Svetainės struktūra www.vgtu.lt Mano VGTU Medeinė

Informacinių sistemų mokslo laboratorija

Saulėtekio al. 11, SRL-I, 602 kab.
(8 5) 2744860 (9860)
Vedėja: Diana Kalibatienė
Žemėlapis
Vilniaus Gedimino technikos universitete Informacinių sistemų mokslo laboratorijoje (ISML) atliekami aktualūs moksliniai tyrimai ir praktiniai darbai informatikos inžinerijos mokslų srityje. Moksliniai tyrimai vykdomi spendžiant sistemų inžinerijos, informacinių sistemų inžinerijos ir programų sistemų inžinerijos problemas. Siekiama nustatyti sistemų taikymo galimybes, poreikius, reikalavimus ir kt. Informatikos inžinerijos specialistai greta išvardintų atlieka ir kitus darbus: teikia konsultacijas, atlieka ekspertizes, dalyvauja rengiant valstybės programas.
Laboratorijos mokslininkai informacinių ir programų sistemų inžinerijos srityje dirba nuo 1993 m. Svarbiausios laboratorijos mokslinių tyrimų kryptys:
  • intelektualizuotų informacinių sistemų kūrimo metodai ir tokių sistemų architektūros;
  • verslo, techninės (inžinerinės) informacinės sistemos;
  • informacinių sistemų kūrimas verslo taisyklių pagrindu.
1998 m. laboratorijos vedėjas prof. dr. O. Vasilecas konkurso tvarka išrinktas Lietuvos kompiuterininkų sąjungos ekspertu informacinių ir programų sistemų srityse.
Laboratorijos kūrybinės grupės mokslininkai bendradarbiauja su Europos ir kitų šalių kolegomis vykdydami bendrus mokslinius projektus, organizuodami tarptautinius renginius.
 

