2,200 research outputs found

    Identifying and addressing adaptability and information system requirements for tactical management

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    Integrating Protein Data Resources through Semantic Web Services

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    Understanding the function of every protein is one major objective of bioinformatics. Currently, a large amount of information (e.g., sequence, structure and dynamics) is being produced by experiments and predictions that are associated with protein function. Integrating these diverse data about protein sequence, structure, dynamics and other protein features allows further exploration and establishment of the relationships between protein sequence, structure, dynamics and function, and thereby controlling the function of target proteins. However, information integration in protein data resources faces challenges at technology level for interfacing heterogeneous data formats and standards and at application level for semantic interpretation of dissimilar data and queries. In this research, a semantic web services infrastructure, called Web Services for Protein data resources (WSP), for flexible and user-oriented integration of protein data resources, is proposed. This infrastructure includes a method for modeling protein web services, a service publication algorithm, an efficient service discovery (matching) algorithm, and an optimal service chaining algorithm. Rather than relying on syntactic matching, the matching algorithm discovers services based on their similarity to the requested service. Therefore, users can locate services that semantically match their data requirements even if they are syntactically distinctive. Furthermore, WSP supports a workflow-based approach for service integration. The chaining algorithm is used to select and chain services, based on the criteria of service accuracy and data interoperability. The algorithm generates a web services workflow which automatically integrates the results from individual services.A number of experiments are conducted to evaluate the performance of the matching algorithm. The results reveal that the algorithm can discover services with reasonable performance. Also, a composite service, which integrates protein dynamics and conservation, is experimented using the WSP infrastructure

    Fachlich erweiterbare 3D-Stadtmodelle – Management, Visualisierung und Interaktion

