Ontology based contextualization and context constraints management in web service processes

The flexibility and dynamism of service-based applications impose shifting the validation process to runtime; therefore, runtime monitoring of dynamic features attached to service-based systems is becoming an important direction of research that motivated the definition of our work. We propose an ontology based contextualization and a framework and techniques for managing context constraints in a Web service process for dynamic requirements validation monitoring at process runtime. Firstly, we propose an approach to define and model dynamic service context attached to composition and execution of services in a service process at run-time. Secondly, managing context constraints are defined in a framework, which has three main processes for context manipulation and reasoning, context constraints generation, and dynamic instrumentation and validation monitoring of context constraints. The dynamic requirements attached to service composition and execution are generated as context constraints. The dynamic service context modeling is investigated based on empirical analysis of application scenarios in the classical business domain and analysing previous models in the literature. The orientation of context aspects in a general context taxonomy is considered important. The Ontology Web Language (OWL) has many merits on formalising dynamic service context such as shared conceptualization, logical language support for composition and reasoning, XML based interoperability, etc. XML-based constraint representation is compatible with Web service technologies. The analysis of complementary case study scenarios and expert opinions through a survey illustrate the validity and completeness of our context model. The proposed techniques for context manipulation, context constraints generation, instrumentation and validation monitoring are investigated through a set of experiments from an empirical evaluation. The analytical evaluation is also used to evaluate algorithms. Our contributions and evaluation results provide a further step towards developing a highly automated dynamic requirements management system for service processes at process run-time

SEMO: a framework for customer social networks analysis based on semantics

The increasing importance of the Internet in most domains has brought about a paradigm change in consumer relations. The influence of Social Networks has entered the Customer Relationship Management domain under the coined term CRM 2.0. In this context, the need to understand and classify the interactions of customers by means of new platforms has emerged as a challenge for both researchers and professionals world-wide. This is the perfect scenario for the use of SEMO, a platform for Customer Social Networks Analysis based on Semantics and emotion mining. The platform benefits from both semantic annotation and classification and text analysis, relying on techniques from the Natural Language Processing domain. The results of the evaluation of the experimental implementation of SEMO reveal a promising and viable platform from a technical perspective.This work is supported by the Spanish Ministry of Industry, Tourism, and Commerce under the EUREKA project SITIO (TSI-020400-2009-148), SONAR2 (TSI-020100-2008-665) and GO2 (TSI-020400-2009-127)Publicad

Improving IT service management using an ontology-based and model-driven approach