Publikacijos

Laboratorijos darbuotojų 2006-2011 m. paskelbtų publikacijų sąrašas
 
STRAIPSNIAI
leidiniuose, įrašytuose į Mokslinės informacijos instituto (ISI) ISI Web of Science sąrašą
  1. D. Kalibatienė; O. Vasilecas. Application of the transformation of ontology axioms to business rules for the development of OCL constraints from PAL constraints // INFORMATICA, ISSN 0868-4952, 2011, Vol. 22, No. X, XXX-XXX (pataisytas pagal recenzento pastabas, 2010 m. IF=0.640)
  2. Damjan Vavpotic, Olegas Vasilecas. An Approach for Assessment of Software Development Methodologies Suitability, Electronics and Electrical Engineering. – Kaunas: Technologija, ISSN 1392 – 1215, 2011. – No. XX(XXX). – P. XXX-XXX. (priimtas, spausdinamas, IF 0,659)
  3. Ana Šaša, Olegas Vasilecas. Ontology-Based Support for Complex events. Electronics and Electrical Engineering. – Kaunas: Technologija, ISSN 1392 – 1215, 2011. – No. XX(XXX). – P. XXX-XXX. (priimtas, spausdinamas, IF 0,659)
  4. Algirdas Laukaitis, Olegas Vasilecas, Ricardas Laukaitis, Darius Plikynas. Semi-automatic bilingual corpus creation with zero entropy alignments // INFORMATICA, ISSN 0868-4952, 2011, Vol. 22, No. 2, 1-22 (2010 IF=0.640)
  5. Damjan Vavpotic, Olegas Vasilecas. Selecting a methodology for business information systems development: decision model and tool support. ComSIS, ISSN: 1820-0214, Vol. XX, No. XX, Month 20YY p. XXX-XXX (priimtas, spausdinamas, IF už 2010 metus 0,324)
  6. Štefan Furlan, Olegas Vasilecas, Marko Bajec. Method for Selection of Motor Insurance Fraud Management System Components Based on Business Performance // Technological and Economic Development of Economy, Vilnius, Technika, Taylor & Francis, ISSN 1392-8619, 2011, Volume 17(3): 567–593 (IF už 2010 metus 5,605)
  7. Vasilecas O., Dubauskaite R., Rupnik R. Checking Consistency of Business Model, Expressed in UML, Technological and Economic Development of Economy, Taylor & Francis, ISSN 1392-8619, 2011, Vol. 17, No. 1 p. 133–150. (IF 5,605)
  8. D. Kalibatienė; O. Vasilecas. Ontology axioms for the implementation of business rules // Technological and Economic Development of Economy, Baltic Journal on Sustainability, Vilnius, Technika, ISSN 1392-8619, 16(3): 471-486, 2010. (IF 5,605)
  9. D. Lavbič, O. Vasilecas, R. Rupnik. Ontology based multi-agent system to support business users and management, Technological and Economic Development of Economy, 2010, 16(2): 327–347. (IF 5,605)
  10. A. Smaizys, O. Vasilecas. Business Rules Based Agile ERP Systems Development // INFORMATICA, ISSN 0868-4952, 2009, Vol. 20, No. 3, 439-460 (IF=1.040)
  11. O. Vasilecas, D. Kalibatiene, G. Guizzardi. Towards a Formal Method for the Transformation of Ontology Axioms to Application Domain Rules. Information Technology and Control, Kaunas, Technologija, 2009, Vol. 38, No. 4, 271 - 282. (IF=0.495)
  12. A. Laukaitis, O. Vasilecas, R. Laukaitis. Estimation of the autoregressive operator by wavelet packets // Statistics & Probability Letters, ISSN: 0167-7152, Elsevier, NORTH-HOLLAND, Vol. 79, No. 1, 2009, p. 38-43 (IF=0.386)
  13. A. Laukaitis, O. Vasilecas. Multi-alignment templates induction // INFORMATICA, ISSN 0868-4952, Vol. 19, No 4, 2008, pp. 535-554 (IF=0.734)
  14. O. Vasilecas, S. Sosunovas. Practical application of BRTL approach for financial reporting domain // Information technology and control, ISSN 1392-124X, Vol. 37, No 2, 2008, pp. 106-113. (neturi IF) Bazėje yra
  15. A. Laukaitis, O. Vasilecas, D. Plikynas. Formal concept analysis for business information systems // Information technology and control, ISSN 1392-124X, Vol. 37, No 1, 33-37 p., 2008. (neturi IF) Bazėje yra
  16. A. Laukaitis, O. Vasilecas. Natural language as programming paradigm in data exploration domain // Information Technology and Control, 2007, Vol. 36, No 1, p. 30-36 (neturi IF) Bazėje yra
  17. O. Vasilecas, D. Bugaite. Applying the meta-model based approach to the transformation of ontology axioms into rule model // Information Technology and Control, 2007, Vol. 36, No 1A, p. 122-125 (neturi IF) Bazėje yra
  18. J. Trinkunas, O. Vasilecas. A graph oriented model for ontology transformation into conceptual data model // Information Technology and Control, 2007, Vol. 36, No 1A, p. 126-132 (neturi IF) Bazėje yra
  19. O. Vasilecas, E. Lebedys. Application of business rules for data validation // Information Technology and Control, 2007, Vol. 36, No 1A, p. 273-277. (neturi IF) Bazėje yra
  20. O. Vasilecas, D. Bugaite. Ontology-based Information Systems Development: the Problem of Automation of Information Processing Rules // In E. Neuhold, T. Yakhno (eds.), Proc. of the Fourth International Conference Advances in Information Systems (ADVIS‘2006), Izmir, Turkey, 18-20 October, 2006, Springer, LNCS 4243, ISSN 0302-9743, p. 187-196. (neturi IF, 2005 metų LNCS IF=0.402) Bazėje yra
STRAIPSNIAI
leidiniuose, įrašytuose į Mokslinės informacijos instituto (ISI) pagrindinį (master list) sąrašą
  1. D. Kalibatienė; O. Vasilecas. Ontology-based application for domain rules development documentation // Scientific Papers University of Latvia, Volume 756, Computer Science and Information Technologies, Latvias Universitate, 2010, ISSN 1407-2157, pp. 9-32. (Thomson ISI Master Journal List).
  2. A. Laukaitis, O. Vasilecas. Automatic verification of the conceptual model and its documentation // Scientific Papers University of Latvia, Volume 751, Computer Science and Information Technologies, Latvias Universitate, 2009, ISSN 1407-2157, pp. 42-53. (Thomson ISI Master Journal List).
  3. J. Trinkunas, O. Vasilecas. Ontology Transformation: From Requirements To Conceptual Model // Scientific Papers University of Latvia, Volume 751, Computer Science and Information Technologies, Latvias Universitate, 2009, ISSN 1407-2157, pp. 54-69. (Thomson ISI Master Journal List).
  4. D. Jurkevicius, O. Vasilecas. Formal Concept Analysis for Concept Collecting and Their Analysis // Scientific Papers University of Latvia, Volume 751, Computer Science and Information Technologies, Latvias Universitate, 2009, ISSN 1407-2157, pp. 24-41. (Thomson ISI Master Journal List).
  5. S. Sosunovas, O. Vasilecas. Transformation of business rules models in information systems development process. Scientific Papers University of Latvia, Vol.672, Database and Information Systems, Latvias Universitate, 2004, ISSN 1407-2157, 373-384. (Thomson ISI Master Journal List) 
STRAIPSNIAI
leidiniuose, įrašytuose į Mokslinės informacijos instituto ISI konferencijų darbų (proceeding) sąrašą
  1. Darius Jurkevičius, Olegas Vasilecas. Development of Watch Schedule Using Rules Approach // A., Wojtkowski, W., Wojtkowski, at all (eds), Proc. of the 18th International Conference on Information Systems Development (ISD2009) - Information Systems Development: Challenge of Practice and Theory in Web-based Information Services, Springer-Verlag: New York, 2010, DOI: 10.1007/978-1-4419-7355-9_43, p. 511-522.
  2. A. Smaizys., O. Vasilecas. Business Rule Model Integration into the Model of Transformation Driven Software Developement // Advances in Databases and Information Systems, Lecture Notes in Computer Science, 2010, Volume 5968/2010, 153-160, DOI: 10.1007/978-3-642-12082-4_20
  3. K. Normantas, O. Vasilecas, S. Sosunovas. Defining Well-Formedness Constraint with OCL // In R. Butleris et al. (eds.). Proceedings of the 15th conference on Information and Software Technologies (IT2009).Kaunas,Lithuania, Technologija, ISSN 2029-0020, 2009, pp. 355-364.
  4. J. Trinkunas, O. Vasilecas. Knowledge Models Reuse For Data Engineering // In R. Butleris et al. (eds.). Proceedings of the 15th conference on Information and Software Technologies (IT2009).Kaunas,Lithuania, Technologija, ISSN 2029-0020, 2009, pp. 328-336.
  5. Mindaugas Zaremba,  Algirdas Laukaitis,  Olegas Vasilecas. Hybrid translation memory systems // In R. Butleris et al. (eds.). Proceedings of the 15th conference on Information and Software Technologies (IT2009).Kaunas,Lithuania, Technologija, ISSN 2029-0020, 2009, pp. 250-255.
  6. O. Vasilecas, E. Lebedys. Implementation of restriction and validation rules // In Azvezdo L., Londral A. R. (Eds.) Proc. of the Second International Conference on Health Informatics (HEALTHINF), January 14-17, 2009, Porto, Portugal. INSTICC 2009, ISBN: 978-989-8111-63-0, 2009, p. 230-236. (Indexed by INSPEC and ISI Proceedings)
  7. J. Trinkunas, O. Vasilecas. Ontology Transformation to Conceptual Data Model Using Graph Formalism // In Barry, C. et al. (eds.) Information Systems Development. Challenges in Practice, Theory, and Education. Volume 1, Springer, ISBN: 978-0-387-30403-8, 2009, p. 1029-1040.
  8. D. Bugaite, O. Vasilecas. Events Propagation from the Business System Level into the Information System Level // In Barry, C. et al. (eds.) Information Systems Development. Challenges in Practice, Theory, and Education. Volume 1, Springer, ISBN: 978-0-387-30403-8, 2009, p. 1065-1076.
  9. A. Smaizys, O. Vasilecas. Agile Software System Development and Customisation using Business Rules // Frontiers in Artificial Intelligence and Applications, Databases and Information Systems V, V 187, IOS Press, 2009, ISBN 978-1-58603-939-4, pp. 243-254.
  10. V. Avdejenkov, O. Vasilecas, A. Smaizys. Business Rule Management in Enterprise Resource Planning Systems // Frontiers in Artificial Intelligence and Applications, Databases and Information Systems V, V 187, IOS Press, 2009, ISSN 0922-6389, pp. 255-266.
  11. O. Vasilecas, A. Smaizys, R. Brazinskas. Risk Analysis Based Business Rule Enforcement for Intelligent Decision Support // In Papadopoulos, G. A., Wojtkowski, W., Wojtkowski, W. G., Wrycza, S., & Zupancic, J. (eds), Proc. of the 17th International Conference on Information Systems Development (ISD2008)- Information Systems Development: Towards a Service Provision Society, Springer-Verlag: New York, ISBN: 978-0-387-84809-9, p. 403-411.
  12. D. Jurkevičius, O. Vasilecas. Rules transformation using formal concept approach // In Papadopoulos, G. A., Wojtkowski, W., Wojtkowski, W. G., Wrycza, S., & Zupancic, J. (eds), Proc. of the 17th International Conference on Information Systems Development (ISD2008)- Information Systems Development: Towards a Service Provision Society, Springer-Verlag: New York, ISBN: 978-0-387-84809-9, p. 511-518.
  13. A. Smaizys, O. Vasilecas. Business Rule Based Software System Customisation and Configuration Management // In Haav, H. M., Kalja, A. (eds.), Proc. of 8th International Baltic Conference on Databases and Information Systems (Baltic DB&IS 2008), June 2-5, 2008,TallinnUniversityof Technology Press,Tallinn,Estonia, 2008, ISBN 978-9985-59-789-7, pp. 303-314.
  14. V. Avdejenkov, O. Vasilecas, A. Smaizys. Problems and Solutions with Business Rule Management and Enterprise Resource Planning System Integration // In Haav, H. M., Kalja, A. (eds.), Proc. of 8th International Baltic Conference on Databases and Information Systems (Baltic DB&IS 2008), June 2-5, 2008, Tallinn University of Technology Press, Tallinn, Estonia, 2008, ISBN 978-9985-59-789-7, pp. 315-325.
  15. O. Vasilecas, D. Bugaite, S. Sosunovas. Template-Based Approach for Rules Transformation into SQL Triggers // In Haav, H. M., Kalja, A. (eds.), Proc. of 8th International Baltic Conference on Databases and Information Systems (Baltic DB&IS 2008), June 2-5, 2008, Tallinn, Estonia, Tallinn University of Technology Press, 2008, ISBN 978-9985-59-789-7, p. 253-263.
  16. O. Vasilecas, V. Avdejenkov, A. Smaizys. Business Rule Management System Integration into the EnterpriseResource Planning Systems Using Triggers // In Rimantas Butleris et al. (eds.). Proceedings of the 14th conference on Information and Software Technologies (IT2008).Kaunas,Lithuania, Technologija, ISSN 2029-0020. 2008, pp. 370-376.
  17. M. Zaremba, D. Plikynas, R. Laukaitis, O. Vasilecas, A. Laukaitis. Induction of Lithuanian-English translation rules // In R. Butleris et al. (eds.). Proceedings of the 14th conference on Information and Software Technologies (IT2008).Kaunas,Lithuania, Technologija, ISSN 2029-0020, 2008, pp. 255-261
  18. D. Bugaite, O. Vasilecas. Events linking with rules – business system, information system and software system // In R. Butleris et al. (eds.). Proceedings of the 14th Conference on Information and Software Technologies (IT 2008),Kaunas,Lithuania, Technologija, ISSN 2029-0020, 2008, p. 324-333.
  19. S. Sosunovas, O. Vasilecas. An Experiment in Model Driven Specification and Transformation of Business rules // In R. Butleris et al. (eds.). Proceedings of the 14th conference on Information and Software Technologies (IT2008).Kaunas,Lithuania, Technologija, ISSN 2029-0020, 2008, pp. 343-352
  20. A. Laukaitis, O. Vasilecas. Integrating all stages of software development by means of natural language processing // In Proc. of International Working Conference on Requirements Engineering: Foundation for Software Quality, Trondheim, Norway, June 11th-12th, 2007, Springer LNCS 4542, ISSN 0302-9743, pp. 218-231, 2007.
  21. S. Sosunovas, O. Vasilecas. Tool-supported method for the extraction of OCL from ORM models. In Witold Abramowicz (eds.) Proc. of 10th International Conference on Business Information Systems, 25-27 April, 2007, Poznan, Poland, Springer LNCS 4439, ISSN 0302-9743, 2007, p. 449-463.
  22. A. Laukaitis, O. Vasilecas. Natural language based heavy personal assistant architecture for information retrieval and presentation // In Michael J. Smith (eds.) Proc. of 12th International Conference on Human-Computer Interaction, 22-27 July, 2007 Beijing, China, Springer, LNCS 2458, ISSN 0302-9743, pp. 54-63, 2007.
  23. Laukaitis, O. Vasilecas. Asymmetric hybrid machine translation for languages with scarce resources // In A. Gelbukh (Ed.), Proc. of Eighth International Conference on Intelligent Text Processing and Computational Linguistics (CICLing 2007), February 18-24, 2007, Mexico City, Mexico, Springer Verlag Berlin Heidelberg, LNCS 4394, ISSN 0302-9743, pp. 397 – 408, 2007.
  24. O. Vasilecas, A. Smaizys. The Framework for Business Rule Based Software Modeling: An Approach for Data Analysis Models Integration // Frontiers in Artificial Intelligence and Applications, Databases and Information Systems IV, V 155, IOS Press, 2007, ISSN 0922-6389, pp. 175-188.
  25. O. Vasilecas, D. Bugaite. Automation of the Ontology Axioms Transformation into Information Processing Rules Model // In G. Magyar, G. Knapp (eds.), Proc. of the Fifteenth International Conference on Information Systems Development 2006 (ISD'2006), Budapest, Hungary, Springer, 2007, p. 493-500.
  26. O. Vasilecas, A. Smaizys, The framework for adaptable data analysis system design // In G. Magyar, G. Knapp (eds.), Proc. of the Fifteenth International Conference on Information Systems Development 2006 (ISD'2006), Budapest, Hungary, Springer, 2007, p. 493-500.
  27. O. Vasilecas, E. Lebedys, Business rules in clinical trials // In G. Magyar, G. Knapp (eds.), Proc. of the Fifteenth International Conference on Information Systems Development 2006 (ISD'2006), Budapest, Hungary, Springer, 2007, p. 493-500.
  28. O. Vasilecas, A. Saulis, S. Dereškevičius. On the Evaluation of Public Procurement of Business Information Systems // In O. Vasilecas, A. Caplinskas, J. Eder (eds.), Proc. of 7th International IEEE Baltic Conference on Databases and Information Systems, Proceedings of the workshop Information Technologies for Business (Baltic DB&IS 2006), Vilnius, Technika, 2006, p. 155-165.
  29. O. Vasilecas, D. Bugaite. An Approach for Events Modelling for the Business Rules-Based Information Systems Development // In O. Vasilecas, A. Caplinskas, J. Eder (eds.), Databases and Information Systems. Communications. Materials of Doctoral Consortium (Baltic DB&IS 2006),Vilnius, Technika, 2006, p. 15-25.
  30. O. Vasilecas, S. Sosunovas. Precise notation for business rules templates // In O. Vasilecas et al. (eds.), Proc. of 7th International IEEE Baltic Conference on Databases and Information Systems, July 3, Vilnius, Technika, 2006 Page(s): 55 – 60 (also Xplore, Inspec)
  31. O. Vasilecas, A. Smaizys. The framework: an approach to support business rule based data analysis // In O. Vasilecas et al. (eds.), Proc. of 7th International IEEE Baltic Conference on Databases and Information Systems, July 3, Vilnius, Technika, 2006 Page(s):141 – 147 (also Xplore, Inspec)
  32. A. Laukaitis, O. Vasilecas. Mobile Agents in Data Presentation Domain // In A. G. Nilsson et al. (eds.) Proc. of the Fourteenth International Conference on Information Systems Development 2005 (ISD'2005), Advances in Information Systems Development: Bridging the Gap between Academia and Industry.Karlstad,Sweden, 15-17 August, 2005, Springer, 2006, p. 891-902 (also SpringerLink)
  33. D. Bugaite, O. Vasilecas. Ontology-Based Elicitation of Business Rules // In A. G. Nilsson et al. (eds.) Proc. of the Fourteenth International Conference on Information Systems Development 2005, Advances in Information Systems Development: Bridging the Gap between Academia and Industry.Karlstad,Sweden, 15-17 August, 2005, Springer, 2006, p. 795-806 (also SpringerLink)
  34. O. Vasilecas, D. Bugaite. Business Rules Elicitation in the Process Of Enterprise Information System Development // In Y. Manolopoulos, et all (eds.), Proc. of 8th International Conference on Enterprise Information Systems 2006 (ICEIS 2006),Paphos,Cyprus, 2006, p. 218-223.
  35. A. Laukaitis, O. Vasilecas The Use of the Natural Language Understanding Agents with Conceptual Models // In Y. Manolopoulos, et all (eds.), Proc. of 8th International Conference on Enterprise Information Systems 2006 (ICEIS 2006), Paphos, Cyprus, 2006, p. 308-311. 
STRAIPSNIAI
kituose recenzuojamuose leidiniuose įtrauktuose į Lietuvos Mokslo Tarybos patvirtintą tarptautinių duomenų bazių sąrašą
  1. Avdejenkov, V.; Vasilecas, O., Sosunovas S. Implementation of business rules in ERP // Informacijos mokslai,VilniusUniversitypublishing house, 2009, 49 tomas, ISSN 1392–0561 (priimtas, spausdinamas).
  2. Dubauskaite, R.; Vasilecas, O. 2009. Ensuring Models Consistency in the OMT, Booch, and OOSE Object-Oriented Methods // Informacijos mokslai, Vilnius: Vilniaus universiteto leidykla, 50 tomas, p. 160-167. ISSN 1392-0561.
  3. Jurkevicius, D.; Vasilecas, O. 2009. Making of a duty schedule using action rules // Informacijos mokslai,Vilnius: Vilniaus universiteto leidykla, 50 tomas, p. 281-286. ISSN 1392-0561.
  4. O. Vasilecas, E. Chlivickas, A. Ribikauskas, J. Trinkunas. Viešojo sektoriaus mokymo institucijos: informacinių sistemų tobulinimas. // Public administration, 2008, vol. 4 issue 20, p 27-33,
  5. Dubauskaitė, R.; Vasilecas, O. Žiniatinklio paslaugų sistemų kūrimas grindžiamas ontologijomis // Informacijos mokslai,Vilnius: Vilniaus universiteto leidykla, t. 46, 2008, ISSN 1392-0561. p. 102-114.
  6. D. Jurkevičius, O. Vasilecas, A.Laukaitis. Formalių konceptų naudojimas ontologijoms kurti // Informacijos mokslai,Vilnius: Vilniaus universiteto leidykla, t. 46, 2008, ISSN 1392-0561,  p. 115-126.
  7. O. Vasilecas, A. Saulis, N. K. Paliulis, R. S. Vaiciulis. Managerial Aspects of the Evaluation of Information Systems Procurement. // Management of Organizations: Systematic Research, 2007, Issue 41, p169-181
  8. S. Sosunovas, O. Vasilecas. Four security certification levels for IT Managers and Staff in the Public Sector. The international conference on emerging security information, systems, and technologies SECUREWARE 2007.Valencia,Spain, 14-20 October: proceedings / IEEE Computer Sodiety. Institute of Electrical and Electronics Engineers Conference Publishing Services: IEEE. ISBN 978-0-7695-2989-9. 2007, p. 7-11. (Xplore)
  9. O. Vasilecas, D. Būgaitė. Correctness of the Transformation: Transformation of Ontology Axioms into Formal Rules // Lietuvos matematikos rinkinys,Vilnius: TEV, 2007, t. 47, spec. nr. Lietuvos matematikų draugijos XLVIII konferencijos mokslo darbai, p. 208-214. (Referuojamas LMT pripažintoje MatSciNet (Mathematical Reviews) tarptautinėje duomenų bazėje).
  10. O. Vasilecas, V. Avdejenkov. Taisyklių sistemų integracijos į įmonės verslo valdymo sistemas problemos ir sprendimai // Lietuvos matematikos rinkinys,Vilnius: TEV, 2007, t. 47, spec. nr. Lietuvos matematikų draugijos XLVIII konferencijos mokslo darbai, p. 202-207. (Referuojamas LMT pripažintoje MatSciNet (Mathematical Reviews) tarptautinėje duomenų bazėje).
  11. J. Trinkunas, O. Vasilecas. Application Domain Ontology-Based Transformation to Database Design // Lietuvos matematikos rinkinys.Vilnius, MII, 2007, t. 47, spec. nr. Lietuvos matematikų draugijos XLVIII konferencijos mokslo darbai. TEV, 2007, p. 191-196. (Referuojamas LMT pripažintoje MatSciNet (Mathematical Reviews) tarptautinėje duomenų bazėje).
  12. V. Avdejenkov, O. Vasilecas. Business Rules Applying to Credit Management // In Khaled Elleithy (ed.) Advances and Innovations in Systems, Computing Sciences and Software Engineering. Springer, 2007, pp. 481-484 (SpringerLink)
  13. O. Vasilecas, A. Saulis, N. Paliulis, R. Vaiciulis. Managerial Aspects of Evaluation of Information Systems Procurement // Management of organisation: systemic approach, 2007, Vol. 41, No X, p. 169-181 (Business Source Complete)
  14. O. Vasilecas, A. Saulis, S. Dereškevičius. Evaluation of Information Systems Procurement: Goal and Task-Driven Approaches // Evaluation of Information Systems Procurement: Goal and Task-Driven Approaches, Information technology and control,Kaunas: Technologija, 2006, Vol. 35, No3, p. 229-233 (Inspec)
