4.5 Sensorverzeichnis
4.5.4 Ontologie
Semantische Begriffe werden in Sensor-Beschreibungen (Parameter, Individuals), Sensordaten (Ergebnisse) und der Suche (Startwissen, Suchparameter, Suchziele) verwendet. Um zu bestimmen welche Sensoren für eine be-stimmte Suchanfrage relevant sind, müssen die Begriffe innerhalb der Beschreibungen der Sensoren und Begriffe innerhalb der Suchanfrage miteinander in Verbindung gebracht werden.
Analog zu XML und der Notwendigkeit von XML-Schemas existiert auch bei der Nutzung von semantischen Begriffen das Problem, dass diese Begriffe (relativ) frei gewählt werden können. Das bedeutet, zur Verarbeitung von semantischen Begriffen muss ein gemeinsames Verständnis für die verwendeten Begriffe definiert werden.
Die Ontologie dient vor allem dazu:
• Einen gemeinsamen Namensraum für Begriffe zu bilden.
• Unterschiedliche Begriffe in Zusammenhang zu bringen.
Eine Ontologie bietet demnach der Suche die Möglichkeit Aussagen über den Zusammenhang zwischen Suchan-frage, Sensorbeschreibung und erhaltenen Informationen zu treffen.
58 4.5 Sensorverzeichnis
Ontologie
Root
A B
D C Sensor 1
E F E A, C
A F Sensor 2
A B Sensor 3
F D, E Sensor 4
D E
Sensor 5
Sensorverzeichnis
Suchanfrage
Startpunkt: E Suche nach: A, B Indirektion über: A, E
...
G
Suchdienst
Informationsquellen Zwischenspeicher / VorverarbeitungAuffindung / Registrierung
Informationsgewinnung
Abbildung 4.4:Schema: Suche unter Einbeziehung des Sensorverzeichnisses und einer Ontologie
In der Regel lässt sich eine Ontologie auf eine Menge von RDF (siehe Abschnitt A.4) Ausdrücken abbilden. Das bedeutet eine Ontologie ist eine Menge von Ausdrücken in der Form:
Sub jekt //P r¨ad ikat //O b jekt
Subjekte und Objekte nutzen denselben Namensraum, wie er auch von semantischen Begriffen der Beschreibungen genutzt wird. Das Prädikat entspricht dem Zusammenhang zwischen Subjekt und Objekt. Für diese Zusammenhän-ge ist es ebenfalls wichtig ein Zusammenhän-gemeinsames Verständnis und einen Zusammenhän-gemeinsamen Namensraum zu definieren.
Ontologien werden eingesetzt um diese Aufgaben zu erfüllen. Die Umsetzung von Ontologien kann jedoch im Detail unterschiedlich erfolgen.
DieWeb Ontology Language(OWL) ist ein de-fakto Standard für diesen Einsatzbereich. Sie wird sowohl innerhalb dieser Arbeit eingesetzt, als auch bei fast allen verwandten Projekten.
Im Namensraum der Prädikate in OWL [Die03] (siehe hierzu auch Abschnitt A.4) wird der Basis Typis_a(„ist ein”) vordefiniert. Mit Hilfe dieses Prädikates lassen sich Elemente hierarchisch in Form einer Baumstruktur zuord-nen, bei der das Subjekt die Eigenschaften des Objektes übernimmt und gegebenenfalls erweitert (vergleichbar zur Vererbung).
Anwendungsbeispiel
Ein fest angebrachter Sensor befindet sich in einem Raum mit der Bezeichnung345a. Der Sensor enthält in sei-ner Beschreibung als Individual den Bezeichsei-ner des Raums als Teil seisei-ner Beschreibung. Dieser Wert erhält als semantische BezeichnungBüro. Zusammengenommen wäre dies ein Eintrag in der FormBüro=345a.
In Abbildung 4.5 ist ein Teil einer Beispiel Ontologie abgebildet. Der Begriff Büro ist in der Ontologie als Unter-gruppe von Raum eingetragen, welche wiederum eine UnterUnter-gruppe von Lokation darstellt.
Somit wurde nun erreicht, dass der BegriffBüro mit dem Begriff Lokation in Verbindung gebracht wurde. Ei-ne Suche nach Sensoren über LokatioEi-nen hinweg könnte nun direkt in Verbindung mit dem angeführten Sensor gebracht werden.
