Semantische Informationsintegration - Konzeption eines auf Beschreibungslogiken basierenden Integrationssystems für die Produktentwicklung

Aufgrund der Notwendigkeit, unkontrolliert aufkommende Datenfluten zu beherrschen sowie der steigenden Produktkomplexität resultiert der Handlungsbedarf, skalierbare Informationsintegrationslösungen zu finden, die einen effizienten und kontextbezogenen Zugriff auf Wissen unterstützen. Einsatz eines semantischen Integrationskonzepts in der Produktentwicklung erweitert den Wissensbeschaffungsraum des Ingenieurs enorm und ermöglicht die Interoperabilität heterogener Informationssysteme

Wissensbasierte Modellierung vernetzt-kooperativer Gebäudeplanung unter Verwendung von Methoden der Fuzzy-Logik

Die gestiegenen Anforderungen an Planung und Ausführung von Bauprojekten erfordern für eine wirtschaftliche Projektabwicklung eine koordinierte Kommunikation sowie eine effiziente Informationsverarbeitung. Im Rahmen dieser Arbeit wurden mit dem Multi-Objective Representation of Knowledge and its Applications – Modell (MORLA-Modell) die Grundlagen für vernetzt-kooperative Planungsprozesse unter Einsatz wissensbasierter Systeme erarbeitet und prototypisch implementiert. Das MORLA-Modell integriert weitreichende Aspekte der Mehrbenutzerfähigkeit, Datensicherheit, Modellintegrität und Anwendbarkeit auf sämtliche Gewerke des Bauwesens. Die Vorteile des entwickelten Modells liegen in der beschleunigten Durchführung zeitintensiver und somit kostenverursachender Vorgänge durch eine effiziente Kommunikationsinfrastruktur sowie in der vollständigen Erfassung von sowohl gewerkespezifischen als auch gewerkeübergreifenden Konsequenzen einzelner Planungsaktivitäten innerhalb der verteilten heterogenen Planungsumgebung. Durch den konsequenten Einsatz eines derartigen Systems können die Fehleranfälligkeit minimiert und Planungs- und Entscheidungsprozesse erheblich beschleunigt werden. Das Gebäude-Informations-Modell (Building-Information-Model – BIM) als zentrale Datenbasis dient im MORLA-Modell zur Verwaltung der im Rahmen des Planungsprozesses erforderlichen Informationen. Sämtliche Produktdaten werden zur Sicherstellung der Konsistenz ausnahmslos serverseitig vorgehalten und verwaltet. Auf diese Weise wird sichergestellt, dass die Konsequenzen von Planungsänderungen sowie die Einhaltung lokaler Sperren jederzeit für alle Beteiligten ersichtlich sind. Um die erforderliche Mehrbenutzer- und Multigewerke-Fähigkeit von auf dem MORLA-Modell basierenden Systemen sicherzustellen, wurden im eigens hierfür erarbeiteten Produkt-Daten-Modell zudem wesentliche Elemente der Prozessmodellierung berücksichtigt. Im Gegensatz zu den Produktdateninstanzen werden die Instanzen der Wissensdaten – die gewerkespezifischen MORLA-Wissensbanken – auf den lokalen Workspaces der Projektbeteiligten vorgehalten. Die Verwendung einer deklarativen Form der Wissensrepräsentation für die verschiedenen am Planungsprozess beteiligten Wissensdomänen sorgt für eine hohe Modularität des Gesamtsystems und somit für eine starke Unabhängigkeit der Wissensbanken sowohl voneinander als auch vom