  15. O. Vasilecas, E. Lebedys, Moving business rules from system models to business rules repository // INFOCOMP, V5, No 2, June 2006, p. 11-17, ISSN 1807-4545 (Inspec)
  16. O. Vasilecas, D. Bugaite, J. Trinkunas. On Approach for Enterprise Ontology Transformation into Conceptual Model // In B. Rachev, A. Smirkarov (eds.), Proc. of the International Conference on Computer Systems and Technologies "CompSysTech'06", Varna, Bulgaria, 15-16 June, 2006, p. IIIA.23-1 – IIIA23-6. (Inspec)
  17. O. Vasilecas, E. Lebedys. Application of business rules approach in clinical trials // In B. Rachev, A. Smirkarov (eds.), Proc. of the International Conference on Computer Systems and Technologies "CompSysTech'06", Varna, Bulgaria, 15-16 June, 2006, p. II.8-1 – II.8-6. (Inspec)
  18. A. Laukaitis, O. Vasilecas. Self-organizing map for conceptual modelling // In B. Rachev, A. Smirkarov (eds.), Proc. of the International Conference on Computer Systems and Technologies "CompSysTech'06", Varna, Bulgaria, 15-16 June, 2006, p. II.14-1 – II.14-7. (Inspec)
  19. O. Vasilecas, A. Smaizys. Business rule based data analysis for decision support and automation // In B. Rachev, A. Smirkarov (eds.), Proc. of the International Conference on Computer Systems and Technologies "CompSysTech'06", Varna, Bulgaria, 15-16 June, 2006, p. II.9-1 – II.9-6. (Inspec) 
STRAIPSNIAI
užsienio recenzuojamuose periodiniuose mokslo leidiniuose
  1. D. Kalibatiene, O. Vasilecas. Using Ontology for representing knowledge related to e-Learning // Communication & Cognition Vol. 42, Nr. 1 & 2 (2009); pp. 117 - 128
  2. O. Vasilecas, E. Lebedys. Business Rules For Data Quality Assurance // Communication & Cognition (C&C).Belgium. ISSN 0378-0880. Vol. 41, №3-4 (2008), p. 257-266.
  3. O. Vasilecas, A. Smaizys. Business rule based data analysis for decision support and automation // Communication & Cognition,Belgium. ISSN 0378-0880. 2007
  4. O. Vasilecas, D. Būgaitė, J. Trinkūnas. Knowledge expressed by ontology transformation into conceptual model // Communication & Cognition (C&C).Belgium. ISSN 0378-0880. Vol. 40, №1-2 (2007), p. 13-24.
  5. O. Vasilecas, D. Bugaite, J. Trinkunas. Formal Transformation of domain ontology into conceptual model // Izvestia of theBelarusianEngineeringAcademy, 2006, Vol. 1(21)/2 2006, p. 112-.117
STRAIPSNIAI
kituose užsienio ar tarptautinių organizacijų leidžiamuose recenzuojamuose leidiniuose
  1. Kalibatienė, D.; Vasilecas, O.; Guizzardi, G.. Transforming ontology axioms to information processing rules – an MDA based approach, in  Proceedings of the 3rd International Workshop on Ontology, Conceptualization and Epistemology for Information Systems, Software Engineering and Service Science (ONTOSE'09), Amsterdam, The Netherlands, June 8, 2009. CEUR-WS: 02-Jun-2009. ISSN 1613-0073. Vol. 460 (2009), p. 109-112. Prieiga per internetą: <http://sunsite.informatik.rwth-aachen.de/Publications/CEUR-WS/Vol-460/paper10.pdf>.
  2. Vasilecas, O., Dubauskaite, R. 2009. Ensuring Consistency of Information System Rules Models, in Stoilov, T., Rachev, B. (eds.), Proc. of the International Conference on Computer Systems and Technologies "CompSysTech'09",Ruse,Bulgaria, 18-19 June, p. x-x (spausdinamas).
  3. D. Jurkevičius, O. Vasilecas.2009. Development of duty schedule using rules approach // Proceedings of the International Conference on Computer Systems and Technologies and Workshop for PhD Students in Computing "CompSysTech’09", Rousse, Bulgaria. 18-19 June, p. x-x (spausdinamas).
  4. D. Kalibatiene, O. Vasilecas. Evaluating the Method of the Transforming Ontology Axioms to Application Domain Rules // Proceedings of the International Conference on Computer Systems and Technologies and Workshop for PhD Students in Computing "CompSysTech’09", Rousse, Bulgaria. 18-19 June, p. x-x (spausdinamas).
  5. K. Normantas, O. Vasilecas, S. Sosunovas. Augmenting UML with decision table technique // Proceedings of the International Conference on Computer Systems and Technologies and Workshop for PhD Students in Computing "CompSysTech’09", Rousse, Bulgaria. 18-19 June, p. x-x (spausdinamas).
  6. O. Vasilecas, D. Kalibatiene. Formal Transformation of Ontology Axioms to application Domain Rules // In Stoilov, T., Rachev, B. (eds.), Proc. of the International Conference on Computer Systems and Technologies "CompSysTech'08", Gabrovo, Bulgaria, 12-13 June, 2008,p. V.1-1-V.1-8.
  7. O. Vasilecas, A. Smaizys. Business Rule Based Configuration Management and Software System Implementation Using Decision Tables // In Y. Ionnidis, B. Novikov and B. Rachev (Eds.): Local Proceedings of the 11th East European Conference on Advances in Databases and Information Systems (ADBIS 2007). September 29 – October 3, 2007,Varna,Bulgaria, ISBN-978-954-20-0384-7, pp. 27-37.
  8. D. Bugaite, O. Vasilecas. Case Study on Using Ontology in e-Learning: Facilitating Learning Process // In A. Gungor, N. Aydin, A. Karahoca, C. Toklu (Eds.), Proc. of e-Learning conference’07. Computer Science Education. (e-Learning 2007),Istanbul,Turkey, August 27-28, 2007, p. 139-143.
  9. A. Laukaitis, O. Vasilecas. Cooperating learning and teaching with the natural language support in data exploration and presentation domain // In A. Gungor, N. Aydin, A. Karahoca, C. Toklu (Eds.), Proc. of e-Learning conference’07. Computer Science Education. (e-Learning 2007),Istanbul,Turkey, August 27-28, 2007, p. 133-138.
  10. O. Vasilecas, E. Lebedys. The use of UML models for automated data quality control in E-learning // In A. Gungor, N. Aydin, A. Karahoca, C. Toklu (Eds.), Proc. of e-Learning conference’07. Computer Science Education. (e-Learning 2007),Istanbul,Turkey, August 27-28, 2007, p. 148-152.
  11. O. Vasilecas, D. Bugaite. An Algorithm for the Automatic Transformation of Ontology Axioms into a Rule Model // In B. Rachev, A. Smirkarov, D. Dimov (eds.), Proc. of the International Conference on Computer Systems and Technologies "CompSysTech'07", Rousse, Bulgaria, 14-15 June, 2007, p. II.2-1-II.2-6
  12. J. Trinkunas , O. Vasilecas. Building Ontologies from Relational Databases Using Reverse Engineering Methods // In B. Rachev, A. Smirkarov (eds.), Proc. of the International Conference on Computer Systems and Technologies "CompSysTech'07", Rousse, Bulgaria, 14-15 June, 2007, p. II.6-1- II.6-6.
  13. A. Laukaitis, O. Vasilecas. Formal concept analysis and information systems modeling // In B. Rachev, A. Smirkarov (eds.), Proc. of the International Conference on Computer Systems and Technologies "CompSysTech'07", Rousse, Bulgaria, 14-15 June, 2007, p. II.10-1- II.10-6.
  14. O. Vasilecas, E. Lebedys. Business rules for automation of clinical trial data clarification // In R. Romansky (ed.), Proc. of the 20th International Conference on Systems for Automation of Engineering and Research (SAER-2006), 22-24 September 2006, Varna, Bulgaria, ISBN 954-438-575-4, p. 165-170.
  15. O. Vasilecas, D. Bugaite. On Approach of the Automation of the Ontology Axioms Transformation into ECA Rules // In R. Romansky (ed.), Proc. of the 20th International Conference on Systems for Automation of Engineering and Research (SAER-2006), 22-24 September 2006, Varna, Bulgaria, ISBN 954-438-575-4, p. 24-29.
  16. O. Vasilecas, A. Smaizys. Business rules based enterprise knowledge representation for business process and application development // In R. Romansky (ed.), Proc. of the 20th International Conference on Systems for Automation of Engineering and Research (SAER-2006), 22-24 September 2006, Varna, Bulgaria, ISBN 954-438-575-4, p. 160-164. 
STRAIPSNIAI
Lietuvos recenzuojamuose periodiniuose mokslo leidiniuose
  1. L. Ceponis, O. Vasilecas. Logical View on Architecture of Business Rules Repository // Informacijos mokslai, ISSN 1392-0561, Vilniaus universiteto leidykla, 2006, 36 tomas, p. 139-147. 
STRAIPSNIAI
recenzuojamoje tarptautinių mokslo organizacijų organizuotų konferencijų, vykusių Lietuvoje, pranešimų medžiagoje
  1. D. Jurkevičius, O. Vasilecas. Extended formal context for using in information systems // In R. Butleris et al. (eds.). Research Communications: proc. of 15th conference on Information and Software Technologies (Information Technology 2009),Kaunas: Technologija, ISSN 2029-0039, 2009. p.31-36.
  2. Kestutis Normantas,Olegas Vasilecas. On Expressing Business Rules With A Combination Of UML And OCL // systems // In R. Butleris et al. (eds.). Research Communications: proc. of 15th conference on Information and Software Technologies (Information Technology 2009),Kaunas: Technologija, ISSN 2029-0039, 2009. p 135-143.
  3. Kestutis Normantas,Olegas Vasilecas,SergejusSosunovas. Management Of Business Rules Using Decision Tables // systems // In R. Butleris et al. (eds.). Research Communications: proc. of 15th conference on Information and Software Technologies (Information Technology 2009),Kaunas: Technologija, ISSN 2029-0039, 2009. p 144-150.
  4. R. Dubauskaitė, D.Būgaitė, O. Vasilecas. Verslo taisyklių išgavimo proceso aspektai ir požiūriai // G. Mikulenas (ed.) XIII-os tarpuniversitetinės magistrantų ir doktorantų mokslinės konferencijos “Informacinės technologijos” pranešimų rinkinys,Kaunas: Technologija, ISBN 978-9955-25-480-5, 2008, p. 58-61.
  5. J. Trinkunas, O. Vasilecas. Legacy System Migration to a Target System: Data Transformation Using Ontology // In Targamadzė A., Butleris R., Butkienė R. (eds). Proceedings of the 14th International Conference on Information and Software Technologies (IT2008). Research Communications. Kaunas University of Technology, Kaunas, Lithuania, ISSN 2029-0039, 2008, pp. 165-172.
  6. O. Vasilecas, A. Smaizys. Business Rule Enforcement and Conflict Resolution Using Risk Analysis // In Targamadzė A., Butleris R., Butkienė R. (eds). Proceedings of the 14th International Conference on Information and Software Technologies (IT2008). Research Communications. Kaunas University of Technology, Kaunas, Lithuania, ISSN 2029-0039, 2008, pp. 92-98.
  7. R. Dubauskaitė, O. Vasilecas. Ontology for Web services systems // In Targamadzė A., Butleris R., Butkienė R. (eds). Proceedings of the 14th International Conference on Information and Software Technologies (IT2008). Research Communications. Kaunas University of Technology, Kaunas, Lithuania, ISSN 2029-0039, 2008, pp. 173-178. 
STRAIPSNIAI
recenzuojamuose leidiniuose Lietuvoje
  1. Dubauskaitė, R.; Vasilecas, O. 2009. UML taisyklių modelių darnos tikrinimo galimybės, naudojant MagicDraw UML ir PowerDesigner įrankius. iš: Adomėnas, G. P.; Pliuskuvienė, B.; Kulvietis, G. et al. (eds) Informatika: 12-osios Lietuvos jaunųjų mokslininkų konferencijos Mokslas – Lietuvos ateitis“ pranešimų rinkinys, Vilnius: Technika, p. x-x. ISBN 978-9955-28-302-7. (spausdinamas).
  2. O. Vasilecas, E. Lebedys. Duomenų kokybės užtikrinimo metodų analizė. // 6-oji tarptautinė konferencija „Technologijos mokslo darbai Vakarų Lietuvoje“. Pranešimų rinkinys,2008 m. kovo 28-29 d.,Klaipėda, Klaipėdos universiteto leidykla.  ISSN 1822-4652, VI, 2008, p. 21-24.
  3. D. Jurkevičius, O. Vasilecas. Deklaratyviai užrašytų taisyklių transformacija į formalias, naudojant formalius konceptus // 6-oji tarptautinė konferencija „Technologijos mokslo darbai Vakarų Lietuvoje“. Pranešimų rinkinys,2008 m. kovo 28-29 d.,Klaipėda, Klaipėdos universiteto leidykla.  ISSN 1822-4652, VI, 2008, p. 11-16.
  4. M. Zaremba, A. Laukaitis, O. Vasilecas. Induction of rules from parallel corpus. // 6-oji tarptautinė konferencija „Technologijos mokslo darbai Vakarų Lietuvoje“. Pranešimų rinkinys,2008 m. kovo 28-29 d.,Klaipėda, Klaipėdos universiteto leidykla.  ISSN 1822-4652, VI, 2008, p. 25-36.
  5. Dubauskaitė R., Vasilecas O. Web servisų sistemos tobulinimo kryptys // Iš: Technologijos mokslo darbai vakarų Lietuvoje VI: 6-osios tarptautinės konferencijos pranešimų rinkinys.Klaipėda: Klaipėdos universiteto leidykla, ISSN 1822-4652, 2008, p. 17-20.
  6. A. Rima, A. Smaizys, O. Vasilecas. Intelektualizuota duomenų analizė verslo taisyklių transformacijų pagrindu, Informacinės technologijos 2007 (Information technologies 2007),Kaunas: Technologija, 2007, ISSN 1822-6337, pp. 202-206.
  7. N. Airosius, A. Smaizys. Verslo procesų reinžinerija: Penkių aspektų modeliavimo metodas, Informacinės technologijos 2007 (Information technologies 2007),Kaunas: Technologija, 2007, ISSN 1822-6337, pp. 3-7.
  8. R. Strigūnas, A. Smaizys, O. Vasilecas. Verslo taisyklių rinkinio darnos užtikrinimas loginio išvedimo mašina, Informacinės technologijos 2007 (Information technologies 2007),Kaunas: Technologija, 2007, ISSN 1822-6337, pp. 207-211.
  9. O. Vasilecas, D. Bugaite. Analysis of model transformation approaches // Informacinės technologijos 2007,Kaunas: Technologija, 2007, ISSN 1822-6337 p. 212-216.
  10. J. Trinkūnas, O. Vasilecas. Ontologijos Vaizdavimui ir Koncepciniam Modeliavimui Skirtų Kalbų Analizė // Informacinės technologijos 2007,Kaunas: Technologija, 2007, ISSN 1822-6337, p. 217-221.
  11. S. Sosunovas, O. Vasilecas. Towards Improving Skills, Competencies, and Professional Qualifications in the area of Network Information Security for IT Managers and Staff in the Public Sector. Informacinės technologijos 2007.Kaunas: Technologija. 2007, ISSN 1822-6337, pp. 242-246
  12. D. Jurkevičius, A. Laukaitis, O. Vasilecas. Nekilnojamo turto ontologijos taikymas sprendimų paramos sistemai // Informacinės technologijos 2007,Kaunas: Technologija, 2007, ISSN 1822-6337, p. 177 -181
  13. L. Čeponis, O, Vasilecas. “5S” formalaus modelio taikymas taisyklių saugyklos objektų tipams specifikuoti // Informacinės technologijos 2007,Kaunas: Technologija, 2007, ISSN 1822-6337, p. 197 -201
  14. S. Larin, O. Vasilecas. Informacijos apdorojimo taisykles inicijuojančių įvykių sistemos tyrimas // Informacinės technologijos 2007,Kaunas: Technologija, 2007, ISSN 1822-6337, p. 222 – 227 
STRAIPSNIAI KONFERENCIJŲ DARBUOSE
kituose mokslo leidiniuose
  1. Normantas, K.; Vasilecas, O. 2009. OCL as a Specification Language for Business Rules, iš: 6-os studentų mokslinės-praktinės konferencijos „Akademinio jaunimo siekiai: ekonomikos, vadybos ir technologijų įžvalgos 2009” medžiaga, Klaipėda: Vakarų Lietuvos Verslo kolegija, ISSN 2029-0217, p. 152-157.
  2. Dubauskaite, R.; Vasilecas, O. 2009. Open Issues in Business Rules – Based Information System Development , Innovative Technologies for Science, Business and Education. Vilnius: Vilnius Business College, N1-2. ISSN 2029-1035 (spausdinamas).
  3. Dubauskaitė, R.; Vasilecas, O. 2009. Informacinių sistemų modelių darnos užtikrinimo problemos, iš: 6-os studentų mokslinės-praktinės konferencijos „Akademinio jaunimo siekiai: ekonomikos, vadybos ir technologijų įžvalgos 2009” medžiaga,Klaipėda: Vakarų Lietuvos Verslo kolegija, ISSN 2029-0217. p. 247-252.
  4. Dubauskaitė, R.; Vasilecas, O. 2008. Ontologijų naudojimas universiteto e.publikacijų žiniatinklio paslaugų taisyklių sistemai kurti, iš: Adomėnas, G. P.; Pliuskuvienė, B.; Kulvietis, G. et al. (eds) Informatika: 11-osios Lietuvos jaunųjų mokslininkų konferencijos „Mokslas – Lietuvos ateitis“ pranešimų rinkinys,Vilnius: Technika, p. 60-68. ISBN 978-9955-28-302-7. URL: http://senas.vgtu.lt/upload/leid_konf/dubauskaite_60-68.pdf
  5. O. Vasilecas, E. Lebedys. Duomenų kokybės tikrinimas naudojant verslo taisykles. // 11-osios Lietuvos jaunųjų mokslininkų konferencijos "Mokslas - Lietuvos ateitis" „Informatika“ straipsnių rinkinys.Vilnius: Technika, ISBN 978-9955-28-302-7, 2008,  p. 108-112.
  6. D. Jurkevičius, O. Vasilecas. Transformation of declarative rules to formal rules using formal concepts // Informatika (2008 m. balandžio 9-11 d.d.): 11-osios Lietuvos jaunųjų mokslininkų konferencijos "Mokslas - Lietuvos ateitis" „Informatika“ straipsnių rinkinys. I ISBN 978-9955-28-302-7, Vilnius: Technika, 2008, p. 113-121.
  7. T. Tarbūnas, O. Vasilecas, D. Būgaitė. Event Modeling in the Process of Business System, Information System and Software System Developement. 10-osios Lietuvos jaunųjų mokslininkų konferencijos "Mokslas – Lietuvos ateitis" pranešimų rinkinys,Vilnius: Technika, 2007, p. 365-370.
  8. A. Rima, A. Smaizys, O. Vasilecas. Verslo taisyklių panaudojimas duomenų analizės metamodelių transformacijų pagrindu (Metamodel based transformation method for business rule driven data analysis). 10-osios Lietuvos jaunųjų mokslininkų konferencijos "Mokslas – Lietuvos ateitis"pranešimųrinkinys, Vilnius: Technika, 2007, p. 264-269.
  9. R. Strigunas, A. Smaizys, O. Vasilecas. Verslo taisyklių rinkinio darnos užtikrinimas (Inference engine driven business rule set consistency check). 10-osios Lietuvos jaunųjų mokslininkų konferencijos "Mokslas – Lietuvos ateitis"pranešimųrinkinys, Vilnius: Technika, 2007, p. 283-288.
  10. R. Brazinskas,A. Smaizys, O. Vasilecas. Verslo taisyklių su privalomumo lygmenimis taikymas informacinių sistemų kūrime (Using business rules with enforcement levels in information systems development). 10-osios Lietuvos jaunųjų mokslininkų konferencijos "Mokslas – Lietuvos ateitis"pranešimųrinkinys,Vilnius: Technika, 2007, p. 277-282.
  11. A. Laukaitis, O. Vasilecas. Natural language understanding agents usage with conceptual models // Konferencijos "Informacinės technologijos'2006" pranešimų medžiaga,Kaunas, Technologija, 2006, p. 64 -68.
  12. V. Avdejenkov, O. Vasilecas. Verslo Taisyklių Taikymas Duomenų Analizėje. “Informacinės technologijos’ 2006“, p. 663-665
  13. S. Sosunovas, O. Vasilecas. On transformation of business rules templates to the OCL // Konferencijos "Informacinės technologijos'2006" pranešimų medžiaga,Kaunas, Technologija, 2006, p. 632-638.
  14. S. Sosunovas, O. Vasilecas Object role modeling for the implementation of business rules // Aštuntosios Lietuvos jaunųjų mokslininkų konferencijos „Lietuva be mokslo – Lietuva be ateities“, įvykusios Vilniuje2006 m. balandžio 13 d. –14 d medžiaga, Vilnius „Technika“, 2006, pp. 166-173.
  15. A. Kraujelis, O. Vasilecas, L.Čeponis, Verslo taisyklių, užrašytų natūralia kalba, konvertavimas į informacijos apdorojimo taisykles specifikuotas RuleML kalba. 9-osios Jaunųjų mokslininkų konferencijos “Lietuva be mokslo – Lietuva be ateities” pranešimų medžiaga,Vilnius: Technika, 2006, p. 297-302.
  16. V. Kapušinskas, O. Vasilecas, L.Čeponis, Informacijos apdorojimo taisyklių specifikuotų RuleML transformavimas į SQL. 9-osios Jaunųjų mokslininkų konferencijos “Lietuva be mokslo – Lietuva be ateities” pranešimų medžiaga,Vilnius: Technika, 2006, p. 215-221.
  17. O. Vasilecas, E. Lebedys. UML modelių panaudojimas informacinių sistemų kūrimui verslo taisyklių pagrindu // Informacinės technologijos 2006,Kaunas: Technologija, 2006, p. 639-644.
  18. O. Vasilecas, D. Bugaite. Ontology in Enterprise Modelling // Informacinės technologijos 2006,Kaunas: Technologija, 2006, p. 175-182.
  19. V. Avdejenkov, O. Vasilecas. Verslo Taisyklių Taikymas Duomenų Analizėje. // “Informacinės technologijos’ 2006“,Kaunas: Technologija, 2006, p. 663-667
  20. O. Vasilecas, D. Bugaite. On Ontology Events Linking to Axioms. 9-osios Lietuvos jaunųjų mokslininkų konferencijos "Lietuva be mokslo - Lietuva be ateities" pranešimų rinkinys,Vilnius: Technika, 2006, p. 239-245.
  21. J. Trinkūnas, O. Vasilecas. Metamodeliais grindžiama dalykinės srities ontologijos transformacija į informacinės sistemos koncepcinį modelį // 9-osios Lietuvos jaunųjų mokslininkų konferencijos “LIETUVA BE MOKSLO – LIETUVA BE ATEITIES” pranešimų rinkinys.Vilnius: Technika, 2006, p. 222-227.
  22. J. Trinkūnas, O. Vasilecas. Apie dalykinės srities ontologijos panaudojimą koncepcinio modelio sudarymui // Informacinės technologijos 2006,Kaunas: Technologija, 2006, p. 195-201. 
Recenzuotos mokslinės monografijos atskiri skyriai
  1. D. Jurkevičius, O. Vasilecas. Rules transformation using formal concept approach // Information systems development: towards a service provision society: [proceedings of the 17th International conference on Information Systems Development (ISD 2008), Paphos, Cyprus, from 25-27 August 2008] New York: Springer US, 2009. ISBN 9780387848099. p. 511-518. 
Kitos publikacijos
  1. O. Vasilecas. Moderniųjų Informacinių Sistemų ir Techninių Sistemų Tyrimas // Habilitacijos procedūrai teikiamų mokslo darbų apžvalga, Vilnius, „Technika“,  2004, ISBN 9986-05-746-9, 32 pusl. 
Vadovėliai aukštosioms mokykloms ir mokomieji metodiniai leidiniai
  1. O. Vasilecas, D. Kalibatienė. Šiuolaikinės duomenų bazės // Vadovėlis.Klaipėda, KU leidykla, 2008, ISBN 978-9955-18-349-5, 272 pusl., 23,25 sp. l.
  2. O. Vasilecas, A. Česnys, S. Sosunovas, N. Goranin. Informacinių sistemų sauga // Vadovėlis.Vilnius, „Technika“, 2008. ISBN 978-9955-28-253-2, 276 pusl., 25,50 spaudos lankų.
  3. O. Vasilecas, A. Saulis. Informacinių sistemų kūrimo metodai ir technikos // Vadovėlis.Klaipėda, KU leidykla, 2008, ISBN 978-9955-18-344-0, 264 pusl., 16,5 sp. l.
  4. O. Vasilecas. Duomenų inžinerija // Elektroninė studijų medžiaga, Klaipėdos universiteto VMA, 2008. http://vma.ku.lt/moodle/course/view.php?id=162
  5. A. Saulis, O. Vasilecas. Informacinių sistemų projektavimo metodai // Mokomoji knyga.Vilnius. “Technika”, 2008. ISBN 978-9955-28-345-4, 247 p. 15,50 sp. l.
  6. O. Vasilecas, A. Saulis. Informacinių sistemų kūrimo metodai ir technikos // Elektroninė studijų medžiaga, Klaipėdos universiteto VMA, 2008. http://vma.ku.lt/moodle/course/view.php?id=162
  7. O. Vasilecas, D. Kalibatienė. Šiuolaikinės duomenų bazės // Elektroninė studijų medžiaga, Klaipėdos universiteto VMA, 2008, http://vma.ku.lt/moodle/course/view.php?id=179
  8. J. Laučius, O. Vasilecas. Informacinių technologijų projektų ir kokybės valdymas // Mokomoji knyga.Vilnius. “Technika”, 2007. ISBN 9986-05-866-X, 224 p. 14,00 spaudos lankų.
 