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    Domain-extendable semantic 3D city models are complex mappings and inventories of the urban environment which can be utilized as an integrative information backbone to facilitate a range of application fields like urban planning, environmental simulations, disaster management, and energy assessment. Today, more and more countries and cities worldwide are creating their own 3D city models based on the CityGML specification which is an international standard issued by the Open Geospatial Consortium (OGC) to provide an open data model and XML-based format for describing the relevant urban objects with regards to their 3D geometry, topology, semantics, and appearance. It especially provides a flexible and systematic extension mechanism called “Application Domain Extension (ADE)” which allows third parties to dynamically extend the existing CityGML definitions with additional information models from different application domains for representing the extended or newly introduced geographic object types within a common framework. However, due to the consequent large size and high model complexity, the practical utilization of country-wide CityGML datasets has posed a tremendous challenge regarding the setup of an extensive application system to support the efficient data storage, analysis, management, interaction, and visualization. These requirements have been partly solved by the existing free 3D geo-database solution called ‘3D City Database (3DCityDB)’ which offers a rich set of functionalities for dealing with standard CityGML data models, but lacked the support for CityGML ADEs. The key motivation of this thesis is to develop a reliable approach for extending the existing database solution to support the efficient management, visualization, and interaction of large geospatial data elements of arbitrary CityGML ADEs. Emphasis is first placed on answering the question of how to dynamically extend the relational database schema by parsing and interpreting the XML schema files of the ADE and dynamically create new database tables accordingly. Based on a comprehensive survey of the related work, a new graph-based framework has been proposed which uses typed and attributed graphs for semantically representing the object-oriented data models of CityGML ADEs and utilizes graph transformation systems to automatically generate compact table structures extending the 3DCityDB. The transformation process is performed by applying a series of fine-grained graph transformation rules which allow users to declaratively describe the complex mapping rules including the optimization concepts that are employed in the development of the 3DCityDB database schema. The second major contribution of this thesis is the development of a new multi-level system which can serve as a complete and integrative platform for facilitating the various analysis, simulation, and modification operations on the complex-structured 3D city models based on CityGML and 3DCityDB. It introduces an additional application level based on a so-called ‘app-concept’ that allows for constructing a light-weight web application to reach a good balance between the high data model complexity and the specific application requirements of the end users. Each application can be easily built on top of a developed 3D web client whose functionalities go beyond the efficient 3D geo-visualization and interactive exploration, and also allows for performing collaborative modifications and analysis of 3D city models by taking advantage of the Cloud Computing technology. This multi-level system along with the extended 3DCityDB have been successfully utilized and evaluated by many practical projects.Fachlich erweiterbare semantische 3D-Stadtmodelle sind komplexe Abbildungen und DatenbestĂ€nde der stĂ€dtischen Umgebung, die als ein integratives InformationsrĂŒckgrat genutzt werden können, um eine Reihe von Anwendungsfeldern wie z. B. Stadtplanung, Umweltsimulationen, Katastrophenmanagement und Energiebewertung zu ermöglichen. Heute schaffen immer mehr LĂ€nder und StĂ€dte weltweit ihre eigenen 3D-Stadtmodelle auf Basis des internationalen Standards CityGML des Open Geospatial Consortium (OGC), um ein offenes Datenmodell und ein XML-basiertes Format zur Beschreibung der relevanten Stadtobjekte in Bezug auf ihre 3D-Geometrien, Topologien, Semantik und Erscheinungen zur VerfĂŒgung zu stellen. Es bietet insbesondere einen flexiblen und systematischen Erweiterungsmechanismus namens „Application Domain Extension“ (ADE), der es Dritten ermöglicht, die bestehenden CityGML-Definitionen mit zusĂ€tzlichen Informationsmodellen aus verschiedenen AnwendungsdomĂ€nen dynamisch zu erweitern, um die erweiterten oder neu eingefĂŒhrten Stadtobjekt-Typen innerhalb eines gemeinsamen Framework zu reprĂ€sentieren. Aufgrund der konsequent großen Datenmenge und hohen ModellkomplexitĂ€t bei der praktischen Nutzung der landesweiten CityGML-DatensĂ€tze wurden jedoch enorme Anforderungen an den Aufbau eines umfangreichen Anwendungssystems zur UnterstĂŒtzung der effizienten Speicherung, Analyse, Verwaltung, Interaktion und Visualisierung der Daten gestellt. Die bestehende kostenlose 3D-Geodatenbank-Lösung „3D City Database“ (3DCityDB) entsprach bereits teilweise diesen Anforderungen, indem sie zwar eine umfangreiche FunktionalitĂ€t fĂŒr den Umgang mit den Standard-CityGML-Datenmodellen, jedoch keine UnterstĂŒtzung fĂŒr CityGML-ADEs bietet. Die SchlĂŒsselmotivation fĂŒr diese Arbeit ist es, einen zuverlĂ€ssigen Ansatz zur Erweiterung der bestehenden Datenbanklösung zu entwickeln, um das effiziente Management, die Visualisierung und Interaktion großer DatensĂ€tze beliebiger CityGML-ADEs zu unterstĂŒtzen. Der Schwerpunkt liegt zunĂ€chst auf der Beantwortung der SchlĂŒsselfrage, wie man das relationale Datenbankschema dynamisch erweitern kann, indem die XML-Schemadateien der ADE analysiert und interpretiert und anschließend dem entsprechende neue Datenbanktabellen erzeugt werden. Auf Grundlage einer umfassenden Studie verwandter Arbeiten wurde ein neues graphbasiertes Framework entwickelt, das die typisierten und attributierten Graphen zur semantischen Darstellung der objektorientierten Datenmodelle von CityGML-ADEs verwendet und anschließend Graphersetzungssysteme nutzt, um eine kompakte Tabellenstruktur zur Erweiterung der 3DCityDB zu generieren. Der Transformationsprozess wird durch die Anwendung einer Reihe feingranularer Graphersetzungsregeln durchgefĂŒhrt, die es Benutzern ermöglicht, die komplexen Mapping-Regeln einschließlich der Optimierungskonzepte aus der Entwicklung des 3DCityDB-Datenbankschemas deklarativ zu formalisieren. Der zweite wesentliche Beitrag dieser Arbeit ist die Entwicklung eines neuen mehrstufigen Systemkonzepts, das auf CityGML und 3DCityDB basiert und gleichzeitig als eine komplette und integrative Plattform zur Erleichterung der Analyse, Simulationen und Modifikationen der komplex strukturierten 3D-Stadtmodelle dienen kann. Das Systemkonzept enthĂ€lt eine zusĂ€tzliche Anwendungsebene, die auf einem sogenannten „App-Konzept“ basiert, das es ermöglicht, eine leichtgewichtige Applikation bereitzustellen, die eine gute Balance zwischen der hohen ModellkomplexitĂ€t und den spezifischen Anwendungsanforderungen der Endbenutzer erreicht. Jede Applikation lĂ€sst sich ganz einfach mittels eines bereits entwickelten 3D-Webclients aufbauen, dessen FunktionalitĂ€ten ĂŒber die effiziente 3D-Geo-Visualisierung und interaktive Exploration hinausgehen und auch die DurchfĂŒhrung kollaborativer Modifikationen und Analysen von 3D-Stadtmodellen mit Hilfe von der Cloud-Computing-Technologie ermöglichen. Dieses mehrstufige System zusammen mit dem erweiterten 3DCityDB wurde erfolgreich in vielen praktischen Projekten genutzt und bewertet