zentralen Inferenzmechanismus. Dies vereinfacht die Integration der heterogenen Wissensdomänen erheblich. Mit Hilfe von Inferenzmechanismen wird die lückenlose Identifikation gewerkeübergreifender Konsequenzen von Planungsänderungen ermöglicht. Die Untergliederung des Planungsprozesses in einzelne Szenarien stellt ein sehr praxisgerechtes Verfahren im Rahmen des Änderungsmanagements in der heterogenen Planungsumgebung dar. Zur Reduktion des Kommunikationsaufwandes werden die einzelnen MORLA-Wissensbanken im Rahmen der Auswertung serverseitig repliziert. Diese Replikation macht eine Aufteilung der Wissensbanken in einen öffentlich einsehbaren und einen privat geschützten Bereich erforderlich. Somit ist der Schutz von firmenbezogenem Ingenieurwissen gewährleistet. Dies ist eine grundlegende Voraussetzung für die Akzeptanz des Gesamtsystems in der Praxis. Zur Evaluierung der erarbeiteten Konzepte wurden Wissensbanken beispielhaft für die Gewerke der Tragwerksplanung (Stahlbetonbau) und der Haustechnik (Raumlufttechnik) erarbeitet und mit Hilfe einer Wissenserwerbskomponente implementiert. Die Möglichkeit einer computerbasierten Abschätzung von Konsequenzen aus Planungsänderungen stellt dem Anwender ein sehr hilfreiches Werkzeug zur Seite. Der Kommunikationsaufwand zwischen den projektbeteiligten Fachplanern wird hierdurch erheblich reduziert. Potentiell aufwändige und evtl. nicht realisierbare Planungsvarianten können mit Hilfe der erarbeiteten Sensitivitätsanalyse bereits im Vorfeld identifiziert werden. Hierfür wurden im Rahmen der vorliegenden Arbeit Fuzzy-Methoden verwendet. Durch ein eigenständiges Verfahren zur Defuzzyfikation, welches die besonderen Charakteristika der verwendeten logischen Fuzzy-Modelle berücksichtigt, und die Erarbeitung eines Parameters zur Bestimmung der Spezifität resultierender Fuzzy-Ergebnismengen, erfolgt eine effiziente und an das MORLA-Modell angepasste Approximation von Auswirkungen. Die Verwendung von Methoden der Fuzzy-Logik für die Sensitivitätsanalyse der Veränderung planungsrelevanter Parameter ermöglicht eine Reduzierung der Komplexität sowie eine transparente, natürlich­sprachliche Benutzerinteraktion. Im MORLA-Modell wurden u. a. auch die Anforderungen für eine deterministische Abhängigkeitsverfolgung im Rahmen von Netzstrukturen (z.B.: Lüftungskanalnetz, Lastabtragung, o. ä.) berücksichtigt und ein gewerkeübergreifender Inferenzmechanismus entwickelt. Des Weiteren wurden Konzepte einer effizienten Steuerung und Regelung des Daten- und Informationsflusses, einer gewerkeübergreifenden Benutzerinteraktion, sowie erforderlicher Sperrmechanismen erarbeitet und mit Hilfe einer Softwareapplikation Domain Augmented Environment for Intelligent Networked & Cooperative Design (DaVinci) implementiert. Mit Hilfe der in DaVinci beinhalteten Erklärungskomponente wird für den Anwender die Rückverfolgung des (gewerkeübergreifenden) Rechenwegs visualisiert. Diese Nachvollziehbarkeit und somit Sicherung der Transparenz der Planungshistorie eines Bauwerks ist eine weitere Voraussetzung für die Anwendung und Akzeptanz des Systems in der Praxis