Vadovėliai

Laboratorijos darbuotojų išleistų vadovėlių ir metodinių leidinių sąrašas
 
Vadovėliai aukštosioms mokykloms ir mokomieji metodiniai leidiniai
 
  1. O. Vasilecas, D. Kalibatienė. Šiuolaikinės duomenų bazės // Vadovėlis.Klaipėda, KU leidykla, 2008, ISBN 978-9955-18-349-5, 272 pusl., 23,25 sp. l.
  2. O. Vasilecas, A. Česnys, S. Sosunovas, N. Goranin. Informacinių sistemų sauga // Vadovėlis.Vilnius, „Technika“, 2008. ISBN 978-9955-28-253-2, 276 pusl., 25,50 spaudos lankų.
  3. O. Vasilecas, A. Saulis. Informacinių sistemų kūrimo metodai ir technikos // Vadovėlis.Klaipėda, KU leidykla, 2008, ISBN 978-9955-18-344-0, 264 pusl., 16,5 sp. l.
  4. O. Vasilecas. Duomenų inžinerija // Elektroninė studijų medžiaga, Klaipėdos universiteto VMA, 2008. http://vma.ku.lt/moodle/course/view.php?id=162
  5. A. Saulis, O. Vasilecas. Informacinių sistemų projektavimo metodai // Mokomoji knyga.Vilnius. “Technika”, 2008. ISBN 978-9955-28-345-4, 247 p. 15,50 sp. l.
  6. O. Vasilecas, A. Saulis. Informacinių sistemų kūrimo metodai ir technikos // Elektroninė studijų medžiaga, Klaipėdos universiteto VMA, 2008. http://vma.ku.lt/moodle/course/view.php?id=162
  7. O. Vasilecas, D. Kalibatienė. Šiuolaikinės duomenų bazės // Elektroninė studijų medžiaga, Klaipėdos universiteto VMA, 2008, http://vma.ku.lt/moodle/course/view.php?id=179
  8. J. Laučius, O. Vasilecas. Informacinių technologijų projektų ir kokybės valdymas // Mokomoji knyga.Vilnius. “Technika”, 2007. ISBN 9986-05-866-X, 224 p. 14,00 spaudos lankų.

Projektai

Dalyvavimas projektuose

2012 - 2014 m.
  • ETN COMPETE "COMPETEnce Based Education in Computing". 526998-LLP-1-2012-1-BG-ERASMUS-ENW

2008 - 2011 m.
  • TEACHING, RESEARCH, INNOVATION IN COMPUTING EDUCATION (TRICE). 142399-LLP-1-2008-1-BG-ERASMUS-ENW

Iki 2007 m.
  • Europos Sąjungos  5-oji bendroji programa (FP5) – The High-Level Scientific Conference project “2001 ADBIS Conference on Advances in Databases and Information Systems”.
  • SOCRATES/ERASMUS MOCURIS (Modern Curriculum in Information Systems at Master Level) projektas.
  • SOCRATES/ERASMUS The EUROPEAN THEMATIC NETWORK for EUROPEAN COMPUTING EDUCATION AND TRAINING projektas.
  • SOCRATES/ERASMUS The EUROPEAN THEMATIC NETWORK for DOCTORAL EDUCATION in COMPUTING projektas.

Pateiktos paraiškos
  • Europos Sąjungos 6-oji bendroji programa (FP6) – MERIS projektas.
  • Europos Sąjungos 6-oji bendroji programa (FP6) – SECU4 projektas.
  • Europos Sąjungos 6-oji bendroji programa (FP6) – SEMIF projektas.
  • Europos Sąjungos 6-oji bendroji programa (FP6) – COEUS projektas.
  • Leonardo da Vinci projektas – ISCAN.
  • Leonardo da Vinci projektas – PIRAMIS.

Mokslo darbai

Užsakomieji mokslo darbai
  • „Atlikti programavimo produktyvumą didinančio įrankių rinkinio (PPDĮR) sistemos objektų saugyklos bei kontrolės posistemių mokslinius tyrimus“. Užsakovas: UAB „Alna Business Solutions“. Darbas vykdomas įgyvendinant projektą „Verslo valdymo sistemų platformos: kompleksinio integruoto taikomųjų programų kūrimo rinkinio esminių pokyčių moksliniai taikomieji tyrimai ir technologinė plėtra“, projekto kodas Nr. VP2-1.3-ŪM-02-K-02-119 (toliau – Projektas), finansuojamą Europos Sąjungos struktūrinės paramos ir Lietuvos Respublikos valstybės biudžeto lėšomis. Vadovas: dr. Algirdas Laukaitis, vykdytojas: prof. dr. Olegas Vasilecas. 2011 metais atlikti darbai numatyti sutarties techninėje specifikacijoje. 
 
Kvalifikaciniai mokslo darbai
  • Intelektualizuotų informacinių sistemų kūrimo metodų tyrimas (Mokslo darbo numeris VGTU kvalifikacinių mokslo darbų plane: 274). Vadovas: prof. dr. O. Vasilecas. Vykdytojai: dr. Algirdas, dr. Diana Kalibatienė, dr. Justas Trinkūnas, dr. Sergejus Sosunovas, doktorantė Rūta Dubauskaitė, doktorantas Remigijus Grašys.

Apgavysčių aptikimo būdai draudimo dalykinėje srityje

APGAVYSČIŲ APTIKIMO BŪDAI DRAUDIMO DALYKINĖJE SRITYJE
 
Artūras Mecuta 1, Olegas Vasilecas 2
Vilniaus Gedimino technikos universitetas
El. paštas: 1a.mecuta@gmail.com; 2olegas.vasilecas@vgtu.lt 
 
Santrauka. Nagrinėjama apgavysčių aptikimo problema draudimo dalykinėje srityje. Išanalizuota susijusi literatūra apie eksperimentinius ir teorinius darbus, atliekamus nagrinėjamoje srityje. Aprašyti egzistuojantis metodai, kuriais grindžiamas apgavysčių aptikimas, ir išanalizuoti jų pagrindiniai trūkumai. Nustatyta, kad efektyviausia apsauga pasiekiama naudojant duomenų gavybos technologijas ir taisyklėmis grįstą metodą. Pasirinktas taisyklėmis grįstas metodas buvo patobulintas ir pasiūlytas apgavysčių aptikimo sistemos naujas komponentas. Sujungus pasiūlytą dinaminių taisyklių generavimą, sąlygų tikrinimą, priskyrimą atsakingiems asmenims bei įtartinų atvejų kaupimą draudimo informacinėje sistemoje galima padidinti apsaugą nuo galimų apgavysčių.
 