Texto en inglés y resumen en inglés y españolLa adopción de marcos de trabajo de mejores prácticas que permiten la integración de las Tecnologías de la Información (TI) con el negocio, ayuda a las organizaciones a crear y compartir procesos de gestión de servicios de TI. Sin embargo, las guías y modelos publicados suelen especificarse en lenguaje natural o con representaciones gráficas que carecen de la semántica computacional necesaria para poder automatizar su validación, simulación e incluso su ejecución. En esta tesis se presenta Onto-ITIL, una propuesta basada en ontologías y en el enfoque de desarrollo de software dirigido por modelos que captura las mejores prácticas ofrecidas por ITIL® (del inglés Information Technology Infrastructure Library), y destinada a facilitar la prestación de servicios de TI. El objetivo de Onto-ITIL es ayudar a los expertos del dominio a modelar e implementar procesos de gestión de servicios de TI evitando ambigüedades semánticas y contradicciones. La formalización de los procesos de gestión de servicios de TI en términos de ITIL constituye un primer paso para cubrir la brecha que se da entre el negocio y las TI. Para definir las ontologías se ha utilizado OWL (del inglés Web Ontology Language). Adicionalmente, se ha definido un conjunto de reglas basadas en SWRL (del inglés Semantic Web Rule Language) que permiten enriquecer la ontología con una serie de restricciones semánticas y de reglas de inferencia de conocimiento. Por último, la definición de un conjunto de consultas basadas en SQWRL (del inglés Query-Enhanced Web Rule Language) permite recuperar conocimiento obtenido con OWL e inferido a través de las reglas SWRL. Además de formalizar los procesos de gestión de servicios de TI en base a las buenas prácticas consideradas por ITIL, Onto-ITIL también permite compartir, reutilizar e intercambiar las especificaciones de dichos procesos a través de mecanismos automatizados que proporcionan ciertos marcos de trabajo de comercio electrónico, como por ejemplo, ebXML. Mediante la adopción del enfoque MDE (del inglés Model-driven Engineering), se ha utilizado un DSL (del inglés Domain Specific Language) basado en la ontología Onto-ITIL que sirve para implementar sistemas de información basados en flujos de trabajo que dan soporte a los Sistemas de Gestión de Servicios de TI (SGSTI). Los modelos que se obtienen a partir de este lenguaje de modelado se pueden considerar modelos de alto nivel que han sido enriquecidos con conocimiento ontológico, y que están definidos exclusivamente en términos de lógica de negocio, es decir, que no presentan ningún aspecto arquitectónico o de plataforma de implementación. Con lo cual, de acuerdo con la arquitectura en cuatro capas propuesta por el OMG (del inglés Object Management Group), estos modelos se encontrarían a nivel CIM (del inglés Computation Independent Model). En resumen, la propuesta presentada en esta tesis permite: (i) formalizar el conocimiento asociado a los sistemas de gestión de servicios de TI en base a ontologías que recogen las buenas prácticas consideradas por ITIL; (ii) modelar la semántica de las actividades que definen los procesos de gestión de servicios de TI en forma de flujos de trabajo; (iii) generar de manera automática modelos de requisitos de alto nivel para implementar sistemas de información que se necesitan para dar soporte a dichos procesos; y (iv) a partir de los modelos anteriores, obtener modelos de más bajo nivel (llegando incluso al código de las aplicaciones) a través de transformaciones automáticas de modelos. La investigación llevada a cabo en esta tesis se ha validado mediante de la implementación de un caso de estudio real proporcionado por una compañía española que ofrece servicios de TI

Improving IT service management using an ontology-based and model-driven approach

Texto en inglés y resumen en inglés y españolLa adopción de marcos de trabajo de mejores prácticas que permiten la integración de las Tecnologías de la Información (TI) con el negocio, ayuda a las organizaciones a crear y compartir procesos de gestión de servicios de TI. Sin embargo, las guías y modelos publicados suelen especificarse en lenguaje natural o con representaciones gráficas que carecen de la semántica computacional necesaria para poder automatizar su validación, simulación e incluso su ejecución. En esta tesis se presenta Onto-ITIL, una propuesta basada en ontologías y en el enfoque de desarrollo de software dirigido por modelos que captura las mejores prácticas ofrecidas por ITIL® (del inglés Information Technology Infrastructure Library), y destinada a facilitar la prestación de servicios de TI. El objetivo de Onto-ITIL es ayudar a los expertos del dominio a modelar e implementar procesos de gestión de servicios de TI evitando ambigüedades semánticas y contradicciones. La formalización de los procesos de gestión de servicios de TI en términos de ITIL constituye un primer paso para cubrir la brecha que se da entre el negocio y las TI. Para definir las ontologías se ha utilizado OWL (del inglés Web Ontology Language). Adicionalmente, se ha definido un conjunto de reglas basadas en SWRL (del inglés Semantic Web Rule Language) que permiten enriquecer la ontología con una serie de restricciones semánticas y de reglas de inferencia de conocimiento. Por último, la definición de un conjunto de consultas basadas en SQWRL (del inglés Query-Enhanced Web Rule Language) permite recuperar conocimiento obtenido con OWL e inferido a través de las reglas SWRL. Además de formalizar los procesos de gestión de servicios de TI en base a las buenas prácticas consideradas por ITIL, Onto-ITIL también permite compartir, reutilizar e intercambiar las especificaciones de dichos procesos a través de mecanismos automatizados que proporcionan ciertos marcos de trabajo de comercio electrónico, como por ejemplo, ebXML. Mediante la adopción del enfoque MDE (del inglés Model-driven Engineering), se ha utilizado un DSL (del inglés Domain Specific Language) basado en la ontología Onto-ITIL que sirve para implementar sistemas de información basados en flujos de trabajo que dan soporte a los Sistemas de Gestión de Servicios de TI (SGSTI). Los modelos que se obtienen a partir de este lenguaje de modelado se pueden considerar modelos de alto nivel que han sido enriquecidos con conocimiento ontológico, y que están definidos exclusivamente en términos de lógica de negocio, es decir, que no presentan ningún aspecto arquitectónico o de plataforma de implementación. Con lo cual, de acuerdo con la arquitectura en cuatro capas propuesta por el OMG (del inglés Object Management Group), estos modelos se encontrarían a nivel CIM (del inglés Computation Independent Model). En resumen, la propuesta presentada en esta tesis permite: (i) formalizar el conocimiento asociado a los sistemas de gestión de servicios de TI en base a ontologías que recogen las buenas prácticas consideradas por ITIL; (ii) modelar la semántica de las actividades que definen los procesos de gestión de servicios de TI en forma de flujos de trabajo; (iii) generar de manera automática modelos de requisitos de alto nivel para implementar sistemas de información que se necesitan para dar soporte a dichos procesos; y (iv) a partir de los modelos anteriores, obtener modelos de más bajo nivel (llegando incluso al código de las aplicaciones) a través de transformaciones automáticas de modelos. La investigación llevada a cabo en esta tesis se ha validado mediante de la implementación de un caso de estudio real proporcionado por una compañía española que ofrece servicios de TI