    Fachlich erweiterbare 3D-Stadtmodelle – Management, Visualisierung und Interaktion

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    Domain-extendable semantic 3D city models are complex mappings and inventories of the urban environment which can be utilized as an integrative information backbone to facilitate a range of application fields like urban planning, environmental simulations, disaster management, and energy assessment. Today, more and more countries and cities worldwide are creating their own 3D city models based on the CityGML specification which is an international standard issued by the Open Geospatial Consortium (OGC) to provide an open data model and XML-based format for describing the relevant urban objects with regards to their 3D geometry, topology, semantics, and appearance. It especially provides a flexible and systematic extension mechanism called “Application Domain Extension (ADE)” which allows third parties to dynamically extend the existing CityGML definitions with additional information models from different application domains for representing the extended or newly introduced geographic object types within a common framework. However, due to the consequent large size and high model complexity, the practical utilization of country-wide CityGML datasets has posed a tremendous challenge regarding the setup of an extensive application system to support the efficient data storage, analysis, management, interaction, and visualization. These requirements have been partly solved by the existing free 3D geo-database solution called ‘3D City Database (3DCityDB)’ which offers a rich set of functionalities for dealing with standard CityGML data models, but lacked the support for CityGML ADEs. The key motivation of this thesis is to develop a reliable approach for extending the existing database solution to support the efficient management, visualization, and interaction of large geospatial data elements of arbitrary CityGML ADEs. Emphasis is first placed on answering the question of how to dynamically extend the relational database schema by parsing and interpreting the XML schema files of the ADE and dynamically create new database tables accordingly. Based on a comprehensive survey of the related work, a new graph-based framework has been proposed which uses typed and attributed graphs for semantically representing the object-oriented data models of CityGML ADEs and utilizes graph transformation systems to automatically generate compact table structures extending the 3DCityDB. The transformation process is performed by applying a series of fine-grained graph transformation rules which allow users to declaratively describe the complex mapping rules including the optimization concepts that are employed in the development of the 3DCityDB database schema. The second major contribution of this thesis is the development of a new multi-level system which can serve as a complete and integrative platform for facilitating the various analysis, simulation, and modification operations on the complex-structured 3D city models based on CityGML and 3DCityDB. It introduces an additional application level based on a so-called ‘app-concept’ that allows for constructing a light-weight web application to reach a good balance between the high data model complexity and the specific application requirements of the end users. Each application can be easily built on top of a developed 3D web client whose functionalities go beyond the efficient 3D geo-visualization and interactive exploration, and also allows for performing collaborative modifications and analysis of 3D city models by taking advantage of the Cloud Computing technology. This multi-level system along with the extended 3DCityDB have been successfully utilized and evaluated by many practical projects.Fachlich erweiterbare semantische 3D-Stadtmodelle sind komplexe Abbildungen und DatenbestĂ€nde der stĂ€dtischen Umgebung, die