an Automatic Transformation Process for Generating Multi-aspect Social IoT Ontology

다면적 소셜 IoT 도메인 온톨로지 생성을 위한 온톨로지 스키마 변환 프로세스

  • 김수경 (국립한밭대학교 컴퓨터공학과) ;
  • 안기홍 (국립한밭대학교 컴퓨터공학과) ;
  • 김건우 (국립한밭대학교 컴퓨터공학과)
  • Received : 2014.07.21
  • Accepted : 2014.09.19
  • Published : 2014.09.30

Abstract

This research proposes a concept of multi-aspect Social IoT platform that enables human, machine and service to communicate smoothly among them, as well as a means of an automatic process for transforming exiting domain knowledge representation to generic ontology representation used in the platform. Current research focuses on building a machine-based service interoperability using sensor ontology and device ontology. However, to the best of our knowledge, the research on building a semantic model reflecting multi-aspects among human, machine, and service seems to be very insufficient. Therefor, in the research we first build a multi-aspect ontology schema to transform the representation used in each domain as a part of IoT into ontology-based representation, and then develop an automatic process of generating multi-aspect IoT ontology from the domain knowledge based on the schema.

본 연구는 사람, 사물, 그리고 서비스 사이의 통신과 원활한 서비스 운용을 위한 다면적(multi-aspect) Social IoT 플랫폼에 관한 개념을 소개하고, 이러한 다면적 Social IoT 플랫폼상에서 기존 특정 도메인을 위해 구성된 데이터 표현들을 온톨로지 표현으로 재구성할 수 있는 온톨로지 스키마 변환 프로세스들 제안한다. 현재, 많은 연구들이 센서 온톨로지나 디바이스 온톨로지 등과 같이 사물에 기반한 서비스 상호운영성을 위한 인프라 구성에 초점을 둔 표준화된 시맨틱 모델 개발에 집중하고 있으나, 사람과 사물, 그리고 서비스 사이의 최적화된 상호 운용을 위해서는 사람과 사물, 그리고 서비스가 갖는 다양한 특성이 반영된 시맨틱 모델에 관한 연구는 미흡한 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 IoT를 구성하는 각 도메인들의 표현 체계를 온톨로지 기반 표현체계로 변환할 수 있도록 기존 소셜 네트워크 구성 요소들을 확장하여 다면적 소셜 네트워크 온톨로지 스키마를 구축하고, 이를 기반으로 IoT내 도메인 지식들을 온톨로지로 자동 변환할 수 있는 프로세스를 개발하였다.

Keywords

References

  1. IERC, loT Semantic Interoperability: Research Challenges, Best Practices, Solutions and Next Steps, 2013.
  2. G. Blair, A. Bennaceur, N. Georgantas, P. Grace, V. Issarny, V. Nundloll, M. Paolucci. The Role of Ontologies in Emergent Middleware: Supporting Interoperability in Complex Distributed Systems. Proc. of Middleware 2011 - 12th International Middleware Conference (2011).
  3. O. Corcho, R. Castro, Five Challenges for the Semantic Sensor Web, Semantic Web Journal, 2010.
  4. S. De, T. Elsaleh, P. Barnaghi, S. Meissner, An Internet of Things Platform for Real-World and Digital Objects, Journal of Scalable Computing: Practice and Experience, vol 13, no.1, 2012.
  5. Harvey, J. E. Surface Scatter Phenomena: A Linear, Shift-invariant Process, Scatter from Optical Components. J. C. Stover, Ed.. Proc. SPIE. Vol. 1165. pp. 87-99. 1989.
  6. Abowd, Gregory D., Dey, Anid K., Orr, R., Brotherton, J. Context-awareness in wearable and ubiquitous computing. 1st International Symposium on Wearable Computers. p.p. 179- 180, 1997
  7. Bolles, A. G. (2008). Streaming SPARQL: extending SPARQL to process data streams. 5th European semantic web conference (ESWC) (pp. 448- 462). Springer-Verlag.
  8. Chen, H., Finin, T., and Joshi, A. An Ontology for context-aware pervasive computing environments Special issue on Ontologies for Distributed Systems, Knowledge Engineering review 2003.
  9. Chen, H., Finin, T., and Joshi, A. ""Using OWL in a Pervasive Computing Broker"". In Proceedings of Workshop on Ontologies in Open Agent Systems (AAMAS 2003), 2003.
  10. Phuoc, D. D.-T. (2011). A native and adaptive approach for unified processing of linkd streams and linked data. 10th International Semantic Web Conference, (pp. 370-388).
  11. G. Blair, A. Bennaceur, N. Georgantas, P. Grace, V. Issarny, V. Nundloll, M. Paolucci. The Role of Ontologies in Emergent Middleware: Supporting Interoperability in Complex Distributed Systems. Proc. of Middleware 2011 - 12th International Middleware Conference (2011).