Knowledge Representation in Engineering 4.0

This dissertation was developed in the context of the BMBF and EU/ECSEL funded projects GENIAL! and Arrowhead Tools. In these projects the chair examines methods of specifications and cooperations in the automotive value chain from OEM-Tier1-Tier2. Goal of the projects is to improve communication and collaborative planning, especially in early development stages. Besides SysML, the use of agreed vocabularies and on- tologies for modeling requirements, overall context, variants, and many other items, is targeted. This thesis proposes a web database, where data from the collaborative requirements elicitation is combined with an ontology-based approach that uses reasoning capabilities. For this purpose, state-of-the-art ontologies have been investigated and integrated that entail domains like hardware/software, roadmapping, IoT, context, innovation and oth- ers. New ontologies have been designed like a HW / SW allocation ontology and a domain-specific "eFuse ontology" as well as some prototypes. The result is a modular ontology suite and the GENIAL! Basic Ontology that allows us to model automotive and microelectronic functions, components, properties and dependencies based on the ISO26262 standard among these elements. Furthermore, context knowledge that influences design decisions such as future trends in legislation, society, environment, etc. is included. These knowledge bases are integrated in a novel tool that allows for collabo- rative innovation planning and requirements communication along the automotive value chain. To start off the work of the project, an architecture and prototype tool was developed. Designing ontologies and knowing how to use them proved to be a non-trivial task, requiring a lot of context and background knowledge. Some of this background knowledge has been selected for presentation and was utilized either in designing models or for later immersion. Examples are basic foundations like design guidelines for ontologies, ontology categories and a continuum of expressiveness of languages and advanced content like multi-level theory, foundational ontologies and reasoning. Finally, at the end, we demonstrate the overall framework, and show the ontology with reasoning, database and APPEL/SysMD (AGILA ProPErty and Dependency Descrip- tion Language / System MarkDown) and constraints of the hardware / software knowledge base. There, by example, we explore and solve roadmap constraints that are coupled with a car model through a constraint solver.Diese Dissertation wurde im Kontext des von BMBF und EU / ECSEL gefördertem Projektes GENIAL! und Arrowhead Tools entwickelt. In diesen Projekten untersucht der Lehrstuhl Methoden zur Spezifikationen und Kooperation in der Automotive Wertschöp- fungskette, von OEM zu Tier1 und Tier2. Ziel der Arbeit ist es die Kommunikation und gemeinsame Planung, speziell in den frühen Entwicklungsphasen zu verbessern. Neben SysML ist die Benutzung von vereinbarten Vokabularen und Ontologien in der Modellierung von Requirements, des Gesamtkontextes, Varianten und vielen anderen Elementen angezielt. Ontologien sind dabei eine Möglichkeit, um das Vermeiden von Missverständnissen und Fehlplanungen zu unterstützen. Dieser Ansatz schlägt eine Web- datenbank vor, wobei Ontologien das Teilen von Wissen und das logische Schlussfolgern von implizitem Wissen und Regeln unterstützen. Diese Arbeit beschreibt Ontologien für die Domäne des Engineering 4.0, oder spezifischer, für die Domäne, die für das deutsche Projekt GENIAL! benötigt wurde. Dies betrifft Domänen, wie Hardware und Software, Roadmapping, Kontext, Innovation, IoT und andere. Neue Ontologien wurden entworfen, wie beispielsweise die Hardware-Software Allokations-Ontologie und eine domänen-spezifische "eFuse Ontologie". Das Ergebnis war eine modulare Ontologie-Bibliothek mit der GENIAL! Basic Ontology, die es erlaubt, automotive und mikroelektronische Komponenten, Funktionen, Eigenschaften und deren Abhängigkeiten basierend auf dem ISO26262 Standard zu entwerfen. Des weiteren ist Kontextwissen, welches Entwurfsentscheidungen beinflusst, inkludiert. Diese Wissensbasen sind in einem neuartigen Tool integriert, dass es ermöglicht, Roadmapwissen und Anforderungen durch die Automobil- Wertschöpfungskette hinweg auszutauschen. On tologien zu entwerfen und zu wissen, wie man diese benutzt, war dabei keine triviale Aufgabe und benötigte viel Hintergrund- und Kontextwissen. Ausgewählte Grundlagen hierfür sind Richtlinien, wie man Ontologien entwirft, Ontologiekategorien, sowie das Spektrum an Sprachen und Formen von Wissensrepresentationen. Des weiteren sind fort- geschrittene Methoden erläutert, z.B wie man mit Ontologien Schlußfolgerungen trifft. Am Schluss wird das Overall Framework demonstriert, und die Ontologie mit Reason- ing, Datenbank und APPEL/SysMD (AGILA ProPErty and Dependency Description Language / System MarkDown) und Constraints der Hardware / Software Wissensbasis gezeigt. Dabei werden exemplarisch Roadmap Constraints mit dem Automodell verbunden und durch den Constraint Solver gelöst und exploriert

