università degli studi di salerno facoltà di ingegneria · esempio di ontologia per informazioni...

Ontologie: Middleware Semantico per lOntologie: Middleware Semantico per l’’interoperabilitinteroperabilitàà e la e la condivisione della conoscenzacondivisione della conoscenza

Il caso Il caso ““Manuale VirtualeManuale Virtuale””

LoredanaLoredana [email protected]@unisa.it

UniversitUniversitàà DegliDegli Studi Studi DiDi SalernoSalernoFacoltFacoltàà didi IngegneriaIngegneria

Dipartimento di Ingegneria dell'Informazione e Ingegneria ElettrDipartimento di Ingegneria dell'Informazione e Ingegneria Elettricaica

Scuola di Dottorato in Ingegneria dellScuola di Dottorato in Ingegneria dell’’Informazione Napoli Informazione Napoli 2121--25 Febbraio 200525 Febbraio 2005

ProffProff. : Massimo De Santo, Maurizio . : Massimo De Santo, Maurizio LongoLongo

Ontologie: Middleware Semantico per lOntologie: Middleware Semantico per l’’ interoperabilitinteroperabilitàà e la condivisione della conoscenzae la condivisione della conoscenza 22

UniversitUniversitàà degli Studi di Salernodegli Studi di SalernoDipartimento di Ingegneria dell'Informazione e Ingegneria ElettrDipartimento di Ingegneria dell'Informazione e Ingegneria Elettricaica

OutlineOutline

OntologieOntologie▪▪ Cosa sono le OntologieCosa sono le Ontologie▪▪ PerchPerchéé servono le Ontologieservono le Ontologie▪▪ Descrizione di OntologieDescrizione di Ontologie▪▪ Classificazione di OntologieClassificazione di Ontologie

Ontologie in Applicazioni di Video Indexing e Information Ontologie in Applicazioni di Video Indexing e Information RetrievalRetrievalOntologie in Applicazioni Mobili per LocationOntologie in Applicazioni Mobili per Location--based Servicesbased ServicesCaso di studio: un dimostratore di Caso di studio: un dimostratore di ““Manuale VirtualeManuale Virtuale””ConclusioniConclusioniRiferimenti BibliograficiRiferimenti Bibliografici



Cosa sono le ontologieCosa sono le ontologieIl concetto di Il concetto di ontologiaontologia deriva dalla deriva dalla FilosofiaFilosofia: area della metafisica che studia come : area della metafisica che studia come èè

realmente fatto lrealmente fatto l’’universo che ci circonda.universo che ci circonda.

LL’’uso piuso piùù comune del concetto di ontologia negli ultimi anni (inizio 1980comune del concetto di ontologia negli ultimi anni (inizio 1980) ) èè nella nella Computer Computer ScienceScience: area dell: area dell’’intelligenza artificiale che studia i metodi per rappresentare intelligenza artificiale che studia i metodi per rappresentare correttamente lcorrettamente l’’universo che ci circonda.universo che ci circonda.

NellNell’’ Intelligenza ArtificialeIntelligenza Artificiale e nella e nella Rappresentazione e Condivisione della ConoscenzaRappresentazione e Condivisione della Conoscenzaunun’’ontologiaontologia èè il tentativo di formulare uno schema concettuale esaustivo nellil tentativo di formulare uno schema concettuale esaustivo nell’’ambito di un ambito di un dato dominio; lo schema generalmente dato dominio; lo schema generalmente èè una struttura dati gerarchica che contiene tutte le una struttura dati gerarchica che contiene tutte le entitentitàà rilevanti, le relazioni esistenti fra di esse, le regole, gli arilevanti, le relazioni esistenti fra di esse, le regole, gli assiomi ed i vincoli specifici ssiomi ed i vincoli specifici del dominio.del dominio.



Cosa sono le ontologieCosa sono le ontologie[[ThomasThomas R. Gruber, 1993R. Gruber, 1993] L] L’’ontologia ontologia èè una specificazione esplicita formale di una una specificazione esplicita formale di una

concettualizzazioneconcettualizzazione per un dominio di interesse.per un dominio di interesse.

La La concettualizzazioneconcettualizzazione èè una versione astratta e semplificata del mondo che noi desideriuna versione astratta e semplificata del mondo che noi desideriamo amo rappresentare per alcuni scopi. Ogni rappresentare per alcuni scopi. Ogni KnowledgeKnowledge--basedbased system system o o KnowledgeKnowledge--levellevel agentagent èèaffidato a affidato a concettualizzazioniconcettualizzazioni, esplicite o implicite. Come per le applicazioni convenzionali,, esplicite o implicite. Come per le applicazioni convenzionali, i i KnowledgeKnowledge--basedbased system sono basati su piattaforme hardware eterogenee, linguaggsystem sono basati su piattaforme hardware eterogenee, linguaggi di i di programmazione e protocolli di rete. Requisito essenziale programmazione e protocolli di rete. Requisito essenziale èè ll’’interoperabilitinteroperabilitàà. . Questi sistemi Questi sistemi operano e comunicano usando operano e comunicano usando statementsstatements in una rappresentazione formale della conoscenza in una rappresentazione formale della conoscenza (fanno (fanno queryquery e danno delle risposte).e danno delle risposte).

[[Josephson&otherJosephson&other, 1999, 1999] ] LL’’ontologia ontologia èè vista come un vista come un vocabolario (tassonomia) di concettivocabolario (tassonomia) di concetti,che rappresenta un determinato ,che rappresenta un determinato

dominio di interesse, dotato di un insieme di relazioni tra i codominio di interesse, dotato di un insieme di relazioni tra i concetti stessi che consentono di capire ncetti stessi che consentono di capire come sono legati tra loro.come sono legati tra loro.

[[Guarino, 1997Guarino, 1997]]Raccolta di 7 definizioni di Ontologia:Raccolta di 7 definizioni di Ontologia:(7) (7) ‘‘‘‘AnAn ontologyontology isis anan explicitexplicit , , partialpartial specificationspecification of a of a conceptualizationconceptualization thatthat isis expressibleexpressible asas a a metameta--levellevel

viewpointviewpoint on a set of on a set of possiblepossible domaindomain theoriestheories forfor the the purposepurpose of modular design , of modular design , redesignredesign and and reusereuse of of knowledgeknowledge--intensiveintensive system system componentscomponents . . ’’’’

((SchreiberSchreiber , , WielingaWielinga & & JansweijerJansweijer , 1995), 1995)



PerchPerchèè servono le ontologie servono le ontologie [12] [12]

LL’’ontologia ontologia chiarisce la struttura della conoscenzachiarisce la struttura della conoscenza. Dato un dominio, l. Dato un dominio, l’’ontologia ontologia èè il cuore di il cuore di ogni sistema di rappresentazione della cono scena per quel dominogni sistema di rappresentazione della cono scena per quel dominio (io (Es.Es. Database studenteDatabase studente--impiegato, uomoimpiegato, uomo--donna).donna).