als ein integratives InformationsrĂŒckgrat genutzt werden können, um eine Reihe von Anwendungsfeldern wie z. B. Stadtplanung, Umweltsimulationen, Katastrophenmanagement und Energiebewertung zu ermöglichen. Heute schaffen immer mehr LĂ€nder und StĂ€dte weltweit ihre eigenen 3D-Stadtmodelle auf Basis des internationalen Standards CityGML des Open Geospatial Consortium (OGC), um ein offenes Datenmodell und ein XML-basiertes Format zur Beschreibung der relevanten Stadtobjekte in Bezug auf ihre 3D-Geometrien, Topologien, Semantik und Erscheinungen zur VerfĂŒgung zu stellen. Es bietet insbesondere einen flexiblen und systematischen Erweiterungsmechanismus namens „Application Domain Extension“ (ADE), der es Dritten ermöglicht, die bestehenden CityGML-Definitionen mit zusĂ€tzlichen Informationsmodellen aus verschiedenen AnwendungsdomĂ€nen dynamisch zu erweitern, um die erweiterten oder neu eingefĂŒhrten Stadtobjekt-Typen innerhalb eines gemeinsamen Framework zu reprĂ€sentieren. Aufgrund der konsequent großen Datenmenge und hohen ModellkomplexitĂ€t bei der praktischen Nutzung der landesweiten CityGML-DatensĂ€tze wurden jedoch enorme Anforderungen an den Aufbau eines umfangreichen Anwendungssystems zur UnterstĂŒtzung der effizienten Speicherung, Analyse, Verwaltung, Interaktion und Visualisierung der Daten gestellt. Die bestehende kostenlose 3D-Geodatenbank-Lösung „3D City Database“ (3DCityDB) entsprach bereits teilweise diesen Anforderungen, indem sie zwar eine umfangreiche FunktionalitĂ€t fĂŒr den Umgang mit den Standard-CityGML-Datenmodellen, jedoch keine UnterstĂŒtzung fĂŒr CityGML-ADEs bietet. Die SchlĂŒsselmotivation fĂŒr diese Arbeit ist es, einen zuverlĂ€ssigen Ansatz zur Erweiterung der bestehenden Datenbanklösung zu entwickeln, um das effiziente Management, die Visualisierung und Interaktion großer DatensĂ€tze beliebiger CityGML-ADEs zu unterstĂŒtzen. Der Schwerpunkt liegt zunĂ€chst auf der Beantwortung der SchlĂŒsselfrage, wie man das relationale Datenbankschema dynamisch erweitern kann, indem die XML-Schemadateien der ADE analysiert und interpretiert und anschließend dem entsprechende neue Datenbanktabellen erzeugt werden. Auf Grundlage einer umfassenden Studie verwandter Arbeiten wurde ein neues graphbasiertes Framework entwickelt, das die typisierten und attributierten Graphen zur semantischen Darstellung der objektorientierten Datenmodelle von CityGML-ADEs verwendet und anschließend Graphersetzungssysteme nutzt, um eine kompakte Tabellenstruktur zur Erweiterung der 3DCityDB zu generieren. Der Transformationsprozess wird durch die Anwendung einer Reihe feingranularer Graphersetzungsregeln durchgefĂŒhrt, die es Benutzern ermöglicht, die komplexen Mapping-Regeln einschließlich der Optimierungskonzepte aus der Entwicklung des 3DCityDB-Datenbankschemas deklarativ zu formalisieren. Der zweite wesentliche Beitrag dieser Arbeit ist die Entwicklung eines neuen mehrstufigen Systemkonzepts, das auf CityGML und 3DCityDB basiert und gleichzeitig als eine komplette und integrative Plattform zur Erleichterung der Analyse, Simulationen und Modifikationen der komplex strukturierten 3D-Stadtmodelle dienen kann. Das Systemkonzept enthĂ€lt eine zusĂ€tzliche Anwendungsebene, die auf einem sogenannten „App-Konzept“ basiert, das es ermöglicht, eine leichtgewichtige Applikation bereitzustellen, die eine gute Balance zwischen der hohen ModellkomplexitĂ€t und den spezifischen Anwendungsanforderungen der Endbenutzer erreicht. Jede Applikation lĂ€sst sich ganz einfach mittels eines bereits entwickelten 3D-Webclients aufbauen, dessen FunktionalitĂ€ten ĂŒber die effiziente 3D-Geo-Visualisierung und interaktive Exploration hinausgehen und auch die DurchfĂŒhrung kollaborativer Modifikationen und Analysen von 3D-Stadtmodellen mit Hilfe von der Cloud-Computing-Technologie ermöglichen. Dieses mehrstufige System zusammen mit dem erweiterten 3DCityDB wurde erfolgreich in vielen praktischen Projekten genutzt und bewertet