Hybride Wissensverarbeitung in der präventivmedizinischen Diagnostik

von Andreas KollerPaderborn, Univ.-GH, Diss., 199

Entwicklung einer Diagnose-Shell zur Unterstützung von Informationssystemsicherheit

Im Rahmen der Arbeit wurde ein Expertisemodell des Managements der Informationssystemsicherheit (IS-Sicherheit) entwickelt und durch eine Diagnose-Shell operationalisiert. Es stand die Wissensrepräsentation und nutzung des IS-Sicherheitswissens zur Unterstützung des IS-Sicherheitsmanagements im Mittelpunkt. Hierfür wurden Methoden des Knowledge Engineering verwendet, um die IS-Sicherheitsstrategien durch diagnostische Problemlösungsmethoden zu beschreiben. Das benötigte IS-Sicherheitswissen wird durch IS-Sicherheitskonzepte repräsentiert. Die Modelle sind auf unterschiedlichen Abstraktionsstufen entwickelt worden, die zu einem epistemologischen Expertisemodell zusammengefasst worden sind. Es werden die drei Ebenen (Aufgaben-, Inferenz- und Domänen-Ebene) des Expertisemodells beschrieben und abgegrenzt. Die Aufgaben- und Inferenzebene beschreiben die Problemlösungsmethoden. Hierfür spezifiziert die Aufgabenebene das Ziel der Diagnose und deren Teilaufgaben. Es werden auf dieser Ebene generische Kontrollstrukturen bzw. Basis-Inferenzen (z.B. eines diagnostischen Problemlösungsprozesses) beschrieben. Eine Verfeinerung der Aufgabenebene bildet die Inferenzebene, die die Abhängigkeit zwischen Inferenzen und Wissens-Rollen darstellt. In der Domänenebene wird das domänenspezifische Wissen (z.B. das Sicherheitswissen) beschrieben, das zur konkreten Problemlösung (z.B. Schwachstellenanalyse oder Risikoanalyse) benötigt wird. Für die Problemlösung werden die Konzepte der Domänenebene, wie z.B. Schwachstellen oder Gefahren, auf die Wissens-Rollen der Problemlösungsmethoden überführt. Es wurde ein Entwurfsmodell für einen wissensbasierten Fragenkatalog entwickelt, das das Expertisemodell operationalisiert und die Grundlage für die spätere Implementierung darstellt. Hierfür werden die konventionellen, computergestützten Fragenkataloge durch eine wissensbasierte Regel-Komponente erweitert, die eine explizite Repräsentation von Abhängigkeitskonzepten ermöglicht. Darauf basierend wurde ein wissensbasierter Diagnose-Prototyp implementiert, der eine direkte Wissenseingabe und nutzung durch einen IS-Sicherheitsexperten unterstützt. Das wissensbasierte System kann auf Basis der Erhebung eine spezifische Problemlösung durchführen und automatisiert ein IS-Sicherheitskonzept erstellen

Adaptive Umweltmodellierung für kognitive Systeme in offener Welt durch dynamische Konzepte und quantitative Modellbewertung

In this work, an approach for adaptive world modeling is proposed. World models for cognitive systems often employ predefined domain models, which may become insufficient when encountering unforeseen entities. The presented approach addresses an adaptive extension of such domain models, considering the relevance of proposed model adaptations. As a basis, a quantitative model evaluation is devised, rating the ability of a domain model to represent the currently observed environment state

Implementierung und Erweiterung der Sprache ALCP

Diese Dokumentation beschreibt die Implementierung und Erweiterung der Sprache ALCP. ALCP ist eine von [Heinsohn 94a] entwickelte Erweiterung der terminologischen Wissensrepräsentationssprache ALC um eine probabilistische Komponente, so daß auch unsicheres Wissen repräsentiert und für Inferenzen verwendet werden kann. Nach einer Einführung in die grundlegenden Bereiche der Wahrscheinlichkeitstheorie und der Wissensrepräsentation erfolgt eine kurze Beschreibung der Sprache ALCP. Anschließend werden die bei der Implementierung verwendeten Konzepte vorgestellt und die benutzten Datenstrukturen und Algorithmen werden beschrieben und erläutert. Der praktische Aspekt der Verwendung der Sprache ALCP wird durch eine Beschreibung der verwendbaren Funktionen, eine Bedienungsanleitung und eine Beispielsitzung abgedeckt. Desweiteren wird die Mächtigkeit der Sprache ALCP anhand einiger Beispiele veranschaulicht

Adaptive Umweltmodellierung für kognitive Systeme in offener Welt durch dynamische Konzepte und quantitative Modellbewertung

