Storing an OWL 2 Ontology in a Relational Database Structure

This paper examines the possibility of storing OWL 2 based ontology information in a classical relational database and reviews some existing methods for ontology databases. In most cases a database is a fitting solution for storing and sharing information among systems, clients or agents. Similarly, in order to make domain ontology information more accessible to systems, in a comparable way, it can be stored and provided in a database form. As of today, there is no consensus on a specific ontology database structure. The main focus of this paper is specifically on OWL 2 as a basis for the description of ontology centric information in a database. The Web Ontology Language OWL 2 is a language for describing ontology information for the Semantic Web. As such it consists of a list of reserved words and grammatical rules for defining many parts of ontology knowledge. Based on this language specification this paper examines the possibility of storing information in a relational database for the description of domain ontology information. By creating a database structure based on OWL2 it is feasible to obtain an approach to storing information about the domain ontology in an utilizable way, by using its descriptive abilities. Nowadays multiple approaches to storing ontology information and OWL in databases exist; most of them are based on storing RDF data or provide persistence for specific OWL software libraries. The examination of the existing approaches provided in this paper, shows how they differ from the goal of obtaining a general, more easily usable and less software library specific database for domain ontology centric information. This paper describes a version of a simple relational database capable of holding and providing ontology knowledge on demand, which can be implemented on a database management system of choice.

Development of an Ontology-Directed Signal Processing Toolbox

This project was focused on the development of tools for the automatic configuration of signal processing systems. The goal is to develop tools that will be useful in a variety of Government and commercial areas and useable by people who are not signal processing experts. In order to get the most benefit from signal processing techniques, deep technical expertise is often required in order to select appropriate algorithms, combine them into a processing chain, and tune algorithm parameters for best performance on a specific problem. Therefore a significant benefit would result from the assembly of a toolbox of processing algorithms that has been selected for their effectiveness in a group of related problem areas, along with the means to allow people who are not signal processing experts to reliably select, combine, and tune these algorithms to solve specific problems. Defining a vocabulary for problem domain experts that is sufficiently expressive to drive the configuration of signal processing functions will allow the expertise of signal processing experts to be captured in rules for automated configuration. In order to test the feasibility of this approach, we addressed a lightning classification problem, which was proposed by DOE as a surrogate for problems encountered in nuclear nonproliferation data processing. We coded a toolbox of low-level signal processing algorithms for extracting features of RF waveforms, and demonstrated a prototype tool for screening data. We showed examples of using the tool for expediting the generation of ground-truth metadata, for training a signal recognizer, and for searching for signals with particular characteristics. The public benefits of this approach, if successful, will accrue to Government and commercial activities that face the same general problem - the development of sensor systems for complex environments. It will enable problem domain experts (e.g. analysts) to construct signal and image processing chains without the aid of signal processing experts. Thus enabled, problem domain experts will be able to work more quickly and produce better quality work

Mass Customization of Cloud Services - Engineering, Negotiation and Optimization

Several challenges hinder the entry of mass customization principles into Cloud computing: Firstly, the service engineering on provider side needs to be automated. Secondly, there has to be a suitable negotiation mechanism helping provider and consumer on finding an agreement on Quality-of-Service and price. Thirdly, finding the optimal configuration requires adequate and efficient optimization techniques. The work at hand addresses these challenges through technical and economic contributions

Estudio del manejo de ontologías para la monitorización de pacientes

El uso de ontologías en las tecnologías web cada vez está más extendido. El número de ontologías en los repositorios no para de crecer y el desarrollo hacia la estructura web 3.0 avanza poco a poco. Es por ello que este proyecto prueba el uso una ontología para la monitorización de pacientes. Para ello, se diseña una ontología en OWL mediante un editor de ontologías conocido como Protegé, se realiza una comparación entre dos tecnologías diferentes para el manejo de ontologías como Jena y OWLAPI y se desarrolla una aplicación demostrativa del funcionamiento de la monitorización.The use of ontologies in web technologies is becoming more widespread. The number of ontologies in the repositories is growing and development of the 3.0 web has made some progress. That is why this project tests an ontology for monitoring patients. To do this, an OWL ontology is designed with an ontology editor known as Protegé, a comparison between two different technologies for the management of ontologies as Jena and OWLAPI is developed and an application to show how the monitoring works, is implemented.Ingeniería de Telecomunicació