Knowledge Components and Methods for Policy Propagation in Data Flows

Data-oriented systems and applications are at the centre of current developments of the World Wide Web (WWW). On the Web of Data (WoD), information sources can be accessed and processed for many purposes. Users need to be aware of any licences or terms of use, which are associated with the data sources they want to use. Conversely, publishers need support in assigning the appropriate policies alongside the data they distribute. In this work, we tackle the problem of policy propagation in data flows - an expression that refers to the way data is consumed, manipulated and produced within processes. We pose the question of what kind of components are required, and how they can be acquired, managed, and deployed, to support users on deciding what policies propagate to the output of a data-intensive system from the ones associated with its input. We observe three scenarios: applications of the Semantic Web, workflow reuse in Open Science, and the exploitation of urban data in City Data Hubs. Starting from the analysis of Semantic Web applications, we propose a data-centric approach to semantically describe processes as data flows: the Datanode ontology, which comprises a hierarchy of the possible relations between data objects. By means of Policy Propagation Rules, it is possible to link data flow steps and policies derivable from semantic descriptions of data licences. We show how these components can be designed, how they can be effectively managed, and how to reason efficiently with them. In a second phase, the developed components are verified using a Smart City Data Hub as a case study, where we developed an end-to-end solution for policy propagation. Finally, we evaluate our approach and report on a user study aimed at assessing both the quality and the value of the proposed solution

Contributions for the exploitation of Semantic Technologies in Industry 4.0

120 p.En este trabajo de investigación se promueve la utilización de las tecnologías semánticas, en el entorno de la Industria 4.0, a través de tres contribuciones enfocadas en temas correspondientes a la fabricación inteligente: las descripciones enriquecidas de componentes, la visualización y el análisis de los datos, y la implementación de la Industria 4.0 en PyMEs.La primera contribución es una ontología llamada ExtruOnt, la cual contiene descripciones semánticas de un tipo de máquina de fabricación (la extrusora). En esta ontología se describen los componentes, sus conexiones espaciales, sus características, sus representaciones en tres dimensiones y, finalmente, los sensores utilizados para capturar los datos. La segunda contribución corresponde a un sistema de consulta visual en el cual se utiliza la ontología ExtruOnt y una representación en 2D de la extrusora para facilitar a los expertos de dominio la visualización y la extracción de conocimiento sobre el proceso de fabricación de una manera rápida y sencilla. La tercera contribución consiste en una metodología para la implementación de la Industria 4.0 en PyMEs, orientada al ciclo de vida del cliente y potenciada por el uso de tecnologías Semánticas y tecnologías de renderizado 3D.Las contribuciones han sido desarrolladas, aplicadas y validadas bajo un escenario de fabricación real