LL’’ontologia ontologia abilita la condivisione della conoscenzaabilita la condivisione della conoscenza (per non duplicare sforzi nello sviluppo (per non duplicare sforzi nello sviluppo di sistemi software).di sistemi software).Al fine di costruire un linguaggio di rappresentazione deAl fine di costruire un linguaggio di rappresentazione della conoscenza, abbiamo bisogno di lla conoscenza, abbiamo bisogno di associare termini con concetti e relazioni e derivare una sintasassociare termini con concetti e relazioni e derivare una sintassi per codificare la conoscenza si per codificare la conoscenza in termini di concetti e relazioni. Possiamo quindi condividere in termini di concetti e relazioni. Possiamo quindi condividere questo linguaggio di questo linguaggio di rappresentazione della conoscenza con altri che hanno la necessirappresentazione della conoscenza con altri che hanno la necessittàà di rappresentare la di rappresentare la conoscenza in quel dominio, eliminando la conoscenza in quel dominio, eliminando la replicazionereplicazione di un processo di analisi della di un processo di analisi della conoscenza. (conoscenza. (Es.Es. Stesso catalogo per descrivere prodotti).Stesso catalogo per descrivere prodotti).

LL’’ontologia ontologia abilita la comunicazioneabilita la comunicazione, sia tra agenti software (tra loro) che tra agenti software , sia tra agenti software (tra loro) che tra agenti software e esseri umani.e esseri umani.



EsempioEsempio di Ontologia per informazioni bibliografiche (di Ontologia per informazioni bibliografiche (GruberGruber,1993),1993)ScopoScopo èè scambiare dati bibliografici tra db, integrare db bibliograficiscambiare dati bibliografici tra db, integrare db bibliografici con altri database (es. con altri database (es. addressaddress booksbooks,company ,company directoriesdirectories), fornire servizi basati sulla rete per processare dati ), fornire servizi basati sulla rete per processare dati bibliografici.bibliografici.Si possono chiedere informazioni in maniera distribuita ai diverSi possono chiedere informazioni in maniera distribuita ai diversi server di conoscenza si server di conoscenza bibliografica sulla rete. Questi sono vincolati alla ontologia bbibliografica sulla rete. Questi sono vincolati alla ontologia bibliografica e ognuno ha una ibliografica e ognuno ha una conoscenza parziale, incompleta.conoscenza parziale, incompleta.Differenza tra ontologia e schema di un database.Differenza tra ontologia e schema di un database.

Ontologia: Un sistema per ontologie portabiliOntologia: Un sistema per ontologie portabiliLe ontologie scritte con Le ontologie scritte con ontolinguaontolingua possono essere condivise da utenti multipli usando il loro possono essere condivise da utenti multipli usando il loro

proprio sistema di rappresentazione favorito e possono essere poproprio sistema di rappresentazione favorito e possono essere portate da sistema a sistema.rtate da sistema a sistema.

Esempio Esempio -- Ontolingua Ontolingua [10] [10]



Descrizione di ontologieDescrizione di ontologieLinguaggi tradizionali per ontologieLinguaggi tradizionali per ontologie

Ontolingua (KIF), OKBC, OCML, Loom, Frame Logic

StandardsStandards & & RecommendationsRecommendations of W3Cof W3CXML basedRDF(S) (Resource Description Framework)

Linguaggi di specificazione per ontologieLinguaggi di specificazione per ontologieSHOEXOLOML/CKMLOILDAML+OIL/OWL

DiversiDiversi editorseditors perper ontologie ontologie Ontolingua (KSL, Stanford)Ontosaurus (ISI)OILed (University of Manchester)OntoEdit (Ontoprice, Karlsrhue Univ)Protégé2000 (SMI, Stanford)WebOnto (KMI, Open University)WebODE (UPM)

Esempi di ontologie Esempi di ontologie CycGumWordNetSUMO



Classificazione di ontologieClassificazione di ontologie

Ontologie Ontologie UpperUpper o o TopTop--levellevel: : descrivonodescrivono concetti molto concetti molto generaligenerali ((spaziospazio,tempo, ,tempo, azioniazioni) ) cheche sono sono indipendentiindipendenti da da dada un un particolareparticolare problemaproblema o o dominiodominio..

Ontologie Ontologie DomainDomain: : descrivonodescrivono il il vocabolariovocabolario relativorelativo adad un un dominiodominio genericogenerico (es. (es. MedicinaMedicina, automobile) ., automobile) .

Ontologie Ontologie TaskTask: : descrivonodescrivono un un tasktask o uno un’’ attivitattivitàà (es. (es. DiagnosiDiagnosi, , venditavendita););

Ontologie ApplicationOntologie Application: : descrivonodescrivono concetti concetti dipendentidipendenti siasia da un da un particolareparticolare dominiodominio checheda un da un tasktask e sono di e sono di solitosolito unauna combinazionecombinazione, , integrazioneintegrazione eded estensioneestensione di di tuttetutte le suble sub--ontologie ontologie perper ll’’applicazioneapplicazione

Le OntologieLe Ontologie possono essere strutturate in differenti subpossono essere strutturate in differenti sub--ontologie (Guarino, 1998):ontologie (Guarino, 1998):



UpperDomain Ontology

Core Ontology

Lower Domain Ontology

Specialization

Agg

rega

tion

Top-down

O Bottom-up

Livelli ConcettualiLivelli Concettuali



Ontologie in Applicazioni di Video Ontologie in Applicazioni di Video Indexing e Information Indexing e Information RetrievalRetrieval



ABC ABC ontologyontology:: core core ontologyontology per facilitare lper facilitare l’’interoperabilitinteroperabilitàà semantica tra semantica tra MPEGMPEG--77 e e MPEGMPEG--2121 eealtri vocabolari di altri vocabolari di metadatametadata domaindomain--specificspecific (CIDOC/CRM).(CIDOC/CRM).

MetadataMetadata::-- ““Information about data or other information”.-- “Metadata is the information and documentation which makes data understandable and shareable

for users over time.” [ISO/IEC 11179-1 1998] - “Metadata is machine understandable informationabout web resources or other things.” [ Berners-Lee 1997]

Example: Metadata in a library (Author, Publication date, Category)

Negli ultimi 10 anni sono stati rilasciati 3 standard di metadata-- DublinDublin CoreCore Metadata Initiative -- (DCMI)-- primo tentativo di definire uno standard di metadatainteroperabile. Troppo semplice per descrivere metadata specifici, applicabile solo ad oggetti testo.

-- MPEGMPEG--77 --ISO’s Motion Pictures Experts Group -- un multilayered standard usato per descrivere la struttura e i contenuti di dati multimedia (oggetti audio, video e testo)

-- SemanticSemantic WebWeb --World Wide Web Consortium (W3C)-- definisce un set scalabile di definizioni dimetadata permettendo una generalizzazione di descrizioni testuali che formano le basi di XML

Come linguaggi per la rappresentazione dei metadata MPEG-7 e MPEG-21 si usa RDF Schema/DAML+OIL

[1][1]Hunter Hunter -- 20032003 Enhancing the semantic interoperability of multimedia through a Enhancing the semantic interoperability of multimedia through a core ontology, core ontology, IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video TechnologyIEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology



Standard per Contenuti MultimedialiStandard per Contenuti MultimedialiJPEGDigital Camera, 60 millionMPEG-1Video CD: 60 million playersWindows media player, 300 millionMP3 Audio player, 3.3 millionDAB receiver, 27 million receivers forecast in 5 yearsMPEG-2Digital TV, 23 million setDVD player, 25 million playersTV Studio EquipmentMPEG-4Mobile phone, PDA, Digital Video Camera, Video conferencing systemJPEG 2000Plug-in softwareEncoder/decoder chipsMPEG-7MPEG-7 Annotation toolMPEG-7 Movie toolMPEG-7 Speech recognition engineMPEG-21Digital Item Creator



