Dokument: Deep integration of the OWL ontology language into Ruby using metaprogramming

Titel:	Deep integration of the OWL ontology language into Ruby using metaprogramming
URL für Lesezeichen:	https://docserv.uni-duesseldorf.de/servlets/DocumentServlet?id=10271
URN (NBN):	urn:nbn:de:hbz:061-20090129-112850-8
Kollektion:	Dissertationen
Sprache:	Englisch
Dokumententyp:	Wissenschaftliche Abschlussarbeiten » Dissertation
Medientyp:	Text
Autor:	Mainz, Dominic [Autor]
Dateien:	[Dateien anzeigen] Adobe PDF [Details] 6,57 MB in einer Datei [ZIP-Datei erzeugen] Dateien vom 28.01.2009 / geändert 28.01.2009
Dewey Dezimal-Klassifikation:	000 Informatik, Informationswissenschaft, allgemeine Werke » 004 Datenverarbeitung; Informatik
Beschreibungen:	The arising Semantic Web is an important component of the Internet of the future. Semantic applications provide encouraging possibilities to control the exponentially growing data and information amount. Despite its considerable application potential, the idea of the Semantic Web is not enforced on a broad range yet. Thereby there are two problems of particular relevance: existing Semantic Web frameworks are either difficult to learn or cause problems because they do not avoid the generation of logical inconsistencies. The in this work developed, fundamentally new Semantic Web framework DEEP SEMANTICS first provides an efficient and quickly to learn approach to edit ontologies, second integrated consistency checks and third a fast processing of the data. Through the algorithmic realization of the so called deep integration approach, with DEEP SEMANTICS it is possible to convert OWL Lite ontologies in Ruby code. As a result a functional model of the ontology is generated in Ruby. The editing of ontologies is more efficient because less lines of source code achieve the same functionality as source code of conventional API-based Semantic Web frameworks. Moreover, the access to ontologies using DEEP SEMANTICS is much more intuitive and therefore easier to learn. The integrated consistency check corresponds to an important feature of DEEP SEMANTICS: consistency safeness. DEEP SEMANTICS is the first Semantic Web framework of its kind, which guarantees the logic consistency of the modified ontology. As the framework processes only those operations which cannot cause logical inconsistencies, it provides the developer of semantic applications a security in handling semantic data whose importance should not be underestimated. Thereby, DEEP SEMANTICS reveals an excellent operation time within the ontology editing. Further on, DEEP SEMANTICS was successfully applied for the implementation of the semantic image management application IKen. Using IKen, images can be annotated and searched on the basis of an ontology. Thereby, the application offers a novel approach for the utilization of semantic context information in graphical user interfaces. Depending on the entered term, IKen presents the user additional information stored in the ontology. During the implementation of IKen all three above mentioned advantages could be affirmed with respect to DEEP SEMANTICS. Additionally, new suggestions for the extension of DEEP SEMANTICS have been motivated, that lead to the implementation of novel, efficiency improving convenient functions. Furthermore, DEEP SEMANTICS promises to become a valuable building block for semantic applications in bioinformatics. In this thesis it was possible to discuss this on the basis of the results of the BIO2Me project. In summary of the presented work results it appears to be possible that DEEP SEMANTICS could become an important part of the Semantic Web. Das entstehende Semantic Web ist ein wichtiger Bestandteil des Internet der Zukunft. Semantische Anwendungen bieten vielversprechende Möglichkeiten um die exponentiell wachsenden Daten- und Informationsbestände zu beherrschen. Trotz seines bedeutenden Anwendungspotenzials hat sich die Idee des Semantic Web allerdings bis heute nicht auf breiter Basis durchsetzen können. Dabei sind zwei Probleme von besonderer Relevanz: bestehende Semantic Web Frameworks sind entweder für Entwickler schwer zu erlernen, oder bereiten Probleme da sie die Erzeugung von logischen Inkonsistenzen nicht verhindern. Das in dieser Arbeit entwickelte, fundamental neue Semantic Web Framework DEEP SEMANTICS bietet erstens einen effizienten und schnell zu erlernende Ansatz Ontologien zu bearbeiten, zweitens integrierte Konsistenzüberprüfungen und drittens eine schnelle Datenprozessierung. Durch die algorithmische Umsetzung des sogenannte Deep Integration Ansatzes ist es mit DEEP SEMANTICS möglich, OWL Lite Ontologien in Ruby Programmcode zu übersetzen. Als Resultat entsteht ein funktionales Modell der Ontologie in Ruby. Die Ontologiebearbeitung gestaltet sich damit wesentlich effizienter, da weniger Zeilen Programmcode die gleichen Funktionalitäten erreichen als Programmcode herkömmlicher API-basierter Semantic Web Frameworks. Zudem ist der Zugriff auf die Ontologiedaten über DEEP SEMANTICS wesentlich intuitiver und damit leichter zu erlernen. Die integrierte Konsistenzüberprüfung bezieht sich auf ein wichtiges Merkmal von DEEP SEMANTICS: Konsistenzsicherheit. DEEP SEMANTICS ist das erste Semantic Web Framework seiner Art, das die logische Konsistenz der bearbeiteten Ontologie sicherstellt. Indem das Framework nur solche Operationen ausführt, die keine logischen Inkonsistenzen hervorrufen können, gibt es den Entwicklern von semantischen Applikationen eine nicht zu unterschätzendes neue Sicherheit im Umgang mit semantischen Daten. Dabei zeigt DEEP SEMANTICS zudem ein hervorragendes Laufzeitverhalten bei der Ontologiedatenbearbeitung. Weiterhin wurde DEEP SEMANTICS in dieser Arbeit erfolgreich für die Implementierung der semantischen Bildverwaltungsanwendung IKen eingesetzt. Bilder können über IKen anhand einer Ontologie annotiert und gesucht werden. Dabei bietet die Anwendung einen neuartigen Ansatz für die Verwendung semantischer Kontextinformationen in graphischen Benutzerschnittstellen. Je nachdem welches Schlagwort in das System eingegeben wird, präsentiert IKen dem Anwender in der Ontologie hinterlegte Zusatzinformationen. In Bezug auf DEEP SEMANTICS bestätigten sich bei der Umsetzung von IKen die drei oben aufgeführten Vorteile. Zusätzlich konnten neue Anregungen für die Erweiterung von DEEP SEMANTICS gewonnen werden, die zur Implementierung von neuen, effizienzsteigernden Hilfsfunktionen führten. DEEP SEMANTICS verspricht zudem ein wertvoller Baustein für semantische Anwendungen in der Bioinformatik zu werden. Dies konnte in dieser Arbeit anhand der Ergebnisse des BIO2Me Projektes diskutiert werden. Zusammenfassend lassen es die in dieser Arbeit präsentierten Ergebnisse möglich erscheinen, dass DEEP SEMANTICS zu einem wichtigen Bestandteil des Semantic Web werden wird.
Lizenz:	Urheberrechtsschutz
Fachbereich / Einrichtung:	Mathematisch- Naturwissenschaftliche Fakultät » WE Informatik » Bioinformatik
Dokument erstellt am:	29.01.2009
Dateien geändert am:	28.01.2009
Promotionsantrag am:	19.12.2008
Datum der Promotion:	21.01.2009