 
Įvadas
Apgavystės vykdomos gan dažnai, ypač ekonominio sunkmečio metu. Apsisaugojimas nuo apgavysčių tampa vis aktualesniu uždaviniu. Kaskart reikia ieškoti vis naujesnių ir sudėtingesnių būdų kaip apsisaugoti nuo apgavysčių, nes apgavikai pastoviai ieško būdų – spragų, kaip apgauti sistemą ir be abejo, ilgainiui jiems tai pavyksta.
Ne išimtis ir draudimo sritis. Tikrai neretas atvejis, kai pritrūkus lėšų, bandoma apgavystės būdu išgauti draudimo pinigus. Todėl draudimo kompanijos įvairiausiais būdais stengiasi nuo to apsisaugoti, tačiau tobulėjant technologijoms tobulėja ir apgavikai, todėl nuolatos reikia stiprinti ir gerinti apsaugą nuo sukčiavimo, pasitelkiant naujus metodus, naujas technologijas.
Nustatyti sukčiavimo atvejus yra sunku, todėl nenuostabu, kad daug kovos su sukčiavimu sistemų  turi skirtingas procedūras, skirtingus parametrus, skirtingas duomenų bazių sąsajas, skirtingas bylų valdymo priemones ir funkcijas.
Egzistuoja ne vienas metodas apgavystėms aptikti informacinėje sistemoje. Visi jie realizuoti taip, kad informuotų vartotoją apie galimą apgavystę. Galutinį sprendimą priima ekspertas. Buvo nagrinėjami 9 metodai, kuriais grindžiamas apgavysčių aptikimas:
Duomenų analize grįsti metodai:
  1. Bajeso tinklų technikos panaudojimas
  2. Neuroninių tinklu pagrįstas metodas
  3. Atstumu pagrįstas metodas
  4. Laiko eilučių analizė
  5. Duomenų gavybos panaudojimas
  6. Ontologijų vaidmuo apgavystėms aptikti Kiti metodai:
  7. Statistinis sukčiavimų aptikimo metodas
  8. Taisyklėmis grįstas metodas
  9. Sprendimų medžiu grįstas metodas
Visi aukščiau paminėti metodai vienaip ar kitaip padeda informacinėms sistemoms aptikti apgavystes. Tačiau visi jie turi trūkumų:
  • Bajeso tinklu grįstas metodas nėra pakankamas, nes jame praleidžiami kai kurie svarbūs ryšiai, kuomet daroma išvada žinių sistemoje. Tokia sistema nereaguos tinkamai. Be to šis metodas netinkamai reaguoja, kuomet klientas įvykdo naujo tipo sukčiavimą.
  • Neuroniniu tinklu grindžiamame metode nekontroliuojami mokymai sukelia sunkumus, nes reikalingi tik švarūs duomenys, kitu atveju kyla klaidingai teigiamų įspėjimų. Kontroliuojamuose mokymuose reikalinga gauti daug melagingų duomenų, kad galėtų atpažinti apgavystes, bei
  • nėra aišku, kaip sistema tvarkys naujas sukčiavimo strategijas. Neuroniniai tinklai tampa neveiksmingi kuomet apimamas didelis duomenų kiekis, bei aptikimas sudėtingas.
  • Atstumu pagrįstame metode sunku rasti duomenų objektų rinkinius, kurie yra panašūs vienas į kitą, bei sunku apibrėžti jų kiekį, todėl kyla daug klaidingai teigiamų įspėjimų.
  • Laiko eilučių analizės metode bet koks skirtumas nuo numatomo šablono iki tikslo yra aptinkamas, todėl šis metodas nėra tinkamas, nes sukelia daug klaidingai teigiamų įspėjimų.
  • Duomenų gavyba reikalinga siekiant suformuoti pagrindinius vykdomų apgavysčių kriterijus, todėl atliekant ją reikalingas pakankamai nemažas duomenų kiekis. Be to po duomenų analizės kriterijai turi būti panaudoti viename iš aukščiau paminėtų metodų, todėl šis metodas tik padeda atlikti duomenų analizę.
  • Ontologijos panaudojamos tik duomenų išskyrimui, filtravimui, analizei, todėl po reikiamų duomenų suformavimo duomenys turi būti panaudoti kituose metoduose. Taigi ontologijų panaudojimas tik padeda atlikti duomenų analizę.
  • Statistiniame sukčiavimų aptikimo metode aiškus atskyrimas tarp įtartinų ir neįtartinų duomenų nepakankamas, todėl kyla daug klaidingai teigiamų įspėjimų.
  • Taisyklėmis grįsti metodai reikalauja žinoti tikslius sukčiavimoparametrus. Kiekvienas patikrinimas gali būti riboto laiko, o kuo didesnės taisyklės tuo daugiau laiko reikia tikrinimams. Taisyklių sistemos nėra dinamiškos. Taisyklės neapsaugo nuo vidinių apgavysčių, nes asmuo sudarantis taisyklę arba ją matantis gali lengvai ją apeiti.
  • Sprendimų medžiu grįstas metodas gan efektyvus, tačiau susiduria su tomis pačiomis problemomis kaip ir taisyklėmis grįstas metodas. Šiame metode papildomai reikalingi apgavysčių duomenys, kurie turi būti analizuojami duomenų gavybos technologijomis ir iš jų turi būti išgaunamos pagrindinės taisyklės.
 
Efektyviausi metodai apgavystėms aptikti
Atlikus susijusių šaltinių analizę bei išanalizavus esamų metodų problemas, nustatyta, jog efektyviausia apsauga pasiekiama naudojant duomenų gavybos technologijas ir taisyklėmis grįstą metodą. Iš esamų duomenų išgaunamos pagrindinės taisyklės pagal, kurias galima atpažinti apgavystę. Duomenų analizei naudojami duomenų gavybos įrankiai padeda iš didelio duomenų kiekio atskirti pagrindinius kriterijus taisyklių sudarymui.
Taisyklėmis pagrįsti metodai, pagal kuriuos naudojami duomenys sutikrinami su konkrečia taisykle: Jei (tam tikra sąlyga), tai (taisyklė). Remiantis informacija, gauta iš draudimo sukčiavimo ekspertų, taisyklių rinkinys gali būti sukurtas, kad galėtų atitikti tam tikrus kliento profilio duomenis su nustatyta riba.
Taisyklėmis pagrįsti metodai yra paprastai įgyvendinti tam tikros predikatų logikos, kuri veikia įvedimo duomenis. Reikalavimai neturi būti statiški, nes jų efektyvumas yra sumažinamas. Reikalavimai negali būti pritaikyti vienkartinėse ar sparčiai kintančiose paslaugose, bei sukčiautojai linkę susipažinti su taisyklėmis ir mėginti jas apeiti. Todėl svarbu, kad taisyklės būtų lengvai redaguojamos ir būtų galima jas keisti. Idealus scenarijus, kai klientas aktyviai dalyvauja taisyklių aprašyme.
Šiuo metu naudojant taisyklėmis grįstą metodą susiduriama su tam tikromis problemomis:
  • Taisyklės turi būti užprogramuotos sukčiavimo analitiko rankiniu būdu.
  • Kuo daugiau taisyklių suformuojama – tuo ilgiau trunka taisyklių patikrinimas, o tai lėtina sistemos veiklą.
  • Dauguma pavojaus signalų nėra įtartini, tačiau informacinė sistema sukuria daug įtartinų atvejų, kuriuos reikia tikrinti rankiniu būdu ir tai atima daug laiko.
  • Kai labai mažos ribos yra nustatomos apgavystėms aptikti tuomet sukuriama daug įspėjimų, kurie nėra apgaulės, todėl sistema perkraunama.
  • Sukčiai gali veikti žemiau nustatytos ribos ir lieka neaptinkami.
  • Sistema taip pat neapsaugota nuo vidinio sukčiavimo, nes nustatytas ribas nustato sukčiavimo analitikas.
  • Kiti duomenų šaltiniai turi būti tikrinami norint nustatyti tam tikro kliento istoriją.
             Yra daugybė produktų galinčių užrašyti verslo taisykles, jas kaupti, bei vykdyti. Tačiau tokie produktai yra brangūs ir paprastai draudimo kompanijai jas nusipirkti ir integruoti į savo sistemą sudėtinga, problematiška bei neatsiperka. Draudimo kompanijoms kuriamos informacinės sistemos dažniausiai turi integruotą apgavysčių aptikimą, tačiau aptikimas yra elementarus, lengvai apeinamas ir sunkiai keičiamas. Norint integruoti naują aptikimo taisyklę reikalinga samdyti IT ekspertus darbams atlikti. IT ekspertai savo ruožtu atlieka analizę, programavimo, testavimo darbus ir tik tuomet taisyklės įdiegiamos į sistemą. Tai kainuoja ne tik laiko bet ir pinigų. Toks taisyklių užrašymas neefektyvus ir nuostolingas draudimo kompanijoms. Jeigu būtų galima apgavysčių aptikimo taisykles užrašyti verslo atstovams būtų sutaupoma laiko, bei pinigų, nes nebereikėtų IT ekspertų įsikišimo, bei užrašytos taisyklės pradėtų funkcionuoti iš karto.

 

Tyrimo rezultatai
Susijusių šaltinių analizė parodė, jog geriausią apsaugą galima būtų pasiekti taisyklėmis grįsto metodo pagalba. Todėl šis metodas buvo pasirinktas ir buvo atliktas jo tobulinimas sukuriant modulį, kuris būtų pakankamai nesunkiai integruojamas į informacinę sistemą ir leistų užrašyti ir vykdyti aptikimo taisykles. Modulis toliau vadinamas – Apgavysčių aptikimo sistema/modulis. Jame patobulintas taisyklėmis grįstas metodas bei įdiegti papildomi priedai. 
Pirmiausiai labai svarbu teisingai užrašyti taisykles pagal kurias būtų tikrinamos žalos, todėl jas turėtų užrašyti tik aukščiausio rango žalų ekspertai. Užrašant taisykles būtina remtis esamais duomenimis ir ankstesne patirtimi aptinkant apgavystes. Apgavysčių aptikimo sistema, turėtų gebėti užrašytas verslo taisykles paversti programiniu kodu, bei patalpinti jas į numatytąją duomenų bazę. Tokiu būdu taisyklių užrašymas apgavystėms aptikti būtų supaprastintas bei būtų sutaupoma kaštų taisyklių realizavimui. Taisyklės būtų formuojamos dinamiškai, tai suteiktų daugiau laisvės bei sumažintų taisyklių realizavimo laiką sistemoje. Su dinaminėmis taisyklėmis nebereikėtų jokių IT darbų. Tokia taisyklių užrašymo sistema turi gebėti pati patikrinti ar taisyklė užrašyta teisingai ir tik tuomet sugeneruoti programavimo kodą.
Apgavysčių aptikimo sistema taip pat turėtų turėti jau suformuotus sąlygų tikrinimo algoritmus, kad paleidus tokią sistemą, galima būtų iškarto paleisti ją neapsirašius taisyklių ir turėti pradinę apsaugą sistemai. Sąlygos turi būti tikrinamos pagal pasaulyje labiausiai paplitusias apgavysčių tikrinimo sąlygas: draudimo dalyvių ryšius, adresų tikrinimą, kitų žalų bylų tikrinimą.
Atlikus susijusių mokslinių darbų analizę nustatyta, jog esamos sistemos tik aptinka galimus įtartinus atvejus, tačiau jų nekaupia, todėl pravartu būtų turėti tam tikrą duomenų bazę ar duomenų bazės lentelę vietinėje sistemoje, kurioje būtų saugomi visi sistemos aptikti įtartini atvejai. Turint tokią informaciją apie mėginimus apgauti draudimo kompaniją, galima nustatyti naujus sukčiavimo atvejus, nes jei asmuo bandė kartą nusižengti, tai taip pat gali bandyti ir antrą ir trečią kartą tai atlikti. Tokią informaciją turėtų kaupti kiekviena draudimo kompanija ir dalintis ta informacija tarpusavyje.
Taip pat labai svarbu, kad įtartini atvejai informacinėje sistemoje būtų pateikiami tik atsakingiems asmenims, kad informacija nepatektų kitiems asmenims, kurie gali būti susiję su konkrečiu atveju. Todėl apgavysčių aptikimo sistemoje reikalinga turėti galimybę nurodyti asmenis, kurie bus informuoti aptikus įtartiną atvejį. Bei turi būti galimybę bet kuriuo laiko momentu pakeisti atsakingą asmenį į kitą, arba būtų galima nurodyti net kelis asmenis, kurie būtų atsakingi. Tokiu būdu, kol visi asmenys nepatvirtintų, jog tai ne įtartinas atvejis – nebūtų galima tęsti veiksmų su žalų byla.
Apgavysčių aptikimo modulio privalumai:
  1. Modulis pasižymi paprastumu ir suprantamumu, t.y. viskas pateikiama ir valdoma aiškiai ir sklandžiai.
  2. Modulio integravimas į esamą sistemą nereikalauja daug laiko, bei tai gan paprasta
  3. Taisyklių užrašymas tampa dinamiškas
  4. Nereikia IT žmonių įsikišimo kuriant taisykles, sutaupomas laikas, bei pinigai.
  5. Vykdomas aptiktų apgavysčių kaupimas
  6. Mažesnės draudimo kompanijos turi galimybes turėti pigią apsaugą savo sistemoms.
  7. Modulį galima sukurti universalų, kurį minimaliai pakeitus galima pritaikyti kitai informacinei sistemai.
 
Išvados
Atlikus susijusių šaltinių analizę bei išanalizavus esamų apgavysčių aptikimo metodų problematiką, nustatyta, kad efektyviausia apsauga informacinėje sistemoje pasiekiama naudojant duomenų gavybos technologijas ir taisyklėmis grįstą metodą. Duomenų analizei naudojami duomenų gavybos įrankiai padeda iš didelio duomenų kiekio išskirti pagrindinius kriterijus taisyklių sistemos sudarymui. Apjungus dinaminių taisyklių generavimą, sąlygų tikrinimą, priskyrimą atsakingiems asmenims bei įtartinų atvejų kaupimą galima naudojant draudimo informacinę sistemą pasiekti patikimą apsaugą nuo galimų apgavysčių.

Literatūra
  1. Akli Adjaoute, Systems and methods for dynamic detection and prevention of electronic fraud, US, France, 2006.
  2. Artís, M; Ayuso, M; Guillén, M. Detection of Automobile Insurance Fraud with Discrete Choice Models and Misclassified Claims. The Journal of Risk and Insurance, Vol. 63, No. 3, pp. 325–340, 2002.
  3. А.И.     Алгазин,      Н.Ф.     Галагуза,           В.Д.         Ларичев, „Страховое мошенничество и методы борьбы с  ним“. Москва, 2003.
  4. C. Cortes and D. Pregibon, “Signature-based methods for data streams,” Data Mining and Knowledge Discovery“, vol. 5, 2001. 167-182.
  5. С.И. Ямов. Интегрированные информационные системы. Экономические предпосылки появления корпоративных информационных систем. Москва. 
  6. El Bachir Belhadji and Georges Dionne, Development of an Expert System for the Automatic Detection of Automobile Insurance Fraud, 1997, Insurance Bureau of Canada.
  7. H. Witten, E. Frank, “Data mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques“, 2000. 
  8. Н.Ф. Галагуза, В.Д. Ларичев, „Преступления в страховании“. Москва, 2000.
  9. Čepinskas, D. Raškinis, “Draudimo veikla“. Vilnius, 2005.
  10. Major,   J;         Riedinger, D.R.    EFD:              A          Hybrid Knowledge/Statistical-Based System for the Detection of Fraud. The Journal of Risk and Insurance, Vol. 69, No. 3, pp. 309–324, 2002.
  11. О. Л. Ольховская „Исследование методологических подходов к управлению страховой организацией“. 2008. Висник, No. 3 E(14), 266-270.  Ojuka Nelson, „Detection of subscription fraud in telecommunications using decision tree learning“, Makerere University, United Kingdom, 2009
  12. Phua, C; Lee, V; Smith, K; Gayler, R. A Comprehensive Survey of Data Mining-based Fraud Detection Research. Artificial Intelligence Review, 2005. P. winston, “Learning by building indentification trees” Artificial Intelligence, Addison-Wesley Publishing, Company, 1992. 423-442.
  13. R. Rastogi S. Ramaswamy and S. Kyuseok, “Efficient algorithms for mining outliers from large data sets” SIGMOD’OO, 2000. Proceedings of the 2000 ACM SIGMOD international conference on Management of data, 427 - 438. 
  14. T. Mitchell, “Decision tree learning,” Machine Learning, The McGraw-Hill Companies, Inc, 1997.
  15. Using Rule Technology for Fraud Prevention in Government Insurance, Ching-Long Yeh, Kuo-Chung Lin and Meng-Jong Kuan, Taiwan, 2008 CEUR-WS Vol. 549
  16. Thomas Dimakopoulos, Kyriakos A. Kassis, Efstratios Nikoloutsos, iWebCare: an Integrated Web Services Platform for the Facilitation of Fraud Detection in Health Care e-Government Services, Greece, 2006.
  17. iWebCare project, IST-2005-028055, D17. 
 