MPEGMPEG--7 7 MPEG-7: Multimedia content description interface (ISO/IEC 15938)Project history: Inizio Oct 1996,- Part 1-8 terminate, - AMD and Part 9,10 sono draftMain goal: Fornire un’efficiente ricerca di contenuti per database multimedia includendo audio, video, text

▪ 15938-1: Systems▪ 15938-1/AMD 1 Systems extensions, FPDAM▪ 15938-2: Description definition language▪ 15938-3: Visual▪ 15938-3/AMD 1 Visual extensions, FPDAM▪ 15938-4 Audio▪ 15938-4/AMD 1 Audio extensions, FPDAM▪ 15938-5 Multimedia description schemes▪ 15938-5/AMD 1 Multimedia description schemes extensions, FDAM▪ 15938-5/AMD 2 Multimedia description schemes user preference extensions, PDAM▪ 15938-6: Reference software▪ 15938-6/AMD 1 Reference software extensions, PDAM▪ 15938-7 Conformance testing▪ 15938-7/AMD 1 Conformance extensions, PDAM▪ 15938-8 (TR):2002 Extraction and use of MPEG-7 descriptions▪ 15938-8/AMD 1 Extensions of extraction and use of MPEG-7 descriptions, PDAM▪ 15938-9: MPEG-7 profiles, CD▪ 15938-10: Schema definition, CD

(WD-CD PDAM-FCD FPDAM-FDIS FDAM-IS AMD)

[5][5] [6][6]



Principali elementi dello standard MPEGPrincipali elementi dello standard MPEG--7:7:Description Tools o Entities :Descriptors (D),, che definiscono la sintassi e la semantica di ogni features (metadata element); Description Schemes (DS), che specificano la struttura e la semantica di relazioni tra I componenti, che possono essere sia Descriptors che Description Schemes;Description Definition Language (DDL): linguaggioche permette la creazione di nuovi Description Schemes e Descriptors; permette anche l’estensione e la modifica degli esistenti Description Schemes;System tools: tools che supportano la representazione binaria per un efficiente storage e trasmissione, meccanismi di trasmissione (sia per formati binari che testuali), multiplexing di descriptions, sincronizzazione di descriptions con il contesto, management e protezione di proprietà intellettuali in MPEG-7 descriptions, etc.

MPEGMPEG--7 7



Multimedia o Semantic Content Description Tools

Gli Gli MPEGMPEG--7 7 descriptiondescription toolstools ((entitiesentities)) possono essere raggruppati in accordo alla loro funzionalitpossono essere raggruppati in accordo alla loro funzionalitàà::

MPEGMPEG--7 7



Visual Visual ContentContent DescriptionDescription ToolsTools

I descrittori visuali sono basati su features visuali che permetI descrittori visuali sono basati su features visuali che permettono di misurare la similarittono di misurare la similaritàà tra immagini otra immagini ovideo. I generici Descrittori Visuali sono:video. I generici Descrittori Visuali sono:

Basic Basic ElementsElements (usati per mezzo di altri descrittori visuali): (usati per mezzo di altri descrittori visuali): gridgrid layout, time layout, time seriesseries, 2D, 2D--3D multiple 3D multiple viewview, , spatialspatial 2D 2D coordinatescoordinates, , temporaltemporal interpolationinterpolation..

Color Color DescriptionsDescriptions: Color Space, Color : Color Space, Color QuantizationQuantization, , ScalableScalable Color, Color, DominantDominant Color, Color, ColorColor Layout, Layout, Color Color StructureStructure, , GroupGroup--ofof--FramesFrames//GroupGroup--ofof--PicturesPictures Color.Color.

TextureTexture DescriptorsDescriptors: : HomogeneousHomogeneous TextureTexture, , NonNon--HomogeneousHomogeneous TextureTexture ((EdgeEdge histogramhistogram), ), TextureTextureBrowsingBrowsing..

ShapeShape DescriptionsDescriptions: : RegionRegion--BasedBased, , ContourContour--BasedBased, 3D , 3D ShapeShape..

Motion DescriptorsMotion Descriptors: Motion Activity, Camera Motion,: Motion Activity, Camera Motion,ParametricParametric Motion, Motion, MotionMotion TrajectoryTrajectory..

Location DescriptorsLocation Descriptors: : RegionRegion LocatorLocator and and SpatioSpatio--TemporalTemporal LocatorLocator..

MPEGMPEG--77



Audio Audio ContentContent DescriptionDescription ToolsToolsMPEGMPEG--7 Audio 7 Audio FrameworkFramework e Descrittori Audio lowe Descrittori Audio low--level: level:

SpazioSpazio--TemporalTemporal ContentContent DescriptorsDescriptors ToolsTools

MPEGMPEG--7 7



MPEG-21 : Multimedia framework (ISO/IEC 18034)Project history: Inizio Dec 1999, - Part 1-3 terminate, Part 4-14 sono draftMain goal: Abilitare l’ uso interoperabile e trasparente di risorse multimediali attraverso un ampio range di reti e dispositivi per mezzo dello sviluppo di specifiche e standards.Altro obiettivo: Facilitare l’integrazione di componenti e standard al fine di armonizzare le tecnologie per la creation, management, manipulation, transport, distribution e consumption di contenuti.

▪ 21000-1 (TR): Vision, Technologies and Strategy, 2nd edition is WD▪ 21000-2: Digital item declaration, 2nd edition is WD▪ 21000-3: Digital item identification▪ 21000-4: Intellectual Property Management and Protection, WD ▪ 21000-5: Rights Expression Language, FDIS (Final Draft International Standard)▪ 21000-6: Rights Data Dictionary, FDIS▪ 21000-7: Digital Item Adaptation, FCD▪ 21000-8: Reference Software, WD (Work Draft)▪ 21000-9: File Format, WD▪ 21000-10: Digital Item Processing, WD▪ 21000-11: Evaluation Methods for Persistent Association Technologies,WD▪ 21000-12: Test Bed for MPEG-21 Resource Delivery, WD▪ 21000-14: Conformance Testing, WD

[7][7] [8][8]MPEGMPEG--21 21



Il Multimedia Framework MPEG-21 è basato su due concetti essenziali:

Digital Item: unità fondamentale di distribuzione etransazione (il“what” del Multimedia Framework,e.g., a video collection, a music album ).Users: concetti che interagiscono con i DigitalItems (il “who” del Multimedia Framework).

Esempio: Sito di unEsempio: Sito di un’’universituniversitàà

Digital Item: è la combinazione di risorse (photos, videos, graphics, textual inf,

e-learning material, navigational inf.) e di metadata e loro struttura.

MPEGMPEG--2121

I Digital Items sono composti da:Digital Item Declaration (DID) :una astrazione flessibile e uno schema interoperabile (file XML) per descrive il Digital ItemResources: sono Assets multimedia di Digital Item (DI) identificabili individualmente. Es: audio files, MPEG-2 video clips, JPEG images, MPEG-4 presentations, HTML pages , video clips o text in formati proprietari.