    Improving Usability And Scalability Of Big Data Workflows In The Cloud

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    Big data workflows have recently emerged as the next generation of data-centric workflow technologies to address the five “V” challenges of big data: volume, variety, velocity, veracity, and value. More formally, a big data workflow is the computerized modeling and automation of a process consisting of a set of computational tasks and their data interdependencies to process and analyze data of ever increasing in scale, complexity, and rate of acquisition. The convergence of big data and workflows creates new challenges in workflow community. First, the variety of big data results in a need for integrating large number of remote Web services and other heterogeneous task components that can consume and produce data in various formats and models into a uniform and interoperable workflow. Existing approaches fall short in addressing the so-called shimming problem only in an adhoc manner and unable to provide a generic solution. We automatically insert a piece of code called shims or adaptors in order to resolve the data type mismatches. Second, the volume of big data results in a large number of datasets that needs to be queried and analyzed in an effective and personalized manner. Further, there is also a strong need for sharing, reusing, and repurposing existing tasks and workflows across different users and institutes. To overcome such limitations, we propose a folksonomy- based social workflow recommendation system to improve workflow design productivity and efficient dataset querying and analyzing. Third, the volume of big data results in the need to process and analyze data of ever increasing in scale, complexity, and rate of acquisition. But a scalable distributed data model is still missing that abstracts and automates data distribution, parallelism, and scalable processing. We propose a NoSQL collectional data model that addresses this limitation. Finally, the volume of big data combined with the unbound resource leasing capability foreseen in the cloud, facilitates data scientists to wring actionable insights from the data in a time and cost efficient manner. We propose BARENTS scheduler that supports high-performance workflow scheduling in a heterogeneous cloud-computing environment with a single objective to minimize the workflow makespan under a user provided budget constraint

    Guaranteeing Soundness of Configurable Process Variants in Provop

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    Usually, for a particular business process a multitude of variants exists. Each of them constitutes an adjustment of a reference process model to specific requirements building the process context. While some progress has been achieved regarding the configuration of process variants, there exists only little work on how to accomplish this in a sound and efficient manner, especially when considering the large number of process variants that exist in practice as well as the many syntactical and semantical constraints they have to obey. In this paper we discuss advanced concepts for the context- and constraint-based configuration of process variants, and show how they can be utilized to ensure soundness of the configured process variants. Enhancing process-aware information systems with the capability to easily configure sound process models, belonging to the same process family and fitting to the given application context, will enable a new quality in engineering process-aware information systems

    CAiSE Radar 2016

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    The CAiSE Radar is an experimental format, established for CAiSE 2016, to make CAiSE workshops livelier, exciting, stimulate discussions, and attract additional active participants by establishing an environment where not only well established and validated research is reported but research in infancy, new ideas, and potentially interesting research projects can be presented and discussed. So similarly to a radar, the idea is to enable researchers to look into the future of the field and identify upcoming trends early. The aim of such effort is on one hand to contribute to the building of research communities and promote the integration of young researchers into the community, and on the other hand to provide opportunities to discuss ideas early and to receive additional opinions on planned research