FRAUD PREVENTION IN INSURANCE SECTOR
 
  1. Mecuta, O. Vasilecas
 
Abstract.The problem of frauds in insurance sector is examined. Overview of experimental and theoretical work was done. Existing methods to fight with fraud specified with their main weaknesses. The most effective methods for fraud prevention was selected. After analysis found that the most effective protection is achieved by using data mining techniques and rules-based method. Selected rules-based method has been improved and fraud detection module was created. The combination of dynamic generation of rules, condition based check, assignment of responsible experts and suspected cases saving can lead to the reliable protection of information system against possible fraud.
 

Verslo taisyklių su privalomumo lygmenimis taikymas informacinių sistemų kūrime

VERSLO TAISYKLIŲ SU PRIVALOMUMO
LYGMENIMIS TAIKYMAS INFORMACINIŲ SISTEMŲ KŪRIME
 
Ramūnas Bražinskas, Aidas Šmaižys, Olegas Vasilecas
 
Anotacija
Šiame straipsnyje nagrinėjamas verslo taisyklių panaudojimas informacinėse sistemose. Siūloma taisyklėms suteikti privalomumo lygmenį, nuo kurio priklausytų, kaip sistema reaguotų tuo atveju, jei taisyklė būtų pažeidžiama.
 
Įvadas
Siekiant prisitaikyti prie nuolat besikeičiančios verslo aplinkos, būtina siekti, kad bendrovės informacinė sistema atitiktų verslo poreikius bet kuriuo laiko momentu. Informacinės sistemos modifikavimo laikas ir sąnaudos turi būti minimalios. Vienas iš būdų užtikrinti, kad sistema būtų lengvai pritaikoma prie besikeičiančių verslo sąlygų yra verslo taisyklėmis grindžiamos metodikos taikymas sistemos kūrimo procese [3]. Taikant šią metodiką taisyklės yra atskiriamos nuo programos kodo. Tokiu būdų informacinė sistema tampa greitai modifikuojama, kadangi nereikia keisti programos kodo kiekvieną kartą, kai keičiasi situacija versle. Taisyklių pakeitimus gali atlikti verslo atstovas. 
Dažnai dalis verslo taisyklių nėra realizuojamos programų sistemų lygmenyje, kadangi jos kinta ypač dažnai.
Šiame straipsnyje nagrinėjama galimybė išplėtoti verslo taisyklėmis pagrįstos programų sistemos kūrimo metodiką papildant verslo taisyklės privalomumo lygmeniu siekiant padidinti kuriamos programų sistemos skaidrumą ir lankstumą.
 
Verslo taisyklės su privalomumo lygmeniu
Suteikti taisyklėms privalomumo lygį nėra nauja idėja versle, tačiau programų sistemų lygmenyje iki šiol tai nebuvo realizuojama. Siūlomas toks verslo taisyklių privalomumo lygmens apibrėžimas: „privalomumo lygmuo nusako taisyklės rangą gradacijos skalėje ir aprašo, kokių veiksmų reikia imtis, kad taisyklės būtų laikomasi.“ („something that represents a position in a graded or ordered scale of values that specifies the severity of action imposed in order to put or keep an operative business rule in force“ Semantics of Business Vocabulary [6] ).
     Verslo motyvacijos modelyje [4] siūlomi šie privalomumo lygmenys:
  • privalomumo lygmuo: griežtas (angl. strict)
apibrėžimas: griežtai privalomas (jei taisyklė bus pažeista, pasekmės yra neišvengiamos);
  • privalomumo lygmuo: atidėtas (angl. deferred) apibrėžimas: atidėtas privalomumas (griežtai privalomas, bet privalomumą užtikrinantys veiksmai gali būti atidėti – pvz. laukiama resurso su reikiamais įgūdžiais.);
  • privalomumo lygmuo: su patvirtinimu (angl. pre-authorized) apibrėžimas: galimas nepaisymas po patvirtinimo (privaloma, bet galimos išimtys, kurias gali leisti sistemos aktoriai turintys šia teisę.);
  • privalomumo lygmuo: atidėto įvertinimo (angl. post-authorized) apibrėžimas: taisyklę pažeisti galima, tačiau pažeidimo atvejis vėliau gali būti nagrinėjamas ir gali būti imtasi sankcijų pažeidėjo atžvilgiu;
  • privalomumo lygmuo: galima nepaisyti (angl. override) apibrėžimas: galimas taisyklės pažeidimas, be tolesnių sankcijų;
  • privalomumo lygmuo: gairės (angl. guidelines)
apibrėžimas: gairės rekomenduoja, kaip derėtų elgtis tam tikroje situacijoje Reikėtų pastebėti, kad tai tik siūlomi privalomumo lygmenys. Priklausomai nuo verslo modelio, privalomumo lygiai gali skirtis. Versle egzistuoja prievartos mechanizmas, kuris verčia laikytis taisyklių. Jei jo nebūtų, tada taisyklių naudojimas netektų prasmės. Nuo taisyklės privalomumo lygmens priklauso, kokių veiksmų bus imtasi jei taisyklės nebus laikomasi. Privalomumo lygmuo gali kisti priklausomai nuo situacijos versle. Pavyzdžiui taisyklei – „Pardavimo kaina turi būti didesnė už savikainą“ gali būti suteiktas privalomumo lygmuo – „griežtai privaloma“, kadangi priešingu atveju šios taisyklės nepaisymas prieštarautų vienam pagrindinių verslo tikslų – uždirbti akcininkams pelną. Tačiau versle dažnai pasitaiko tokios situacijos, kada taisyklės nepaisymas gali atnešti daugiau naudos nei taisyklės paisymas. Prekės pardavimas už kainą kuri yra mažesnė už savikainą yra nenaudingas verslui, tačiau jei tai sezoninė prekė ir vitrinoje liko tik keli vienetai šios prekės, vertėtų pasvarstyti, gal geriau šia prekę parduoti pigiau tuo atlaisvinant vietą naujai prekei. Šiuo atvejų būtu atliekamas veiksmas prieštaraujantis taisyklei kuri riboja pardavimo kainą. Šiai taisyklei vertėtų priskirti privalomumo lygmenį – „su patvirtinimu“ kuris leistų parduoti prekę už kainą, kuri yra mažesnė už savikainą, bet tik tuo atveju jei šį pažeidimą patvirtina sistemos aktorius turintis šią teisę. Suteikti šiai taisyklei privalomumo lygmenį – „galima nepaisyti“ būtų netikslinga, kadangi šiuo atveju pardavėjas gautu teisę priimti sprendimą dėl prekių kainos, tokiu būdu jis galėtu piktnaudžiauti šia teise. Tačiau yra taisyklių, kurių jokiu būdų negalima būtų pažeisti esant, bet kokioms aplinkybėms. Pavyzdžiui negalima sąskaitoje nurodyti parduodamos prekės kiekį didesnį nei yra sandėlyje. Ši taisyklė negalėtų būti iš principo pažeista, kadangi ji prieštarautų apskaitos standartams ir logikai. Šiai taisyklei turi būti suteiktas lygmuo „griežtas“. Neaprašius tokių situacijų iškiltu kita problema - sistemos aktoriai nežinotų kaip jiems elgtis, todėl jų sprendimai nebūtų pagrįsti [1]. Tokiu atveju, jei sistema nenumatytu galimybės pažeisti taisyklę, jos pažeidimas tikriausiai vis tiek vyktų, bet jau už sistemos ribų, o tai mažintų visos verslo sistemos skaidrumą.
Jei nagrinėti tik verslo sistemą, galima pastebėti kontrolės vėlavimo problemą, kadangi sistemos aktorius gali laisvai pažeisti taisyklę, o kontroliuojantis aktorius apie šį pažeidimą sužinoti, kai pasekmių išvengti jau nebegalima.
 
Verslo taisyklių su privalomumu realizacijos programų sistemų lygmenyje problematika
Reikėtų pastebėti, kad suteikiant verslo taisyklėms privalomumo lygmenis arba prioritetus [5] sprendžiamos skirtingos problemos. Suteikiant VT privalomumo lygmenį galima, priklausomai nuo verslo modelio ir privalomumo lygmens, leisti arba neleisti ignoruoti taisyklę, o ignoravimo atveju atlikti nustatytus veiksmus. Priskiriant VT prioritetą yra valdomas taisyklių vykdymo eiliškumas tuo atveju, kai įvykus konkrečiam įvykiui, ADBVS turi vykdyti keliuose trigeriuose numatytus veiksmus.
Anksčiau esančiame skyrelyje buvo minėta, kad kyla problemos siekiant vykdyti taisyklių laikymosi kontrolę, kadangi verslo sistemoje aktorius atsakingas už šią kontrolę apie pažeidimą gali sužinoti pavėluotai. Ši problema turėtų būti sprendžiama IS ir PS lygmenyse realizuojant prevencinę taisyklių kontrolę, kurios metu nepageidaujami sistemos aktoriaus veiksmai būtų draudžiami. Šią kontrolę galima būtų realizuoti vartotojo sąsajos [7] ir ADBVS pagalba [2]. Vartotojo sąsajoje galėtų būti atliekama pirminė verslo taisyklės kontrolė. Pavyzdžiui, kiekvieną kartą įvedus prekes kieki, būtų vykdoma užklausa, kuri tikrina ar šis kiekis nėra mažesnis už esamą sandėlyje. Kitas pavyzdys, kada vartotojas atlieka įrašo apie atostogas įvedimą. Šiuo atveju reikėtų apriboti galimybę įvesti atostogų pradžios datą, kuri yra ankstesnė, nei šios dienos data. Tokiu atveju vartotojo sąsaja turėtų būti generuojama dinamiškai. Atlikti taisyklių tikrinimą vien tik vartotojo sąsajos lygmenyje nepakanka. Siekiant užtikrinti duomenų saugumą ir vientisumą (angl. consistency) būtina atlikti tikrinimą ir ADBVS priemonėmis.
 
Apibendrinimas
Straipsnyje iškelta verslo taisyklių vykdymo privalomumo užtikrinimo problema ir pateikti pavyzdžiai, kada priklausomai nuo situacijos versle taisyklės gali būti ignoruojamos.
Problemai spręsti buvo pasiūlyta verslo taisyklėms suteikti privalomumo lygmenį, kurį galima keisti priklausomai nuo situacijos versle. Siūlomi privalomumo lygmenis gali skirtis priklausomai nuo kiekvienai verslo sričiai būdingo verslo modelio specifikos.
Palyginus problemas kurios sprendžiamos suteikiant verslo taisyklėms privalomumo lygmenis arba prioritetus, buvo nustatyta, kad jos iš esmės skiriasi. Suteikiant verslo taisyklei privalomumo lygmenį galima, priklausomai nuo verslo modelio ir privalomumo lygmens, leisti arba neleisti ignoruoti taisyklę. Priskiriant taisyklei prioritetą yra valdomas taisyklių vykdymo eiliškumas tuo atveju, kai įvykus konkrečiam įvykiui, ADBVS turi vykdyti keliuose trigeriuose numatytus veiksmus.
Plėtojant šią temą bus siekiama sukurti metodą, kuris leistu realizuoti verslo taisyklės vartotojo sąsajos ir ADBVS lygmenyse.
Bus kuriamas prototipas, kurio pagalba bus galima pademonstruoti praktinį verslo taisyklių su privalomumo lygmenimis pritaikymą dinaminiam kodo generavimui naudojant verslo taisyklių saugyklas.
 
Literatūra
  1. Barbara von Halle. Business Rules Applied: Building Better Systems Using the Business Rules Approach. John Wiley & Sons, Inc., New York, 2001, ISBN 0471412937.
  2. T. Koppelaars, C. Boekhuis, Business Rules: Specification, Implementation and Classification. Odtug Technical Journal, April 2005, pp. 5-28.
  3. O. Vasilecas, A. Smaizys, The framework for business rule based software modeling: An approach for data analysis models integration, vol. 155 Frontiers in Art, IOS Press, Amsterdam, 2007. pp. 188-307.
  4. Business Rules Group, The Business Motivation Model: Business Governance in a Volatile World [interaktyvus], September 2005, [žiūrėta 2007-03-05], http://www.businessrulesgroup.org/bmm.shtml.
  5. Romas Baronas, Verslo taisyklių su prioritetais užtikrinimas aktyviosiose duomenų bazių sistemose. Informacijos mokslai. Vilnius: Vilniaus universiteto l-kla, 2005, t. 34, ISSN 1392-0561.
  6. Object Management Group, Semantics of Business Vocabulary and Business Rules Specification [interaktyvus], March 2006, [žiūrėta 2007-03-01], www.omg.org/docs/dtc/06-03-02.pdf.
  7. Rebecca M. Riordan, Seeing Data: Designing User Interfaces for Database Systems Using .NET. Addison Wesley Professional, Inc, New York, July, 2004, ISBN: 0-321-20561-8.
 
Using business rules with enforcement levels in information systems development
 
R. Brazinskas, A. Smaizys, O. Vasilecas
 
Summary
In this paper we will discuss about the possibilities to use business rules in software systems development. We propose business rules enforcement level in order to control actions which will be executed in case of rule violation.

Verslo taisyklių panaudojimas duomenų analizei metamodeliais grindžiamų transformacijų pagrindu

VERSLO TAISYKLIŲ PANAUDOJIMAS DUOMENŲ ANALIZEI METAMODELIAIS GRINDŽIAMŲ TRANSFORMACIJŲ PAGRINDU
Audrius Rima, Aidas Šmaižys, Olegas Vasilecas
 
Anotacija
Daugiamatės duomenų analizės sistemos vis dažniau naudojamos versle. Straipsnyje aptariama verslo taisyklių transformavimo galimybė iki daugiamatės duomenų analizės instrukcijų programų sistemoje. Straipsnyje pasiūlytas daugiamatės duomenų analizės instrukcijų kalbos metamodelis, kurį galima atvaizduoti XML kalba.
 