La tecnologia DID (ISO/IEC 21000-2) è descritta in tre sezioni:Model: descrive un set di termini e concetti astratti per formare un modello per definire i Digital Items.Representation: descrizione della sintassi e semantica di ogni elemento del DID, come representato in XML. Schema: schema XML comprendente l’intera grammatica della rappresentazione DID in XML.



Esempio di Modello DID, Esempio di Modello DID,

sua Rappresentazione e Schema XMLsua Rappresentazione e Schema XML

MPEGMPEG--2121



La Digital Item Identification (DII) (ISO/IEC 21000-3) descrive le Resources , quindi specifica come identificare univocamente i Digital Items, i differenti Digital Item Types e gli schemi di metadata per descrivere i Digital Items.

La Rights Expression Language (REL) (ISO/IEC 21000-5) stabilisce un linguaggio flessibile e ben strutturato per l’espressione non-ambigua e machine-interpretable dei permessi degli userssu DI, i component.

Relazione tra il DID MPEG-21 e le parti DII (rosa)

MPEGMPEG--2121

La Rights Data Dictionary (RDD) (ISO/IEC 21000-6) fornisce un set di termini clear, consistent, structured, integrated e univocamente identificati per supportare il linguaggio REL e il mapping di termini provenienti da diversi namespaces.



Digital Item Adaptation architecture

La Digital Item Adaptation (DIA) (ISO/IEC 21000-7) specifica i tools per l’adattamento di Digital Items, necessario per ottenere un accesso interoperabile e trasparente ai contenuti multimediali avanzati.

MPEGMPEG--2121

Il Framework non è ancora completo ed implementato. Parti di MPEG-21 under Development: ISO/IEC 21000-9, ISO/IEC 21000-10, ISO/IEC 21000-11, ISO/IEC 21000-12

Opportunità per le tecnologie e Open Issues:Le comunità multimediale hanno molta opportunità di usare nuove tecnologie nel frameworkIn particolare, la DIA-parte 7 fornisce un ricco set di metadata che descrivono il contesto di delivery delle risorse, può essere usato come input ad un algoritmo che adatta i metadata o ad un software che sceglie stream sulla base del contenuto e dei metadata del contestoCrearere soluzioni compatibili con il framework MPEG-21 ha il vantaggio che diventa disponibile la interoperabibiltà.Tentativo: ontologie



ABC ontologyABC ontology: core ontology per facilitare l: core ontology per facilitare l’’interoperabilitinteroperabilitàà semantica tra semantica tra MPEGMPEG--77 e e MPEGMPEG--2121 e altrie altrivocabolari di vocabolari di metadatametadata domaindomain--specificspecific

Ontologie sviluppateOntologie sviluppate: : toptop--levellevel core ABC core ABC ontologyontology [[Hunter & Hunter & LagozeLagoze 2001 2001 -- The ABC Ontology and ModelThe ABC Ontology and Model] ] un ontologia per MPEGun ontologia per MPEG--77un ontologia per MPEGun ontologia per MPEG--2121

Hunter Hunter -- 20032003 Enhancing the semantic interoperability of multimedia through a Enhancing the semantic interoperability of multimedia through a core ontology, core ontology, IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video TechnologyIEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology

Si analizzano i modelli Si analizzano i modelli metadatametadata di MPEGdi MPEG--7 e MPEG7 e MPEG--21 per determinare gli aspetti 21 per determinare gli aspetti domaindomain--specificspecific non coperti da non coperti da ABC. Si rappresentano in ABC. Si rappresentano in RDF Schema/DAML+OIL e si determina l’appropriato punto di attachment per aggiungere le semantiche dei due standard alla ontologia ABC. Si ottiene un’unica estensibile ontologia che èdistribuita attraverso i namespaces ABC, MPEG-7 e MPEG-21.

[4][4]

hasAction hasAction propertyproperty

Gerarchia delle classi per il modello ABC Gerarchia delle classi per il modello ABC -- File File ABC.rdfsABC.rdfs



Modello ABC di un esempio narrativo Modello ABC di un esempio narrativo The book, “Charlie and the Chocolate Factory” was written by Roald Dahl in 1964. The first edition (a hardcover, illustrated by Joseph Shindleman) was published in 1985 by Knopf. A second edition was published in 1998 by Puffin. It was a paperback illustrated by Quentin Blake. In 1999, a three-hour audiocassette recording of the book was produced by Caedmon. Itwas narrated by Robert Powell.




Una Una ontologia MPEGontologia MPEG--77 èè stata sviluppata ed espressa in RDF schema/ stata sviluppata ed espressa in RDF schema/ DAML+OILDAML+OIL come come mappingmappingtra tra TopTop--LevelLevel Multimedia Multimedia ContentContent EntitiesEntities e e SegmentSegment, , SpazioSpazio--TemporalTemporal ContentContent EntitiesEntities. . [Hunter[Hunter--2001, 2001, ““AnAn RDF schema/RDF schema/DAML+OILDAML+OIL RepresentationRepresentation of MPEGof MPEG--7 7 semanticssemantics””, MPEG , MPEG DocumentDocument: ISO/IEC : ISO/IEC JTC1/SCJTC1/SC””9/WG11 W7807 ] 9/WG11 W7807 ] [[““AddingAdding Multimedia Multimedia toto the the semanticssemantics web web --Building Building anan MPEGMPEG--7 ontology7 ontology”” HumterHumter

Gerarchia delle classi per MPEGGerarchia delle classi per MPEG--77

[3][3]




[3] [3] Hunter Hunter -- 20032003 Adding Multimedia to the Semantic Web Adding Multimedia to the Semantic Web -- Building an MPEGBuilding an MPEG--7 Ontology7 Ontology

Ontologia MPEGOntologia MPEG--7: 7: mappingmapping tra tra TopTop--LevelLevel Multimedia Multimedia ContentContent EntitiesEntities e e SegmentSegment, , SpazioSpazio--TemporalTemporal ContentContent EntitiesEntities

Spatial _decomposition Spatial _decomposition

Si usa Si usa DAML+OILDAML+OIL e non RDF perche non RDF perchéépermette di rappresentare permette di rappresentare rangerange multiplimultipli (la (la decomposizione temporale dei decomposizione temporale dei VideoSegmentsVideoSegments èè composta da composta da VideoSegmentsVideoSegments pipiùù piccoli e da piccoli e da StillRegionsStillRegions).).



Estensione di ABC con MPEGEstensione di ABC con MPEG--77-- File MPEGFile MPEG--7.rdfs7.rdfs

ABC fornisce un set ABC fornisce un set toptop--levellevel di classi e proprietdi classi e proprietàà che possono essere visti come punti di che possono essere visti come punti di attachmentattachment per per ontologie ontologie domaindomain--specificspecific. Per MPEG. Per MPEG--7 il punto di 7 il punto di attachmentattachment èè la classe la classe ManifestationManifestation di ABC. La di ABC. La classe classe EventEvent può essere usata per descrivere la creazione di multimedia, lpuò essere usata per descrivere la creazione di multimedia, l’’uso e i uso e i metadatametadata attributionattributioneventsevents..