Mittels Ontologien lassen sich auch weitere Zusammenhänge darstellen. Ein Beispiel hierfür wäre die Abbildbar-keit von Einträgen aufeinander. So könnten Einträge wie GPS, Bezeichner von Räumen und Adressen (in zum Teil eingeschränkter Genauigkeit) aufeinander abgebildet werden. Über solche Zusammenhänge kann bestimmt wer-den, welche Ergebnisse einer Sensoranfrage als Eingabeparameter für andere Sensoranfragen in Frage kommen, sofern ein entsprechender Mechanismus zum Transformieren oder Abbilden der Daten zur Verfügung steht.
4 Informationsgewinnung 59
Lokation Raum Büro Küche Flur
Bezeichner GPS
Treppenhaus
...
Konferenzraum Adresse
... ...
Untergruppe Legende:
Abbildbar
Abbildung 4.5:Ontologie - Beispiel
Ontologie - Anpassung
Es gibt verschiedene Ansätze, Ontologien zu nutzen. Häufig werden sie jedoch als statische Komponente im System genutzt. Dies bedeutet, dass die Ontologie im Voraus den Namensraum definiert und sich alle anderen Systeme beziehungsweise deren Beschreibungen daran orientieren müssen. Dies widerspricht jedoch der zweiten Vorgabe aus Abschnitt 4.1. Nach dieser Vorgabe muss es möglich sein auch im Nachhinein noch unbekannte Sensoren in das System zu integrieren.
Daher wird bei der Verwendung einer Ontologie eine Funktion benötigt, welche es ermöglicht die Ontologie an neue, unbekannte Sensor Typen anzupassen. Dies ist notwendig, um auch eventuell unbekannte Begriffe innerhalb der Beschreibung neuer Sensoren in Zusammenhang mit anderen semantischen Begriffen in der Ontologie zu bringen. Indem neue Begriffe in die Ontologie integriert werden, wird der entsprechende Sensor in Zusammenhang mit bereits bestehenden Sensoren, Parametern und Suchen gebracht.
Herausforderung - Integration von Begriffen
Die Herausforderung liegt in dieser Integration von Begriffen in bestehende Ontologien. Um in diesem Aspekt ebenfalls den Rahmenanforderungen (siehe Abschnitt 4.1 - vierte Anforderung, Kosten der Integration) zu genü-gen, ist es notwendig diese Aufgabe zu automatisieren. In dem Bereich der automatisierten Anreicherung oder der Verknüpfung von Ontologien gibt es zwar verwandte Arbeiten, welche jedoch meist aus anderen Anwendungsge-bieten stammen [Faa04, PNL02]. In diesem Fall besteht die Aufgabe darin, eine Beschreibung eines Sensors so zu gestalten, dass neue Begriffe in Relation zu bestehenden Begriffen innerhalb der Ontologie gebracht werden können.
Sofern die bestehende Ontologie öffentlich zugänglich ist beziehungsweise eingesehen werden kann, kann ein Entwickler oder Administrator auf bestehende Begriffe der Ontologie zugreifen und diese für die Beschreibung des neuen Sensors nutzen.
Ansatz - Anker
Der Ansatz, welcher im Rahmen dieser Arbeit entwickelt und umgesetzt wurde, besteht darin die Elemente innerhalb der Beschreibung eines Sensors mitAnkernzu versehen. Diese Anker beschreiben mögliche Zusammen-hänge zu anderen Begriffen. Über diese Anker ist es dem System möglich, sinnvolle Anknüpfungspunkte für den neuen Begriff zu bestimmen, um so den neuen Begriff automatisch in Zusammenhang mit bestehenden Begriffen zu bringen (oder gegebenenfalls eine neue Domäne/Kategorie für den Begriff zu etablieren).
Auf diese Weise kann das System zum Startzeitpunkt, mit einer relativ einfachen Basis Ontologie ausgestattet, genutzt werden. Diese Ontologie muss nur die Grundstruktur beinhalten. Die Begriffe der Sensoren füllen schritt-weise die Ontologie und bauen Zusammenhänge auf indem sie neue Elemente mit bestehenden vernetzen.
Semi-automatische Begriffsbildung
Das Problem dieses Ansatzes besteht jedoch wieder in der gemeinsamen Begriffsbildung und in dem gemeinsa-men Verständnis über die Bedeutung der Begriffe. So ist es nur schwer möglich, eine Suche auf bestimmte Begriffe zu definieren, wenn diese Begriffe (noch) nicht in der Ontologie existieren.