Ontologie-gestützte Optimierung des Entwurfs automobilelektronischer Systeme

Die zu beherrschende Komplexität bei der Entwicklung automobilelektronischer Systeme unterliegt einem stetigen Wachstum und ist nicht zuletzt aus diesem Grund mit mehreren ingenieurtechnischen Herausforderungen verbunden. Etablierte Ansätze wie die des Systems Engineering bieten Möglichkeiten, solch komplexe Systeme zu entwerfen und schließlich zu realisieren. Vordringliches Problem in diesem Zusammenhang ist jedoch, dass Engineering-Daten primär in über unterschiedliche Arbeitsplatzsysteme verstreuten Dokumenten abgelegt sind und dass diese nur unzureichend verwaltet werden. Einen Ausweg aus dieser Misere stellt die Abbildung dieser Daten auf Modelle dar. So gilt das Modell-basierte Systems Engineering derweil in der Automobil- und Luftfahrtindustrie als akzeptierter Weg, komplexe Systeme zu realisieren, auch wenn nicht alle Disziplinen dabei kontinuierlich gekoppelt sind. Nicht nur für diese Kopplung, sondern auch für das automatische Schlussfolgern benötigen Modelle zusätzliche, explizite Semantik. Automatisches Schlussfolgern ist beispielsweise für die Identifikation von Korrelationen zwischen Systems Engineering-Daten erforderlich. Für die Schaffung semantischer Interoperabilität eignen sich insbesondere Ontologien, die selbst auch Modelle sind. In dieser Arbeit wird ein Ontologie-basierter Ansatz zur Optimierung des Entwurfsprozesses von automobilelektronischen Systemen vorgestellt. Wesentlicher Grundgedanke dabei ist es, Ontologien zu nutzen, um Entwurfsmethoden und -modelle zu konsolidieren und zu integrieren. Dazu beruht der Ansatz im Kern auf dem Vorschlag einer einheitlichen Basis zur Entwicklung und Ausführung von Anwendungen, unter konsequenter Nutzung etablierter Standards, um Modelle auf Ontologien abzubilden. Diese Basis wurde als Softwareplattform realisiert, welche unter anderem auf eine nahtlose Integration in existierende Arbeitsabläufe abzielt. Vorrangiger Aspekt des Lösungsansatzes ist die Berücksichtigung von Anforderungen, sowie spezieller Last- und Nutzungsprofilen in Form von sogenannten Mission Profiles und deren Integration in Entwicklungsprozesse. Ergänzt wird diese Arbeit zudem durch die Beschreibung und Einordnung dreier Anwendungen, welche auf der Plattform aufsetzen und zur Untersuchung und Bewertung in konkreten Fallbeispielen Gebrauch finden. Die damit entstandenen Entwurfsmethodiken adressieren jeweils spezielle Problemstellungen aus dem Umfeld der Entwicklung automobilelektronischer Systeme und demonstrieren zudem die Anwendbarkeit der vorgestellten Entwurfs- und Anwendungsplattform

Ontologie-basierte Monosemierung - Bestimmung von Referenzen im SemanticWeb

Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit dieser Thematik, insbesondere mit der Problematik der Ambiguität, die bei der Zusammenführung natürlich-sprachlicher Informationen mit dem durch Ontologien repräsentierten Wissen auftritt

Ontologie-basierte Monosemierung

Ontologien verlangen eine eindeutige Identifikation der darin beschriebenen Elemente. Mit der Einbindung natürlicher Sprache erhält auch die Thematik der Mehrdeutigkeit Einzug in die formal geordnete Darstellung. Eine eindeutige Suche anhand natürlicher Sprache erscheint daher zunächst als unmöglich. Der Fokus dieser Arbeit liegt auf der Lösung des Problems der Ambiguität, die bei der Zusammenführung natürlich-sprachlicher Informationen mit dem durch Ontologien repräsentieren Wissen auftritt