Gerarchia Gerarchia

delle classidelle classi

di <di <indecsindecs>>

/MPEG/MPEG--21 21

RDD RDD [9][9]


ContextAgent

Una Una ontologiaontologia MPEGMPEG--2121 èè stata sviluppata ed espressa in RDF schema/ stata sviluppata ed espressa in RDF schema/ DAML+OILDAML+OIL



Modello del contesto in MPEGModello del contesto in MPEG--21 RDD21 RDDGli agenti agiscono mediante azioni, che Gli agenti agiscono mediante azioni, che ricorrono in un contesto (sia evento che ricorrono in un contesto (sia evento che situazione).situazione).

I contesti hanno come input e output I contesti hanno come input e output resoucesresouces di di vari differenti tipi.vari differenti tipi.


evento

situazione

Differenze e similaritDifferenze e similaritàà tra Modello ABC e tra Modello ABC e modello RDD modello RDD MPEGMPEG--21:21:Entrambi basati su Azioni e Contesti (Eventi e Situazioni).Entrambi basati su Azioni e Contesti (Eventi e Situazioni).MPEGMPEG--21 usa 21 usa hasInputhasInput e e hasOutputhasOutput per specificare le precise relazioni tra per specificare le precise relazioni tra resourcesresources, eventi e situazioni. ABC , eventi e situazioni. ABC usa le proprietusa le proprietàà : : hasParenthasParent, , hasResulthasResult, create per relazionare eventi a situazioni., create per relazionare eventi a situazioni.ABC definisce Time e ABC definisce Time e PlacePlace come classi come classi toptop--levellevel mentre MPEGmentre MPEG--21 definisce Time e Location come 21 definisce Time e Location come sottoclassi di input.sottoclassi di input.La classe La classe ArtifactArtifact di ABC di ABC èè la stessa della classe Output di MPEGla stessa della classe Output di MPEG--21, 21, xchxchèè la classe la classe ItemItem di ABC di ABC èèequivalente alla equivalente alla sinonimasinonima classe Replica di MPEGclasse Replica di MPEG--21.21.MPEGMPEG--21 definisce gerarchia di classi dettagliate per Action, 21 definisce gerarchia di classi dettagliate per Action, EventEvent, , AgentAgent, , SituationSituation che possono essere che possono essere semplicemente semplicemente attachedattached alle classi Action, alle classi Action, EventEvent, , AgentAgent, , SituationSituation di ABC.di ABC.La sottoclasse La sottoclasse DerivationDerivation di MPEGdi MPEG--21 può essere considerato il punto di 21 può essere considerato il punto di attachattach con la classe con la classe ArtifactArtifact di ABC.di ABC.



Gerarchia delle classi Gerarchia delle classi per lper l’’ ontologia ontologia

aggregata aggregata --Estensione di ABC Estensione di ABC

con MPEGcon MPEG--2121--File MPEGFile MPEG--21.rdfs21.rdfs


Estensione di ABC con MPEGEstensione di ABC con MPEG--2121::Le rimanenti sottoclassi di Input di MPEGLe rimanenti sottoclassi di Input di MPEG--21, non 21, non supportate, possono essere allegate attraverso supportate, possono essere allegate attraverso una gerarchia di sottoproprietuna gerarchia di sottoproprietàà alla proprietalla proprietààinvolvesinvolves di ABC.di ABC.Ogni sottoclasse di Output non supportata può Ogni sottoclasse di Output non supportata può essere espressa come sottoproprietessere espressa come sottoproprietàà della della proprietproprietàà hasResulthasResult di ABC.di ABC.



Vantaggi nel definire unVantaggi nel definire un’’ontologia ontologia toptop--levellevel domaindomain--independentindependent::Attualmente ci sono Attualmente ci sono overlapsoverlaps, ridondanze e incompatibilit, ridondanze e incompatibilitàà tra le semantiche dei termini usati in MPEGtra le semantiche dei termini usati in MPEG--7 e7 eMPEGMPEG--21. La definizione di un modello comune con un set di definizi21. La definizione di un modello comune con un set di definizioni semantiche, sia per MPEGoni semantiche, sia per MPEG--7 che7 cheMPEGMPEG--21, può facilitare l21, può facilitare l’’efficienza e la efficienza e la interoperabilitinteroperabilitàà dei sistemi di delivery multimediali basati su questidei sistemi di delivery multimediali basati su questidue standard.due standard.Si costruisce un Si costruisce un knowledgeknowledge--basedbased multimedia system capace di automaticamente estrarre e aggregarmultimedia system capace di automaticamente estrarre e aggregareeinformazioni semantiche di data informazioni semantiche di data audiovisualaudiovisual. Questo può essere usato per la . Questo può essere usato per la classificationclassification, , indexingindexing,,searchingsearching e e retrievalretrieval di contenuti multimediali. di contenuti multimediali.

La La interoperabilitinteroperabilitàà semanticasemantica fornita da una core ontology fornita da una core ontology èè essenziale peressenziale per::abilitare una singola interfaccia di ricerca attraverso descriabilitare una singola interfaccia di ricerca attraverso descrittori di ttori di metadatametadata eterogenei e contenuti in archivieterogenei e contenuti in archividistribuiti;distribuiti;abilitare il abilitare il mappingmapping tra vocabolari di tra vocabolari di metadatametadata;;abilitare differenti viste di un solo descrittore di abilitare differenti viste di un solo descrittore di metadatametadata, in funzione di interessi e requisiti degli utenti., in funzione di interessi e requisiti degli utenti.

Inoltre, la combinazione di aspetti dinamici, visuali e di audioInoltre, la combinazione di aspetti dinamici, visuali e di audio dei contenuti multimediali insieme con le dei contenuti multimediali insieme con le capacitcapacitààsemantiche delle ontologie ABC, MPEGsemantiche delle ontologie ABC, MPEG--7 e MPEG7 e MPEG--2121, ci consentono di:, ci consentono di:

inferire (dedurre) descrittori semantici o rilevare entitinferire (dedurre) descrittori semantici o rilevare entitàà concettuali (eventi, oggetti,attori, luoghi) daconcettuali (eventi, oggetti,attori, luoghi) dacombinazioni di combinazioni di lowlow--lewellewel features, utilizzando regole di inferenze prefeatures, utilizzando regole di inferenze pre--definite;definite;inferire relazioni semantiche tra risorse multimediali da inferire relazioni semantiche tra risorse multimediali da metadatametadata esistenti e esistenti e mapparlemapparle in relazioni spazioin relazioni spazio--temporali al fine di generare presentazioni multimediali coertemporali al fine di generare presentazioni multimediali coerenti.enti.




Esempi di ApplicazioniEsempi di Applicazioni

Riconoscimento di entitRiconoscimento di entitàà concettualiconcettualiNegli ultimi anni progressi significativi sono stati fatti per sNegli ultimi anni progressi significativi sono stati fatti per segmentazione automatica, egmentazione automatica, scenescene--changechange detection, detection,

recognitionrecognition e detection di e detection di lowlow--level featureslevel features di contenuti multimediali, piccoli progressi sono invece stati di contenuti multimediali, piccoli progressi sono invece stati fatti sulla generazione automatica di descrittori semantici di ifatti sulla generazione automatica di descrittori semantici di informazioni nformazioni audiovisualiaudiovisuali.La .La rappresentazione della semantica di MPEGrappresentazione della semantica di MPEG--7 e MPEG7 e MPEG--21 mediante ontologie ci consente di facilitare la 21 mediante ontologie ci consente di facilitare la costruzione futura di sistemi multimediali costruzione futura di sistemi multimediali basedbased--knowledgeknowledge che siano capaci di che siano capaci di automaticamente estrarre automaticamente estrarre ed aggregare le informazioni semantiche ed aggregare le informazioni semantiche (oggetti, eventi, propriet(oggetti, eventi, proprietàà, relazioni) relativi a dati , relazioni) relativi a dati audiovisualiaudiovisuali. .

