Modelo Ontológico para Contextos de uso de Herramientas de Ingeniería Inversa.

• Autores: Martín E. Monroy, José Luis Arciniegas Herrera, Julio C. Rodríguez
• Localización: Información tecnológica, ISSN-e 0718-0764, ISSN 0716-8756, Vol. 27, Nº. 4, 2016, págs. 165-174
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Ontological Model for Contexts of use of Reverse Engineering Tools.
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• Resumen
  • español

    Se presenta un modelo ontológico para seleccionar las herramientas de ingeniería inversa más adecuadas ante un contexto de uso específico. El modelo ontológico se elaboró aplicando la propuesta metodológica de la Universidad de Stanford, establecida por Noy y McGuinness y se validó con 38 herramientas de ingeniería inversa. Se implementó la ontología utilizando la herramienta Protégé y se identificaron 32 características determinantes para describir los contextos de uso de las herramientas de ingeniería inversa, discriminando las que tienen condición de necesaria y las que son deseadas para cada contexto de uso. Se concluye que el modelo ontológico propuesto facilita la selección de herramientas de ingeniería inversa ante un contexto de uso determinado y contribuye a la disminución de los costos de mantenimiento de software, al reducir esfuerzos y optimizar sus procesos.

  • English

    An ontological model to select the most appropriate reverse engineering tools for a specific context of use is presented. The ontological model was developed using the methodology of Stanford University, established by Noy and McGuinness and was validated with 38 reverse engineering tools. The ontology was implemented with the Protégé tool and 32 determinant characteristics were identified to describe the contexts of use of reverse engineering tools, discriminating those conditions that are necessary and desired for each context of use. It is concluded that the proposed ontological model facilitates the selection of reverse engineering tools for a particular context of use and contributes to lowering the costs of software maintenance, by reducing efforts and optimizing processes.