Įvadas
Duomenų analizės svarba paskutiniais metais ypač išaugo. Įvairiuose verslo sektoriuose egzistuoja susiję duomenys, kurie naudojami sprendimų priėmime. Konsoliduota duomenų saugyklą (angl. data warehouse) dažniausia naudojama šiame sprendimų priėmimo procese, kadangi saugykloje kaupiami istoriniai specialiai sutvarkyti duomenys, kurie skirti analitiniams tikslams.
Straipsnyje [1] buvo aptariama verslo taisyklių panaudojimas intelektualiai On Line Analytical Processing (OLAP) sistemos duomenų analizei. Taip pat pasiūlyta verslo taisykles užrašyti XML sakiniais ir transformuoti juos į MDX instrukcijas, kurios įvykdomos Microsoft™ SQL Server 2005 Analysis Services aplinkoje. Užrašius verslo taisykles XML ir transformavus jas iki MDX instrukcijų būtų galima supaprastinti ir automatizuoti analizės procesą ir sprendimų priėmimą. Straipsnyje pasiūlytam metodui reikalinga sukurti XSD schemą, pagal kurią validuojama XML užrašyta taisyklė informacinės sistemos (IS) lygmenyje. Toliau ši taisyklė transformuojama į MDX instrukciją, todėl IS lygmens XSD schema turi būti realizuojama pagal MDX kalbos struktūrą.
Vienas iš būdų sukurti XSD schemą yra MDX kalbos metamodelio sukūrimas. Straipsnyje pasiūlytas MDX kalbos metamodelis. Realizuojamos tokios MDX kalbos struktūros, kurias labiausia galima susieti su verslo taisyklėmis iš verslo sistemos lygmens. MDX metamodelis realizuojamas XSD schema.
 
Susijusių publikacijų apžvalga
Microsoft™ Analysis Services realizuota MDX (Multidimensional Expressions) kalba, skirta manipuliuoti duomenimis. Naudojant MDX sintaksę galima kurti daugiamačio kubo objektus, formuoti užklausas ir manipuliuoti duomenimis. Manipuliavimo duomenimis galimybes išplečia Analysis Services duomenų modifikavimo savybė, t.y. vartotojai gali keisti kubo duomenis analizės ir situacijų modeliavimo tikslais. Šiuo atveju duomenys tiesiogiai nepakeičiami, tačiau saugomas pats pakeitimo faktas ir užklausos atveju vartotojui pateikiami jau pakeisti duomenys. [2]
Šiuo metu metamodeliavimas (angl. metamodeling) tapo svarbia technika kuriant programinę įrangą. Pavyzdžiui, UML yra aprašyta pusiau formaliu būdu pagal metamodelį. Metamodelis, trumpai kalbant, tai modelis kuris aprašo kitus modelius [3]. Metamodeliavimas naudojamas trims pagrindiniams tikslams: bendra apibrėžimo kalba – kaip MOF ir UML atvejis, srities specifinis modeliavimas ir modelių apsikeitimas (angl. interchange).
Object Management Group (OMG) siūlo Common Warehouse Model (CWM) [4] kaip standartą atvaizduoti duomenų saugyklas ir OLAP sistemas. Modelis suteikia karkasą atvaizduoti metaduomenims apie duomenų šaltinius, duomenų objektus, transformacijas ir analizę, procesus ir operacijas duomenų saugyklos sukūrimui ir valdymui. Tačiau toks metamodelis mūsų iškeltam uždaviniui netinka, nes jis aprašo tik pačią duomenų saugyklą, bet ne kaip manipuliuoti saugomais duomenimis OLAP kube.
Straipsnyje [5] siūlomas konceptualus multidimensinis modelis grindžiamas esybių ryšių modeliu, kuris apima duomenų saugyklos ir OLAP modelio konstruktus. Tačiau ir šiame straipsnyje taip pat siūlomas metodas duomenų saugyklos ir kubo struktūrai modeliuoti, bet nekalbama apie modelį manipuliavimui duomenimis, kurie išsaugomi kube.
Labai dažnai reikia sukurtus metamodelius transformuoti iš vieno modelio į kitą. Vienas iš būdu transformuoti modelius yra XSLT. XSLT kalba, skirta XML dokumentų transformacijos specifikavimui
[6]. XMI leidžia atvaizduoti MOF grindžiamus modelius kaip XML dokumentus. Abiejų modelio transformacijos technologijų kombinacija turi būti specifikuota. XML/XMI sintaksė yra daugiakalbė, tačiau XSLT transformacijos yra paprastai didžiulės ir sunkiai skaitomos. [7] Nors XSLT yra ir sudėtinga, tačiau pasinaudojant XSLT galima atlikti pakankamai sudėtingas transformacijas, transformuoti dokumentus iš vieno tipo į kitą, pakankamai paplitusi ir pan. Dėl šių priežasčių ir buvo pasirinkta XSLT.
 
Modelio transformacijomis pagrįstas verslo taisyklių transformavimas
Straipsnyje [1] buvo pasiūlytas metodas skirtas verslo taisyklių rinkinio transformavimo į MDX kalbos struktūras ir, pasinaudojus metodu, atliktas eksperimentas. Pradžioje kiekvienai taisyklių aibei (angl. rule set) buvo kuriama atskira XSD schema, tai pasirodė neefektyvu. Todėl, atliekant eksperimentus, paaiškėjo, kad reikia sukurti MDX kalbą atitinkančią XSD schemą. XSD schema reikalinga tam, kad galėtume tinkamai susieti verslo taisykles iš verslo sistemos lygmens su taisyklėmis informacinės sistemos lygmenyje, taip pat ir su taisyklėmis programų sistemos lygmenyje. Dariniai programų sistemos lygmenyje būtų MDX kalbos išraiškos.
Transformacijoms atlikti reikalingas MDX kalbos metamodelis (XSD schema), kurį galima atvaizduoti XML kalba. XSD schema turi būti tokia, kad būtų galima panaudojant šią vieną schemą validuoti visas taisykles informacinės sistemos lygmenyje. Tai reikalinga tam, kad nereiktų kurti papildomų XSD schemų, nes kiekviena schemą reikia išsaugoti repozitoriuje. Pagal pateikta metodą visoms verslo taisyklėms validuoti naudojame Simple Rule Markup Language (SRML) kalbos XSD schemą.
 
 
 
1 pav. Metamodelių transformavimo metodo schema
 
1 pav. pateikta modelio transformacijomis pagrįsta verslo taisyklių transformavimo diagrama. Pavaizduoti du metamodeliai: SRML kalbos metamodelio dalis ir MDX kalbos metamodelio dalis, taip pat pavaizduotas šių metamodelių susiejimas. Konkrečiu atveju pavaizduota tik dalis susietų elementų. Transformuojant metamodelius galima naudoti ir susiejimo (angl. mapping) funkcijas, konkrečiu atveju naudojama sujungimo (angl. concatenate) funkcija, kuri apjungia tekstinio tipo reikšmes ir kaip rezultatą grąžina vieną eilutę. Visos susiejimo funkcijos surenkamos į XSLT transformavimo schemą.
Pagal MDX metamodelį, kurio pagrindu sukurta XSD schema leidžianti validuoti XML kalba užrašytą informacinės sistemos lygmens taisyklę. Kitas žingsnis būtų IS lygmens taisyklės transformavimas į MDX, kuris šiame straipsnyje neaptariamas.
Vienos XSD schemos sukūrimas ir naudojimas visoms taisyklėms supaprastina taisyklių užrašymą, nereikia saugoti daug XSD schemų, kurios tiktų skirtingoms taisyklėms, programų sistema tampa paprastesnė.
 
Apibendrinimas
Straipsnyje pasiūlytas MDX kalbos metamodelis, kurio pagrindu kuriama XSD schema, leidžianti validuoti XML kalba užrašyta taisyklę informacinės sistemos lygmenyje. Straipsnyje pasiūlytas modelio transformacijomis pagristas verslo taisyklių transformavimas į IS lygmens taisyklės. Šis metodas leidžia XML kalba užrašytą taisyklę transformuoti per tris abstrakcijos lygmenis (verslo sistemos, informacinės sistemos ir programų sistemos) iki MDX instrukcijų.
Tęsiant darbą, reikia parinkti didelį verslo taisyklių rinkinį ir jį išanalizuoti. Pagal verslo taisyklių rinkinį bus galima sukurti taisyklių, susijusių su duomenų analize, klasifikavimo schemą.
 
Literatūra
  1. RIMA, A; ŠMAIŽYS, A.; VASILECAS, O.. Intelektualizuota duomenų analizė verslo taisyklių transformacijų pagrindu. Informacinės technologijos 2007, Kaunas: Technologija, 2007, p. 202-206.
  2. SPOFFORD, G.; HARINATH, S.; WEBB, C.; HAI HUANG, D.; CI-VARDI, F. MDX Solutions Second Edition With Microsoft® SQLServer™ Analysis Services 2005 and Hyperion® Essbase. Wiley Publishing, 2006.
  3. BRAUN, P. Metamodel-based Integration Tools. ESEC/FSE 2003, TIS 2003 Workshop on Tool Integration in System Development, 2003, p. 1-6.
  4. OMG EDITOR. MetaObjectFacility (MOF) Specification. OMG, 2002, www.omg.org.
  5. MALINOWSKI, E.; ZIMÁNYI, E. Hierarchies in a Multidimensional Model: From Conceptual Modeling to Logical Representation. Data & Knowledge Engineering, 59(2), 2006, p. 348-377.
  6. CARK, J. XSL Transformations (XSLT). Version 1.0, Technical report, WorldWideWeb Consortium (W3C), 1999, http://www.w3.org/TR/xslt.
  7. GÖRES, J.; DESSLOCH, S. Towards and Integrated Model for Data, Metadata, and Operations. GI-Fachtagung für Datenbanksysteme in Business, Technologie und Web, Lecture Notes in Informatics, Volume P103, Germany, 2007, p. 212-226.
 
Metamodel based transformation method for business rule driven data analysis
 
A. Rima, A. Smaizys, O. Vasilecas
 
Summary
Multidimensional data analysis system is using frequently in business. The paper discusses possibility of business rules transformation to multidimensional data analysis instructions into software system. The paper purposes multidimensional data analysis instructions metamodel, which can be represented by XML language.

Verslo taisyklių rinkinio darnos užtikrinimas loginio išvedimo mašina

VERSLO TAISYKLIŲ RINKINIO DARNOS UŽTIKRINIMAS LOGINIO IŠVEDIMO MAŠINA
 
Robertas Strigūnas, Aidas Šmaižys, Olegas Vasilecas
 
Anotacija
Šiandienos įmonės susiduria su greitai besikeičiančia verslo aplinka ir negali laikytis pastovaus ilgalaikio veiklos modelio.
Įmonės veikla ir jos veiklos modelis turi būti dinamiški. Viena didžiausių problemų verslo taisyklių panaudojimui yra jų kiekis ir sunkiai valdomos tarpusavio sąveikos. Taisyklėms veikiant kartu galimi įvairūs jų sąveikos konfliktai. Taisyklių potencialių konfliktų aptikimui ir logiškumui bei nuoseklumui patikrinti siūloma naudoti logika pagrįstus mechanizmus, tokius kaip išvedimas.
 
Įvadas
Viena didžiausių problemų verslo taisyklių panaudojimui yra jų kiekis ir sunkiai nuspėjama tarpusavio sąveika. Taisyklėms veikiant kartu atsiranda įvairūs konfliktai, kai viena iš dviejų vykdomų taisyklių priima užduotį, o kita atmeta ir t.t. [1]. Straipsnyje nagrinėjamos problemos, susijusios su verslo taisyklių rinkinio darnos užtikrinimu. Trumpai apžvelgta verslo taisyklių samprata, daug dėmesio skirta logika pagrįstiems išvedimo būdams, kurie panaudoti verslo taisyklių rinkinių konfliktų pašalinimui. Suformuluotas metodas, leidžiantis XML atvaizduotas verslo taisykles transformuoti į predikatus bei komponuoti į išsamius ir neprieštaraujančius verslo taisyklių rinkinius.
 
Susijusių darbų apžvalga
Verslo taisyklių požiūris iš informacinių sistemų perspektyvos teigia, kad verslo taisyklės suprantamos kaip nesudėtingas teiginys, tikrinantis duomenų teisingumą, atliekantis būtinus paskaičiavimus ar valdantis duomenų pavaizdavimą [2].
Verslo įmonės apima tūkstančius verslo taisyklių kombinacijų, kurios veikia operaciniame lygmenyje. Kai kalbama apie verslo taisyklę (angl. business rule) dažniausia turime omenyje taisyklių rinkinį (angl.: ruleset) su tam tikra jų hierarchija ir prioritetais.
Viena didžiausių problemų verslo taisyklių panaudojimui yra jų kiekis ir sunkiai nuspėjamos tarpusavio sąveikos. Vienas iš galimų sprendimo būdų, tai perdavimo algoritmas (angl.: propagation algorithm), skirtas statinių ECA taisyklių analizei. Analizės technika yra paremta bendro pritaikymo algoritmu, kuris yra naudojamas nuspręsti, kada vienos taisyklės veiksmas gali paveikti kitos taisyklės būseną ir nuspręsti, kada taisyklių veiksmai persijungia [3].
Kitas problemos sprendimo būdas galėtų būti paremtas verslo taisyklių prioritetų ir jų vykdymo strategijos nustatymu. Tokiu atveju, atsiradus konfliktams, žemesnį rangą turinti taisyklė galėtų būti tiesiog pašalinama. Dažnai minima sprendimo galimybė yra taisyklių ir su jomis susijusių procesų hierarchizacija, kai žemesnio lygmens procesai naudojantys taisykles esančias aukštesniame lygmenyje tampa tų procesų subprocesais. Kadangi verslo procesai gali būti specifikuojami verslo taisyklėmis, o verslo taisyklės gali būti detalizuojamos procesais, įvedus subprocesus taisyklės tuo pačiu gali įgyti tam tikrą hierarchinę struktūrą [4]. Dažniausiai taisyklių validavimui yra naudojama speciali simuliacija, kai tiesiog stebima ar esant tam tikroms sąlygoms sistema reaguoja adekvačiai.
Taisyklių konfliktų aptikimui ir logiškumui bei nuoseklumui patikrinti galima naudoti logika pagrįstus mechanizmus, tokius kaip rezoliucija arba išvedimas, panaudojant modus ponens, atbulinį išvedimą (angl.: backward chaining), tiesioginį išvedimą (angl.: forward chaining). Šie metodai dažniausia realizuojami išvedimo mašinose (angl.: inference engine), dirbančiose pagal Rete algoritmą arba specialiose ekspertinėse sistemose. Algoritmai, naudojami įvertinti taisyklės elgseną duotoje situacijoje vadinami išvados darymo (angl.: inference) arba verslo taisyklių mašina (angl.: business rule engine) [5].
Išvados gavimas – tai procesas, naudojamas žynių sistemose, kad gauti naują informaciją iš jau žinomos informacijos. Išvadoms gauti reikalingos žinios, faktai ir problemos sprendimo strategijos. Išvedimo mašinose dažniausia naudojami du išvadų gavimo būdai: Tiesioginis išvedimas (angl. forward chaining). Tai duomenų valdymo procesas; išrinkti galimas išvadas ir bandyti patvirtinti jų pagrįstumą patvirtinančiais įrodymais (tikslo valdymas arba atbulinis išvedimas).  Egzistuoja ir kiti metodai, tokie kaip Rete tinklas, modus ponens, išvadų tinklas, šablonų tikrinimo metodas ir kita [6].
 