Per esempio, data unPer esempio, data un’’appropriata regola di inferenza di RDF, una ontologia potrebbe aappropriata regola di inferenza di RDF, una ontologia potrebbe automaticamente dedurre utomaticamente dedurre il il ““subjectsubject”” di undi un’’immagine o il immagine o il ““genregenre”” di un video, da una combinazione di descrittori lowdi un video, da una combinazione di descrittori low--level visuali o level visuali o audiovisualiaudiovisuali di MPEGdi MPEG--7.7.Questa estrazione di Questa estrazione di metadatametadata semantici, può essere usata per lsemantici, può essere usata per l’’automatica automatica classificationclassification, , summarizationsummarization, , indexingindexing, , searchingsearching e e retrievalretrieval di contenuti multimediali.di contenuti multimediali.

Armonizzazione di OntologieArmonizzazione di OntologieUnUn’’ontologia core ontologia core toptop--levellevel consente anche di incorporare altre ontologie consente anche di incorporare altre ontologie domaindomain--specificspecific (IMS, CIDOC/CRM).(IMS, CIDOC/CRM).CIDOC/CRM CIDOC/CRM èè unun’’ ontologia per lo scambio di informazioni in comunitontologia per lo scambio di informazioni in comunitàà culturali e culturali e musealimuseali..




Algoritmo per segmentazione realAlgoritmo per segmentazione real--time, spaziotemporale unsupervised di sequenze video time, spaziotemporale unsupervised di sequenze video in dominio compresso. Le features lowin dominio compresso. Le features low--level automaticamente estratte da oggetti level automaticamente estratte da oggetti spaziotemporalispaziotemporali, sono mappate in concetti (descrittori) , sono mappate in concetti (descrittori) highhigh--levellevel usando una usando una object object ontologyontology e un meccanismo di relevant feedback. e un meccanismo di relevant feedback.

[2] [2]

OverviewOverview del sistemadel sistema

MezarisMezaris -- 20042004 RealReal--TimeTime CompressedCompressed--DomainDomain SpatiotemporalSpatiotemporal SegmentationSegmentation and and OntologiesOntologies forfor Video Video IndexingIndexing and and RetrievalRetrieval



Estrazione dellEstrazione dell’’informazione da dominio compressoinformazione da dominio compressoDalle sequenze MPEGDalle sequenze MPEG--2 vengono estratti i 2 vengono estratti i motionmotion vectorsvectors, che sono usati per la segmentazione, che sono usati per la segmentazioneforegroundforeground/background e per l/background e per l’’identificazione di differenti oggetti identificazione di differenti oggetti foregroundforeground. .

Segmentazione di oggetti in movimento e Segmentazione di oggetti in movimento e trackingtrackingLL’’algoritmo di segmentazione di oggetti in movimento e algoritmo di segmentazione di oggetti in movimento e trackingtracking èè basato sui basato sui motionmotion vectors dei vectors dei macroblocchi.macroblocchi.

Segmentazione del backgroundSegmentazione del backgroundDopo che gli oggetti in foreground sono stati estratti, viene esDopo che gli oggetti in foreground sono stati estratti, viene eseguita la segmentazione del background, si usa eguita la segmentazione del background, si usa ll’’informazione di colore ristretta ai coefficienti DC dei macrobloinformazione di colore ristretta ai coefficienti DC dei macroblocchi corrispondenti alle componenti Y, cchi corrispondenti alle componenti Y, CbCb e e CrCrdello spazio di colore MPEG. Si classificano i macroblocchi rimadello spazio di colore MPEG. Si classificano i macroblocchi rimanenti assegnati al background con gli oggetti nenti assegnati al background con gli oggetti spaziotemporali del background.spaziotemporali del background.

IndexingIndexing e e retrievalretrieval objectobject--basedbased mediante una mediante una objectobject e una e una shotshot ontologyontologyUna volta ottenuta la formazione di oggetti di Una volta ottenuta la formazione di oggetti di foregroundforeground e di background, si devono e di background, si devono estrarre i descrittori estrarre i descrittori MPEGMPEG--7 basati su questi oggetti7 basati su questi oggetti. . Tranne Tranne MotionMotion ActivityActivity, la maggior parte dei descrittori standardizzati sono , la maggior parte dei descrittori standardizzati sono lowlow--levellevel, scelti in modo da essere , scelti in modo da essere usati in un ampio usati in un ampio rangerange di applicazioni. Poichdi applicazioni. Poichéé ll’’utente usa descrittori qualitativi piuttosto che aritmetici, si utente usa descrittori qualitativi piuttosto che aritmetici, si possono traslare i descrittori possono traslare i descrittori lowlow--levellevel in in intermediateintermediate--levellevel descriptordescriptor..I valori dei I valori dei intermediateintermediate--levellevel descriptordescriptor formano un vocabolario, la formano un vocabolario, la objectobject ontologyontology, che ci consente di formare , che ci consente di formare una descrizione qualitativa degli oggetti desiderati.una descrizione qualitativa degli oggetti desiderati.Per formare relazioni spazioPer formare relazioni spazio--temporali tra gli oggetti negli temporali tra gli oggetti negli shotshot èè usata unusata un’’altra ontologia,la altra ontologia,la shotshot ontologyontology..




Sistema di Sistema di indexingindexingI valori dei descrittori lowI valori dei descrittori low--level e intermediatelevel e intermediate--level per gli oggetti spaziotemporali, sono immagazzinati in un level per gli oggetti spaziotemporali, sono immagazzinati in un object database.object database.

I valori dei descrittori intermediateI valori dei descrittori intermediate--level per le level per le keywordkeyword definite dalldefinite dall’’utente sono immagazzinati in un utente sono immagazzinati in un keywordkeyworddatabase.database.

Confrontando la descrizione qualitativa fornita dallConfrontando la descrizione qualitativa fornita dall’’utente con una automaticamente estratta dal object utente con una automaticamente estratta dal object database, si ottengono oggetti rilevanti e oggetti irrilevanti,cdatabase, si ottengono oggetti rilevanti e oggetti irrilevanti,che possono essere scartati. he possono essere scartati.




Procedura di Procedura di queryqueryTutti gli oggetti potenzialmente rilevanti sono ordinati in accoTutti gli oggetti potenzialmente rilevanti sono ordinati in accordo alla loro rilevanza e sottoposti al processo di rdo alla loro rilevanza e sottoposti al processo di RelevanceRelevance Feedback (mediante 1 o 2 SVM) utilizzando i valori dei descrittFeedback (mediante 1 o 2 SVM) utilizzando i valori dei descrittori lowori low--level. Gli level. Gli shotshot contenenti contenenti questi oggetti sono poi presentati allquesti oggetti sono poi presentati all’’utente ordinati in base alla loro utente ordinati in base alla loro rankrank. Questo processo di . Questo processo di relevancerelevancefeedback può essere ripetuto per migliorare lfeedback può essere ripetuto per migliorare l’’output della output della queryquery..