iSemServ : a framework for engineering intelligent semantic services

The need for modern enterprises and Web users to simply and rapidly develop and deliver platform-independent services to be accessed over the Web by the global community is growing. This is self-evident, when one considers the omnipresence of electronic services (e-services) on the Web. Accordingly, the Service-Oriented Architecture (SOA) is commonly considered as one of the de facto standards for the provisioning of heterogeneous business functionalities on the Web. As the basis for SOA, Web Services (WS) are commonly preferred, particularly because of their ability to facilitate the integration of heterogeneous systems. However, WS only focus on syntactic descriptions when describing the functional and behavioural aspects of services. This makes it a challenge for services to be automatically discovered, selected, composed, invoked, and executed – without any human intervention. Consequently, Semantic Web Services (SWS) are emerging to deal with such a challenge. SWS represent the convergence of Semantic Web (SW) and WS concepts, in order to enable Web services that can be automatically processed and understood by machines operating with limited or no user intervention. At present, research efforts within the SWS domain are mainly concentrated on semantic services automation aspects, such as discovery, matching, selection, composition, invocation, and execution. Moreover, extensive research has been conducted on the conceptual models and formal languages used in constructing semantic services. However, in terms of the engineering of semantic services, a number of challenges are still prevalent, as demonstrated by the lack of development and use of semantic services in real-world settings. The lack of development and use could be attributed to a number of challenges, such as complex semantic services enabling technologies, leading to a steep learning curve for service developers; lack of unified service platforms for guiding and supporting simple and rapid engineering of semantic services, and the limited integration of semantic technologies with mature service-oriented technologies. vi In addition, a combination of isolated software tools is normally used to engineer semantic services. This could, however, lead to undesirable consequences, such as prolonged service development times, high service development costs, lack of services re-use, and the lack of semantics interoperability, reliability, and re-usability. Furthermore, available software platforms do not support the creation of semantic services that are intelligent beyond the application of semantic descriptions, as envisaged for the next generation of services, where the connection of knowledge is of core importance. In addressing some of the challenges highlighted, this research study adopted a qualitative research approach with the main focus on conceptual modelling. The main contribution of this study is thus a framework called iSemServ to simplify and accelerate the process of engineering intelligent semantic services. The framework has been modelled and developed, based on the principles of simplicity, rapidity, and intelligence. The key contributions of the proposed framework are: (1) An end-to-end and unified approach of engineering intelligent semantic services, thereby enabling service engineers to use one platform to realize all the modules comprising such services; (2) proposal of a model-driven approach that enables the average and expert service engineers to focus on developing intelligent semantic services in a structured, extensible, and platform-independent manner. Thereby increasing developers’ productivity and minimizing development and maintenance costs; (3) complexity hiding through the exploitation of template and rule-based automatic code generators, supporting different service architectural styles and semantic models; and (4) intelligence wrapping of services at message and knowledge levels, for the purposes of automatically processing semantic service requests, responses and reasoning over domain ontologies and semantic descriptions by keeping user intervention at a minimum. The framework was designed by following a model-driven approach and implemented using the Eclipse platform. It was evaluated using practical use case scenarios, comparative analysis, and performance and scalability experiments. In conclusion, the iSemServ framework is considered appropriate for dealing with the complexities and restrictions involved in engineering intelligent semantic services, especially because the amount of time required to generate intelligent semantic vii services using the proposed framework is smaller compared with the time that the service engineer would need to manually generate all the different artefacts comprising an intelligent semantic service. Keywords: Intelligent semantic services, Web services, Ontologies, Intelligent agents, Service engineering, Model-driven techniques, iSemServ framework.ComputingD. Phil. (Computer science