    Semantically defined Analytics for Industrial Equipment Diagnostics

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    In this age of digitalization, industries everywhere accumulate massive amount of data such that it has become the lifeblood of the global economy. This data may come from various heterogeneous systems, equipment, components, sensors, systems and applications in many varieties (diversity of sources), velocities (high rate of changes) and volumes (sheer data size). Despite significant advances in the ability to collect, store, manage and filter data, the real value lies in the analytics. Raw data is meaningless, unless it is properly processed to actionable (business) insights. Those that know how to harness data effectively, have a decisive competitive advantage, through raising performance by making faster and smart decisions, improving short and long-term strategic planning, offering more user-centric products and services and fostering innovation. Two distinct paradigms in practice can be discerned within the field of analytics: semantic-driven (deductive) and data-driven (inductive). The first emphasizes logic as a way of representing the domain knowledge encoded in rules or ontologies and are often carefully curated and maintained. However, these models are often highly complex, and require intensive knowledge processing capabilities. Data-driven analytics employ machine learning (ML) to directly learn a model from the data with minimal human intervention. However, these models are tuned to trained data and context, making it difficult to adapt. Industries today that want to create value from data must master these paradigms in combination. However, there is great need in data analytics to seamlessly combine semantic-driven and data-driven processing techniques in an efficient and scalable architecture that allows extracting actionable insights from an extreme variety of data. In this thesis, we address these needs by providing: ‱ A unified representation of domain-specific and analytical semantics, in form of ontology models called TechOnto Ontology Stack. It is highly expressive, platform-independent formalism to capture conceptual semantics of industrial systems such as technical system hierarchies, component partonomies etc and its analytical functional semantics. ‱ A new ontology language Semantically defined Analytical Language (SAL) on top of the ontology model that extends existing DatalogMTL (a Horn fragment of Metric Temporal Logic) with analytical functions as first class citizens. ‱ A method to generate semantic workflows using our SAL language. It helps in authoring, reusing and maintaining complex analytical tasks and workflows in an abstract fashion. ‱ A multi-layer architecture that fuses knowledge- and data-driven analytics into a federated and distributed solution. To our knowledge, the work in this thesis is one of the first works to introduce and investigate the use of the semantically defined analytics in an ontology-based data access setting for industrial analytical applications. The reason behind focusing our work and evaluation on industrial data is due to (i) the adoption of semantic technology by the industries in general, and (ii) the common need in literature and in practice to allow domain expertise to drive the data analytics on semantically interoperable sources, while still harnessing the power of analytics to enable real-time data insights. Given the evaluation results of three use-case studies, our approach surpass state-of-the-art approaches for most application scenarios.Im Zeitalter der Digitalisierung sammeln die Industrien ĂŒberall massive Daten-mengen, die zum Lebenselixier der Weltwirtschaft geworden sind. Diese Daten können aus verschiedenen heterogenen Systemen, GerĂ€ten, Komponenten, Sensoren, Systemen und Anwendungen in vielen Varianten (Vielfalt der Quellen), Geschwindigkeiten (hohe Änderungsrate) und Volumina (reine DatengrĂ¶ĂŸe) stammen. Trotz erheblicher Fortschritte in der FĂ€higkeit, Daten zu sammeln, zu speichern, zu verwalten und zu filtern, liegt der eigentliche Wert in der Analytik. Rohdaten sind bedeutungslos, es sei denn, sie werden ordnungsgemĂ€ĂŸ zu verwertbaren (GeschĂ€fts-)Erkenntnissen verarbeitet. Wer