MPEGMPEG--7 Descriptors7 DescriptorsPer ogni video Per ogni video shotshot degli degli oggeettioggeetti èè prodotto unprodotto unset di set di descrottoridescrottori, utilizzabili per la , utilizzabili per la queryquery..Si usano i descrittori MPEGSi usano i descrittori MPEG--7 standard:7 standard:



Object OntologyObject OntologyEE’’ usata per permettere allusata per permettere all’’utente di descrivere gli oggetti semantici (es. utente di descrivere gli oggetti semantici (es. tigertiger) utilizzando un vocabolario di ) utilizzando un vocabolario di intermediateintermediate--level descriptors.level descriptors.Ogni oggetto nel db (intermediateOgni oggetto nel db (intermediate--level descriptors) level descriptors) èè mappatomappato in un lowin un low--level descriptors in modo da level descriptors in modo da permettere che oggetti semantici rappresentati da permettere che oggetti semantici rappresentati da keywordkeyword ((tigertiger) possano essere associati a oggetti spazio) possano essere associati a oggetti spazio--temporali rilevanti.temporali rilevanti.Ogni valore di intermediateOgni valore di intermediate--level descriptors level descriptors èè mappatomappato in un in un rangerange di valori di lowdi valori di low--level MPEGlevel MPEG--7 descriptors. I 7 descriptors. I lowerlower e upper e upper boundsbounds del del rangerange sono calcolati in maniera empirica, per ogni intermediatesono calcolati in maniera empirica, per ogni intermediate--level descriptors level descriptors ((shapeshape, color e , color e motionmotion trajectorytrajectory).).




Shot OntologyShot OntologyEE’’ usata per formare relazioni spaziousata per formare relazioni spazio--temporali tra gli oggetti negli temporali tra gli oggetti negli shotshot, mediante la specificazione della , mediante la specificazione della desiderata desiderata motionmotion activityactivity dello dello shotshot..Una Una queryquery èè formulata utilizzando prima la formulata utilizzando prima la shotshot ontology, il valore dellontology, il valore dell’’intemediateintemediate descriptors associato con descriptors associato con la la keywordkeyword desiderata viene confrontato con quello di ogni oggetto spaziotdesiderata viene confrontato con quello di ogni oggetto spaziotemporale del db. I descrittori per emporale del db. I descrittori per cui nessun valore cui nessun valore èè stato associato con il desiderato oggetto semantico sono ignorastato associato con il desiderato oggetto semantico sono ignorati; per i rimanenti, oggetti ti; per i rimanenti, oggetti spaziotemporale che non condividono almeno un valore di un descspaziotemporale che non condividono almeno un valore di un descrittore con quelli assegnati allrittore con quelli assegnati all’’oggetto oggetto semantico desiderato sono ritenuti irrilevanti.semantico desiderato sono ritenuti irrilevanti.Possono essere usate Possono essere usate queryquery singlesingle--keywordkeyword o o dualdual--keywordkeyword::




Risultati SperimentaliRisultati Sperimentali

Esempio di definizioni di oggetti semantici utilizzando la objecEsempio di definizioni di oggetti semantici utilizzando la object ontology:t ontology:

Risultati della Risultati della queryquery ““redred carcar”” prima e dopo un ciclo di prima e dopo un ciclo di relevancerelevance feedbackfeedback




Ontologie in Applicazioni Mobili Ontologie in Applicazioni Mobili per Locationper Location--based Servicesbased Services



FLAME2008FLAME2008: prototipo di una piattaforma di integrazione per servizi : prototipo di una piattaforma di integrazione per servizi WebWeb--basedbasedintelligenti e personalizzati per gli intelligenti e personalizzati per gli OlympicOlympic GamesGames 2008. 2008.

I servizi offerti sono I servizi offerti sono LocationLocation--basedbased servicesservices (LSB) e (LSB) e contextcontext--awaveawave che oltre alla che oltre alla locazione delllocazione dell’’utente mobile, prendono in considerazione anche altre caratterisutente mobile, prendono in considerazione anche altre caratteristiche tiche delldell’’ambiente dellambiente dell’’utente utente -- il il profilo utenteprofilo utente, il , il contestocontesto e la e la situazionesituazione ––

Si utilizza una Si utilizza una contextcontext ontologyontology, , mappingmapping tra concetti tra concetti highhigh--levellevel (es. hotel, ristorante) e (es. hotel, ristorante) e concetti concetti lowlow--levellevel (es. coordinate di punti). Questa ontologia (es. coordinate di punti). Questa ontologia èè usata per costruire un usata per costruire un profilo di una situazioneprofilo di una situazione richiesta, confrontando i profili di tutte le situazioni richiesta, confrontando i profili di tutte le situazioni conosciute dal sistema, e per costruire un conosciute dal sistema, e per costruire un profilo di un servizioprofilo di un servizio richiesto, richiesto, confrontando i profili di tutti i servizi registrati. Si realizzconfrontando i profili di tutti i servizi registrati. Si realizzano quindi due match ano quindi due match semantici, eseguiti per mezzo di un semantici, eseguiti per mezzo di un inferenceinference engineengine: situazione e servizio. Tutti i : situazione e servizio. Tutti i servizi risultanti e le informazioni vengono servizi risultanti e le informazioni vengono ““pushedpushed”” al dispositivo mobile dellal dispositivo mobile dell’’utente utente o in parte o in parte ““pulledpulled”” come come demanddemand delldell’’utente.utente.

GartmannGartmann -- 20042004 UsingUsing OntologiesOntologies in in PersonalizedPersonalized Mobile Mobile ApplicationsApplications,12,12°° ACM ACM Int.Int.Workshop on Workshop on GeographicGeographic Information Information SystemsSystems



L’ architettura del Sistema FLAME2008 è così composta:Information Logistics Engine: implementa il meccanismo push e pull per i servizi offerti, basato susemantic matchingSemantic Registry e Situation Detection Component: utilizzano un inference engine e sono usatiper il semantic matchingUser Profile e Context Component: forniscono l’info attuale sulla situazione dipendente dall’utentespecifico




Diagramma ER di un utente:

• User profile: interessi, preferenze,datipersonali

• Context: situazione (posizione,attività) etempo

• Context History: coppia location/time ecoppia information/serviceprecedentemente richiesta

• Situazione: es. “Driving a car” o “Diningin a restaurant”




L’ architettura delle Ontologie in FLAME2008 è così composta:




Upper Upper OntologyOntologyLocation Location OntologyOntology: : mappingmapping tra concetti di posizione logica cognitiva (high tra concetti di posizione logica cognitiva (high levellevel) e estensione ) e estensione geografica (geografica (lowlow levellevel))

LocationName

Continent Country AdminArea

State City District

Geographic Extent

Point Box Polygon

Differenti relazioni geografiche tra i concetti sono implementate da assiomi che usano predicati scritti in Java

Low levelHigh level

Time Time OntologyOntology: : mappingmapping tra concetti temporali logici (high tra concetti temporali logici (high levellevel) e estensione temporale () e estensione temporale (lowlow levellevel) )

