A Novel Approach to Ontology Management

The term ontology is defined as the explicit specification of a conceptualization. While much of the prior research has focused on technical aspects of ontology management, little attention has been paid to the investigation of issues that limit the widespread use of ontologies and the evaluation of the effectiveness of ontologies in improving task performance. This dissertation addresses this void through the development of approaches to ontology creation, refinement, and evaluation. This study follows a multi-paper model focusing on ontology creation, refinement, and its evaluation. The first study develops and evaluates a method for ontology creation using knowledge available on the Web. The second study develops a methodology for ontology refinement through pruning and empirically evaluates the effectiveness of this method. The third study investigates the impact of an ontology in use case modeling, which is a complex, knowledge intensive organizational task in the context of IS development. The three studies follow the design science research approach, and each builds and evaluates IT artifacts. These studies contribute to knowledge by developing solutions to three important issues in the effective development and use of ontologies

Building a Reason-able Bioinformatics Ontology Using OIL

Ontologies will play an important role in bioinformatics, as they do in other disciplines, where they will provide a source of precisely defined terms that can be communicated across people and applications. The Ontology Inference Layer (OIL), is an ontology language that has an easy to use frame feel, yet at the same time allows users to exploit the full power of an expressive description logic. OilEd, an editor for OIL, uses reasoning to support ontology design, facilitating the development of ontologies that are both more detailed and more accurate. This paper presents a bioinformatics ontology building case study using OilEd to highlight the features of the combination of a frame representation and an expressive description logic

Struktur, Funktion und Verhalten dynamischer Modelle der Systembiologie: formale Wissensrepräsentation als Grundlage für computergestützte Modellierung und Simulation

Das Verstehen komplexer biologischer Phänomene auf der Basis dynamischer Modelle ist ohne Computerunterstützung nicht möglich. Seit mehr als einem Jahrzehnt werden enorme Anstrengungen unternommen, eine Softwareinfrastruktur für die systembiologische Modellierung und Simulation zu entwickeln. Die vorliegende Arbeit bietet den dafür notwendigen Standards, formalen Sprachen, Ontologien und auf diesen operierenden Programmen ein wissenschaftstheoretisches Fundament in Gestalt der sogenannten Wissensfacetten von Bio-Modellen. Die Wissensfacetten von Bio-Modellen stellen ein konzeptuelles Schema zur systematischen Beschreibung von Bio-Modellen, ihrer Verwendung und ihres Verhaltens dar. Dabei muss eine vollständige Beschreibung eines Bio-Modells seine Struktur, seine Funktion und sein Verhalten umfassen und seine intrinsische formale Semantik mit der extrinsischen biologischen Wirklichkeit in Beziehung setzen. Die formale Repräsentation der Wissensfacetten von Bio-Modellen bietet eine Grundlage für eine umfassende Computerunterstützung der Modellierung und Simulation in der Systembiologie. Geleitet durch die Wissensfacetten werden existierende Ansätze für die formale Repräsentation relevanter Wissensfragmente eingeordnet und bewertet sowie Defizite an Beschreibungsmitteln identifiziert. Ein großes Defizit liegt im Fehlen formalsprachlicher Mittel zur qualitativen Beschreibung des Verhaltens von Bio-Modellen. Im Rahmen dieser Arbeit wurde die Ontologie TEDDY entwickelt, auf deren Grundlage sich das Verhalten von Bio-Modellen propositional formalisieren lässt. TEDDY stellt eine formale begriffliche Basis der Theorie dynamischer Systeme dar. Die drei Hauptresultate der vorliegenden Arbeit sind eingebettet in grundsätzliche Betrachtungen zur Modellierung und Simulation in der Systembiologie und basieren auf allgemeinen Begriffen und Verfahren der Wissensrepräsentation sowie speziellen Methoden der qualitativen Beschreibung von Dynamik