weiß, wie man Daten effektiv nutzt, hat einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil, indem er die Leistung steigert, indem er schnellere und intelligentere Entscheidungen trifft, die kurz- und langfristige strategische Planung verbessert, mehr benutzerorientierte Produkte und Dienstleistungen anbietet und Innovationen fördert. In der Praxis lassen sich im Bereich der Analytik zwei unterschiedliche Paradigmen unterscheiden: semantisch (deduktiv) und Daten getrieben (induktiv). Die erste betont die Logik als eine Möglichkeit, das in Regeln oder Ontologien kodierte DomĂ€nen-wissen darzustellen, und wird oft sorgfĂ€ltig kuratiert und gepflegt. Diese Modelle sind jedoch oft sehr komplex und erfordern eine intensive Wissensverarbeitung. Datengesteuerte Analysen verwenden maschinelles Lernen (ML), um mit minimalem menschlichen Eingriff direkt ein Modell aus den Daten zu lernen. Diese Modelle sind jedoch auf trainierte Daten und Kontext abgestimmt, was die Anpassung erschwert. Branchen, die heute Wert aus Daten schaffen wollen, mĂŒssen diese Paradigmen in Kombination meistern. Es besteht jedoch ein großer Bedarf in der Daten-analytik, semantisch und datengesteuerte Verarbeitungstechniken nahtlos in einer effizienten und skalierbaren Architektur zu kombinieren, die es ermöglicht, aus einer extremen Datenvielfalt verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen. In dieser Arbeit, die wir auf diese BedĂŒrfnisse durch die Bereitstellung: ‱ Eine einheitliche Darstellung der DomĂ€nen-spezifischen und analytischen Semantik in Form von Ontologie Modellen, genannt TechOnto Ontology Stack. Es ist ein hoch-expressiver, plattformunabhĂ€ngiger Formalismus, die konzeptionelle Semantik industrieller Systeme wie technischer Systemhierarchien, Komponenten-partonomien usw. und deren analytische funktionale Semantik zu erfassen. ‱ Eine neue Ontologie-Sprache Semantically defined Analytical Language (SAL) auf Basis des Ontologie-Modells das bestehende DatalogMTL (ein Horn fragment der metrischen temporĂ€ren Logik) um analytische Funktionen als erstklassige BĂŒrger erweitert. ‱ Eine Methode zur Erzeugung semantischer workflows mit unserer SAL-Sprache. Es hilft bei der Erstellung, Wiederverwendung und Wartung komplexer analytischer Aufgaben und workflows auf abstrakte Weise. ‱ Eine mehrschichtige Architektur, die Wissens- und datengesteuerte Analysen zu einer föderierten und verteilten Lösung verschmilzt. Nach unserem Wissen, die Arbeit in dieser Arbeit ist eines der ersten Werke zur EinfĂŒhrung und Untersuchung der Verwendung der semantisch definierten Analytik in einer Ontologie-basierten Datenzugriff Einstellung fĂŒr industrielle analytische Anwendungen. Der Grund fĂŒr die Fokussierung unserer Arbeit und Evaluierung auf industrielle Daten ist auf (i) die Übernahme semantischer Technologien durch die Industrie im Allgemeinen und (ii) den gemeinsamen Bedarf in der Literatur und in der Praxis zurĂŒckzufĂŒhren, der es der Fachkompetenz ermöglicht, die Datenanalyse auf semantisch inter-operablen Quellen voranzutreiben, und nutzen gleichzeitig die LeistungsfĂ€higkeit der Analytik, um Echtzeit-Daten-einblicke zu ermöglichen. Aufgrund der Evaluierungsergebnisse von drei AnwendungsfĂ€llen Übertritt unser Ansatz fĂŒr die meisten Anwendungsszenarien Modernste AnsĂ€tze

    CAiSE Radar 2016

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    The CAiSE Radar is an experimental format, established for CAiSE 2016, to make CAiSE workshops livelier, exciting, stimulate discussions, and attract additional active participants by establishing an environment where not only well established and validated research is reported but research in infancy, new ideas, and potentially interesting research projects can be presented and discussed. So similarly to a radar, the idea is to enable researchers to look into the future of the field and identify upcoming trends early. The aim of such effort is on one hand to contribute to the building of research communities and promote the integration of young researchers into the community, and on the other hand to provide opportunities to discuss ideas early and to receive additional opinions on planned research
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