Temporal Object

Year

Instant Interval

Month Day Minute

PeriodicInterval

Yearly Dealy Weekday Lunchtime




Task Task OntologyOntologyServiceService OntologyOntology: : basata su OWLbasata su OWL--S (S (prepre--standardstandard di una Web di una Web serviceservice ontologyontology). Consiste di 3 sotto). Consiste di 3 sotto--ontologie:ontologie:▪▪ ProfileProfile, per trovare servizi, per trovare servizi▪▪ ProcessProcess model, per model, per desciveredescivere come diversi servizi possono cooperarecome diversi servizi possono cooperare▪▪ GroundingGrounding, supporta l, supporta l’’esecuzione di serviziesecuzione di servizi

SituationSituation OntologyOntology: : le situazioni vengono descritte mediante le situazioni vengono descritte mediante ““situationsituation profileprofile””. I concetti top . I concetti top levellevelcomprendono 2 dimensioni, time e location. La notazione comprendono 2 dimensioni, time e location. La notazione FF--LogicLogic èè::


1) l1) l’’utente utente èè in uno stadio, dove si in uno stadio, dove si ststàà svolgendo svolgendo una qualunque azione (competizione) e luna qualunque azione (competizione) e l’’utente utente èènel suo tempo libero. nel suo tempo libero.

2) l2) l’’utente utente èè un giornalista a lavoro un giornalista a lavoro 3) l3) l’’utente utente èè in visita turistica, nello stadio non si in visita turistica, nello stadio non si ststàà

svolgendo nessuna competizione.svolgendo nessuna competizione.

Dimensioni arbitrarie possono essere derivate come sottoDimensioni arbitrarie possono essere derivate come sotto--concetti. Di seguito degli esempi.concetti. Di seguito degli esempi.



Ontologie per la selezione di servizi Ontologie per la selezione di servizi situationsituation--basedbased

Il profilo e il contesto dellIl profilo e il contesto dell’’utente sono combinati, usando le ontologie, per utente sono combinati, usando le ontologie, per inferireinferire prima un prima un set di set di situazionisituazioni e poi un set di e poi un set di serviziservizi. I dati possono essere usati in una . I dati possono essere usati in una queryquery semantica semantica oppure essere importati on oppure essere importati on demanddemand da un da un inferenceinference engineengine (per fare ciò si possono usare (per fare ciò si possono usare predicati logici implementati in Java, forniti dallpredicati logici implementati in Java, forniti dall’’ inferenceinference engineengine OntobrokerOntobroker).).Le info del profilo dellLe info del profilo dell’’utente possono influenzare il processo di inferenza, per es. il utente possono influenzare il processo di inferenza, per es. il linguaggio delllinguaggio dell’’utente può essere usato per sopprimere servizi che non sono neceutente può essere usato per sopprimere servizi che non sono necessari per ssari per gli utenti locali (es. traduzioni).gli utenti locali (es. traduzioni).I valori del contesto degli utenti sono raccolti da sensori, e aI valori del contesto degli utenti sono raccolti da sensori, e anche se un utente cambia nche se un utente cambia significativamente il suo contesto, la sua posizione significativamente il suo contesto, la sua posizione èè derivata dinamicamente da un derivata dinamicamente da un inferenceinference engineengine..LL’’inferenzainferenza può essere essenziale per ottenere una locazione logica per un può essere essenziale per ottenere una locazione logica per un utente mobileutente mobile, , quando la sua posizione fisica non può essere rilevata direttamequando la sua posizione fisica non può essere rilevata direttamente, es. per una nte, es. per una posizione posizione indoor di un utenteindoor di un utente la cui locazione logica può solo essere derivata, per esempio, la cui locazione logica può solo essere derivata, per esempio, sulla sulla base dellbase dell’’ultima posizione GPS conosciuta dallultima posizione GPS conosciuta dall’’utente.utente.Infine, il Infine, il serviceservice matchingmatching fornisce come risultato che tutte le offerte che si adattano alfornisce come risultato che tutte le offerte che si adattano alprofilo e alla situazione dellprofilo e alla situazione dell’’utente, sono raggruppate in categorie. Questo aggiorna il set utente, sono raggruppate in categorie. Questo aggiorna il set attuale di servizi raccomandati al PDA o attuale di servizi raccomandati al PDA o smarthsmarth phonephone delldell’’utente.utente.




Caso di studio: un dimostratore Caso di studio: un dimostratore di di ““Manuale VirtualeManuale Virtuale””



Obiettivo del progetto MASAI-TMProgettazione di un dimostratore di applicativo “Manuale Virtuale” operante su trasporto UMTS/WLAN e dedicato agli ambienti manutentivi aeronautici.

Il dimostratore deve essere dotato di un sistema automatico di generazione ‘intelligente’ dei contenuti, che sia in grado di trarre vantaggio da tutti i feedback che possono arrivare dall’ambiente operativo dell’utente e che eroghi servizi basati sulla localizzazione.

Content DataWeb Server




Scenario e Use Case del progetto MASAI-TM

Il presente use case mostra come i vari attori interagiscono con il sistema specificando gli oggetti del sistema stesso.

Sono stati individuati 2 profili utente:Manutentore e Responsabile dellaManutenzione.I servizi da erogare possono essere siapush che pull.I terminali possono essere sia PCdesktop che handhled devices.




Architettura per l’information retrieval ontology-basedGli elementi dell’architettura proposta sono: ontologia globale, sorgenti locali e ontologielocali, ontologie condivise, mediatore, ontologia integrata.


Heterogeneous Dates:RDBMS, GIS DB, Multimedia DB, Websites, XML files,Coding

Users Profile / Terminal



Ontology challengesOntology challenges [18] [18]

DefinizioneDefinizione OntologiaOntologia : : necessitnecessitàà didi modellaremodellare ilil mondomondo realereale (o (o alcunialcuni dominidomini) con ) con concetti/relazioniconcetti/relazioni non non ambigueambigue..

UsoUso OntologiaOntologia : : necessitnecessitàà di di trovaretrovare/ / condividerecondividere//integrareintegrare informazioneinformazione tratrautentiutenti//applicazioniapplicazioni..

Ontologies management/Ontologies management/OntologicalOntological Engineering:Engineering: design, design, evalutionevalution, validation, , validation, revisionrevisionandand deploymentdeployment in un in un sistemasistema intelligente (intelligente (gestionegestione delldell’’interointero ciclociclo di di vitavita delldell’’ontologiaontologia).).

Applicazioni Ontologia:Applicazioni Ontologia: knowledgeknowledge managmentmanagment, , interoperabilitinteroperabilitàà ed integrazione di ed integrazione di applicazioni di applicazioni di enterpriseenterprise, valutazioni delle performance, etc., valutazioni delle performance, etc.

Nessun Standard: Nessun Standard: diverse organizzazioni lavorano alla diverse organizzazioni lavorano alla defdef. di una standardizzazione per . di una standardizzazione per specifici domini di applicazioni,es. PSL (specifici domini di applicazioni,es. PSL (ProcessProcess SpecificationSpecification LanguageLanguage) creato dal NIST.) creato dal NIST.

Conclusioni Conclusioni LL’’uso di componenti software estratte da ontologie consente la conuso di componenti software estratte da ontologie consente la condivisione, ldivisione, l’’interoperabilitinteroperabilitàà e le l’’ integrazione di differenti tipi di informazioni.integrazione di differenti tipi di informazioni.



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