Representação da informação incerta por meio de ontologias: um framework para smart homes

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro de Ciências da Educação, Programa de Pós-Graduação em Ciência da Informação, Florianópolis, 2019.Nas smart homes e outros cenários da Internet das Coisas (IoT), muitas vezes, as informações coletadas estão sujeitas a interferências externas. Além disso, pode ser necessário representar situações nas quais não é possível se obter informações completas ou precisas sobre determinado fenômeno, gerando a necessidade de se lidar com a informação incerta. As ontologias apresentam um formato amplamente utilizado para a representação das informações coletadas nas smart homes. Sendo assim, atualmente existem várias abordagens não padronizadas na literatura baseadas em ontologias para a representação da informação incerta, ou ontologias incertas . Diante desse contexto, o objetivo deste trabalho é propor um framework para ser utilizado como ferramenta de referência no processo de seleção de ontologias incertas para cenários de smart homes. Para isso, foram identificadas ontologias incertas para smart homes por meio de uma Revisão Sistemática da Literatura (RSL) e foram realizadas pesquisas nos anais do International Workshop on Uncertainty Reasoning for the Semantic Web (URSW). O framework proposto é composto por dois artefatos gerados a partir de informações extraídas das ontologias incertas identificadas: a) questionário para auxiliar na identificação das necessidades de representação da informação incerta; e b) quadro de referência para ser consultado durante a seleção de uma ontologia incerta de acordo com as necessidades de representação da informação incerta. Ao todo, foram identificados 16 trabalhos que propõem ontologias incertas. Com base nestes trabalhos, elaborou-se o questionário com seis questões e diferentes opções de respostas que remetem as ontologias incertas. O quadro de referência foi elaborado contendo os 16 trabalhos identificados e as características das ontologias incertas propostas por cada trabalho. O framework foi aplicado em nove cenários de smart homes que utilizam ontologias, mas não representam a informação incerta, de modo a exemplificar o papel do framework como ferramenta de referência. Como resultado de sua aplicação, para cada cenário, exceto um, identificou-se uma ou mais opções de ontologias incertas. Isto indica que as ontologias incertas disponíveis cobrem grande parte das necessidades de representação atualmente, mas não completamente. Espera-se que o framework proposto possa ser utilizado como referência para facilitar o acesso e uso das ontologias incertas pelos profissionais interessados na construção de ontologias. Finalmente, espera-se gerar oportunidades para que sejam desenvolvidas aplicações que elevem a qualidade e capacidade dos cenários de smart homes tendo em vista principalmente as necessidades e bem-estar das pessoas.Abstract : In smart homes and other Internet of Things (IoT) scenarios, often information collected is subject to external interference. Moreover, it may be necessary to represent situations in which it is not possible to obtain complete or accurate information about a specific phenomenon, causing the need to deal with uncertain information. Ontologies provides a widespread format for representing information collected in smart homes. This way, nowadays there are many non-standard ontology-based approaches in literature focused in the task of uncertain information representation, or \"uncertain ontologies\". Given this context, the objective of this work is to propose a framework to be used as a reference tool in the process of selecting uncertain ontologies for smart home scenarios. For this purpose, uncertain ontologies for smart homes and other IoT scenarios are identified by means of a Systematic Review of Literature (RSL) and by research in proceedings from International Workshop on Uncertainty Reasoning for the Semantic Web (URSW). The proposed framework is composed by two artifacts generated from information extracted from identified uncertain ontologies: a) a survey to assist in identifying the needs for representing uncertain information; and b) a reference table which can be used for selection of uncertain ontologies according to the representation needs. Altogether, 16 uncertain ontologies proposals have been identified. Based on these proposals, the questionnaire was elaborated with six questions and different options of answers referring to uncertain ontologies. The reference table was built containing the 16 ontologies proposals and its specific features. The framework was applied in nine scenarios of smart homes which use ontologies, but do not represent the uncertain information, in order to exemplify the role of the framework as a reference tool. As a result of its application one or more uncertain ontologies options were identified for most of the work. This indicates that the available uncertain ontologies cover most of the representation needs currently, but not all. It is expected that the proposed framework will be used as a reference to ease the access and use of uncertain ontologies by professionals interested in the creation of ontologies. Finally, it is expected to generate opportunities to develop applications which raise the quality and capacity of smart home scenarios especially in view of the needs and well-being of people

An IoT Knowledge Reengineering Framework for Semantic Knowledge Analytics for BI-Services

In a progressive business intelligence (BI) environment, IoT knowledge analytics are becoming an increasingly challenging problem because of rapid changes of knowledge context scenarios along with increasing data production scales with business requirements that ultimately transform a working knowledge base into a superseded state. Such a superseded knowledge base lacks adequate knowledge context scenarios, and the semantics, rules, frames, and ontology contents may not meet the latest requirements of contemporary BI-services. Thus, reengineering a superseded knowledge base into a renovated knowledge base system can yield greater business value and is more cost effective and feasible than standardising a new system for the same purpose. Thus, in this work, we propose an IoT knowledge reengineering framework (IKR framework) for implementation in a neurofuzzy system to build, organise, and reuse knowledge to provide BI-services to the things (man, machines, places, and processes) involved in business through the network of IoT objects. The analysis and discussion show that the IKR framework can be well suited to creating improved anticipation in IoT-driven BI-applications