Ein Ansatz besteht in der Vorgabe einer Grundstruktur, welche die Basis für die Anbindung von Sensoren und die Definition von Suchanfragen bildet. Diese Grundstruktur wird zur Laufzeit iterativ durch die Integration un-bekannter Sensoren erweitert, was wiederum die Verfeierung von Suchanfragen erlaubt. Dieser semi-automatische Ansatz, bei dem die Designer von Sensoren und Suchanfragen Einsicht in die aktuelle Ontologie haben, bildet die Grundlage für die Nutzung der Ontologie in dieser Arbeit.
60 4.5 Sensorverzeichnis
Andere Möglichkeiten zur freien Wahl von Begriffen erfordern weitere Maßnahmen, diese Begriffe automatisch in Verbindung zu bringen. Diese Aufgabe ist jedoch sehr komplex und Inhalt vieler anderer aktueller Arbeiten aus dem Bereich Wissensmanagement (Knowledge Management).
Anwendungsbeispiel
Angenommen der Entwickler eines Skype Sensors kennt die aktuell bestehende Ontologie. Die Abbildung 4.6 zeigt den relevanten Teil der Ontologie und die Beschreibung des Sensors. Er beschreibt seinen Sensor und führt den Begriff SkypeID ein, welcher den Ausgabeparameter seines Sensors genauer beschreibt. An die neuen Begriffe setzt er Referenzpunkte (Anker) auf bestehende Elemente der Ontologie, welche den neuen Begriffen am ehesten entsprechen. In diesem Fall nutzt er den Begriff IP-Telefonie als Anker, welcher Adressen im Bereich IP-Telefonie beschreibt. IP-Telefonie bildet somit einen geeigneten Anknüpfungspunkt, da er die Obergruppe von SkypeIDs bildet.
Adresse
SkypeID SkypeSensor Telefonisch
Postalisch
...
Untergruppe ...
Legende:
Anfragbar von
PSTN IP-Telefonie
IP-Telefonie Beschreibung
Referenz
SIP-ID
Abbildung 4.6:Anwendungsbeispiel: Anpassung der Ontologie
Der neue Sensor meldet sich an dem System an und überträgt seine Beschreibung. Die Beschreibung wird verar-beitet und der neue Begriff anhand der Referenzen auf existierende Objekte in die Ontologie integriert. Bestehende Suchen, welche beispielsweise nach Telefon-Nummern allgemein oder spezieller nach IP-Telefonie Adressen su-chen, nutzen automatisch den neuen Sensor (außer die Suchanfrage schließt die Beziehung Untergruppe aus).
Neue Suchanfragen können schließlich spezifisch auf den neuen Begriff oder Sensortyp angewendet werden.
Fazit
Alle Sensoren innerhalb einer statischen Ontologie im Vorfeld zu definieren erfordert viel Aufwand und führt zu einem geschlossenen System, welches keine neuen Sensoren aufnehmen kann. Man kann annehmen, dass der Entwickler eines Sensors am besten die Funktionen seines Sensors beschreiben kann. Ontologien können (je nach Umsetzung) innerhalb existierender Editoren oder innerhalb von Browsern betrachtet oder auch editiert werden.
Dies ermöglicht dem Entwickler eines Sensors auf bestehende Ontologien zurückzugreifen und sich auf Inhalte darauf zu beziehen.
Das Einfügen von Elementen in die Ontologie kann jedoch durchaus ein komplexeres Verfahren benötigen, als das Anwendungsbeispiel vermuten lässt. Sobald die Ontologie gewachsen und damit weitaus komplexer als in dem Beispiel dargestellt ist, ist das Einfügen neuer Inhalte in komplexe Strukturen nicht mehr trivial. Außerdem werden Fehler innerhalb der Beschreibung eines Sensors möglicherweise auf die Ontologie übertragen. Je nach Anwendungsfall müssten Inhalte umstrukturiert werden, um neue Inhalte aufzunehmen, aussagekräftiger darzu-stellen oder zu gruppieren. Dies kann einerseits durch aussagekräftigere Beschreibungen der Anker, sowie weiterer Verfahren für deren Verarbeitung geschehen. Andererseits kann hier im Bedarfsfall auch das Eingreifen eines Ad-ministrators erfolgen, um die Darstellung der Inhalte und deren Struktur zu optimieren.