェクトモデルに多様性が生じ,また方法論に従ったとしても分析・設計の品質が保証されるとは限らない。本研究ではオブジェクトモデルの進化のメカニズムを解明し,またその結果に基づき分析・設計方法論の改善を図る。
1. 進化パターンの抽出
既存のオブジェクトモデルおよび文献等よりクラス図の変形規則を収集し,それらを分類,整理することにより規則集を編纂した。これまでにオブジェクトと関連の識別パターン,オブジェクトの属性化パターン,属性のオブジェクト化パターンなど約20種類を発見した。
2. オブジェクト識別効率の比較評価
モデルの生成において分析の最初の段階で正確にオブジェクトを識別することはモデリング効率の向上にとってきわめて重要である。そこで,各方法論のオブジェクト識別能力を評価するため分析の初期段階で識別した初期オブジェクトが分析の最終段階まで残っている割合,すなわち初期オブジェクトの残存率を測定した。データ駆動手法の代表例であるランボーのOMTと振る舞い駆動手法の代表例であるヤコブソンのOOSEを対象とし,これらを用いて小ないし中規模の問題数例をモデル化した。その結果,OOSEが効率よく初期オブジェクトを識別できることを確認した。

Research Products

• [Publications] 磯田定宏: "オブジェクト指向モデリング" コロナ社, 260 (1998)