VT rinkinio darnos užtikrinimo metodo formulavimas
Verslo taisyklių rinkinio darnos užtikrinimo problemos sprendimas galėtų būti realizuotas žemiau suformuluotu metodu, naudojant verslo taisyklių transformaciją ir išvedimo logiką (1 pav.). Verslo taisyklių rinkinio darnos užtikrinimas susideda iš dviejų procesų: išvedimo ir preliminaraus sprendimo išrinkimo.
Kad verslo taisykles būtų lengva keisti, reikia, kad jos būtų logiškai atskirtos nuo duomenų bei programos struktūros. Dažniausiai jos įsimenamos taisyklių repozitoriuje, kuris yra priemonė, leidžianti peržiūrėti, pakeisti ar tvarkyti tas taisykles. Pasiūlytame metode verslo taisykles vaizduojame XML forma, sujungtas į specialius taisyklių rinkinius kartu su faktais, gautais iš esamų verslo duomenų (žinių bazė). Faktai saugojami atskirame XML formato faile. Duotasis verslo taisyklių rinkinys transformuojama į predikatus ir užkraunamas į išvedimo mašiną. Taip patikrintas rinkinio funkcionalumas, ko pasėkoje būtų gaunamos naujos išvestinės taisyklės bei patikrinamas atskirų taisyklių vientisumas, t.y. ar nėra tarp jų prieštaravimų. Taisyklių atskirimas nuo išvedimo mašinos, kuri ieško išvadų, kurios patenkina tikslą, įgalina sistemos efektyvumą saugoti ir atlikti taisyklių paiešką. Keičiant tikslą, gaunami skirtingi rezultatai.
 
 
 
 
1 pav. Verslo taisyklių rinkinio darnos užtikrinimo loginio išvedimo mašina metodo schema
 
Metodo eksperimento uždavinys yra verslo taisykles pavaizduotas XML formatu transformuoti į predikatų logikos sakinius ir patikrinti išvedimo mašinoje. Pirmiausia pagal tam tikrą sugeneruotą SRML DTD dokumentą ir XML pavaizduotas taisykles sukuriama XSLT schema, reikalinga taisyklių transformacijai į predikatų logikos sakinius. Pagal XSLT schemą sugeneruojami predikatų logikos sakiniai, kurie užkraunami į išvedimo mašiną.
Išvedimo mašina pradžioje suriša nesusijusias taisykles į loginį tinklą. Rete tiesioginio paieškos algoritmo esmė ta, kad iš faktų ir jų derinių yra sukuriamas grafas – medis. Jame faktai išdėstomi ir sujungiami taip, kad pagal taisyklių prielaidų šablonus, būtų vykdoma kuo efektyvesnė peržiūra/paieška, t.y. medis atsimena surastus faktų derinius ir taip sutaupo paieškos laiko (kai tų derinių dažnai ieškoma). Atsiradus naujam faktui, medis minimaliai reorganizuojamas.
Daugelį atvejų atlikus loginius išvedimus, turime išbaigtus sprendimus bei verslo taisyklių rinkinį, išreikštą predikatais. Išvedimo mašina gautus išsamius rinkinius būtų galima panaudoti duomenų analizėje. Toliau šis taisyklių rinkinys gali būti konvertuojamas atgal į XML formatą.
Taip pat išvedimo mašiną galima naudoti ir taisyklių sistemos darnos testavimui. Tam reiktų sukurti tam tikrus faktus, užrašyti juos predikatais ir fiksuoti rezultatus, kurie turi gautis. Įvedus naują taisyklę į taisyklių rinkinį reiktų užkrauti visas taisyklių rinkinio taisykles kartu su naująja ir patikrinti ar gaunamas rezultatas atitinka testuojamąjį. Toks būdas bent jau iš dalies padėtų išvengti akivaizdžių klaidų.
 
Apibendrinimas
Atlikus eksperimentą, pasiūlytas metodas, kuris leido atvaizduotas XML forma verslo taisykles sujungti į nepriklausomus, tačiau susietus taisyklių rinkinius kartu su faktais, gautais iš žinių bazės, panaudojus loginį išvedimą. Eksperimento metu turimas verslo taisyklių rinkinys transformuotas į predikatus. Toliau predikatų rinkinis užkrautas į išvedimo mašiną ir patikrintas jo funkcionalumas. Remiantis eksperimento rezultatais galima teigti, kad pasiūlytas metodas daugeliu atveju leidžia užtikrinti verslo taisyklių rinkinio darną.
Išvedimo mašiną galima naudoti ir taisyklių sistemos darnos testavimui. Tam reiktų sukurti tam tikrus faktus, užrašyti juos predikatais ir fiksuoti rezultatus, kurie turi gautis. Prie šio uždavinio sugrįšime tolimesniuose darbuose.
 
Literatūra
  1. ROSCA, D.; GREENSPAN, S.; WILD, C. Enterprise Modeling and Decision-Support for Automating the Business Rules Lifecycle, Automated Software Engineering, v. 9, n. 4, 2002, 361 psl.
  2. THE OBJECT MANAGEMENT GROUP. Semantics of Business Vocabulary and Business Rules Specification. Interim Convenience Document, 2006.
  3. BAJEC, M.; KRISPER, M. A Methodology and Tool Support for Managing Business Rules in Organisations. Information Systems 30, no. 6, 423-443 psl.
  4. VASILECAS, O.; SMAIZYS, A. Business rule based knowledge integrated intelligent system framework. Informacijos mokslai, Vilniaus universiteto leidykla, 2005, 34 tomas, 195-200 psl.
  5. SINUR, J. The Business Rule Engine 2003 Magic Quadrant, Gartner Group Research Note, April 2003.
  6. VASILECAS, O.; SMAIZYS, A. The framework: an approach to support business rule based data analysis. In O. Vasilecas et al. (eds.), Proc. of 7th International IEEE Baltic Conference on Databases and Information Systems, July 3, 2006, 141 – 147 psl.
 
Inference engine driven business rule set consistency check
 
R. Strigūnas, A. Smaizys, O. Vasilecas
 
Summary
One of the greatest problems using business rules are their quantity and difficulty in foreseeing of their interplay. Conflicts become apparent when rules are used in conjunction. A logic based derivation mechanism can be used for detection of rule incongruence and to analyze their logical and chronological sequence. This paper presents a review of related works and method for transformation of the business rules represented in XML into predicate set for use in inference engine and business rules driven rule set consistency check and use of such a complete rule set in data analysis system.

Verslo taisyklių išgavimo iš esamų sistemų prasmė ir būdai

VERSLO TAISYKLIŲ IŠGAVIMO IŠ ESAMŲ SISTEMŲ PRASMĖ IR BŪDAI
 
Birutė Rataitė, Olegas Vasilecas
 
Verslo taisyklė
tai nesudėtingas teiginys, tikrinantis duomenų teisingumą, atliekantis būtinus paskaičiavimus ar valdantis duomenų pavaizdavimą. Programuotojas sukuria šių taisyklių rinkinį aprašantį įstaigos veiklą. Toks principas yra labai priimtinas, kai veiklos sąlygos greitai keičiasi – tada užtenka pakeisti tik taisykles ir nereikia liesti ir keisti pačios DB sistemos (skirtingai nuo procedūrinio programavimo).
 
Esama sistema
galima apibrėžti kaip visą verslo sistemą su ją palaikančia informacine sistema ir realizacija konkrečioje programų sistemoje. Svarbu pastebėti, kad kai šnekame apie verslo taisykles, tai žinome, kad jos egzistuoja tik verslo sistemoje, o informacinėje sistemoje dalis verslo taisyklių yra konvertuojama į informacinių sistemų taisykles ir tik dalis jų realizuojama programų sistemoje programų sistemų taisyklių pavidalu.
 
Programinės įrangos architektūros suvokimo kitimas
 
 
Verslo taisyklių išgavimo svarba
  • Esamų sistemų privalumai:
   Darbuotojai pripratę prie darbo su esama sistema,
   Patikima,
   Verslui kritinė,
   Saugo visą verslo informaciją,
  • ir trūkumai:
   Lėta
   Brangus palaikymas,
   Nėra dokumentacijos,
   Sunku atrasti praktines žinias (įgūdžius),
   Gali stabdyti vystymą.
 
 
Verslo taisyklių realizacijos programų sistemoje būdai
 
Verslo taisyklių konceptas
Realizacija programų sistemoje
Apribojimai
Programavimo kalbų If-then sakiniuose, DOMAIN, CHECK ir CONSTRAINT parametrai SQL lentelių apibrėžtyse, CREATE ASSERTION sąlygos SQL duomenų schemos apibrėžtyse.
Išvedimo taisyklės
Deduktyvių duomenų bazių (arba Prolog) taisyklės; SQL CREATE VIEW sąlygos.
Reaktyvios taisyklės
Programavimo kalbų If-then sakiniuose; CREATE TRIGGER sąlygos SQL; generavimo (production) taisyklės ekspertinėse sistemose.
Leidimų taisyklės
Rolėmis pagrįstos prieigos teisės (access rights).
 
Verslo taisyklių išgavimo svarba (1)
  • Verslo taisyklių išgavimas apima
   Analizę
   Nereikšmingų taisyklių eliminavimą
   Žymėjimą, jungimą ir pertvarkymą į naują formą
  • Tik 20-30% esamos sistemos kodo gali būti susieta su kokia nors verslo taisykle.
  • Likusioji dalis kodo tiesiog yra skirta aprašyti programų sistemos realizavimui ir nesvarbios verslo vykdymui
 
 
Realizavimo logika
Aprašymas
Sintaksiškai mirusi logika
Loginis segmentas, kuris nebuvo niekada vykdytas, nepaisant duomenų reikšmių.
Semantiškai mirusi  
logika
 
 
Aptinkamas loginis segmentas, kuris nevykdomas dėl nustatytų duomenų reikšmių (dėl verslo pasikeitimų tam tikri duomenys nebeigyja senųjų reikšmių).
Inicializavimo logika
Aptinkamas loginis segmentas, kuris pradžioje nustato kintamojo ar įrašo reikšmę į nulį ar null.
Įvedimo/išvedimo logika
Kodo dalys, susijusios su tiesioginiu duomenų skaitymu, rašymu, iškvietimu.
Ataskaitų išvedimo logika
Randamos vietos, kuriose duomenys išvedami į ekraną ar ataskaitų formas.
Klaidų apdorojimo logika
Randamos privalomai apdorojamos klaidos, iššaukiančios išimčių pranešimus ar darbo nutraukimą.
 
 
Inicializavimo logika
Aptinkamas loginis segmentas, kuris pradžioje nustato kintamojo ar įrašo reikšmę į nulį ar null.
Įvedimo/išvedimo logika
Kodo dalys, susijusios su tiesioginiu duomenų skaitymu, rašymu, iškvietimu.
Ataskaitų išvedimo logika
Randamos vietos, kuriose duomenys išvedami į ekraną ar ataskaitų formas.
Išvedimo, įvedimo būsenos tikrinimas
Sąlygos, tikrinančios duomenų ivedimo, išvedimo klaidas.
Darbas su duomenų struktūromis
Atskiriamos darbo su duomenų bazėmis dalys, kurios susijusios su kodo vietomis, nedirbančiomis verslo logikai.
Aplinkos logika
Find logic managing homegrown compiler, TP monitor, database, date handling or similar routines.
Šalutinė ir bereikalinga logika
Randamos besikartojančios(perteklinės) salygos ar nesuderinami patikrinimai.

 

 

Verslo taisyklių išgavimas (2)
  • Sekantis žingsnis yra nustatyti taisyklių rūšis, kurias norima ištraukti iš kodo, išsaugoti ar perpanaudoti. 
  • Kiekviena sąlyga ir su ja susiję sakiniai gali atstovauti verslo taisyklę(VT) ar jos dalį.  Šioje dalyje kyla kelios problemos. 
Ne kiekviena atpažinta taisyklė nors ir susijusi su verslo taisykle visiškai padengia ją, taigi tenka sugebėti nagrinėti ne tik kodą, bet ir jo aplinką.
Kita problema yra susieti kelias programos kodo ištrauktas taisykles į vieną verslo taisyklę.
  • Ištrauktas ir sutvarkytas verslo taisykles reikia dokumentuoti išsaugoti tinkamu formatu, kad ateityje būtų pakankamai lengvas modifikavimas ar perpanaudojimas. Tam tinka taisyklių repozitoriumas
Išvados
Organizacijos programų sistema yra vertinga todėl, kad savy turi žinias apie organizaciją, jos klientus, tikslus, strategiją, taikomus apribojimus, esančias verslo taisykles. 
  • Kad verslo taisykles būtų lengva keisti, reikia, kad jos būtų logiškai atskirtos nuo duomenų bei programos struktūros 
  • Efektyvus verslo taisyklių perpanaudojimas sistemų gyvavimo cikle leidžia paspartinti patį informacinių sistemų reorganizavimo procesą.
  • Verslo taisyklių ištraukimo iš programų sistemų pilnai kompiuterizuoti negalima. Dalį svarbių veiksmų atlieka analitikas. Kita vertus bent potencialių kodo vietų automatinis atpažinimas galėtų labai paspartinti ir palengvinti VT ištraukimo darbus.
 

Stefan Furlan, Olegas Vasilecas. "Apgavysčių valdymas sveikatos draudime". Vilnius, 2010

Stefan Furlan, Olegas Vasilecas. Apgavysčių valdymas transporto draudime". Vilnius, 2010

Siūlomos mokslinės paslaugos ir ekspertizės:
  • Verslo informacinių sistemų kūrimas;
  • Techninių informacinių sistemų kūrimas;
  • Personalo valdymo informacinių sistemų kūrimas;
  • Informacinių sistemų projektavimas;
  • Duomenų bazių kūrimas;
  • Konsultacijos visais minėtais klausimais;
  • Informacinių sistemų ir jų projektų ekspertizė;
  • Žinių ir duomenų bazių ekspertizė.
Informacinių sistemų mokslo laboratorija:
Saulėtekio al. 11, 10223 Vilnius
 
Telefonas (8 5) 274 4860
Vietinis telefonas 9860
El. paštas olegas@vgtu.lt
Kabinetas SRL-I 308
 
doc. dr. Diana Kalibatienė, vyresnioji mokslo darbuotoja
Kontaktai
Telefonas (8 5) 274 4860
Vietinis telefonas 9860
dr. Kęstutis Normantas, jaunesnysis mokslo darbuotojas
Kontaktai
Telefonas (8 5) 274 4860
Vietinis telefonas 9860
dr. Justas Trinkūnas, jaunesnysis mokslo darbuotojas
Kontaktai
Telefonas (8 5) 274 4860
Vietinis telefonas 9860
Remigijus Grašys, programuotojas
Kontaktai
Telefonas (8 5) 274 4860
Vietinis telefonas 9860
    • Puslapio administratoriai:
    • Edita Dombrovskienė
    • Daiva Triukaitė
    • Nikolaj Goranin
    • Inga Tumasonienė