숨겨진 변환 체이닝 제약 자동 발견

숨겨진 변환 체이닝 제약 자동 발견 모델 변환은 정밀하게 정의된 메타모델에 부합하는 모델을 대상으로 수행된다. 따라서 메타모델이 일치하면 변환의 출력 결과를 다른 변환의 입력으로 바로 연결할 수 있을 것처럼 보인다. 그러나 이러한 단순 규칙에는 명백한 한계가 존재한다. 예를 들어, 어떤 변환은 메타모델의 일부만을 실제로 활용할 수 있다. 따라서 변환을 적절히 체이닝하려면 보다 상세한 정보가 필요하다. 본 논문에서는 변환을 정적 분석하여 실제 체이닝 제약에 관한 상세 정보를 자동으로 추출하는 방법을 제시한다. 목표는 변환 체이닝을 결정하는 개발자에게 선택 근거가 될 데이터를 제공하는 것이다. 제안 방법은 동일한 소스와 타깃 메타모델을 공유하지만 숨겨진 체이닝 제약을 갖는 내재 변환 라이브러리에 성공적으로 적용되었다. 이러한 경우 단순 메타모델 매칭 규칙만으로는 유용한 정보를 얻을 수 없다.