Die Verwendung von technisch kognitiven Systemen, welche den Menschen bei der Ausführung von alltäglichen Aufgaben unterstützen, nimmt über die letzten Jahre stetig zu. Häufig müssen solche Systeme in der Lage sein, eine für ihre Aufgaben relevante Umgebung sensorisch erfassen und verarbeiten zu können. Zu diesem Zweck können sog. Umweltmodelle eingesetzt werden, deren Aufgabe eine konsistente Integration, Verwaltung und Bereitstellung erfasster Umgebungsinformationen ist. Ein Beispiel eines solchen Umweltmodells ist das sog. objektorientierte Umweltmodell, welches nach probabilistischen Prinzipien operiert und schritthaltend den Zustand einer beobachteten Umgebung darstellt. Diese sensorbasierte Beschreibung wird dabei durch ein semantisches Domänenmodell ergänzt, in welchem als Hintergrundwissen relevante Typen von Entitäten der Umgebung modelliert werden. Derartige Domänenmodelle werden im Allgemeinen zur Entwurfszeit eines Systems von Wissensingenieuren manuell erstellt. Sie beschreiben somit immer nur einen abgeschlossenen Teil einer Anwendungsdomäne. In dieser Arbeit wird nun der Fall betrachtet, dass ein solch abgeschlossenes Domänenmodell für die Umweltmodellierung nicht mehr ausreichend ist und dynamisch erweitert werden muss. Dabei wird von einer offenen Welt ausgegangen, d. h. einer Umgebung, in welcher auch nicht im Domänenmodell beschriebene Entitäten beobachtet werden können. Zu diesem Zweck wird in dieser Arbeit der Ansatz einer adaptiven Umweltmodellierung definiert, welcher es einem Umweltmodell ermöglicht, dynamisch auf unvorhergesehene Entitäten reagieren zu können. In diesem Ansatz können Wissensmodelle adaptiv durch das Erlernen neuer Konzepte erweitert werden. Um eine adaptive Umweltmodellierung zu ermöglichen, werden in dieser Arbeit unterschiedliche Aspekte und Methoden der probabilistischen Informationsverarbeitung im objektorientierten Umweltmodell angepasst und erweitert. Als Grundlage zur Repräsentation von neu gelernten Konzepten werden zunächst ein formales Metamodell und eine Kern-Ontologie definiert, welche die strukturierte Erweiterung eines Domänenmodells durch das Erlernen neuer Konzepte ermöglichen. Dabei muss im Besonderen die probabilistische Informationsrepräsentation des Umweltmodells beachtet werden, die eine Erweiterung von logisch orientierten Repräsentationsansätzen notwendig macht. Weiterhin wird ein probabilistischer Klassifikationsansatz vorgeschlagen, welcher beobachteten Entitäten ihre im Domänenmodell modellierten Typen unter Verwendung einer Wahrscheinlichkeitsverteilung zuordnet. Dieser Ansatz kann ebenfalls bei der Erkennung von unvorhergesehenen Entitäten genutzt werden. Als Hauptbeitrag dieser Arbeit wird ein Ansatz zur adaptiven Verwaltung und Erweiterung von Domänenmodellen präsentiert. Eine solche Erweiterung soll dabei nach Prinzipien wie der Bedarfsgerechtigkeit und Relevanz von Modellanpassungen erfolgen. Um den Bedarf einer Modellanpassung in einem Umweltmodell feststellen zu können, werden in dieser Arbeit Bewertungsmaße definiert, welche zur Quantifizierung der Modellgüte in Bezug auf die beobachtete Umgebung dienen. Diesen Bewertungsmaßen liegt ein Ansatz auf Basis des Prinzips der minimalen Beschreibungslänge zu Grunde. Unter Verwendung dieser Bewertungsmaße wird anschließend ein algorithmisches Regelungsschema definiert, welches die bedarfsgetriebene Anpassung eines Domänenmodells an relevante unvorhergesehene Entitäten erlaubt. Dazu werden weitere Bewertungsmaße definiert, welche die Detektion, Relevanzbewertung und Gruppierung solcher Entitäten ermöglichen. Auf Basis einer relevanten Gruppe von Entitäten, die einen spezifischen, bisher nicht modellierten Typ repräsentiert, kann dann eine Modellanpassung erfolgen. Als ein weiterer Beitrag wird daher ein Ansatz zum Lernen und Generalisieren von probabilistischen Konzeptdefinitionen vorgeschlagen. Abschließend erfolgt eine Evaluation der vorgeschlagenen Ansätze und Bewertungsmaße als Nachweis ihrer grundsätzlichen Anwendbarkeit an einem abstrahierten Anwendungsszenario der humanoiden Robotik für eine Haushaltsumgebung. Insgesamt beschreibt diese Arbeit somit einen ersten, aber grundlegenden Schritt in Richtung einer adaptiven Umweltmodellierung

Probabilistische Szenenmodelle für die Luftbildauswertung

The interpretation of aerial and satellite imagery requires significant experience and expert knowledge and therefore is mainly performed by professional image interpreters. So far, automatic methods are not able to provide comparable results but they can be used to support the manual image interpretation process. This work shows how the benefits of manual and automatic image interpretation can be adequately combined in an interactive image interpretation system